M - 集合相等问题_Java

本文介绍了一种简单的算法,用于判定两个给定集合是否相等。通过使用Java中的HashSet数据结构,该算法能有效地进行元素对比,并返回YES如果集合相等,否则返回NO。适用于集合大小不超过10,000的情况。

Description

给定2 个集合S和T,试设计一个判定S和T是否相等的蒙特卡罗算法。
设计一个拉斯维加斯算法,对于给定的集合S和T,判定其是否相等。

Input

输入数据的第一行有1 个正整数n(n≤10000),表示集合的大小。接下来的2行,每行有n个正整数,分别表示集合S和T中的元素。

Output

将计算结论输出。集合S和T相等则输出YES,否则输出NO。

Sample

Input

3
2 3 7
7 2 3

Output

YES

import java.util.*;

public class Main {
	
	public static void main(String[] args) {
		Scanner input = new Scanner(System.in); 
		Set<Integer> S = new HashSet<Integer>();
		Set<Integer> T = new HashSet<Integer>();
		
		int n = input.nextInt();
		for(int i=0; i<n; i++) {
			S.add(input.nextInt());
		}
		for(int i=0; i<n; i++) {
			T.add(input.nextInt());
		}
		
		if(S.equals(T))
			System.out.println("YES");
		else
			System.out.println("NO");
		input.close();
	}
}
clc clear %% DIES:谈判破裂点模型 % 电系统:风机、光伏、燃气轮机 % 热系统:余热锅炉、蓄热罐 % 冷系统:吸收式制冷机、蓄冰槽 % 气系统:P2G机组、CCS机组 %% 导入电/热/冷负荷 P_Load_e0 = [8800,8600,8500,8500,8600,9250,12000,12100,12000,11000,9500,9000,8500,8500,8750,9400,10600,11900,12100,12000,8900,8800,8750,8500]; P_Load_h0 = [5681,5800,5854,6312,6512,6706,8258,7312,7823,8234,8432,7680,7600,7480,7520,7480,7320,6800,6012,6523,6125,4902,4612,4426]; P_Load_c0 = [1987,2053,2234,2342,2553,2712,3915,4124,4351,4612,4612,4203,4200,4350,4500,4305,4245,4050,3750,3000,2250,2000,1750,1500]; % 电力市场分时价格 C_buy_e = [0.30,0.32,0.33,0.35,0.35,0.34,0.36,1.16,1.19,1.14,1.16,1.15,0.62,0.73,0.70,0.64,0.71,0.65,1.17,1.12,1.11,1.12,0.34,0.28]; % 天然气价格数据(元/m3) C_buy_g = [2.58*ones(1,8),2.18*ones(1,14),2.58*ones(1,1),2.18*ones(1,1)]; %% 计算风机、光伏出力功率 % 光照辐射度 gz = [0;0;0;0;0.0708300000000000;0.170690000000000;0.325740000000000;0.380270000000000;0.340240000000000;0.453630000000000;0.855530000000000;0.742260000000000;0.666500000000000;0.699100000000000;0.535630000000000;0.227290000000000;0.179330000000000;0.0335400000000000;0;0;0;0;0;0]; for t=1:24 Pstc=0.26; Gstc=1; n=0.9645; PV_k=5000; P_pv_max(t)=(Pstc*gz(t)/Gstc*n)*PV_k; end % 风速大小 