13、能源存储问题的深入剖析与实践探索

能源存储问题的深入剖析与实践探索

1. 能源存储基础回顾与策略优化

在能源存储领域，我们从一个简单的库存问题切入，不过这次是在能源存储的背景下，涉及物理和信息变量。我们探讨了多种电价的随机模型，以展示不确定性建模的丰富性。同时，介绍了一系列策略，包括低价买入高价卖出的PFA策略、基于反向近似动态规划的VFA策略以及正向近似动态规划。

我们得到的策略通常具有较高质量，但仍可进一步优化。通过以下公式作为起点：
[F V FA(\theta) = \frac{1}{N} \sum_{n = 1}^{N} \sum_{t = 0}^{T} C(S_t(\omega_n), XV FA(S_t(\omega_n)|\theta))]
我们需要解决一个策略搜索问题，即：
[\max_{\theta} F V FA(\theta)]
在早期的策略搜索示例中，(\theta) 是一个标量，问题相对简单。但现在，(\theta) 是一个可能有数十个维度的向量，后续我们会进一步探讨这个问题。

2. 学习要点总结

• 问题背景拓展 ：将简单库存问题置于能源存储情境，考虑物理与信息变量。
• 不确定性建模 ：描述多种电价随机模型，体现不确定性建模的多样性。
• 策略类型 ：介绍了PFA、VFA以及正向近似动态规划等策略。
• 价值函数近似 ：引入使用近似动态规划技术估计线性模型进行价值函数近似，然后对线性模型系数进行直接策