python 储能优化出力代码

在Python中，储能优化出力通常涉及到电力系统调度、能源管理或者智能电网应用中的模型预测控制。这类代码可能涉及动态规划、机器学习算法或是优化求解库（如`scipy.optimize`或`pyomo`）。

下面是一个简单的示例，展示如何使用Python和线性规划解决储能设备的出力优化问题：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 定义储能系统的状态变量（例如电池容量）
battery_capacity = 100  # kWh
current_state = battery_capacity / 2  # 初始状态

# 储能成本函数
def cost_function(output):
    return output * storage_cost_per_kwh  # 假设每kWh的成本是storage_cost_per_kwh

# 上下限约束：储能设备的出力范围
min_output = 0  # 最小输出
max_output = battery_capacity  # 最大输出

# 线性目标函数：最大化收益，假设每kWh收入是income_per_kwh
objective_coefs = [income_per_kwh - storage_cost_per_kwh]  # 目标系数

# 构建线性规划问题
problem = {'method': 'simplex',
           'A_ub': [[1]],  # 输出等于当前状态
           'b_ub': [current_state],
           'c': objective_coefs,
           'bounds': (min_output, max_output)}

# 求解优化问题
solution = linprog(c=objective_coefs, A_ub=problem['A_ub'], b_ub=problem['b_ub'],
                   bounds=problem['bounds'])

# 更新电池状态并打印结果
next_output = solution.x[0]
new_state = current_state - next_output
print(f"最优出力: {next_output:.2f} kWh, 新状态: {new_state:.2f} kWh")

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