01
储能套利基础
什么是峰谷电价、储能系统基本构成、套利逻辑与收益公式。
概念入门
02
Python环境准备
Anaconda安装、Jupyter Notebook配置、必备库安装。
环境工具
03
电价数据获取
爬取某省电网峰谷电价表、数据清洗与格式化、时间序列索引构建。
爬虫数据
04
收益模型V1.0
单日充放策略建模、不考虑损耗的理想收益计算、代码实现与结果可视化。
建模可视化
05
电池损耗建模
循环寿命与DOD关系、容量衰减曲线拟合、损耗成本量化。
电池寿命
06
收益模型V2.0
加入损耗后的净收益计算、敏感性分析（电价差、循环次数、初始投资）。
分析优化
07
优化策略
动态规划求解最优充放时刻、遗传算法参数调优、多目标优化。
算法动态规划
08
蒙特卡洛模拟
电价波动随机性建模、10000次模拟收益分布、风险价值（VaR）计算。
风险模拟
09
项目实战
真实用户数据接入、模型部署为Web服务（Flask）、收益看板制作。
部署Flask
10
总结与展望
模型局限性、未来改进方向（辅助服务市场、光储融合）。
趋势总结
11
储能系统经济学
LCOE计算、投资回收期、内部收益率IRR。
经济IRR
12
Python高级技巧
向量化计算加速、并行处理、内存优化。
性能并行
13
电价预测入门
基于ARIMA的短期电价预测、特征工程、预测误差对套利的影响。
预测ARIMA
14
电池健康管理(BMS)
SOC、SOH、温度对充放效率的影响、数据驱动的效率模型。
BMS效率
15
收益模型V3.0
加入效率曲线、温度修正、预测电价后的动态策略。
动态修正
16
可视化进阶
交互式图表(Plotly)、动态GIF展示充放过程、地理分布热力图。
图表交互
17
敏感性分析工具
单因素/多因素敏感性分析、Tornado图、蜘蛛图绘制。
分析可视化
18
风险量化
CVaR、最大回撤、夏普比率在储能套利中的应用。
风险指标
19
规则引擎
基于业务规则的充放策略（低充高放、避峰）、规则冲突解决。
规则策略
20
强化学习入门
Q-learning用于充放决策、状态空间设计、奖励函数调优。
RLQ-learning
21
深度强化学习
DQN算法、经验回放、与规则策略的对比实验。
DQN深度
22
多储能系统协同
多个储能站联合调度、功率分配优化、一致性算法。
协同调度
23
电力市场机制
现货市场、调频市场、容量市场、储能参与方式与收益叠加。
市场机制
24
Python与数据库
SQLite存储历史数据、SQLAlchemy ORM、时序数据库InfluxDB接入。
数据库SQL
25
API接口开发
RESTful API设计、FastAPI实现、Swagger文档自动生成。
APIFastAPI
26
云端部署
阿里云ECS部署、Docker容器化、Nginx反向代理。
部署Docker
27
移动端看板
Flutter简易App、数据接口对接、实时收益推送。
移动端Flutter
28
合规与安全
数据隐私保护、模型加密、操作日志审计。
安全合规
29
案例复盘
某工业园区储能项目3年运行数据、模型回测与偏差分析。
案例复盘
30
课程总结
知识图谱梳理、常见问题FAQ、进阶学习路径推荐。
总结路径