Помощь в линейном программировании с использованием PuLP. ⇐ Python

[Гость]

В настоящее время я работаю над исследованием, которое предполагает оптимизацию ежедневного дохода от системы хранения энергии. Просматривая ссылки, я выбрал для этой цели линейное программирование, стремясь максимизировать доход, учитывая такие факторы, как состояние заряда, скорость зарядки и разрядки, а также эффективность системы хранения данных в обоих направлениях.

Задача ЛП формулируется следующим образом

Целевая функция направлена ​​на максимизацию ежедневного дохода от хранения с учетом таких факторов, как цены на электроэнергию, скорость зарядки и разрядки, а также состояние заряда. Задача LP решается для каждого дня года, чтобы определить оптимальную последовательность заряда и разряда, максимизируя ежедневный доход.

E_initial = 0 эффективность = 0,9 max_charge_rate = 24 max_discharge_rate = 24 max_discharge_capacity = 24

energy_prices_df = pd.read_csv('new_datav2-Copy1.csv') Energy_prices = Energy_prices_df['price'].tolist() # Предполагается, что имя столбца "цена"

model = LpProblem(name="EnergyStorageOptimization", sense=LpMinimize)

x = LpVariable.dict("Заряд", диапазон(1, 25), lowBound=0, upBound=24, cat="Непрерывно") y = LpVariable.dict("Разряд", диапазон(1, 25), lowBound=0, upBound=24, cat="Непрерывно")

model += lpSum((energy_prices[t-1] * x[t] - Energy_prices[t-1] * 0,9 * y[t]) для t в диапазоне (1, 25))

model += lpSum(0,9 * x[t] - (1 / 0,9) * y[t] для t в диапазоне (1, 25)) == E_initial

для t в диапазоне (1, 25): модель += x[t]