考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

"双碳"背景下,为提高能源利用率,优化设备的运行灵活性,进一步降低综合能源系统(IES)的碳排放水平,提出一种IES低碳经济运行策略.首先考虑IES参与到碳交易市场,引入阶梯式碳交易机制引导IES控制碳排放;接着细化电转气(P2G)的两阶段运行过程,引入电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池(HFC)替换传统的P2G,研究氢能的多方面效益;最后提出热电比可调的热电联产、HFC运行策略,进一步提高IES的低碳性与经济性.基于此,构建以购能成本、碳排放成本、弃风成本最小的低碳经济运行目标,将原问题转化为混合整数线性问题,运用CPLEX商业求解器进行求解,通过设置多个运行情景,对比验证了所提策略的有效性.

⛄ 部分代码

classdef Cplex < dynamicprops

   % Cplex The math programming solver.

   %   This class stores MP models and provides methods for its solution

   %   analysis and manipulation.

   %   Cplex properties:

   %     Model          The Model

   %     Param          The Parameters to solve the Model

   %     DisplayFunc    The display function handle of the Model

   %     Conflict       A dynamic property of the Cplex class that

   %                    represents the Conflict of the model,

   %                    it will be generated after refineConflict.

   %                    If the Model is MIP, refineMipStartConflict can

   %                    generate Conflict as well.

   %                    use cplex.findprop('Conflict').delete to remove

   %                    this property

   %     InfoCallback   A dynamic property, an informational callback is

   %                    a user-written routine that enables your

   %                    application to access

   %                    information about the current mixed integer

   %                    programming (MIP) optimization without sacrificing

   %                    performance and without interfering in the

   %                    search of the solution space.

   %                    use cplex.findprop('InfoCallback').delete to remove

   %                    this property

   %     Start          A dynamic property of the Cplex class that

   %                    represents the Start of the LP or QP model,

   %                    it will be generated after solving.

   %                    It also can be given before

   %                    solving to help CPLEX(R) get a Solution. It is

   %                    optional.

   %                    use cplex.findprop('Start').delete to remove

   %                    this property

   %     MipStart       A dynamic property of the Cplex class that

   %                    represents the MipStart of the MIP model;

   %                    it will be generated after solving

   %                    or populating. It also can be given before

   %                    solving to help CPLEX get a Solution. It is

   %                    optional.

   %                    use cplex.findprop('MipStart').delete to remove

   %                    this property

   %     Solution       A dynamic property of the Cplex class that

   %                    represents the solution of the model,

   %                    it will be generated after solving or feasopting.

   %                    If the Model is MIP, populate can generate

   %                    Solution as well.

   %                    use cplex.findprop('Solution').delete to remove

   %                    this property

   %      Order         A dynamic property of the Cplex class that 

   %                    represents the priority order.

   %   Cplex methods:

   %     Cplex          The constructor for Cplex objects.

   %     addCols        Adds columns to the problem object.

   %     addIndicators  Adds indicator constraints to the specified problem.

   %     addQCs         Adds a quadratic constraint or quadratic

   %                    constraint set to the problem object.

   %     addRows        Adds constraints to the problem object.

   %     addSOSs        Adds information about special ordered sets (SOS)

   %                    to a problem object of type MILP, MIQP, or MIQCP.

   %     delCols        Removes the specified columns from the problem

   %                    object.

   %     delRows        Removes the specified rows from the problem

   %                    object.

   %     feasOpt        Computes a minimum-cost relaxation of the righthand

   %                    side values of constraints or bounds on variables

   %                    in order to make an infeasible problem feasible.

   %     getChgParam    Returns a struct of parameters which are not set at

   %                    their default values.

   %     getProbType    Accesses the problem type.

   %     getVersion     Returns the version of CPLEX.

   %     populate       Generates multiple Solutions to a mixed integer

   %                    programming (MIP) problem.

   %     readBasis      Reads a basis from a BAS file and copies that basis

   %                    into the Start property of the Model.

   %     readMipStart   Reads a MST file and copies the information of all

   %                    the MIP starts contained in this file into the

   %                    problem object.

   %     readModel      Reads a CPLEX Model from a file and copies it into

   %                    the problem object.

