光伏容量规划模型Python代码

由于光伏容量规划模型具体的数学模型不确定，因此无法提供完整的Python代码。但以下是一个简单的示例，用于说明如何在Python中使用优化库来解决常见的规划问题。

# 导入优化库
import scipy.optimize as optimize

# 定义目标函数和约束条件
def objective(x):
    return -(2*x[0] + 4*x[1] + 3*x[2])

def constraint1(x):
    return x[0] + x[1] + x[2] - 5

def constraint2(x):
    return x[2] - 2

# 定义变量的上下界和起始值
b = (0.0, None)
bounds = (b, b, b)
x0 = [0, 0, 0]

# 定义问题的类型和约束条件
con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}
con2 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}
cons = [con1, con2]

# 调用优化器
solution = optimize.minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=cons)

# 输出解
print(solution.x)

在这个例子中，我们有三个变量 x1, x2 和 x3。我们的目标是最大化一个线性函数 2x1 + 4x2 + 3x3，同时满足两个约束条件：

- x1 + x2 + x3 <= 5
- x3 >= 2

我们在代码中使用 SciPy 库的 optimize 模块，将目标函数和约束条件作为参数传递给 minimize 函数，然后告诉它使用 SLSQP 算法求解。该函数返回一个解向量，其中包含每个变量的最佳值。

这个例子可能简单，但它展示了使用 Python 和优化库来解决规划问题的基本流程。为了解决更复杂的模型，您需要深入了解可供选择的优化算法和编程技巧。