综合能源传统mpc模型预测控制代码

综合能源传统MPC模型预测控制是通过建立能源系统的数学模型，采用预测控制算法来实现优化能源的生产和消费。下面是一个简化的综合能源传统MPC模型预测控制代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义能源系统的数学模型和约束条件
def energy_system_model(inputs):
    # inputs是控制变量，代表能源生产和消费的决策变量
    # 在这里定义能源系统的数学模型和约束条件
    # 返回目标函数值和约束条件值
    ...

# 定义MPC模型预测控制算法
def traditional_mpc_model_predictive_control():
    # 定义控制变量的初始值
    control_variables = ...

    # 定义优化问题
    def optimization_problem(inputs):
        # 调用能源系统的数学模型和约束条件函数
        objective = energy_system_model(inputs)[0]
        constraints = energy_system_model(inputs)[1:]

        # 返回目标函数值和约束条件值的组合
        return objective, constraints

    # 定义优化器
    optimizer = minimize(optimization_problem, control_variables, constraints=constraints)

    # 获取优化结果
    optimized_control_variables = optimizer.x

    # 更新控制变量并执行优化
    control_variables = optimized_control_variables

    # 返回优化后的控制变量
    return control_variables

# 执行MPC模型预测控制算法
result = traditional_mpc_model_predictive_control()
print(result)

上述代码中，我们首先定义了能源系统的数学模型和约束条件，即`energy_system_model`函数。然后，我们定义了MPC模型预测控制算法，包括优化问题定义和优化器的使用。最后，我们调用MPC模型预测控制算法并打印输出结果。

需要注意的是，上述代码只是一个简化的示例，具体的综合能源传统MPC模型预测控制代码实现可能会因具体的能源系统和问题而有所差异。