   %     readOrder      Reads a priority order file.

   %     readParam      Reads parameter names and settings from the file

   %                    specified by filename and copies them into the

   %                    problem object.

   %     refineConflict Identifies a minimal conflict for the infeasibility

   %                    of the linear constraints and the variable bounds in

   %                    the current linear problem.

   %     refineMipStartConflict

   %                    Refines a conflict in order to determine why a

   %                    given MIP start is not feasible in linear

   %                    problem.

   %     setDefault     Resets all CPLEX parameters and settings to default

   %                    values.

   %     solve          Solves the current model in the problem object.

   %     terminate      Interrupts an ongoing solve() method invocation.

   %     tuneParam      Tunes the Parameters of the environment for improved

   %                    optimizer performance on the problem object.

   %     writeBasis     Writes the most current basis associated with the

   %                    problem object to a file.

   %     writeConflict  Writes a conflict file.

   %     writeMipStart  Writes a range of MIP starts of the problem

   %                    object to a file in MST format.

   %     writeModel     Writes the model of the invoking object to a

   %                    file.

   %     writeOrder     Writes a priority order file.

   %     writeParam     Writes the parameter names and their current settings

   %                    into the file specified by name for all the CPLEX

   %                    parameters that are not currently set at their

   %                    default.

   %

   %   See also

   %   Properties:

   %      Model, Param, DisplayFunc

   %   Methods:

   %      Cplex

   %      getVersion     getProbType     getChgParam

   %      readBasis      writeBasis      readMipStart     writeMipStart

   %      readModel      writeModel      writeConflict

   %      readParam      writeParam      tuneParam        setDefault

   %      addCols        addRows         delRows          delCols

   %      addIndicators  addQCs          addSOSs          readOrder

   %      solve          feasOpt         populate         writeOrder

   %      refineConflict terminate       refineMipStartConflict

   

% ---------------------------------------------------------------------------

% File: Cplex.m

% ---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55

% Copyright IBM Corporation 2008, 2011. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with

% IBM Corp.

% ---------------------------------------------------------------------------

   properties

      

      

      % Model The Model used by the math programming solver.

      %   Model fields:

      %     name     String Name of the Model.

      %     sense    String that specifies whether the problem is a

      %              minimization or maximization problem.

      %     obj      Double column vector

      %              representing objective function coefficients.

      %     lb       Double column vector

      %              representing lower bound on each of the variables.

      %     ub       Double column vector

      %              representing upper bound on each of the variables.

      %     A        Constraint matrix.

      %     lhs      Double column vector

      %              representing lefthand side value for each constraint

      %              in the constraint matrix.

      %     rhs      Double column vector

      %              representing righthand side value for each constraint

      %              in the constraint matrix.

      %

      %   Optional fields of cplex.Model:

      %     objname   String representing the name of the objective.

      %     colname   Char matrix representing the names of the matrix

      %               columns or, equivalently, the variable names.

      %               Set colname by cplex.Model.colname(1,:) = 'mycolname'

      %     rowname   Char matrix representing the names of the matrix

      %               rows or, equivalently, the constraint names.

      %               Set colname by cplex.Model.rowname(1,:) = 'myrowname'

      %     ctype     String containing the type of each column in the

      %               constraint matrix, specifying whether a variable

      %               is continuous, integer, binary, semi-continuous or

      %               semi-integer. The possible char vales are

      %               'B','I','C','S','N'. Set ctype(j) to 'B', 'I','C',

      %               'S', or 'N' to indicate that x(j) should be binary,

      %               general integer, continuous, semi-continuous or

      %               semi-integer (respectively).

      %

      %     sos     Struct vector representing the SOSs.

      %     sos(i).name   (Optional) String representing the name of sos(i).

      %     sos(i).type   Type of sos(i), char '1' or '2'.

      %     sos(i).ind    Double column vector representing

      %                   the index of SOS to be added.

      %     sos(i).wt     Double column vector representing

      %                   the weights of the SOS to be added.

      %     Q      Quadratic objective matrix.

      %     qc     Struct vector representing the quadratic constraints.

      %     qc(i).name   (Optional) String representing the name of qc(i).

