面向不完美预测情境下的在线能源存储套利：一种保守风险意识方法

本文提出一种保守方法，用于能源存储套利，以控制因预测不准确而产生的下行风险。能源存储套利完全依赖于对未来市场价格的预测，而不准确的价格预测可能导致显著的利润损失。基于保守决策理论，我们描述了一种控制器，通过预测集动态调整决策保守性，而无需分布性假设。为在无法观测在线利润损失反馈时实现在线校准，我们证明了时间差误差可作为可测量的代理变量。基于这一洞察，我们开发了两种在线校准策略：面向预测准确性的预测误差自适应校准，以及面向决策质量的价值误差校准。对保守控制器的分析证明了其在时间差误差中具有有界的长期风险收敛保证，从而有效管理潜在利润损失中的风险暴露。案例研究表明，在各种预测条件下，本方法在平衡风险与机遇方面优于基准方法。