找一个Python的光伏储能容量规划模型代码

以下是一个Python的光伏储能容量规划模型代码，使用的是PuLP和NumPy库。

import pulp
import numpy as np

# 未来5年的日均发电量 (MWh/day)
daily_pv_gen = np.array([50, 51, 48, 52, 49])

# 未来5年的电价 ($/MWh)
power_price = np.array([100, 95, 90, 95, 100])

# 储能系统的容量 (MWh)
storage_cap = 10

# 储能系统的成本 ($/MWh)
storage_cost = 500

# 初始储能量 (MWh)
init_storage = 0

# 每天循环
for day in range(len(daily_pv_gen)):
    # 创建线性规划模型
    model = pulp.LpProblem('Energy Storage', pulp.LpMinimize)
    
    # 定义决策变量
    storage = pulp.LpVariable('Storage', lowBound=0, upBound=storage_cap)
    sell = pulp.LpVariable('Sell', lowBound=0)
    buy = pulp.LpVariable('Buy', lowBound=0)
    
    # 定义目标函数和限制条件
    model += sell * power_price[day] - buy * power_price[day] - storage * storage_cost
    model += storage == init_storage + daily_pv_gen[day] - sell + buy
    model += storage <= storage_cap
    
    # 解决线性规划模型
    model.solve()
    
    # 更新初始储能量
    init_storage = storage.value()
    
    # 输出结果
    print('Day %d: Sell %.2f, Buy %.2f, Storage %.2f' % (day+1, sell.value(), buy.value(), storage.value()))

说明：

该模型每天都创建一个线性规划模型，以确定当天需要出售或购买多少能量，以及需要储存多少能量。目标函数是出售的收益减去购买和储存的成本，限制条件是每天的储能量取决于前一天的储能量、当前光伏发电量、出售的电量和购买的电量。最后，初始储能量被更新为当天的储能量，并打印出结果。