储能调度看似简单，但背后是一个涉及负荷变化、电价波动、设备效率、循环寿命的多变量优化问题。算法需要在不同目标之间找到平衡：收益最大化、损耗最小化与设备寿命延长。

在实践中，Kaiyun官方电力科技平台采用了强化学习与动态规划组合的策略，对不同场景的峰谷价差与负荷波动进行建模。以某化工园区的试点项目为例，引入调度引擎后，在保持设备寿命不受影响的前提下，实现了约 27% 的储能收益提升。

将储能调度与负荷预测、电价预测联动后，企业可以获得更稳定的预测–执行闭环。Kaiyun中国大陆负荷预测系统的数据输入也为储能模型提供了更稳定的判断依据，使调度决策更加可控。