用python和gurobi编程代码，代码内容如下：考虑电动汽车、火电和新能源的日前经济调度。

在Python中使用Gurobi优化库解决电动汽车、火电和新能源的日前经济调度问题，首先需要安装Gurobi Python接口（`gurobipy`），然后构建数学模型描述决策变量和约束条件。下面是一个简单的示例代码，假设我们有一个目标函数（如总成本最小化），有电力需求、发电能力和存储容量等限制：

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# 定义模型
m = gp.Model("EconomicDispatch")

# 参数定义
demand = ...  # 日前电力需求列表
capacity_electric = ...  # 电动汽车储能能力
capacity_fossil = ...  # 火电站发电能力
capacity_renewable = ...  # 新能源发电能力
cost_electric_vehicle = ...  # 电动汽车充电成本
cost_fossil = ...  # 火电成本
cost_renewable = ...  # 新能源成本

# 决策变量
electric_vehicle_charging = m.addVars(demand.index, lb=0, ub=capacity_electric, vtype=GRB.CONTINUOUS)  # 电动汽车充电量
fossil_generation = m.addVars(demand.index, lb=0, ub=capacity_fossil, vtype=GRB.CONTINUOUS)  # 火电发电量
renewable_generation = m.addVars(demand.index, lb=0, ub=capacity_renewable, vtype=GRB.CONTINUOUS)  # 新能源发电量

# 目标函数：总成本最小化
objective = sum(cost_electric_vehicle[i] * electric_vehicle_charging[i]
                 + cost_fossil[i] * fossil_generation[i]
                 + cost_renewable[i] * renewable_generation[i] for i in demand.index)
m.setObjective(objective, GRB.MINIMIZE)

# 约束条件：满足需求
for i in demand.index:
    m.addConstr(electric_vehicle_charging[i].sum() + fossil_generation[i] + renewable_generation[i] == demand[i])

# 运行优化
m.optimize()

# 输出结果
if m.status == GRB.OPTIMAL:
    print(f"最优解：")
    print(f"电动汽车充电量：{electric_vehicle_charging.X}")
    print(f"火电发电量：{fossil_generation.X}")
    print(f"新能源发电量：{renewable_generation.X}")
else:
    print(f"求解未能得到最优解，状态码：{m.status}")