solomn标准数据集，用于研究VRP问题

电热冷综合能源优化调度基础模型，包含风电、光电、电网交互、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷剂、电制冷机、储电系统、储热系统，以总运行成本最小进行求解。 电热冷综合能源系统，也称为三联供（Tri-generation）系统，是一种综合利用电力、热能和冷能的能源系统。它通过集成多种能源转换技术，如燃烧发电、热力发电、吸收式制冷等，实现电力、热力和制冷能的高效利用。 传统能源系统中，能源的利用效率较低，而电热冷综合能源系统能通过联合供能的方式，提高能源的整体利用效率。该系统一般由发电机组、热能回收装置和制冷装置等组成。 在电热冷综合能源系统中，电力可以通过发电机组产生，并可用于满足建筑物以及工业生产等对电能的需求。同时，发电过程中产生的废热可以被回收利用，供暖、供热水或进行其他热能驱动的工艺。另外，系统还可以通过制冷装置利用废热产生冷能，供给空调系统或其他制冷需求。 这种综合利用系统的好处是可以提高能源利用效率，减少能源消耗，降低对传统能源的依赖，减少二氧化碳等温室气体的排放，从而更加环保和节能。它在工业、商业和住宅等领域都有广泛的应用前景。

(三)數學模式(四)Python+Gurobi建模求解1.建模流程2.Python+Gurobi建模from gurobipy import* #導入Gurob

读文章是复现文章的第一步，读有代码文章可以事半功倍！而复现一篇文章是写文章的前提！！ 这里献上电力系统优化调度与预测方向研究生必备matlab-yalmip代码！！祝您快速入门，早日发paper！！！ 包含需求响应/两阶段鲁棒优化/多目标优化/机会约束/二阶锥松弛/时间序列预测/经验模态分解/微电网经济调度/综合能源系统优化调度/低碳调度/碳交易/综合需求响应/电动汽车/多时间尺度/智能算法/配电网最优潮流/无功优化/共享储能/分布式算法/主从博弈/合作博弈等文献复现matlab代码 代码除特殊说明，均为matlab-yalmip-cplex/gurobi编写与运行！代码有偿，清单及详细介绍请见PDF文档

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Gurobi 生产计划调度学习案例（含代码实现）

程序名称：考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：微电网是指集成了多种分布式电源、储能和负荷的一类小型发–配–用电系统，通过内部各单元的协调运行，可实现高度自治及对配电网的友好接入，是提高可再生能源渗透率的有效手段。本代码涉及的并网型微电网包括分布式电源（汽轮机），需求响应负荷（可平移负荷），可再生能源（光伏），固定负荷，储能设施，集群电动汽车以及与配网交互功率部分。首先考虑负荷与光伏的不确定性，利用拉丁超立方抽样算法生成与削减得到典型场景。其次在分时电价引导下，以总运行成本最低为优化目标，建立基于场景法的随机优化调度模型。本代码为原创代码，注释详细，且将目标函数与约束写成紧凑形式，简洁工整，易于拓展修改，适合新手入门与提高。附带参考文献。

代码名称：基于IEEE标准30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度matlab-yalmip/cplex/gurobi 代码简介： 机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，使得系统总成本达到最小。该问题的决策变量由两类，一类是各时段机组的启停状态，为整数变量，0表示关停，1表示启动；另一类是各时段机组的出力，为连续变量。 机组组合问题属于规划问题，即要在决策变量的可行解空间里找到一组最优解，使得目标函数尽可能取得极值。对于混合整数规划，常用的方法有分支定界法，benders分解等。CPLEX提供了快速的MIP求解方法，对于数学模型已知的问题，只需要按照程序规范在MATLAB中编写程序化模型，调用CPLEX求解器，即可进行求解。 参考文献：自编文件

作为经典组合优化问题， 旅行商问题(Traveling Salesman Problem简称TSP) 一直是大学交通运输与应用数学等专业的教学与科研热点。在基于混合整数规划模型的TSP求解中， 需要解决如何避免出现子环路问题， Gurobi作为当前最先进的运筹优化软件， 其具有的Callback功能使模型在求解过程中， 动态地添加子环路约束成为可能。文章针对当前相关网络资源存在的问题， 构建了用Python编写的基于Callback功能动态添加子环路消除约束的TSP求解代码， 通过多个算例验证了代码的求解可行性， 为逐步将Gurobi引入课堂教学提供了素材。

cvar代码matlab 古罗比 Optimizer是用于各种数学编程问题的商业优化求解器，包括线性编程（LP），二次编程（QP），二次约束编程（QCP），混合整数线性编程（MILP），混合整数二次编程（MIQP） ），以及混合整数二次约束编程（MIQCP）。 Gurobi求解器被认为是数学编程中最好的求解器之一（就解决难题的性能和成功率而言），其性能可与CPLEX媲美（有时甚至优于CPLEX）。 学术用户可以免费获得Gurobi许可证。 该软件包是Gurobi求解器的包装（通过其C接口）。 当前，此程序包支持以下类型的问题： 线性编程（LP） 混合整数线性规划（MILP） 二次编程（QP） 混合整数二次规划（MIQP） 二次约束二次规划（QCQP） 二阶锥编程（SOCP） 混合整数二阶锥规划（MISOCP） Julia的Gurobi包装器是由社区驱动的，并未得到Gurobi的正式支持。 如果您是对Gurobi的Julia的官方支持感兴趣的商业客户，请告诉他们！ 安装 这是设置此程序包的过程： 按照上的说明获取Gurobi的许可证并安装Gurobi求解器。 使用Pkg.add("Gur