用于套利与缓冲的储能最优控制及其能源应用

我们研究用于存储的最优控制，该存储同时用于套利和针对意外事件的缓冲，特别是在随机且通常时间异构环境下的能源系统控制中的应用。我们的理念是将该问题形式上视为随机动态规划问题，但利用耦合论证来良好估计未能提供必要缓冲水平所需的成本。于是控制问题归结为一个确定性优化问题随时间动态求解，该问题必须周期性地重新求解。我们表明最优控制然后在时间上局部进行，即在每个时间 $t$ 的最优决策仅依赖于对系统未来成本和随机演化的认知，其时间范围通常仅稍微超出 $t$。因此该方法在计算上易处理，且适用于无限延伸时段内的系统管理。我们还发展了相关的强拉格朗日理论（可用于辅助存储的最优定维），并给出了最优控制策略的刻画。我们给出了基于英国电力价格数据的例子。