p_ADJ_same = {} for i in range(3): p_ADJ_same[i] = lower_model.addConstrs( (p_ADJ[i][t] == p_base[i][t] + p_cut_0[i][t] + p_TRF_0[i][t]- p_Cut[i][t] - p_TRF[i][t]) for t in range(24))
时间: 2023-12-23 12:03:40 浏览: 23
这段代码也是使用Python的Gurobi库对线性规划模型进行建模,具体来说,它定义了一个字典p_ADJ_same,其中包含三个元素,每个元素对应一个线性规划约束条件。这些约束条件用于限制变量p_ADJ的取值,其中p_ADJ是一个24*3的二维数组,表示每个时间点和每个发电机的调整量。约束条件的具体形式为p_ADJ[i][t]等于p_base[i][t] + p_cut_0[i][t] + p_TRF_0[i][t] - p_Cut[i][t] - p_TRF[i][t],其中i表示发电机的编号(取值为0、1、2),t表示时间点(取值为0至23),p_base、p_cut_0、p_TRF_0、p_Cut和p_TRF都是已知的常量或变量。这些约束条件的目的是使得发电机的实际出力与计划出力相符,并且尽可能地减少总成本。从语法上看,这段代码也是没有问题的。
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p_ADJ_same = {} for i in range(3): p_ADJ_same[i] = lower_model.addConstrs((p_ADJ[i][t] == p_INIT[i][t]- p_Cut[i][t] - p_TRF[i][t]) for t in range(24)) p_u_same = {} for t in range(24): p_u_same[t] = lower_model.addConstr(gp.quicksum((p_ADJ[i][t] - p_u_generation[i][t]) for i in range(3)) == p_u_new[t], name="p_u_same")
这是一段 Python 代码,看起来是在使用 Gurobi 进行线性规划建模。其中,p_ADJ_same 是一个字典,包含了 3 个键(0、1、2),每个键对应一个约束条件。这些约束条件是 p_ADJ[i][t] 等于 p_INIT[i][t] 减去 p_Cut[i][t] 和 p_TRF[i][t] 的差值。p_u_same 也是一个字典,包含了 24 个键,每个键对应一个约束条件。这些约束条件是 p_ADJ[i][t] 减去 p_u_generation[i][t] 的总和等于 p_u_new[t]。这段代码的作用是什么,需要结合具体情境来理解。
p_u_same = {} for t in range(24): p_u_same[t] = lower_model.addConstr(gp.quicksum((p_ADJ[i][t] - p_u_generation[i][t]) for i in range(3)) == p_u_new[t], name="p_u_same")该约束是否符合语法并能实现功能
根据代码的语法,这个约束是符合语法的。它的功能是将每个小时的发电量减去每个小时的用电量,然后将它们与给定的新用电量相等。这个约束使用了Gurobi Python API中的quicksum()方法来计算每个小时的发电量和用电量之差的总和,然后将其与新用电量相等。然后,它使用了addConstr()方法将这个约束添加到Gurobi模型中。