计及电池衰减成本的储能系统套利端到端方法

本发明提出了计及电池衰减成本的储能系统套利端到端方法，涉及储能套利优化领域，包括：建立基于深度神经网络的电价预测模型，实现未来一天逐小时电价预测；建立储能系统套利优化模型，并对储能电池衰减成本进行建模，作为优化模型目标函数的一部分；建立将电价预测模型和储能套利优化模型融合的端到端模型，其中储能套利优化模型等效转换为与电价预测模型相容的神经网络层结构；建立两阶段训练算法确定端到端模型的参数，第一阶段仅利用电价预测误差对电价预测模型作预训练，第二阶段利用储能套利优化的决策误差对电价预测模型作再训练。本发明可加快电价预测模型收敛，同时能考虑决策误差影响，优化储能系统全寿命周期内的整体套利收益。