用python写一个适用遗传算法方式优化微电网经济调度（风、光、柴油机、蓄电池、电网交互）且这5种用数列表示，并画出适应度和迭代次数的优化曲线、风电光伏出力曲线、蓄电池&微型燃机出力曲线的完整代码

在Python中编写一个遗传算法用于微电网经济调度是一个复杂的任务，涉及到遗传算法的核心原理以及对电力系统模型的理解。下面提供了一个基本框架和关键部分的代码，实际应用中你需要根据具体的微电网模型细节进行调整。这里假设我们已经有了一个简单的评估函数（适应度函数），用于计算各个状态的经济效率。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义微电网组件的功率列表
wind_power = [0., 100., 200., ..., 800.]  # 风电功率范围
solar_power = [0., 100., 200., ..., 800.]   # 光伏功率范围
diesel_power = [0., 50., 100., ..., 400.]  # 微型燃机功率范围
battery_capacity = [0., 100., 200., ...]   # 蓄电池容量范围
grid_interchange = [-100., 0., 100., ...]  # 电网交互范围

# 初始化遗传算法
def genetic_algorithm(population_size, num_generations, crossover_rate, mutation_rate):
    # 更多代码...

def fitness_function(state):  # 适应度函数，根据成本和约束计算经济效率
    # 更多代码...
    return fitness

# 迭代过程和绘图
def run_simulation():
    pop = initialize_population(population_size)  # 初始化种群
    for _ in range(num_generations):
        offspring = crossover(pop, crossover_rate)
        offspring = mutate(offspring, mutation_rate)
        best_fitness = max([fitness_function(state) for state in offspring])
        plot_progress(best_fitness, iteration_count)

    # 绘制适应度曲线
    plot_fitness_curve(adaptive_fitness_values)
    
    # 绘制风电、光伏和储能设备出力曲线
    plot_power_curves(wind_power, solar_power, battery_capacity, diesel_power)

# 省略具体的初始化种群、交叉和突变操作，以及详细的数据处理和绘图函数

run_simulation()

注意，这个代码片段仅给出了一个简化的框架，遗传算法的关键部分如选择、交叉和变异通常会更复杂，需要自定义。此外，你需要定义详细的电力系统方程和边界条件来计算适应度函数，同时可能还需要导入其他库如pandas来处理数据。最后，为了生成完整的适应度和迭代次数的优化曲线，以及功率曲线，你需要记录每个世代的最佳适应度值和对应的状态。