fs=[10.7391000000000;11.6160000000000;9.85170000000000;9.98270000000000;10.5166000000000;5.91910000000000;4.21130000000000;4.73580000000000;2.89860000000000;5.54320000000000;4.93960000000000;2.99680000000000;3.64480000000000;5.17060000000000;2.45990000000000;5.43100000000000;6.83090000000000;10.5836000000000;10.8847000000000;12.3629000000000;14.4617000000000;12.1296000000000;10.5531000000000;12.8199000000000]; for t=1:24 Vci=3; Vco=25; Vr=11; Pwt_r=10; WT_k=50; if all(fs(t)<Vci)||all(fs(t)>Vco) P_wt_max(t)=0*WT_k; elseif all(fs(t)>=Vci)&&all(fs(t)<=Vr) P_wt_max(t)=[Pwt_r*(fs(t)-Vci)/(Vr-Vci)]*WT_k; elseif all(fs(t)>Vr)&&all(fs(t)<=Vco) P_wt_max(t)=10*WT_k; end end %% 决策变量初始化 % 需求响应初始化 P_Load_e = sdpvar(1,24,'full'); % 经过需求响应后实际的电负荷 P_Load_h = sdpvar(1,24,'full'); % 经过需求响应后实际的热负荷 P_Load_c = sdpvar(1,24,'full'); % 经过需求响应后实际的热负荷 P_e_cut = sdpvar(1,24,'full'); % 可削减电负荷 P_e_tra = sdpvar(1,24,'full'); % 可转移电负荷 P_h_DR = sdpvar(1,24,'full'); % 可削减热负荷 P_c_DR = sdpvar(1,24,'full'); % 可削减冷负荷 %% 设备变量初始化 % 蓄电池 SOC_ESS = sdpvar(1,24,'full'); % 储电设备的储电余量 P_ESS_cha = sdpvar(1,24,'full'); % 储电设备的充电功率 P_ESS_dis = sdpvar(1,24,'full'); % 储电设备的放电功率 B_ESS_cha = binvar(1,24,'full'); % 储电设备的放电状态位,取1时为放电,0为未放电 B_ESS_dis = binvar(1,24,'full'); % 储电设备的充电状态位,取1时为充电,0为未充电 % 蓄热罐 SOC_HSS = sdpvar(1,24,'full'); % 储热设备的储电余量 P_HSS_cha = sdpvar(1,24,'full'); % 储热设备的充热功率 P_HSS_dis = sdpvar(1,24,'full'); % 储热设备的放热功率 B_HSS_cha = binvar(1,24,'full'); % 储热设备的放热状态位,取1时为放热,0为未放热 B_HSS_dis = binvar(1,24,'full'); % 储热设备的充热状态位,取1时为充热,0为未充热 % 蓄冰槽 SOC_CSS = sdpvar(1,24,'full'); % 储冷设备的储电余量 P_CSS_cha = sdpvar(1,24,'full'); % 储冷设备的充冷功率 P_CSS_dis = sdpvar(1,24,'full'); % 储冷设备的放冷功率 B_CSS_cha = binvar(1,24,'full'); % 储冷设备的放冷状态位,取1时为放冷,0为未放冷 B_CSS_dis = binvar(1,24,'full'); % 储冷设备的充冷状态位,取1时为充冷,0为未充冷 % 风机、光伏 P_wt_e = sdpvar(1,24,'full'); % 风力的实际出力值 P_pv_e = sdpvar(1,24,'full'); % 光伏的实际出力值 % CCHP系统: % 燃气轮机(GT) P_GT_e = sdpvar(1,24,'full'); % 燃气轮机的实际电出力值 P_GT_fh = sdpvar(1,24,'full'); % 燃气轮机的废热 % 余热锅炉(WB) P_WB_h = sdpvar(1,24,'full'); % 余热锅炉的实际热出力值 P_fh_WB = sdpvar(1,24,'full'); % 余热锅炉吸收的废热 % 吸收式制冷机(AC) P_AC_c = sdpvar(1,24,'full'); % 吸收式制冷机的实际冷出力值 P_fh_AC=sdpvar(1,24,'full'); % 吸收式制冷机吸收的废热 % P2G电转气设备(电解槽EL→甲烷反应器MR) % EL:电解槽(电解槽EL将电能转化为氢能,氢能经由甲烷反应器MR,进一步转化为天然气) P_e_EL = sdpvar(1,24,'full'); % 燃气轮机供给电解槽EL的电出力 P_EL_H = sdpvar(1,24,'full'); % 电解槽生产H2 % MR:甲烷反应器 P_C_MR = sdpvar(1,24,'full'); % 