策略回溯分析
记录策略执行效果，通过LLM生成改进建议，持续优化模型。
策略执行收益
¥28,450
5.2%
较上期
策略执行次数
237
12
自动调整次数
目标达成率
94.5%
1.2%
较上期
策略收益趋势
策略调整频次
策略执行历史
| 执行时间 | 策略类型 | 目标达成 | 执行收益 | 详情 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-05-15 10:30 | 峰谷套利 | 98% | ¥1,245 | |
| 2023-05-14 15:45 | 需量管理 | 95% | ¥980 | |
| 2023-05-13 08:15 | 辅助调频 | 85% | ¥760 | |
| 2023-05-12 22:30 | 峰谷套利 | 97% | ¥1,120 | |
| 2023-05-11 14:20 | 容量管理 | 72% | ¥540 |
LLM优化建议
峰谷套利策略优化
根据过去15天的执行数据，建议将充电功率阈值从70%提高到80%，以充分利用夜间低谷电价。 分析显示，当前策略在高峰期提前2小时放电可进一步优化为提前1.5小时，以适应近期负载变化。
预计增益: +8.5%
可靠度: 高
需量管理策略调整
发现该站点需量预测模型精度在14:00-16:00时段偏差较大，建议增加历史同期温度数据作为特征输入， 提高该时段的负荷预测精度。同时，可考虑将最大放电功率限制从90%调整至85%，延长放电持续时间。
预计增益: +5.2%
可靠度: 中
风险警告
当前电池组#3的循环深度经常达到85%以上，超过了推荐的70%阈值，这可能加速电池老化。 建议调整策略以限制过深放电，或考虑轮换使用不同电池组来均衡磨损。
优先级: 高