面向储能系统套利的电价预测：一种决策聚焦方法
机器学习
2023-05-02 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
电价预测在储能系统（ESS）管理中起着至关重要的作用。当前的预测模型侧重于减少预测误差，却忽视了其对下游决策的影响。因此，本文提出了一种面向储能系统套利的决策聚焦电价预测方法，以弥合下游优化模型与预测模型之间的差距。该决策聚焦方法旨在利用下游套利模型来训练预测模型。它通过 regret 度量在预测价格下的实际决策与真实价格下的预言决策之间的差异（即决策误差），将其转换为可处理的替代 regret，然后推导出对预测价格的梯度以训练预测模型。基于预测和决策误差，本文提出了混合损失及相应的随机梯度下降学习方法，以学习兼顾预测与决策准确性的预测模型。案例研究证实，与仅最小化预测误差的预测模型相比，所提方法能够通过平抑预测误差的时间分布，有效带来更多经济效益并减少决策误差。
引用
@article{arxiv.2305.00362,
title = {Electricity Price Prediction for Energy Storage System Arbitrage: A Decision-focused Approach},
author = {Linwei Sang and Yinliang Xu and Huan Long and Qinran Hu and Hongbin Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.00362},
year = {2023}
}