基于Python的电力系统优化调度与Benders分解算法实现

简介：
本研究运用Python编程语言，结合Benders分解算法，针对电力系统的优化调度问题进行了深入探讨和实践操作，旨在提高电力系统的运行效率。 最初在电力系统综合能源系统的优化调度方向编写代码时使用了MATLAB、YALMIP和GUROBI的组合方式。个人认为YALMIP的最大优点是易于操作，但用这种软件组合实现Benders分解算法无法充分利用Gurobi的各项功能。因此开始学习Python+Gurobi，这个文件是我最初用于电力系统优化调度（采用Benders分解方法）的代码示例。编写时我对python了解不多，仅使用了基础循环和类函数等特性。 该能源系统的优化模型包括新能源发电机组、储能装置以及大电网部分，并未考虑网侧因素。详细的数学模型与算法请参见文件内的“说明.docx”文档。电力系统网侧的代码及综合能源网络的相关代码会在毕业后上传。 运行前需要配置以下环境：time、math、numpy和gurobi！ 如果不熟悉Gurobi，请参考其官方文档进行学习。