使用python编写日内滚动优化的示例代码

### Python 实现日内滚动优化示例代码以下是一个基于 Python 的简单日内滚动优化示例代码，主要采用了模型预测控制（MPC）的思想。此代码展示了如何通过滚动窗口的方式不断更新调度计划，并考虑了负荷预测和发电机组的动态特性。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import linprog def rolling_optimization(load_forecast, generator_limits, num_steps=24, horizon=6): """ 日内滚动优化函数 :param load_forecast: 负荷预测 (list or array) :param generator_limits: 发电机组容量限制 (list or array) :param num_steps: 总时间步数 :param horizon: 预测窗口大小 :return: 各时间段发电机出力分配结果 """ results = [] for t in range(0, num_steps, horizon): # 当前时刻至未来horizon时间段内的负荷预测 current_load_forecast = load_forecast[t:t + horizon] # 构造线性规划问题 c = [-1] * len(generator_limits) # 成本系数（假设单位成本相同） A_eq = [[1] * len(generator_limits)] # 约束矩阵（总出力等于负荷） b_eq = [current_load_forecast[i]] # 右端项（每小时负荷需求） bounds = [(0, limit) for limit in generator_limits] # 出力上下限 # 求解线性规划问题 res = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method='highs') if res.success: results.extend(res.x.tolist()) else: raise ValueError("Optimization failed at step {}".format(t)) return results # 示例数据 load_forecast = [100, 120, 90, 110, 130, 80, 100, 120, 90, 110, 130, 80, 100, 120, 90, 110, 130, 80, 100, 120, 90, 110, 130, 80] # 假设一天24小时的负荷预测 generator_limits = [50, 70, 80] # 假设有三台发电机及其最大出力限制 # 执行日内滚动优化 try: optimized_schedule = rolling_optimization(load_forecast, generator_limits, num_steps=len(load_forecast), horizon=6) print("Optimized Generator Schedule:", optimized_schedule) except ValueError as e: print(e) ``` --- ###

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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