输入MR设备的CO2 P_H_MR = sdpvar(1,24,'full'); % 输入MR设备的H2 P_MR_g = sdpvar(1,24,'full'); % MR设备生产天然气 P_C_p2g = sdpvar(1,24); % P2G所用的二氧化碳量 % CCS碳捕集机组 P_e_CCS = sdpvar(1,24,'full'); % 碳捕集机组产生的总能耗 E_total_co2 = sdpvar(1,24,'full'); % 机组捕获的总碳排放 P_CCS_B = sdpvar(1,24,'full'); % 机组运行能耗 P_CCS_G = 2000; % 碳捕集固定能耗为2000kwh Soc_CO2 = sdpvar(1,24,'full'); % CCS的碳捕集量/P2G所用的二氧化碳量 % 电力市场相关 P_buy_e = sdpvar(1,24,'full'); % 电力市场购电量 P_buy_g = sdpvar(1,24,'full'); % 购买的天然气量 %% 设备数据 % CCHP:燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机 k_eff_CCHP_e = 0.38; k_eff_CCHP_h = 0.46;k_eff_CCHP_c = 0.52; % 燃气轮机(GT) %(1)燃气最大出力 P_GT_max=8000; %(2)燃气轮机热损率 rs_GT=0.03; % 余热锅炉(WGB) P_h_WB_max=7000; % 吸收式制冷机(AC) P_c_AC_max=7000; % 储能电池 k_eff_ebess_cha=0.95; % 蓄电池充电效率 k_eff_ebess_dis=0.95; % 蓄电池放电效率 SOC_ESS(1)=0.5; SOC_Emax=0.9; P_Ebess_cha_max=5800; P_Ebess_dis_max=5800; Ebess=6000; % 蓄热罐 k_eff_hbess_cha=0.85; % 蓄电池充电效率 k_eff_hbess_dis=0.85; % 蓄电池放电效率 SOC_HSS(1)=0.5; P_Hbess_cha_max=3500; P_Hbess_dis_max=3500; Hbess=4000; % 蓄冷槽 k_eff_cbess_cha=0.85; % 蓄冰槽充冷效率 k_eff_cbess_dis=0.85; % 蓄冰罐放冷效率 SOC_CSS(1)=0.5; P_Cbess_cha_max=3500; P_Cbess_dis_max=3500; Cbess=4000; % P2G电转气装置 ngas_G=0.35; %气转电效率 ngas_h=0.9; %气转热效率 ngas_c=0.9; %气转冷效率 %8.CCS碳捕集装备 P_CCS_G=2000; % 固定能耗2000kwh %% 导入约束条件 Cons=[]; % 需求响应约束条件 for t=1:24 Cons=[Cons, P_Load_e(t)==P_Load_e0(t)-P_e_cut(t)-P_e_tra(t), % 电负荷功率平衡约束 P_Load_h(t)==P_Load_h0(t)-P_h_DR(t), % 热负荷功率平衡约束 P_Load_c(t)==P_Load_c0(t)-P_c_DR(t), % 冷负荷功率平衡约束 0 <=P_e_cut(t)<= 0.05*P_Load_e0(t), % 可削减电功率上下 限约束 -0.1*P_Load_e0(t)<=P_e_tra(t)<=0.1*P_Load_e0(t), % 可转移电功率上下限约束 -0.1*P_Load_h0(t)<=P_h_DR(t) <=0.1*P_Load_h0(t), % 可削减热功率上下限约束 -0.1*P_Load_c0(t)<=P_c_DR(t) <=0.1*P_Load_c0(t)]; % 可削减热功率上下限约束 end Cons=[Cons,sum(P_e_tra)==0,]; % 转移的电负荷总量为0约束 Cons=[Cons,sum(P_h_DR)==0,]; % 转移的热负荷总量为0约束 Cons=[Cons,sum(P_c_DR)==0,]; % 转移的冷负荷总量为0约束 % 设备约束条件 % CCHP(冷热电三联供) % (1)燃气轮机GT: % 最大出力约束 for t=1:24 Cons=[Cons,0<=P_GT_e(t)<=P_GT_max, P_GT_e(t)==Gas_g_GT(t)*k_eff_CCHP_e*9.88, P_GT_fh(t)==P_GT_e(t)*(1-k_eff_CCHP_e-rs_GT)/k_eff_CCHP_e, P_GT_e(t)==P_e_EL(t)+P_e_CCS(t)+P_GT_e(t), 0<=P_e_EL(t),0<=P_e_CCS(t),0<=P_GT_e(t)]; end % 爬坡约束 for t=1:23 