Xinjiang Chen · Xiupeng Chen · Feng Gao · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年5月

便携式储能系统（PESS）是一种具有灵活部署方案的、前景广阔的储能商业模式。它有潜力塑造一个低碳且可持续的能源与交通系统。然而，在能量套利应用中，已证明使用由已知日前市场价格确定的PESS方案参与实时市场会导致显著的收益偏差。为解决上述问题，我们开发了一个用于PESS在实时市场运行的预测 - 规定性框架，该框架结合了实时市场价格预测和PESS的库存路径规划。对于实时市场价格预测，我们提出了一种基于NuralProphet和极端梯度提升（XGBoost）的误差校正混合预测模型。关于PESS的库存路...

解读: 从阳光电源储能系统业务视角来看，该论文提出的便携式储能系统（PESS）预测-决策框架具有重要的战略参考价值。这一技术方案针对移动储能在实时电力市场中的套利优化问题，通过融合NeuralProphet和XGBoost的混合预测模型，将收益偏差降至4.4%，显著提升了储能资产的经济性评估精度。 对于阳...