01
储能调度概述
储能系统在电力系统中的作用、基本概念与目标、算法分类与演进
基础概念
02
性能评估指标体系
核心性能指标（经济性、响应速度、寿命、SOC管理）及多目标权衡
指标权衡
03
经典调度算法回顾
基于规则的方法、线性规划(LP)与混合整数线性规划(MILP)基础
LPMILP
04
动态规划在储能调度中的应用
动态规划原理、状态空间构建、DP在日前调度中的实现
DP优化
05
模型预测控制（MPC）方法
MPC基本原理、滚动优化框架、约束处理与反馈校正
MPC预测
06
强化学习入门
马尔可夫决策过程(MDP)、Q-learning与深度Q网络(DQN)基础
RLDQN
07
深度强化学习调度
DDPG与SAC算法在连续动作空间中的应用、经验回放与目标网络
DDPGSAC
08
元启发式算法
遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)在储能调度中的参数调优
GAPSO
09
混合算法设计
规则+优化、数据驱动+物理模型的混合策略
混合策略
10
仿真环境搭建
基于Python的储能系统建模（电池、电价、负荷模型）
Python仿真
11
数据集构建与预处理
历史电价、光伏出力、负荷数据的清洗与特征工程
数据特征
12
算法实现基础
Python调度框架设计、事件驱动与时间步进仿真
框架仿真
13
经济性评估方法
套利收益计算、峰谷价差利用、容量市场参与评估
经济收益
14
电池寿命评估模型
循环老化模型、日历老化模型、吞吐量加权方法
寿命老化
15
响应速度与实时性评估
算法计算耗时分析、硬实时与软实时约束
实时耗时
16
SOC管理评估
SOC越限率、SOC轨迹平滑度、深度放电保护评估
SOC保护
17
多目标优化与帕累托前沿
加权求和法、ε-约束法、帕累托前沿可视化
多目标Pareto
18
统计显著性检验
配对t检验、Wilcoxon符号秩检验、多次运行结果分析
统计检验
19
算法对比实验设计
基准算法选择、实验重复次数、随机种子控制
实验对比
20
超参数调优方法
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化在调度算法中的应用
调优贝叶斯
21
鲁棒性评估
电价预测误差影响分析、负荷波动下的算法稳定性测试
鲁棒稳定性
22
可扩展性评估
从单储能到储能集群的算法性能变化、计算复杂度分析
扩展集群
23
可视化评估工具
调度结果Gantt图、SOC曲线、收益分布箱线图绘制
可视化图表
24
自动化评估框架开发
构建统一的算法测试平台、结果自动汇总与报告生成
自动化框架
25
案例研究1：家庭储能
家庭储能系统的日前调度优化（基于实际电价数据）
案例家庭
26
案例研究2：工商业储能
工商业储能参与需求响应的实时调度
案例工商业
27
案例研究3：光储微电网
光储微电网的协同调度与性能对比
案例微电网
28
算法优化实战
从基线算法到强化学习算法的迭代改进过程
实战迭代
29
部署与监控
算法上线后的性能监控、模型更新策略、A/B测试
部署监控
30
前沿趋势与未来方向
基于Transformer的调度模型、数字孪生、联邦学习在储能中的应用
前沿趋势