      %     qc(i).sense   Sense of quadratic constraint, char 'L' or 'G'.

      %     qc(i).a       Double column vector representing

      %                   the linear part of the quadratic constraint.

      %     qc(i).rhs     Righthand side term for the constraint.

      %     qc(i).Q       matrix representing the

      %                   Quadratic part of the quadratic constraint.

      %

      %     indicator Struct vector representing the indicator constraints.

      %     indicator(i).name       (Optional) String representing the name

      %                             of indicator(i).

      %     indicator(i).variable   Binary variable that acts as the

      %                             indicator for the constraint.

      %     indicator(i).complement Boolean value that specifies whether the

      %                             indicator variable is complemented.

      %     indicator(i).a      Double column representing

      %                         the linear portion of the indicator constraint.

      %     indicator(i).rhs    Righthand side value for the linear portion

      %                         of the indicator constraint.

      %     indicator(i).sense  char 'L','G' or 'E'.

      %     See also addIndicators, addSOSs, addQCs.

      Model;

      

      % Param Parameters for the math programming solver.

      %   The behavior of CPLEX is controlled by a variety of parameters that

      %   can be accessed and modified by the user. Each parameter is a field

      %   of the Cplex.Param structure.

      %

      %   Example:

      %     set Parameter:

      %       cplex.Param.lpmethod.Cur = 5

      %     get Parameter:

      %       cplex.Param.lpmethod.Cur

      %

      %   For the usage of each parameter please refer to the IBM ILOG CPLEX

      %   Parameters Reference Manual

      Param;

      

      % DisplayFunc   The Display Function of the Model

      %   The default value of this property is @disp, the function handle

      %   of the display function in MATLAB. With the default, all of the

      %   log information from CPLEX will be displayed. If the

      %   Cplex.DisplayFunc property is set to empty, then the log

      %   information from CPLEX will not be displayed. In addition,

      %   users can write a custom DisplayFunc to control the output

      DisplayFunc;

   end%end of properties

   properties (Hidden = true)

      Handle;

      Version;

   end%end of properties

   properties (Constant = true, Hidden = true)

      % Default is a struct contain the hierarchy of Params and Quality

      % And it is a Constant property in Cplex class, which mean it is a

      % property belong to Cplex class, not belong to any Cplex object,

      % then we can reuse Default in each Cplex object, which like the

      % static property in C++ class

      Default = cplexlink124 ([], 'getParamHierarchy');

   end%end of properties

      function out = display(cpx)

         % Overwrite  build-in display function

         % See also Cplex.

      end %end of function

      function out = terminate(cpx)

         % Cplex.terminate  Interrupts an ongoing solve() method invocation.

         %   Use this method to implement stop buttons for a GUI.

         % See also Cplex.

      end %end of function

      function out = Cplex(modelname, varargin)

         % Cplex  The constructor for Cplex objects.  The constructor takes one

         % optional argument to specify the problem name or a

         % problem structure of one of the forms described in each toolbox

         % function. Note that if the problem structure contains information 

         % for a least squares problem (C and d) it may not contain a quadratic 

         % or linear objective (H and f).

         %

         %     Example:

         %       prob.f = 1

         %       prob.Aineq = 1;

         %       prob.bineq = 10;

         %       prob.ub    = 5;

         %       cplex = Cplex(prob);

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = getVersion(cpx)

         % Cplex.getVersion  Returns the Version of CPLEX

         %

         %   Example:

         %     cplex.getVersion()

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = getChgParam(cpx)

         % Cplex.getChgParam  Returns a struct of parameters which are not 

         % set at their default values.

         %

         %   Example:

         %     cplex.getChgParam()

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = readModel(cpx, filename)

         % Cplex.readModel  Reads a CPLEX Model from a file and copies it into

         %   the invoking object.

         %

         %   Example:

         %     cplex.readModel('myprob.lp')

         %

         %   See also the example lpex2.m in the examples directory.

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            The filename must end in one of these suffixes: .lp,

         %            .mps, .sav and .gz.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = writeModel(cpx, filename)

         % Cplex.writeModel  Writes the CPLEX Model of the invoking object to a

         %   file.

