x_Iij_square=sdpvar(32,N,'full');%电流平方 x_ui_square=sdpvar(33,N,'full');%电压平方 x_pij=sdpvar(32,N,'full');%线路有功功率 x_qij=sdpvar(32,N,'full');%线路无功功率 x_Pdg=sdpvar(3,N,'full');%dg功率 u_Pdg=binvar(3,N,'full');%dg出力状态 x_Pil=sdpvar(2,N,'full');%切负荷功率 u_Pil=binvar(2,N,'full');%切负荷状态 x0_ug=binvar(3,N,'full');%机组启动 x0_vg=binvar(3,N,'full');%机组停止 x_R=sdpvar(1,N,'full');%备用负荷 %% 定义约束条件 Constraints=[]; P_dg=sdpvar(33,24,'full');%将dg出力情况放入对应的节点 for i=1:33 if i==7 Constraints=[Constraints,P_dg(i,:)==x_Pdg(1,:)]; elseif i==24 Constraints=[Constraints,P_dg(i,:)==x_Pdg(2,:)]; elseif i==25 Constraints=[Constraints,P_dg(i,:)==x_Pdg(3,:)]; else Constraints=[Constraints,P_dg(i,:)==0]; end end P_il=sdpvar(33,24,'full');%将IL合同约束放入对应的节点 for i=1:33 if i==8 Constraints=[Constraints,P_il(i,:)==x_Pil(1,:)]; elseif i==25 Constraints=[Constraints,P_il(i,:)==x_Pil(2,:)]; else Constraints=[Constraints,P_il(i,:)==0]; end end Constraints=[Constraints,x_ui_square(1,:)==12.66^2]; %平衡节点每小时电压平方 Constraints=[Constraints,x_Iij_square>=0]; % Constraints=[Constraints,x_pij(1,:)>=0]; %% 支路欧姆定律 for r=1:32 Constraints=[Constraints,x_ui_square(Branch(r,2),:)-... x_ui_square(Branch(r,3),:)+(r_ij(r)^2+x_ij(r)^2)*x_Iij_square(r,:)-... 2*(r_ij(r)*x_pij(r,:)+x_ij(r)*x_qij(r,:))==0]; end %dg爬坡约束 for t=1:23 for i=1:3 Constraints=[Constraints,x_Pdg(i,t+1)-x_Pdg(i,t)<=vup]; Constraints=[Constraints,x_Pdg(i,t)-x_Pdg(i,t+1)<=vdn]; end end %IL合同约束 Constraints=[Constraints,0<=x_Pil<=Pilmax.*u_Pil]; %dg最小启停时间约束 for i=1:3 Constraints=[Constraints,consequtiveON([onoffhistory(i,:) u_Pdg(i,:)],Tmup)]; Constraints=[Constraints,consequtiveON(1-[onoffhistory(i,:) u_Pdg(i,:)],Tmd)]; end for t=2:N%公式7这段代码什么意思

这段代码是一个优化问题的约束条件部分，其中包含了电流、电压、线路功率、发电机功率、切负荷功率、机组启停状态和备用负荷等变量的定义。具体地，这些变量是通过 SDPVAR 和 BINVAR 进行定义的，SDPVAR 是用于定义实数型的优化变量，而 BINVAR 是用于定义二进制型的优化变量。Constraints 数组则是用于存储各种约束条件的，例如 DG 爬坡约束、IL 合同约束等等。最后，for 循环部分是对第二个时间步以及之后的时间步应用了“公式 7”。具体公式是什么需要查看其他部分的代码才能确定。

相关问题

linux yum下载出现报错：FAILED http://ftp.iij.ad.jp/pub/linux/Fedora/epel/7/x86_64/repodata/e062d98924418311ea8d8da53806a0643e0134a51ea7480d6e77e5b732cb7bb1-primary.sqlite.bz2: [Errno 14] HTTP Error 404 - Not Found Trying other mirror.