Cons=[Cons,-0.2*2000<=P_GT_e(t+1)-P_GT_e(t)<=0.2*2000]; end %(2)余热锅炉WB: % 出力约束 for t=1:24 Cons=[Cons,P_WB_h(t)==P_fh_WB(t)*k_eff_CCHP_h,0<=P_WB_h(t)<=P_h_WB_max,] end % 爬坡约束 Cons=[Cons,-0.2*1000 <=P_WB_h(2:24)-P_WB_h(1:23)<=0.2*1000]; %(3)吸收式制冷机AC: for t=1:24 Cons=[Cons, 0<=P_c_AC(t)<=P_c_AC_max, P_c_AC(t)==P_fh_AC(t)*k_eff_CCHP_c]; end Cons=[Cons,-0.2*2000 <=P_c_AC(2:24)-P_c_AC(1:23)<=0.2*2000]; %(4)CCHP废气约束 for t=1:24 Cons=[Cons,P_fh_WB(t)+P_fh_AC(t)<=P_GT_fh(t)]; end %% 蓄电池约束条件 % 1)蓄电池的约束条件:蓄电池功率约束在[min,max]内,且统一时刻只允许充电、放电、不充不放的三种状态中的一种 % 储能电站的充放电功率约束,Big-M法进行线性化处理 M=1000; % 这里的M是个很大的数 for t=1:24 Cons=[Cons, 0<=P_ESS_cha(t)<=P_Ebess_cha_max, 0<=P_ESS_cha(t)<=B_ESS_cha(t)*M, 0<=P_ESS_dis(t)<=P_Ebess_dis_max, 0<=P_ESS_dis(t)<=B_ESS_dis(t)*M, B_ESS_dis(t)+B_ESS_cha(t)<=1]; end % 2)蓄电池的约束条件:蓄电池功率与容量耦合约束,始末时刻负荷电量相等约束,与容量被限制在[min,max] for i=1:23 Cons=[Cons,SOC_ESS(i+1)==SOC_ESS(i)+(P_ESS_cha(i)*k_eff_ebess_cha-P_ESS_dis(i)/k_eff_ebess_dis)/Ebess]; end Cons=[Cons,SOC_ESS(24)==SOC_ESS(1),SOC_ESS>=0.2,SOC_ESS<=0.9]; %% 蓄热罐约束条件 % 1)蓄热罐的约束条件:蓄热罐功率约束在[min,max]内,且统一时刻只允许充热、放热、不充不放的三种状态中的一种 M=1000; % 这里的M是个很大的数 for t=1:24 Cons=[Cons, 0<=P_HSS_cha(t)<=P_Hbess_cha_max, 0<=P_HSS_cha(t)<=B_HSS_cha(t)*M, 0<=P_HSS_dis(t)<=P_Hbess_dis_max, 0<=P_HSS_dis(t)<=B_HSS_dis(t)*M, B_HSS_dis(t)+B_HSS_cha(t)<=1]; end % 2)蓄热罐的约束条件:蓄热罐功率与容量耦合约束,始末时刻负荷电量相等约束,与容量被限制在[min,max] for t=1:23 Cons=[Cons,SOC_HSS(t+1)==SOC_HSS(t)+(P_HSS_cha(t)*k_eff_hbess_cha-P_HSS_dis(t)/k_eff_hbess_dis)/Hbess]; end Cons=[Cons,SOC_HSS(24)==SOC_HSS(1)]; Cons=[SOC_HSS>=0.2,SOC_HSS<=0.9]; %% 蓄冰槽约束条件 % 1)蓄冰槽的约束条件:蓄电池功率约束在[min,max]内,且统一时刻只允许充电、放电、不充不放的三种状态中的一种 M=1000; % 这里的M是个很大的数 for t=1:24 Cons=[Cons, 0<=P_CSS_cha(t)<=P_Cbess_cha_max, 0<=P_CSS_cha(t)<=B_CSS_cha(t)*M, 0<=P_CSS_dis(t)<=P_Cbess_dis_max, 0<=P_CSS_dis(t)<=B_CSS_dis(t)*M, B_CSS_dis(t)+B_CSS_cha(t)<=1]; end % 2)蓄冰槽的约束条件:蓄电池功率与容量耦合约束,始末时刻负荷电量相等约束,与容量被限制在[min,max] for i=1:23 Cons=[Cons,SOC_CSS(i+1)==SOC_CSS(i)+(P_CSS_cha(i)*k_eff_cbess_cha-P_CSS_dis(i)/k_eff_cbess_dis)/Cbess]; end Cons=[Cons,SOC_CSS(24)==SOC_CSS(1)]; Cons=[Cons,SOC_CSS>=0.2,SOC_CSS<=0.9]; %% GT—P2G-CCS约束 for t=1:24 Cons=[Cons, P_EL_H(t)==P_e_EL(t)*0.85, % 电解槽EL在t时刻的制氢气功率=燃气轮机向电解槽供给的电出力*能量转化效率0.85 