综合能源系统建模与优化python代码

综合能源系统（Integrated Energy System，IES）的建模和优化通常涉及到电力、热力、气体等多种能源形式的协同运行，目的是提高能源利用效率并减少环境影响。Python是一种常用的编程语言，因其丰富的库和强大的数据处理能力而常用于这类复杂系统的建模与优化。

在Python中，可以使用如以下几个库来进行综合能源系统建模：

1. **Pyomo**: 这是一个开源的数学模型框架，非常适合构建复杂的优化模型，包括线性规划、整数规划和动态规划等。

2. **Matplotlib** 和 **Seaborn**: 可以绘制系统运行结果的可视化图表，帮助理解和分析模型性能。

3. **Pandas**: 数据处理库，用于整理和清洗输入数据以及存储和处理模型输出结果。

4. **Scipy**: 提供了科学计算工具，包含数值积分、优化算法等，对于求解优化问题非常有用。

5. **Energy Systems Python (espy)** 或 **PowerFactory API**: 专门针对电力系统建模的库，可以集成到更复杂的综合能源模型中。

下面是一个简化的示例，展示如何使用Pyomo进行能源系统建模的基本步骤：

import pyomo.environ as pyo

# 创建模型实例
model = pyo.ConcreteModel()

# 定义决策变量（例如，发电量）
model.PV = pyo.Var(within=pyo.NonNegativeReals)
model.Battery_SOC = pyo.Var(within=pyo.Uniform(0, 1))

# 添加优化目标（最小化成本）
model.OBJ = pyo.Objective(sense=pyo.minimize,
                         expr=model.PV_cost + model.Battery_expense)

# 添加约束（如电网供电平衡）
model.power_balance_constraint = pyo.Constraint(expr=model.load - model.PV == model.grid_import)

# 解决优化问题
solver = pyo.SolverFactory('glpk')
solver.solve(model)

# 输出结果
print("Optimal PV generation: ", value(model.PV))
print("Battery state of charge: ", value(model.Battery_SOC))