本文针对蒙西电网次日实时电价预测与储能套利问题，构建了基于 LightGBM 与 GradientBoostingRegressor（GBR）的预测模型，并结合特征工程与超参数优化提升模型效果。实验发现，储能收益相比传统预测误差，更依赖于电价波动的相对排序与振幅，因此提出了动态振幅增强方法以扩大套利空间。最终模型在保持预测稳定性的同时，显著提升了储能收益与比赛成绩。