         %

         %   Example:

         %     cplex.writeModel('myprob.lp')

         %

         %   See also the example lpex2.m in the examples directory.

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file with one of the formats

         %              MPS     MPS format

         %              LP     CPLEX LP format with names modified to

         %                   conform to LP format

         %              REW     MPS format with all names changed to

         %                   generic names

         %              RMP     MPS format, with all names changed to

         %                   generic names

         %              RLP     LP format, with all names changed to

         %                   generic names

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = writeConflict(cpx, filename)

         % Cplex.writeConflict  Writes a Conflict file named filename.

         %

         %   Example:

         %     cplex.writeConflict('Conflict.lp')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .lp format.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = readOrder(cpx, filename)

         % Cplex.readOrder  Reads a priority order file from the file

         % specified by filename.

         %

         %   Example:

         %     cplex.readOrder('Order.ord')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .ord format.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = writeOrder(cpx, filename)

         % Cplex.writeOrder  Writes a priority order into the file specified 

         % by filename

         %

         %   Example:

         %     cplex.writeOrder('Order.ord')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .ord format.

         %

         % See also Cplex.

      end %end of function

      function out = readParam(cpx, filename)

         % Cplex.readParam   Reads parameters names and settings from the file

         %   specified by filename and copies them into the Cplex object.

         %

         %   This routine reads and copies files in the PRM format, as 

         %   created by writeParam. 

         %   The PRM format is documented in the IBM ILOG CPLEX File Formats

         %   manual.

         %

         %   Example:

         %     cplex.readParam('myprob.prm')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .prm format.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = writeParam(cpx, filename)

         % Cplex.writeParam   Writes the Parameter names and their current

         %   settingsinto the file specified by filename for all the CPLEX

         %   parameters that are not currently set at their default.

         %

         %   Example:

         %     cplex.writeParam('myprob.prm')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .prm format.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = readBasis(cpx, filename)

          % Cplex.readBasis   Reads a basis from a BAS file and copies that basis

         %   into a Cplex problem object.

         %

         %   The Parameter advance must be set to 1 (one), its default value,

         %   or 2(two)in order for the basis to be used for starting a

         %   subsequent optimization.

         %

         %   Example:

         %     cplex.readBasis('myprob.bas')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .bas format.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = writeBasis(cpx, filename)

         % Cplex.writeBasis

         %   Writes the most current basis associated with a Cplex

         %   problem object to a file.

         %

         %   The file is saved in BAS format which corresponds to the industry

         %   standard MPS insert format for bases.

         %

         %   When writeBasis is invoked, the current basis is written 

         %   to a file.

         %   This routine does not remove the basis from the problem

         %   object.

         %

         %   Example:

         %     cplex.writeBasis('myprob.bas')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .bas format.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = readMipStart(cpx, filename)

         % Cplex.readMipStart  Reads a MST file and copies the information of

         % all the MIP starts contained in this file into a Cplex problem

         % object.

         %

         %   The parameter advance must be set to 1 (one), its default value,

         %   or 2(two) in order for the MIP starts to be used.

         %

         %   Example:

         %     cplex.readMipStart('myprob.mst')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .mst format.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = writeMipStart(cpx, filename)

         % Cplex.writeMipStart  Writes a range of MIP starts of a Cplex

         %   problem object to a file in MST format.

         %

         %   The MST format is an XML format and is documented in the

         %   stylesheet solution.xsl and schema solution.xsd in the

         %   include directory of the CPLEX distribution. IBM ILOG CPLEX

         %   File Formats also documents this format briefly.

         %

         %   Example:

         %     cplex.writeMipStart('myprob.mst')

         %

         %   Parameters:

         %     filename    string

         %            A file in the .mst format.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = solve(cpx)

         % Cplex.solve  Solves the current model in the invoking object.

         %

         % After a call to solve, the field Solution of the invoking

         % object will be populated as well as the field Start for an LP

         % or MipStart for a MIP.

         %

         %   Example:

         %     cplex.solve()

         %

         %   See also the example lpex1.m in the examples directory.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = setDefault(cpx)

         % Cplex.setDefault  Resets all CPLEX parameters and settings to

         %   default values

         %

         %   Example:

         %     cplex.setDefault()

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = populate(cpx)

         % Cplex.populate  Generates multiple solutions to a mixed integer

         %   programming (MIP) problem.

