我需要用python语言建模综合能源系统的完整代码

建模综合能源系统的完整代码需要考虑很多因素，包括系统的组成、数据输入、模型选择等等。以下是一个简单的代码示例，用于演示如何使用Python进行建模：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pyomo.environ as pyo

# 读取数据
demand = pd.read_csv('demand.csv', index_col=0)
solar = pd.read_csv('solar.csv', index_col=0)
wind = pd.read_csv('wind.csv', index_col=0)

# 定义模型
model = pyo.ConcreteModel()

# 定义变量
model.Pgrid = pyo.Var(demand.index, within=pyo.NonNegativeReals)
model.Psolar = pyo.Var(demand.index, within=pyo.NonNegativeReals)
model.Pwind = pyo.Var(demand.index, within=pyo.NonNegativeReals)

# 定义目标函数
def objective_rule(model):
    return sum(model.Pgrid[t] * cost_grid[t] + model.Psolar[t] * cost_solar[t] + model.Pwind[t] * cost_wind[t] for t in demand.index)
model.objective = pyo.Objective(rule=objective_rule, sense=pyo.minimize)

# 定义约束条件
def power_balance_rule(model, t):
    return model.Pgrid[t] + model.Psolar[t] + model.Pwind[t] == demand.loc[t, 'demand']
model.power_balance = pyo.Constraint(demand.index, rule=power_balance_rule)

# 定义模型求解器
solver = pyo.SolverFactory('glpk')

# 求解模型
results = solver.solve(model)

# 打印结果
print('Total cost:', pyo.value(model.objective))
print('Grid power:', [pyo.value(model.Pgrid[t]) for t in demand.index])
print('Solar power:', [pyo.value(model.Psolar[t]) for t in demand.index])
print('Wind power:', [pyo.value(model.Pwind[t]) for t in demand.index])

# 绘制图表
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(demand.index, demand['demand'], label='Demand')
ax.plot(solar.index, solar['solar'], label='Solar')
ax.plot(wind.index, wind['wind'], label='Wind')
ax.plot(demand.index, [pyo.value(model.Pgrid[t]) for t in demand.index], label='Grid')
ax.plot(demand.index, [pyo.value(model.Psolar[t]) for t in demand.index], label='Solar')
ax.plot(demand.index, [pyo.value(model.Pwind[t]) for t in demand.index], label='Wind')
ax.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们使用了Pyomo这个Python库来建立模型，并使用GLPK求解器来求解模型。我们假设系统由电网、太阳能和风能组成，通过约束条件来保持能量平衡，并使用目标函数来最小化总成本。在求解模型后，我们打印了最终结果，并使用Matplotlib来绘制图表以更好地可视化结果。

需要注意的是，这只是一个简单的代码示例，实际建模综合能源系统需要更多的数据和约束条件，并需要考虑更多的因素。