0-P_e_EL(t)-P_e_CCS(t)<=P_GT_e(t)<=6000-P_e_EL(t)-P_e_CCS(t), 0<=P_e_CCS(t)<=3000, 0<=P_e_EL(t)<=3000, 0<=P_GT_e<=6000, max((0-0.15*P_WB_h(t)-P_e_EL(t)-P_e_CCS(t)),(0.85*(P_WB_h(t))-P_e_CCS(t)-P_e_EL(t)))<=P_GT_e(t)<=6000-0.20*P_WB_h(t)-P_e_EL(t)-P_e_CCS(t), % CCHP的热电耦合约束 max((0-0.15*P_WB_h(t)),(0.85*(P_WB_h(t)-50)-600-1200))<=P_GT_e(t)<=6000-0.20*P_WB_h(t)-0-0, % 考虑P2G和CCS后的CCHP的热电耦合约束 (0.55/(1+0.5*1.02))*max((0-0.15*P_WB_h(t)-P_GT_e(t)),(0.85*(P_WB_h(t)-50)-P_GT_e(t)))<=P_MR_g(t)<=(0.55/(1+0.5*1.02))*(6000-0.20*P_WB_h(t)-P_GT_e(t)), % 产气功率上下限约束 -1000<=(P_GT_e(2:24)+P_e_EL(2:24)+P_e_CCS(2:24))-(P_GT_e(1:23)+P_e_EL(1:23)+P_e_CCS(1:23))<=1000, % CCHP的爬坡约束 P_MR_g(t)==0.55*P_e_EL(t), % P2G产气功率与耗电量约束 E_total_co2(t)==P_e_CCS(t)/0.55, % CCS的耗电量与碳捕集量约束 P_C_p2g==1.02*P_e_EL(t), % P2G运行所需要的二氧化碳量与电功率约束 Soc_CO2(1) == 2000+0.97*E_total_co2(1)-P_C_p2g(1)/0.97 , Soc_CO2(24) == 2000, 1000<=Soc_CO2(t)<= 3000]; end for t=2:24 Cons=[Cons,Soc_CO2(t) == Soc_CO2(t-1) + 0.97*E_total_co2(t)-P_C_p2g(t)/0.97,]; % 储电设备容量变化约束 end % 碳捕集相关 Cons=[Cons,0<=E_total_co2<=0.55*(P_e_EL+P_e_CCS+P_GT_e+0.15*P_WB_h)]; % 天然气交易 for t=1:24 Cons=[Cons, % GB耗气量约束,CCHP发电效率=CCHPt时刻天然气消耗量*燃气轮机发电效率*天然气燃烧热值转换系数 0<=Gas_all(t)<=8000, 0<=Gas_g_GT(t)<=6000]; % 总耗气量约束 end % 电力交易市场 for t=1:24 Cons=[Cons,P_buy_e(t)>=0,P_buy_e(t)<=8000]; end %% 阶梯碳交易成本 % 阶梯碳交易成本(分段线性化) E_v=sdpvar(1,7); % 每段区间内的长度,分为5段,每段长度是2000 lamda=0.250; % 碳交易基价 Cons=[Cons, E==sum(E_v), % 总长度等于E 0<=E_v(1:6)<=2000, % 除了最后一段,每段区间长度小于等于2000 0<=E_v(7)]; % 碳交易成本 C_CO2=0; for v=1:7 C_CO2=C_CO2+(lamda+(v-1)*0.25*lamda)*E_v(v); end %% 电平衡约束、热平衡约束、冷平衡约束 for t=1:24 Cons=[Cons,P_wt_e(t)+P_pv_e(t)+P_GT_e(t)+P_ESS_dis(t)+P_buy_e(t)==P_Load_e(t)+P_ESS_cha(t), % 电平衡 P_WB_h(t)+P_HSS_dis(t)==P_Load_h(t)+P_HSS_cha(t) , % 热平衡 P_c_AC(t)+P_CSS_dis(t)==P_Load_c(t)+P_CSS_cha(t), % 冷平衡 P_buy_g(t)+P_MR_g(t)== Gas_all(t), P_GT_e(t)==P_e_EL(t)+P_e_CCS(t)+P_GT_e(t)] end %% 设备运行成本约束 Cel=sdpvar(1,1,'full'); Cmr=sdpvar(1,1,'full'); Cccs=sdpvar(1,1,'full'); for t=1:24 Cons=[Cons,Cel==(sum(P_e_EL)+sum(P_e_CCS))*0.234, Cccs==sum(P_e_CCS)*0.138; P_GT_e(t)==P_e_EL(t)+P_e_CCS(t)+P_GT_e(t), 0<=P_GT_e(t)]; end %% 目标函数(购能成本+机组运维成本+需求侧响应成本+环境成本) Cost_f1 = sum(P_buy_e)*C_buy_e*ones(1,24)'; Cost_f2 = sum(P_buy_g)*C_buy_g*ones(1,24)' Cost_f3 = sum(P_GT_e)*0.04+sum(P_WB_h)*0.025+sum(P_c_AC)*0.025+sum(P_wt_e)*0.016+sum(P_pv_e)*0.018+sum(P_HSS_cha)*0.016+sum(P_HSS_dis)*0.016+sum(P_CSS_cha)*0.017+sum(P_CSS_dis)*0.017+Cel+Cmr+Cccs+sum(P_ESS_cha)*0.018+sum(P_ESS_dis)*0.018 Cost_f4 = 0.3*sum(abs(P_e_tra))+0.3*sum(abs(P_e_cut))+ +0.016*sum(abs(P_h_DR))+0.016*sum(abs(P_c_DR)); Cost_f5 = C_CO2; F_all = Cost_f1+Cost_f2+Cost_f3+Cost_f4+Cost_f5; %% 求解器相关配置 ops=sdpsettings('solver','cplex','verbose',0,'showprogress',0); ops.cplex.mip.tolerances.mipgap=1e-6; % 进行求解计算: sol=optimize(Cons,Cost_all,ops); if sol.problem==0 disp('>>求解成功!') else disp('>>求解失败,失败原因:') disp(sol.info) end % 输出求解结果: F_all = value(F_all); display(['>>>园区综合能源系统的全局最优规划值为 : ', num2str(F_all)]); Cost_f1=value(Cost_f1); display(['1、园区综合能源系统的购电成本为 : ', num2str(Cost_f1)]); Cost_f2=value(Cost_f2); display(['2、园区综合能源系统的购气成本为 : ', num2str(Cost_f2)]); Cost_f3=value(Cost_f3); display(['3、园区综合能源系统的运维成本为 : ', num2str(Cost_f3)]); Cost_f4=value(Cost_f4); display(['4、园区综合能源系统的需求成本为 : ', num2str(Cost_f4)]); Cost_f5=value(Cost_f5); display(['5、园区综合能源系统的环境成本为 : ', num2str(Cost_f5)]);
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09-18
<think> 我们注意到用户提供的代码是MATLAB(特别是YALMIP)的优化模型,但我们的要求是提供Java代码。因此,我们需要将整个MATLAB模型转换为Java。然而,由于Java没有内置的优化求解器(如YALMIP+CPLEX),我们将使用一个Java优化库,例如EJML(用于矩阵运算)和Apache Commons Math(用于线性规划)或者使用JOptimizer(用于凸优化)等。但是,由于问题是一个混合整数非线性规划(MINLP)问题,且规模较大,Apache Commons Math不支持整数规划,因此我们需要使用其他库。 不过,考虑到问题的复杂性(包含连续变量、整数变量、非线性约束等),在Java中直接实现整个优化模型是非常困难的。通常,这类问题会使用专门的优化求解器和建模语言(如CPLEX的Java API、Gurobi等)。 由于代码量巨大且涉及多个设备、约束和目标函数,我们无法在此完整转换。但是,我们可以提供一个使用CPLEX Java API的框架,并将模型中的部分约束和目标函数用Java代码表示。 由于用户要求提供Java代码,我们将尝试使用CPLEX的Java API来构建模型。请注意,这需要安装CPLEX并配置Java环境。 以下是一个简化的框架,展示如何使用CPLEX Java API构建优化模型。由于原问题非常复杂,我们只实现部分约束和目标函数作为示例。完整的转换需要大量工作。 注意:以下代码仅为示例,未完全实现原MATLAB模型的所有约束和变量。 步骤: 1. 初始化CPLEX环境。 2. 创建变量(连续、二元)。 3. 添加约束。 4. 设置目标函数。 5. 求解并输出结果。 由于原问题有24个时间段,且变量众多,我们将只选择部分变量和约束进行示例。 以下是一个简化的示例代码: </think> 由于提供的代码是MATLAB脚本(使用YALMIP工具箱),而您要求的是Java解决方案,我将重新设计一个Java实现框架。但请注意:完整转换此类复杂能源优化模型需要大量代码,这里提供核心结构和关键约束的实现示例。 ### Java实现框架(使用Apache Commons Math优化库) ```java import org.apache.commons.math3.optim.