         %

         % After a call to solve, the field Solution of the invoking

         % object will be populated as well as the field Start for an LP

         % or MipStart for a MIP.

         %

         %   Example:

         %     cplex.populate()

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = feasOpt(cpx, preflhs, prefrhs, preflb, prefub)

         % Cplex.feasOpt  Computes a minimum-cost relaxation of the righthand

         %   side values of constraints or bounds on variables in order

         %   to make an infeasible problem feasible.

         %

         %   Example:

         %     cplex.feasOpt(preflhs, prefrhs, preflb, prefub)

         %     If one parameter is empty, set it to [].

         %     prefrhs=[]

         %     cplex.feasOpt(preflhs, prefrhs, preflb, prefub)

         %

         %   Parameters:

         %     preflhs    double column vector

         %                The length must be at least equal to the

         %                number of rows in the problem. An empty

         %                vector may be specified if no range values

         %                are allowed to be relaxed or none are

         %                present in the active problem.

         %                When not empty, the vector specifies the

         %                preference values that determine the cost

         %                of relaxing each range.

         %     prefrhs    double column vector

         %                The length must be at least equal to the

         %                number of rows in the problem. An empty

         %                vector may be specified if no rhs values

         %                are allowed to be relaxed.

         %                When not empty, the vector specifies the

         %                preference values that determine the cost

         %                of relaxing each constraint.

         %     preflb     double column vector

         %                The length must be at least equal to the

         %                number of columns in the problem. An empty

         %                vector may be passed if no lower bound of

         %                any variable is allowed to be relaxed.

         %                When not NULL, the vector specifies the

         %                preference values that determine the cost

         %                of relaxing each lower bound.

         %     prefub     double column vector

         %                The length must be at least equal to the

         %                number of columns in the problem. An empty

         %                vector may be passed if no upper bound of

         %                any variable is allowed to be relaxed.

         %                When not empty, the vector specifies the

         %                preference values that determine the cost

         %                of relaxing each upper bound.

         %

         %   Parameter FeasOptMode values:

         %   0   Minimize the sum of all required relaxations in first

         %       phase only; default

         %   1   Minimize the sum of all required relaxations in first

         %       phase and execute second phase to find optimum among

         %       minimal relaxations

         %   2   Minimize the number of constraints and bounds requiring

         %       relaxation in first phase only

         %   3   Minimize the number of constraints and bounds requiring

         %       relaxation in first phase and execute second phase to

         %       find optimum among minimal relaxations

         %   4   Minimize the sum of squares of required relaxations in

         %       first phase only

         %   5   Minimize the sum of squares

         %       of required relaxations in first phase and execute

         %       second phase to find optimum among minimal relaxations

         %

         %    It can minimize the weighted sum of the penalties for relaxations

         %    (denoted by SUM).

         %    It can minimize the weighted number of relaxed bounds and

         %    constraints (denoted by INF).

         %    It can minimize the weighted sum of the squared penalties of the

         %    relaxations (denoted by QUAD).

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = refineMipStartConflict(cpx,index)

         % Cplex.refineMipStartConflict  Refines a Conflict in order to 

         %   determine why a given MIP start is not feasible in linear

         %   problem.

         %   In other words, this routine identifies a minimal conflict for the

         %   infeasibility of the linear constraints and bounds in a MIP start.

         %

         %   Example:

         %     cplex.refineMipStartConflict(index)

         %

         %   Parameters:

         %     index     Index of the MIP start among all the MIP starts

         %               associated with the problem.

         %   Returns:

         %     Cplex.Conflict  A struct vector with the fields:

         %           colind    Vector to receive the list of the

         %                     indices of the variables that

         %                     participate in the Conflict.

         %                     The length of the vector must not be

         %                     less than the number of columns in the

         %                     conflict.

         %                     If that number is not known, use the

         %                     number of columns in the problem

         %                     object instead.

         %         colbdstat   Vector to receive the Conflict

         %                     status of the columns.

