01
储能经济性概述
储能系统的价值构成、全生命周期成本（LCC）概念、平准化储能成本（LCOS）定义。
概念LCOS
02
储能技术基础
锂离子电池工作原理、关键性能参数（能量密度、循环寿命、充放电效率）、不同储能技术对比。
锂电池参数
03
成本模型构建
初始投资成本（CAPEX）分解、运营维护成本（OPEX）分析、替换成本与回收价值。
CAPEXOPEX
04
收益模型构建
峰谷套利收益、需量管理收益、辅助服务收益、可再生能源消纳收益。
收益套利
05
财务评价指标
净现值（NPV）、内部收益率（IRR）、投资回收期（Payback Period）、敏感性分析。
NPVIRR
06
LCOS模型详解
LCOS计算公式推导、贴现率选择、循环寿命对LCOS的影响、充放电深度（DOD）的影响。
LCOSDOD
07
Python基础与数据处理
NumPy数组操作、Pandas DataFrame处理、Matplotlib基础绘图。
PythonPandas
08
数据获取与预处理
公开数据集获取（如NREL数据）、数据清洗、缺失值处理、异常值检测。
NREL清洗
09
CAPEX建模
电池成本趋势预测（学习曲线模型）、BOP成本估算、安装成本与土地成本。
学习曲线BOP
10
OPEX建模
固定运维成本、可变运维成本、保险与税收、人工成本。
运维保险
11
收益模型-峰谷套利
分时电价机制、充放电策略优化、收益计算与风险分析。
峰谷策略
12
收益模型-需量管理
需量电费计算、储能削峰策略、用户侧经济性分析。
需量削峰
13
收益模型-辅助服务
调频市场、备用容量、黑启动服务、收益测算方法。
调频备用
14
收益模型-可再生能源消纳
弃电回收、平滑出力、减少考核费用。
消纳弃电
15
电池退化模型
循环老化模型、日历老化模型、温度对老化的影响、SOH预测。
SOH老化
16
充放电策略优化
基于动态规划的充放电策略、基于强化学习的策略、规则基础策略。
动态规划强化学习
17
敏感性分析
单因素敏感性分析、多因素敏感性分析、龙卷风图绘制。
敏感性龙卷风图
18
蒙特卡洛模拟
不确定性量化、随机变量生成、概率分布拟合、结果分析。
蒙特卡洛概率
19
项目财务模型搭建
现金流表构建、折旧与税收计算、融资结构影响。
现金流折旧
20
风险分析
市场风险、技术风险、政策风险、运营风险、风险缓解措施。
市场风险政策
21
多场景对比分析
不同应用场景（用户侧、电网侧、发电侧）经济性对比。
用户侧电网侧
22
政策与补贴影响
补贴政策建模、碳交易收益、绿证收益、税收优惠。
补贴碳交易
23
储能系统尺寸优化
容量配置优化、功率配置优化、多目标优化。
容量多目标
24
Python实战-数据加载与探索
加载实际项目数据、EDA分析、可视化探索。
EDA可视化
25
Python实战-LCOS计算器
构建LCOS计算函数、参数化输入、结果输出。
LCOS计算器
26
Python实战-收益模型实现
峰谷套利收益函数、需量管理收益函数、辅助服务收益函数。
收益函数Python
27
Python实战-敏感性分析工具
单因素敏感性分析函数、多因素敏感性分析函数、可视化。
敏感性可视化
28
Python实战-蒙特卡洛模拟工具
随机变量生成、模拟运行、结果统计与可视化。
蒙特卡洛模拟
29
Python实战-完整项目案例
用户侧储能项目全流程分析、代码实现、结果解读。
项目案例全流程
30
课程总结与展望
储能经济性发展趋势、AI在储能经济性中的应用、未来研究方向。
趋势AI