这个问题是由于Yum无法下载指定URL中的文件导致的。错误消息中提到了一个404错误，表示请求的URL无法找到。这可能是由于以下几个原因：

1. 源服务器上的文件不再可用或已被删除。
2. 源服务器上的文件已被移动到其他位置。
3. 您的网络连接存在问题，无法访问源服务器。

以下是一些解决方案：

1. 尝试使用其他镜像源，可以将默认的镜像源更改为其他可用的镜像源。这可以通过编辑Yum配置文件来实现。可以使用以下命令编辑Yum配置文件：`sudo vi /etc/yum.repos.d/epel.repo`，将文件中的`baseurl`和`mirrorlist`字段更改为其他可用的镜像源地址。

2. 清除Yum缓存，这可以通过运行以下命令来实现：`sudo yum clean all`，然后再次尝试下载。

3. 如果您仍然无法解决问题，可以尝试在浏览器中访问URL，以确保文件可用并且您的网络连接正常。

希望这些解决方案能够帮助您解决问题。

python爬取58同城二手房信息_爬虫58同城二手房信息

好的，这是一个比较具体的问题，我可以为你提供一些思路和参考代码。

首先，我们需要了解58同城二手房信息的页面结构和数据请求方式。通过分析网页源代码和浏览器开发者工具，可以发现58同城二手房信息的页面是采用Ajax技术加载的，数据请求方式是POST请求，请求参数中包含了城市、区域、价格等筛选条件。

接下来，我们可以使用Python的requests模块发送POST请求，获取二手房信息的JSON数据。然后，使用Python的json模块解析JSON数据，提取出我们需要的房源信息，例如房源名称、总价、单价、房间数、面积、朝向、楼层等信息。

最后，我们可以使用Python的pandas模块将房源信息存储到CSV文件中，方便后续的数据分析和处理。

下面是一个简单的代码示例，仅供参考：

import requests
import json
import pandas as pd

# 设置请求头信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 设置POST请求参数
data = {
    'PGTID': '0d100000-0000-1e9c-0d96-1d72c30b2f0e',
    'ClickID': '1',
    'comm_id': '0',
    'created': '7',
    'curPage': '1',
    'datainfo': 'eyJwYWdlIjoxLCJ0eXBlIjoxLCJjaXR5IjoxLCJjYXRlZ29yeSI6IjIwMjEtMDYtMDEiLCJhbGwiOiIiLCJwYXJhbXMiOiIiLCJ1dGlsaXR5IjoiIiwic3RhdHVzIjoiIiwiYWpheCI6IiJ9',
    'from': '1',
    'isfirst': 'true',
    'local': '1',
    'order': 'time',
    'over': '0',
    'param': '2_1_0_0_0_0_0',
    'propertytype': '1',
    'room': '0',
    'showMore': '1',
    'shownow': '0',
    'sign': 'dfc3f07bcfd1ad6c124a3d7b5fbc4c6b',
    'source': 'list',
    'sug': '0',
    'w': '1'
}

# 发送POST请求，获取JSON数据
url = 'https://appapi.58.com/house/listV3?'
response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
json_data = json.loads(response.text)

# 解析JSON数据，提取房源信息
house_list = []
for item in json_data['data']['list']:
    house_info = {}
    house_info['title'] = item['title']
    house_info['total_price'] = item['price']
    house_info['unit_price'] = item['unitprice']
    house_info['room_num'] = item['room']
    house_info['area'] = item['area']
    house_info['orientation'] = item['orient']
    house_info['floor'] = item['floor']
    house_list.append(house_info)

# 将房源信息存储到CSV文件中
df = pd.DataFrame(house_list)
df.to_csv('house_info.csv', index=False)

这段代码可以爬取58同城二手房信息的第一页数据，并将房源信息存储到名为house_info.csv的CSV文件中。如果需要爬取多页数据，可以通过修改POST请求参数中的curPage参数来实现。