标签：python Cplex value st Yalmip 电力系统 matlab
目录
1、概述
（1）电力调度优化理论及其应用
（2）电力调度的机组组合UC
（3）组合模型及算法
2、人性化的Yalmip+Cplex
（1）热身运动——线性规划
尽管 python 比较火，cplex 对 python 的支持目前还不是太全，相关的学习资料比较少，ibm 自己 出的资料对 python 包的介绍也很简略，例子及相关类方法的介绍也不详细，这一点远没有对 java 或 c++ 支持地好。cplex 在 python 中没有重载加减乘除符号吗？目前给的例子都是输入系数矩阵这种形式。使用起来非常不方便的。
所以推出了Yalmip+Cplex（matlab），matlab中这个库的下载方法，后面的文章会讨论matlab中Yalmip+Cplex这个强大的库在我们电力系统中的强大作用（噢头曼！！!)，虽然我很喜欢用Python，但是python是这几年才火起来，所以这个Cplex库还不是很完善，所以对于这个库强烈推荐matlab。下面先来点简单的线性规划，让大家热身。
%（1）设定决策变量X（1）、X（2）
%（2）sdpvar：实数变量；binvar：0—1变量；intvar：整型变量
%（3）Yalmip默认是对称的，要求非对称用full
x=sdpvar(2,1,'full');
z=-2*x(1)+4*x(2); %目标函数，默认最小
st=[]; %设定一系列约束
st=[st,-3*x(1)+x(2)<=6];
st=[st,x(1)+2*x(2)>=4];
st=[st,x(1)+3*x(2)==4];
st=[st,x(2)>=-3];
ops=sdpsettings('solver','cplex'); %设定求解器
r=optimize(st,z); %求解，如果最大值用-z
x=value(x); %查看求解结果x的值
z=value(z); %查看目标函数的最优解%结果
Optimal solution found.
>> x
x =
13
-3
>> z
z =
-38（2）机组组合（案例）
1）目标函数：
[C11，C2代表成本系数，Ql=100sinwt]
N=3;
T=24;
Pmax=[100;50;25];
Pmin=[20;40;1];
C11=diag([.04 .01 .02]);
C2=[10 20 20];
Pload=100+50*sin((1:T)*2*pi/24);
I=binvar(N,T,'full');
P=sdpvar(N,T,'full');
st=[];
for t=1:T
st=[st,I(:,t).*Pmin<=P(:,t)<=I(:,t).*Pmax];
end
for t=1:T
st=[st,sum(P(:,t))>=Pload(t)];
end
for t=1:T
F=0;
F=F+P(:,t)'*C11*P(:,t)+C2*P(:,t);
end
ops=sdpsettings('verbose',0,'solve','cplex');
r=optimize(st,F);
F=value(F);
P=value(P);
I=value(I);
%结果
>>F
F=
3.51287676882437 
3、参考文章
标签：python,Cplex,value,st,Yalmip,电力系统,matlab 来源： https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/121590556
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