已知实测功率，otran中滑差式最大需量计算程序代码

以下是一个简单的 Python 代码，用于计算已知实测功率下的滑差式最大需量：

import numpy as np

# 实测功率数据
P = np.array([10, 12, 15, 20, 25, 27, 30, 33, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90])

# 滑差系数和滑差阈值
k = 0.02
d = 0.02

# 计算滑差式最大需量
max_demand = 0
for i in range(len(P)):
    demand = P[i] + k * np.sum(np.maximum(P[i+1:] - P[i] - d, 0))
    if demand > max_demand:
        max_demand = demand

print("滑差式最大需量为:", max_demand)

代码中，我们首先定义了实测功率数据 `P`，然后根据滑差系数 `k` 和滑差阈值 `d` 来计算滑差式最大需量。代码中的循环遍历了所有可能的起始功率，然后根据公式计算出滑差式最大需量，并在循环中更新最大需量。最后输出结果即可。需要注意的是，代码中的实测功率数据需要按照从小到大的顺序排列。