翻译代码def market_clearing(alpha)

这段代码定义了一个名为"market_clearing"的函数，函数的输入参数是一个名称为alpha的变量。具体代码如下：

def market_clearing(alpha):
    # 进口需求
    Q_d = 100 - alpha * 10

    # 供给
    Q_s = alpha * 10

    # 市场平衡价格
    P_star = 10 + (Q_s - Q_d) / 10

    return P_star

该函数的作用是计算市场平衡价格。其中，函数输入参数alpha表示供给曲线的斜率，进口需求Q_d和供给Q_s分别是进口需求曲线和供给曲线的函数表达式，P_star表示市场平衡价格。函数返回结果为市场平衡价格P_star。

相关问题

POSTING_INTERFACE_CLEARING

POSTING_INTERFACE_CLEARING是一个函数，用于进行标准清账操作。它封装了BDC录屏的功能。\[3\]在使用该函数时，如果传入参数ITEM，则必须传入公司代码、记账码和科目。根据你提供的引用内容，你的问题是关于批量创建清账凭证时参照码3的问题。你希望每个参照码3对应一张凭证，但实际上清账凭证创建成功后，参照码3一直沿用了模板中的第一个值。你进行了排查并确认了传参数据的正确性，并清空了相应的内表。然后你尝试使用了free memory来清空ABAP内存变量，并成功解决了问题。然而，你想知道使用free memory会有什么影响。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SAP-ABAP-清账函数BAPI使用POSTING_INTERFACE_CLEARING，应付暂估外币清账程序](https://blog.csdn.net/Qunending/article/details/124666847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [清账函数POSTING_INTERFACE_CLEARING的应用](https://blog.csdn.net/wangshaoqiang022/article/details/90234375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清，考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

这段代码实现了一个市场出清的过程，用于计算电力市场中的供需关系和市场价格。具体来说，代码中有以下几个重要的变量和参数：

- a_real和b_real：表示供给曲线的截距和斜率，是一个长度为2的数组。
- c_real和d_real：表示需求曲线的截距和斜率，同样是一个长度为2的数组。
- p_min和p_max：表示机组功率的上下限，也是一个长度为2的数组。
- q_min和q_max：表示负荷需求的上下限，同样是一个长度为2的数组。
- J_g、J和J_max：都是用于计算市场价格的矩阵或数组。
- alpha：是一个长度为2的数组，表示供给和需求量的差异。

代码中使用了cvxopt库中的qp函数，通过定义P、q、G、h、A和b等矩阵，来求解最优化问题，得到了供给量和需求量的均衡点。最后，通过计算市场价格和成本等，得到了节点价格和利润的结果，并将其返回。

在主函数中，代码对market_clearing函数进行了测试，并输出了结果。