写一个关于综合能源系统优化的代码

当然，我可以为您提供一个简单的综合能源系统优化的代码示例。以下是一个基于Python的示例代码，用于优化综合能源系统中电力和热能的调度：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    # 定义目标函数
    return -1 * (2*x[0] + 3*x[1])

def constraint1(x):
    # 定义约束条件1：总电力需求不超过100
    return 100 - (x[0] + x[1])

def constraint2(x):
    # 定义约束条件2：总热能需求不超过150
    return 150 - (2*x[0] + x[1])

# 定义初始猜测值
x0 = np.array([1, 1])

# 定义约束条件
cons = [{'type': 'ineq', 'fun': constraint1},
        {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}]

# 调用优化函数进行优化
sol = minimize(objective, x0, constraints=cons)

# 打印优化结果
print(sol)

在这个示例代码中，我们假设综合能源系统包括两个能源来源：电力和热能。我们的目标是最大化电力和热能的产出。我们通过定义目标函数 `objective` 来表示这个目标，其中 `x[0]` 表示电力产出， `x[1]` 表示热能产出。

我们还定义了两个约束条件 `constraint1` 和 `constraint2`，分别表示总电力需求和总热能需求的限制。这些约束条件通过 `scipy.optimize.minimize` 函数的 `constraints` 参数传递给优化器。

最后，我们使用初始猜测值 `x0` 调用优化函数 `scipy.optimize.minimize` 进行优化，并打印优化结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的综合能源系统优化问题可能会更加复杂。您可以根据您的具体问题进行修改和扩展。