杨国山团队在《电力需求侧管理》发表储能系统盈利策略论文

　　国网甘肃省电力公司经济技术研究院杨国山团队在《电力需求侧管理》发表论文《基于深度强化学习算法的储能系统盈利策略研究》，针对高比例新能源接入背景下储能系统成本高、盈利难的问题，创新性地提出了一种融合最小二乘支持向量机(LSSVM)与深度强化学习(DDPG)的智能盈利策略。该研究通过引入电网激励因子，实现了储能运营商在多变的电力市场中进行利润最大化与电网削峰填谷的双赢，为储能产业的商业化运营提供了新范式。

　　随着风能、太阳能等波动性新能源的大规模并网，储能系统作为平抑波动、削峰填谷的关键技术，其经济性却常受限于高昂的建设和运维成本。传统数学模型难以应对电价与负荷需求的不确定性，导致盈利策略往往陷入局部最优。为此，研究团队构建了从预测到决策的全链条解决方案。

　　在核心技术层面，团队首先利用LSSVM算法对电价和负荷进行高精度预测，为决策提供可靠依据。随后，引入深度确定性策略梯度(DDPG)算法，结合Q-learning机制，让储能系统在与电力市场的“博弈”中自主学习最优充放电策略。特别值得一提的是，该研究设计了独特的“激励因子”，根据不同时间段的电网负荷压力动态调整奖励机制，引导储能系统在电网峰值时多放电、谷值时多充电。

　　案例分析基于美国PJM电力市场数据进行验证。结果显示，相较于未引入激励的传统策略，该策略显著提升了储能运营商的收益。在电网侧，实施激励策略后，峰值供电压力降低了30.3%，有效缓解了电网负荷紧张局面。这表明，通过智能算法与激励机制的结合，储能系统不仅能实现自我“造血”，还能成为电网安全稳定运行的“调节器”，为未来电力市场的机制设计提供了极具价值的参考。