电力系统优化与调度软件：Xpress二次开发_（9）.优化结果分析与可视化.docx

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优化结果分析与可视化

在电力系统优化与调度软件中，优化结果的分析与可视化是至关重要的一步。这一部分不仅帮助用户理解优化模型的输出，还能提供直观的反馈，帮助决策者做出更合理的调度决策。本节将详细介绍如何在Xpress中进行优化结果的分析与可视化，并提供具体的代码示例和数据样例。

优化结果的导出与存储

优化模型的求解完成后，首先需要将结果导出并存储。这一步是后续分析与可视化的基础。Xpress提供了多种方式来导出优化结果，包括文本文件、CSV文件、数据库等。

导出到文本文件

将优化结果导出到文本文件是最常见的方法之一。下面是一个示例，展示了如何将优化结果导出到一个文本文件中：

#导入Xpress库

importxpressasxp

#创建一个优化模型

prob=blem()

#定义变量

x=xp.var(lb=0,ub=10,name=x)

y=xp.var(lb=0,ub=10,name=y)

#定义目标函数

prob.setObjective(x+y,sense=xp.minimize)

#定义约束

prob.addConstraint(x+2*y=8)

prob.addConstraint(2*x+y=8)

#求解优化模型

prob.solve()

#导出结果到文本文件

withopen(optimization_results.txt,w)asfile:

file.write(fObjectiveValue:{prob.getObjVal()}\n)

file.write(fVariablex:{prob.getSolution(x)}\n)

file.write(fVariabley:{prob.getSolution(y)}\n)

#打印导出结果

print(优化结果已导出到optimization_results.txt)

导出到CSV文件

除了文本文件，CSV文件也是一种常用的数据存储方式。下面是一个示例，展示了如何将优化结果导出到一个CSV文件中：

importxpressasxp

importpandasaspd

#创建一个优化模型

prob=blem()

#定义变量

x=xp.var(lb=0,ub=10,name=x)

y=xp.var(lb=0,ub=10,name=y)

#定义目标函数

prob.setObjective(x+y,sense=xp.minimize)

#定义约束

prob.addConstraint(x+2*y=8)

prob.addConstraint(2*x+y=8)

#求解优化模型

prob.solve()

#创建一个数据字典来存储优化结果

results={

Variable:[Objective,x,y],

Value:[prob.getObjVal(),prob.getSolution(x),prob.getSolution(y)]

}

#将结果转换为DataFrame

df=pd.DataFrame(results)

#导出结果到CSV文件

df.to_csv(optimization_results.csv,index=False)

#打印导出结果

print(优化结果已导出到optimization_results.csv)

导出到数据库

对于需要长期存储和管理优化结果的场景，可以将结果导出到数据库中。下面是一个示例，展示了如何将优化结果导出到SQLite数据库中：

importxpressasxp

importsqlite3

#创建一个优化模型

prob=blem()

#定义变量

x=xp.var(lb=0,ub=10,name=x)

y=xp.var(lb=0,ub=10,name=y)

#定义目标函数

prob.setObjective(x+y,sense=xp.minimize)

#定义约束

prob.addConstraint(x+2*y=8)

prob.addConstraint(2*x+y=8)

#求解优化模型

prob.solve()

#连接SQLite数据库

conn=sqlite3.connect(optimizatio