基于能源市场操作员价格预测的储能电池系统交易优化

全球电力市场中，精准预判价格走势的能力往往决定盈亏成败，这尤其适用于储能电池系统（BESS）这类快速响应资产。随着可再生能源和市场去中心化导致的电网波动性增加，运营商和预测者正面临日益严峻的挑战，将预测转化为战略。尽管在像澳大利亚国家电力市场（NEM）这样的发达市场中，预测数据丰富，但其在驱动实际BESS交易决策方面的实际价值仍鲜有被探索。本研究填补了这一空白。本文旨回答一个关键问题：能源市场操作员（AEMO）能源价格预测的准确度能否被系统性地利用，以开发出可靠且盈利的储能电池系统交易算法？尽管AEMO价格预测可用，但现有框架尚未评估其可靠性或将其纳入实用BESS交易策略。通过分析预测准确度基于时间、预测时段和区域差异的模式，本项目创建了一个新颖的、以预测为导向的BESS交易模型，以优化套利收益。本研究还探讨了机器学习技术用于预测未来能源价格的潜力，通过增强AEMO预测以支配更高级的交易策略。研究结果将为未来的能源市场交易模型改进提供信息，并促进储能电池系统更高效地融入市场运营。