当预测准确率失败时：多市场电池存储优化中的秩相关性与决策质量
摘要
电池储能系统（BESS）参与多市场电力交易需要价格预测以优化调度决策。广泛认为，预测准确率（如平均绝对误差MAE）驱动交易绩效。我们使用分层三层优化系统在德国和瑞士2020-2025年期间，同时在频率容量储备（FCR）、自动频率恢复储备（aFRR）、日前和持续盘中（XBID）市场进行交易，基于来自Regelleistung.net和Swissgrid的真实市场数据。我们发现，秩相关性（Kendall tau）而非MAE是intraday调度价值的主要预测器：tau约为0.85-0.95的预测可捕获最高达97-100%的perfect-foresight收入，而tau接近零的持久预测仅捕获33%。该阈值在不同市场情境和波动性水平下保持稳定，反映了调度问题的序数结构。此外，在储备市场约束下，FCR容量收入是XBID的6.5倍，使得容量分配——而非预测准确率——是总收入的主要驱动因素。在瑞士市场中，水文盈余异常与平衡市场收入显著相关（p = 0.0005），而这种机制在现有德国聚焦文献中缺失。这些发现重新定义了BESS运营商的预测评估：相关问题不是MAE是多少，而是预测是否达到tau足够。
引用
@article{arxiv.2604.12082,
title = {When Forecast Accuracy Fails: Rank Correlation and Decision Quality in Multi-Market Battery Storage Optimization},
author = {Alessandro Falezza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.12082},
year = {2026}
}
备注
32 pages, 5 figures, 5 tables. v2: added Section 3.5 (Note on Synthetic Forecast Generation) documenting variance attenuation in the alpha-interpolation method and robustness findings under rank-perturbation and Gaussian copula. Structural results unchanged