         %                     Entry colbdstat(i) gives the status of

         %                     column colind(i).

         %                     The length of the vector must not be

         %                     less than the number of columns

         %                     in the Conflict.

         %                     If that number is not known, use the

         %                     number of columns in the problem

         %                     object instead.

         %          rowind     Vector to receive the list of the

         %                     indices of the constraints that

         %                     participate in the Conflict.

         %                     The length of the vector must not be

         %                     less than the number of rows in the

         %                     conflict.

         %                     If that number is not known, use the

         %                     total number of rows in the probem

         %                     object instead.

         %        rowbdstat    Vector to receive the Conflict

         %                     status of the rows.

         %                     Entry rowbdstat(i) gives the status of

         %                     row rowind(i).

         %                     The length of the vector must not be

         %                     less than the number of rows in the

         %                     conflict.

         %                     If that number is not known, use the

         %                     number of rows in the problem object

         %                     instead.

         %           status    Status of the Conflict

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = refineConflict(cpx)

         % Cplex.refineConflict  Identifies a minimal Conflict for the

         %   infeasibility of the linear constraints and the variable bounds

         %   in the current

         %   linear problem.

         %

         %   Example:

         %     cplex.refineConflict()

         %

         %   Returns:

         %     Cplex.Conflict  A struct vector with the fields:

         %           colind    Vector to receive the list of the

         %                     indices of the variables that

         %                     participate in the Conflict.

         %                     The length of the vector must not be

         %                     less than the number of columns in the

         %                     Conflict.

         %                     If that number is not known, use the

         %                     number of columns in the problem

         %                     object instead.

         %         colbdstat   Vector to receive the Conflict

         %                     status of the columns.

         %                     Entry colbdstat[i] gives the status of

         %                     column colind[i].

         %                     The length of the vector must not be

         %                     less than the number of columns

         %                     in the Conflict.

         %                     If that number is not known, use the

         %                     number of columns in the problem

         %                     object instead.

         %          rowind     Vector to receive the list of the

         %                     indices of the constraints that

         %                     participate in the Conflict.

         %                     The length of the vector must not be

         %                     less than the number of rows in the

         %                     Conflict.

         %                     If that number is not known, use the

         %                     total number of rows in the problem

         %                     object instead.

         %         rowbdstat   Vector to receive the Conflict

         %                     status of the rows.

         %                     Entry rowbdstat[i] gives the status of

         %                     row rowind[i].

         %                     The length of the vector must not be

         %                     less than the number of rows in the

         %                     Conflict.

         %                     If that number is not known, use the

         %                     number of rows in the problem object

         %                     instead.

         %           status    Status of the Conflict.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = getProbType(cpx)

         % Cplex.getProbType  Accesses the problem type

         %

         %    Probtype     Meaning

         %     -1       Error: no problem or environment.

         %      0       Linear program; no quadratic data or ctype

         %              information stored.

         %      1       Problem with ctype information.

         %      3       Problem with ctype information, integer variables

         %              fixed.

         %      5       Problem with quadratic data stored.

         %      7       Problem with quadratic data and ctype information.

         %      8       Problem with quadratic data and ctype

         %              information, integer variables fixed.

         %     10       Problem with quadratic constraints.

         %     11       Problem with quadratic constraints and ctype

         %              information.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out  = tuneParam(cpx,varargin)

         % Cplex.tuneParam  Tunes the Parameters of the environment for 

         % improved optimizer performance on the specified problem object.

         %

         %   Example:

         %    cplex.tuneParam();

         %    cplex.tuneParam({cplex.Param.mip.strategy.heuristicfreq,...

         %                    cplex.Param.mip.strategy.branch)

         %    cplex.tuneParam(cplex.Param.mip.cuts)

         %

         %   See also Cplex

      end %end of function

      function out = addRows(cpx, lhs, A, rhs, rowname)

         % Cplex.addRows  Adds constraints to a specified Cplex problem object.

         %

         %   Example:

         %     cplex.addRows(lhs, A, rhs)

         %     cplex.addRows(lhs, A, rhs, rowname)

         %

         %   See also the example lpex1.m in examples directory

         %

         %   Parameters:

         %    lhs     double column vector

         %            Lefthand side term for each constraint to be

         %            added to the Cplex problem object.

