电力系统强大的Gurobi 求解器的学习(Python&Matlab)

本文介绍了使用Gurobi求解器解决电力系统优化问题,包括Python和Matlab的实践案例。通过详细入门、线性规划、非凸问题的算例解析,展示了Gurobi在处理不同类型的优化模型(如LP、QP、QCP等)的强大能力。同时,文章提到了Matlab中利用Yalmip接口进行电力系统经济调度的代码实现。

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到底有多强大,看看就知道,必须👍👍👍: 

目录

1 概述 

 2 算例理解【Python】

2.1 算例1——详细入门

 2.2 算例2——一般线性规划问题

 2.3 算例3——非凸问题

  3 算例升级【Matlab】

3.1 模型

3.2 电力系统经济调度(Matlab代码实现)[Yalmip + Gurobi] 

4 致谢 

​​​​​​​ 

1 概述 

我们经常提到优化模型的。具有线性目标函数、线性约束和连续变量的模型是线性程序 (LP)。如果目标是二次型,则模型是二次程序 (QP)。如果任何约束是二次的,则模型是二次约束程序 (QCP)。我们有时会提到QCP的一些特殊情况:具有凸约束的QCP,具有非凸约束的QCP,双线性程序二阶锥程序(SOCP)。如果模型包含任何整数变量、半连续变量、半整数变量、特殊有序集 (SOS) 约束或常规约束,则该模型是混合整数程序 (MIP)。我们有时还会讨论MIP的特殊情

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