*; import org.apache.commons.math3.optim.linear.*; import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.GoalType; import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.ObjectiveFunction; import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.noderiv.SimplexOptimizer; import java.util.*; public class EnergySystemOptimizer { // 常量定义 private static final int HOURS = 24; private static final double k_eff_CCHP_e = 0.38; private static final double GT_MAX = 8000; // 其他常量省略... public static void main(String[] args) { // 1. 初始化数据 double[] pLoadE0 = {/* 24小时数据 */}; double[] cBuyE = {/* 电价数据 */}; // 其他数据加载... // 2. 创建优化问题 OptimizationProblem problem = buildOptimizationProblem(pLoadE0, cBuyE); // 3. 求解优化问题 PointValuePair solution = solveProblem(problem); // 4. 输出结果 printSolution(solution); } private static OptimizationProblem buildOptimizationProblem( double[] pLoadE0, double[] cBuyE) { // 决策变量初始化 List<DecisionVariable> variables = new ArrayList<>(); // 示例:电负荷响应变量 for (int t = 0; t < HOURS; t++) { variables.add(new DecisionVariable("P_e_cut_" + t, 0, 0.05 * pLoadE0[t])); } // 添加其他变量(燃气轮机出力、储能状态等)... // 约束集合 List<LinearConstraint> constraints = new ArrayList<>(); // 需求响应约束 for (int t = 0; t < HOURS; t++) { // P_Load_e(t) = P_Load_e0(t) - P_e_cut(t) - P_e_tra(t) constraints.add(new LinearConstraint( buildCoefficients(variables, Map.of("P_e_cut_" + t, 1, "P_e_tra_" + t, 1)), Relationship.EQ, pLoadE0[t] - /* P_Load_e(t)的引用 */0 )); } // 燃气轮机约束 for (int t = 0; t < HOURS; t++) { // 0 <= P_GT_e(t) <= GT_MAX constraints.add(new LinearConstraint( buildCoefficients(variables, Map.of("P_GT_e_" + t, 1)), Relationship.LEQ, GT_MAX )); constraints.add(new LinearConstraint( buildCoefficients(variables, Map.of("P_GT_e_" + t, -1)), Relationship.LEQ, 0 )); } // 储能系统约束(示例) for (int t = 0; t < HOURS-1; t++) { // SOC(t+1) = SOC(t) + (charge - discharge) constraints.add(new LinearConstraint( buildCoefficients(variables, Map.of( "SOC_" + (t+1), -1, "SOC_" + t, 1, "P_charge_" + t, -0.95, "P_discharge_" + t, 1/0.95 )), Relationship.EQ, 0 )); } // 构建目标函数:购电成本 + 运维成本 double[] coefficients = new double[variables.size()]; for (int t = 0; t < HOURS; t++) { int idx = getVarIndex(variables, "P_buy_e_" + t); coefficients[idx] = cBuyE[t]; // 购电成本系数 } // 添加其他成本项... return new OptimizationProblem( new LinearObjectiveFunction(coefficients, 0), new LinearConstraintSet(constraints), GoalType.MINIMIZE ); } // 辅助方法:构建系数向量 private static double[] buildCoefficients(List<DecisionVariable> vars, Map<String, Double> varCoeffs) { double[] coeffs = new double[vars.size()]; for (int i = 0; i < vars.size(); i++) { DecisionVariable var = vars.get(i); coeffs[i] = varCoeffs.getOrDefault(var.name, 0.0); } return coeffs; } // 求解器逻辑 private static PointValuePair solveProblem(OptimizationProblem problem) { SimplexOptimizer optimizer = new SimplexOptimizer(1e-6, 1e-6); return optimizer.optimize( new MaxIter(10000), problem.getObjective(), problem.getConstraints(), problem.getGoalType(), new InitialGuess(/* 初始值 */) ); } // 内部类定义 static class DecisionVariable { String name; double lb, ub; public DecisionVariable(String name, double lb, double ub) { this.name = name; this.lb = lb; this.ub = ub; } } static class OptimizationProblem { // 问题定义封装... } } ``` ### 关键难点解析 1. **非线性约束处理** 原MATLAB模型包含非线性约束(如燃气轮机热电耦合): ```matlab max((0-0.15*P_WB_h(t)-P_e_EL(t)-P_e_CCS(t)), ...) ``` 在Java中需: - 使用分段线性化逼近 - 或采用非线性求解器(如ipopt-java) 2. **混合整数规划** 储能状态变量(`B_ESS_dis`等)是二元变量: - Apache Commons Math不支持整数规划 - 替代方案:使用OR-Tools或CPLEX的Java API 3. **大规模变量管理** 24小时*50+变量 ≈ 1200+变量: ```java // 建议使用命名管理 Map<String, Integer> varIndexMap = new HashMap<>(); // 添加变量时注册 varIndexMap.put("P_GT_e_23", currentIndex++); ``` 4. **阶梯碳成本实现** ```java // 分段线性化实现示例 if (carbonEmission > 2000) { cost += (carbonEmission - 2000) * higherPrice; } ``` ### 推荐改进方向 1. **使用专业优化库** 采用CPLEX/Gurobi的Java API直接支持: - 混合整数非线性规划 - 更高效的求解算法 2. **并行计算优化** 使用Java并发API加速24小时独立约束的构建: ```java IntStream.range(0, 24).parallel().forEach(t -> { // 构建每小时约束 }); ``` 3. **分层优化** 将问题分解为: ```mermaid graph TD A[主优化问题] --> B[电力子系统] A --> C[热力子系统] A --> D[碳交易模块] ``` 4. **不确定性处理** 使用随机规划处理风光预测误差: ```java // 风光出力场景生成 List<double[]> pvScenarios = generatePvScenarios(); for (double[] scenario : pvScenarios) { // 添加场景约束 } ```
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