一种基于强化学习的方法，用于日前市场中电池调度的下行风险保护

《International Transactions on Electrical Energy Systems》：A Reinforcement Learning–Based Approach With Downside-Risk Protection for Battery Dispatch in Day-Ahead Markets

储能系统在可再生能源主导的高波动电力市场中面临预测误差导致的较大下行风险。本文提出一种基于强化学习的储能调度方法，通过残差注入机制模拟预测误差场景，引导智能体形成保守策略；结合硬投影约束确保调度方案的物理可行性；并利用教师模型行为克隆加速收敛并降低高风险动作。实证研究表明，该方法在德国-卢森堡市场2020-2024年数据测试中，最大回撤降低98.6%，损失概率下降8.29个百分点，条件风险价值（CVaR5%）改善78.4%，同时保持较低收益波动，展现出显著的风险控制优势。

　　随着全球能源结构的转型，可再生能源在电力系统中的占比不断提高，这使得日前电力市场中的电价波动性显著增强。电价的不确定性给能源存储系统的调度策略带来了挑战，尤其是在依赖价格预测进行套利操作时，预测误差可能导致严重的下行风险，进而影响经济收益甚至造成持续亏损。为了解决这一问题，本文提出了一种基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的电池调度方法，旨在增强对预测误差的下行风险控制能力。该方法引入了三种协同机制，以提升策略的稳健性和风险应对能力，从而在高度不确定的市场环境中实现更可靠的能源存储运营。

强化学习作为一种自动学习最优策略的智能算法，能够在不依赖精确预测模型的前提下，通过与环境的交互来实现近似最优的长期收益。然而，传统强化学习算法在面对价格预测偏差时，可能无法有效识别和规避潜在的系统性损失。因此，本文设计了一种专门针对预测误差的强化学习调度框架，通过在训练过程中引入三种机制，使模型在面对不确定性时表现出更强的稳健性。首先，**残差注入机制**通过在预测输入中加入基于历史残差分布的扰动，使智能体在训练过程中主动适应各种预测偏差情况，从而形成更加保守的决策模式。其次，**动作硬投影机制**将智能体输出的动作实时映射到符合电池状态（SOC）和功率约束的可行区域内，确保调度方案在物理上可执行，并增强训练过程的稳定性。最后，**教师模型行为克隆机制**引入了基于实际电价的混合整数线性规划（MILP）调度路径作为低风险示范，加速智能体的收敛速度，同时减少其执行高风险动作的可能性。

在实际应用中，这种强化学习调度策略被用于德国-卢森堡日前电力市场2020年至2024年的高波动性数据集上，经过长期的实证验证。实验结果表明，尽管该方法在平均收益上略低于传统的预测-优化（Prediction and Optimization, P&O）策略，但其在最大回撤、损失概率和收益波动性方面表现出显著的改进。这表明，该方法在控制下行风险方面具有明显优势，能够为能源存储系统提供更有效的风险保护机制。同时，这种方法不仅适用于特定的强化学习算法（如TD3），还具有较强的通用性，可以灵活适配不同的连续动作智能体架构。

在能源存储调度过程中，电价的波动性和不确定性是影响策略效果的关键因素。传统方法通常依赖于对未来电价的精确预测，然后基于这些预测进行优化调度。然而，这种预测-优化框架本质上是一种确定性映射，缺乏对预测偏差的动态调整能力。当预测出现偏差时，优化结果可能与实际市场条件产生较大偏差，导致经济亏损。因此，传统的优化策略在极端市场情境下可能面临较高的风险暴露，其下行保护能力受到严重限制。