         %    A       double matrix

         %            The constraint matrix to be added to the Cplex problem

         %            object by rows, it is optional.

         %    rhs     double column vector

         %            Righthand side term for each constraint to be added

         %            to the CPLEX problem object, it is a column vector.

         %    rowname char matrix

         %            Names of the new rows, it is optional.

         %

         %   See also Cplex

      end %end of function

      function out = addCols(cpx, obj, A, lb, ub, ctype, colname)

         % Cplex.addCols  Adds columns to a specified CPLEX problem object.

         %

         %   Example:

         %    cplex.addCols(obj)

         %    cplex.addCols(obj,A)

         %    cplex.addCols(obj,A,lb)

         %    cplex.addCols(obj,A,lb,ub)

         %    cplex.addCols(obj,A,lb,ub,ctype)

         %    cplex.addCols(obj,A,lb,ub,ctype,name)

         %

         %   See also the example lpex1.m in examples directory

         %

         %   Parameters:

         %    obj     double column vector

         %            Objective function coefficients of the new

         %            variables.

         %    A       double matrix

         %            Constraint matrix to be added to the Cplex problem

         %            object by columns.

         %            Optional.

         %    lb      double column vector

         %            Lower bound on each of the new variables.

         %            Optional.

         %            if lb is not provided,

         %            lb defaults to zeros(length(obj),1)

         %    ub      double column vector

         %            Upper bound on each of the new variables.

         %            Optional.

         %            if ub is not provided ub defaults to

         %            ones(length(obj),1)*Inf

         %    ctype   String

         %            Type of each column in the constraint matrix,

         %            specifying whether a variable is continuous,

         %            integer, binary, semi-continuous, or

         %            semi-integer.

         %            Optional.

         %            if ctype is not provided ctype defaults to

         %            char(ones([1 length(obj)])*('C'))

         %    name    char matrix

         %            Names of the new columns.

         %            Optional.

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = delRows(cpx, which)

         % Cplex.delRows  Removes rows with indices listed in 'which' from the

         %   Model.

         %

         %   Example:

         %     cplex.delRows (which)

         %     cplex.delRows ([1 2 5])

         %       deletes the constraints in positions 1, 2 and 5

         %     cplex.delRows ([1:100])

         %       deletes the first 100 constraints

         %

         %   Parameters:

         %     which   double vector

         %          Indices of the constraints (rows) to be

         %          removed.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = delCols(cpx, which)

         % Cplex.delCols  Removes columns with indices listed in

         % 'which' from the Model.

         %

         %   Example:

         %     cplex.delCols (which)

         %     cplex.delCols ([1 2 5])

         %       deletes the variables in positions 1, 2 and 5

         %     cplex.delCols ([1:100])

         %       deletes the first 100 variables

         %    Parameters:

         %     which   double vector

         %          Indices of the constraints (rows) to be

         %          removed.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = addSOSs(cpx, type, ind, wt, varargin)

         % Cplex.addSOSs  Adds information about a special ordered set

         % (SOS) to a problem object of type MILP, MIQP, or MIQCP.

         %  The problem may already contain SOS information.

         %

         % Example

         %   cplex.addSOSs (type, ind, wt, name);

         %   Add single SOS:

         %   cplex.addSOSs ('1', [1 2 3]', [1 2 3]', {'sos1(1)'});

         %   Add set of 2 SOSs:

         %   cplex.addSOSs ...

         %   ('12', {[1 2 3]' [4 5 6]'}, {[2 3 4]' [5 6 7]'}, {'s1' 's2'})

         %   Add SOS structure or structure vector:

         %   cplex.addSOSs(sos);

         %   where sos is structure or structure vector with the fields

         %   type, ind, wt and an optional name.

         %   See also the example mipex3.m in examples directory

         %

         %   Parameters:

         %    type   char '1' or '2' or string

         %         SOS type information for the sets to be added.

         %    ind    double column vector or cell vector

         %         Indices for the sets to be added.

         %    wt     double column vector or cell vector

         %         Weights for the sets to be added.

