光储荷经济性调度问题【数学规划的应用（含代码）】阿里达摩院MindOpt
本文介绍使用MindOpt工具优化光储荷经济性调度的数学规划问题。光储荷经济性调度技术旨在最大化能源利用率和经济效益，应用场景包括分布式光伏微网、家庭能源管理系统、商业及工业用电、电力市场参与者等。文章详细阐述了如何通过数学规划方法解决虚拟电厂中的不确定性与多目标优化难题，并借助MindOpt云建模平台、MindOpt APL建模语言及MindOpt优化求解器实现问题建模与求解。最终案例展示了如何通过合理充放电策略减少37%的电费支出，实现经济与环保双重效益。读者可通过提供的链接获取完整源代码。