预测储能系统的策略性行为

储能是电力市场中套利价差的策略性参与者。未来的电力系统运营商必须理解并预测策略性储能套利行为,以进行市场力监测与容量充裕度规划。本文提出一种新颖的数据驱动方法,该方法结合先验模型知识来预测价格接受型储能系统的策略性行为。我们提出一种梯度下降方法,在给定历史价格信号与观测值的情况下求解储能模型参数。我们证明,在一类二次目标与线性等式约束储能模型下,所辨识的模型参数将收敛到真实用户参数。我们通过基于合成与真实世界储能行为数据的数值实验证明了方法的有效性。与以往的黑箱数据驱动方法相比,所提方法显著提高了储能模型辨识与行为预测的准确性。