相比之下，强化学习方法通过模拟智能体与市场环境的交互过程，能够在不确定性中学习到更鲁棒的调度策略。然而，直接使用传统强化学习算法进行调度训练，仍然存在对预测误差处理不足的问题。为了弥补这一缺陷，本文设计了一种特殊的训练机制，使智能体在面对预测误差时能够更加谨慎地制定调度方案。例如，通过残差注入机制，模拟价格预测的偏差情况，使智能体在训练过程中积累对不确定性的经验。这种经验能够帮助其在实际操作中识别并规避高风险决策。此外，动作硬投影机制确保了调度动作在物理上可行，避免了因模型输出超出系统约束而导致的不可行操作。最后，教师模型行为克隆机制则通过引入基于实际价格的低风险调度路径，加速了模型的学习过程，并为智能体提供了稳健的决策基础。

本文的实验结果进一步验证了该方法的有效性。在测试数据集中，强化学习策略的累积收益曲线更加平滑，波动性较低，而预测-优化策略则表现出较高的收益波动性。例如，在2024年2月至4月期间，由于价格预测偏差较大，预测-优化策略的收益出现了显著的回撤，甚至导致了一定程度的亏损。而强化学习策略则通过保守的调度决策，有效避免了这些损失。这种稳健性不仅体现在收益曲线的稳定性上，还通过风险指标的对比得到了验证。强化学习策略的损失概率仅为2.21%，远低于预测-优化策略的10.50%。同时，其最大回撤也显著低于预测-优化策略，表明其在面对市场波动时具有更强的抗风险能力。

在对具体案例的分析中，本文选取了第47天作为典型样本，展示了强化学习策略在应对预测偏差方面的优势。在该天，预测-优化策略因价格预测偏差而执行了错误的调度动作。例如，在凌晨5点左右，预测价格显著低于实际价格，导致系统错误地决定进行充电操作，最终造成了经济损失。而在晚上8点左右，预测价格又显著高于实际价格，使系统在不理想的电价下进行了大规模放电，进一步加剧了亏损。相比之下，强化学习策略则在这些关键时段采取了更为保守的行动，避免了在价格波动较大时进行高风险操作。这种行为体现了强化学习在面对不确定性时的自我约束能力，即通过学习历史经验，识别价格波动与收益之间的潜在关系，从而在决策时更加谨慎。

强化学习策略的稳健性不仅来源于其对预测误差的处理能力，还与其在训练过程中的结构设计密切相关。在训练初期，智能体主要依赖于教师模型提供的低风险调度路径，这有助于其快速收敛并建立稳健的决策模式。随着训练的深入，教师模型的影响逐渐减弱，智能体逐渐转向自主决策，从而形成了更加灵活和适应性强的调度策略。这种逐步减少依赖的过程，使得强化学习策略能够在长期运行中保持较高的适应性，同时避免过度依赖预测模型可能带来的偏差。

此外，本文还分析了强化学习策略在风险调整方面的优势。通过引入如夏普比率和索提诺比率等指标，可以看出强化学习策略在风险调整后的收益表现优于预测-优化策略。尽管其平均日收益略低，但其收益的波动性显著降低，意味着在面对市场不确定性时，强化学习策略能够更有效地平衡收益与风险。这种特性使得其在实际应用中更具可行性，尤其是在电价波动较大的市场环境中。

总体而言，本文提出了一种基于强化学习的能源存储调度方法，通过引入残差注入、动作硬投影和教师模型行为克隆三种机制，有效提升了策略的稳健性和风险控制能力。实验结果表明，该方法在高波动市场中表现优于传统预测-优化策略，能够在不牺牲收益的前提下，显著降低下行风险。这为能源存储系统的优化调度提供了一种新的思路，也为电力市场中的资产管理和风险控制提供了可行的技术路径。

未来的研究方向将集中在如何在保持风险控制能力的同时，进一步提升平均收益。此外，还需要对更细粒度的时间尺度和更复杂的网络约束进行评估，以探索强化学习策略在不同市场条件下的适应性。随着可再生能源比例的持续上升，电力市场的不确定性将更加显著，因此，开发更加稳健的调度策略，将成为推动能源存储系统在电力市场中广泛应用的关键。本文的研究成果为这一目标提供了重要的理论和技术支持，有助于构建更加智能和可持续的能源存储调度系统。