主动配电网双层优化代码

主动配电网的双层优化问题可以通过建立一个数学模型来求解，然后使用相应的数学优化算法进行求解。以下是一个简单的主动配电网双层优化问题的代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数和约束条件
def objective(x):
    return -np.sum(x)

def constraint1(x):
    return 10 - (x[0] + x[1])

def constraint2(x):
    return 15 - (2 * x[0] + x[1])

# 定义优化问题
n = 2
x0 = np.zeros(n)
bounds = [(0, 10), (0, 10)]
constraints = [{'type': 'ineq', 'fun': constraint1},
               {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}]
res = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)

# 输出优化结果
print(res)

在这个代码示例中，我们定义了一个双层优化问题，以最大化一组变量的总和为目标函数。我们还定义了两个约束条件，分别是总和不能超过10和2倍的第一个变量加上第二个变量不能超过15。最后，我们使用Scipy库中的minimize函数来求解这个优化问题，并输出结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的主动配电网双层优化问题可能涉及到更多的变量和约束条件，需要根据具体情况进行调整。