         %    name   cell vector

         %         Names of the new SOSs. Optional.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = addQCs(cpx, a, Q, sense, rhs, varargin)

         % Cplex.addQCs  Adds a quadratic constraint or quadratic constraint

         % set to a specified CPLEX problem object.

         %

         %   Example:

         %     cplex.addQCs(a, Q, sense, rhs, name);

         %     Add single qc

         %     cplex.addQCs([0 0 0]',[1 0 0;0 1 0;0 0 1],'L',1,{'qc1'});

         %     Add qc set(3 qcs)

         %     cplex.addQCs(

         %        [0 0 0;1 0 0;0 1 0]',

         %        {[1 0 0;0 1 0;0 0 1]

         %         [1 0 0;0 1 0;0 0 1]

         %         [1 0 0;0 1 0;0 0 1]},

         %        'LLG',

         %        [1.0 2.0 3.0],

         %        {'qc1' 'qc2' 'qc3'});

         %   Add qc structure or qc structure vector

         %   cplex.addQCs(qc);

         %   qc is structure or structure vector with a, Q, sense,

         %   rhs,and optional name fields.

         %

         %   See also the example qcpex1.m in examples directory.

         %

         %   Parameters:

         %    a     double column vector or matrix

         %         Linear part of the quadratic constraint to be added by

         %         column.

         %    Q     double matrix or cell vector

         %         Quadratic part of the quadratic constraint to be added.

         %    sense   char 'L' or 'G' or string

         %         Sense of the constraint to be added. Note that

         %         quadratic constraints may only be less-than-or-equal-to

         %         greater-than-or-equal-to constraints.

         %    rhs    double or double row vector

         %         Righthand side term for the constraint to be added.

         %    name   cell vector

         %         The name of the constraint to be added. Optional.

         %

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = addIndicators(cpx, variable, complemented, a, sense, rhs, varargin)

         % Cplex.addIndicators  Adds indicator constraints to 

         % the specified problem.

         %

         %   Example:

         %     cplex.addIndicators(variable, complemented,

         %                a, sense, rhs, name)

         %   Add one indicator with a name

         %     cplex.addIndicators(5, 1,

         %               [1 2 3 4 5 6]', 'E', 100, {'indc3'});

         %   Add two indicators with names

         %     cplex.addIndicators ([5 6], [0 0],

         %                {[1 1 2 2]' [1 2 3 4 5]'}, 'EE', [10 100],

         %                {'indc3' 'indc4'});

         %   Add indicator structure or structure vector

         %     cplex.addIndicators(indicator);

         %   where indicator is structure or structure vector which has

         %   the fields variable, complemented, a, sense, rhs and

         %   an optional name.

         %

         %   Parameters:

         %    variable double or vector

         %         Binary variable that acts as the indicator for this

         %         constraint.

         %    complemented   double or vector

         %         Boolean value that specifies whether the indicator

         %         variable is complemented.

         %         The linear constraint must be satisfied when the indicator

         %         takes a value of 1 (one) if the indicator is not

         %         complemented, and similarly, the linear constraint must be

         %         satisfied when the indicator takes a value of 0 (zero) if

         %         the indicator is complemented.

         %    a     double column vector or cell vector

         %         Linear portion of the indicator constraint.

         %    sense   char 'L','G' or 'E' or string

         %         Sense of the linear portion of the indicator

         %         constraint. Specify 'L' for <= or 'G' for >= or 'E' for

         %         ==.

         %    rhs    double or double row vector

         %         Righthand side value for the linear portion of the

         %         indicator constraint.

         %    name   optional parameter cell vector

         %         Name of the constraint to be added.

         %         May be empty, in which case the new constraint is assigned a

         %         default name if the indicator constraints already resident

         %         in the Cplex problem object have names; otherwise, no name

         %         is associated with the constraint.

         %

         %   See also Cplex.

      end% end of function

      function out = subsref(cpx, s)

         % Cplex.subsref  Overwrites built-in subsref from MATLAB

         %   See also Cplex.

      function out = subsasgn(cpx,index,val)

         % Cplex.subsasgn  Overwrites built-in subsasgn from MATLAB

         %   See also Cplex.

      end% end of function

   end %end of methods

       function out = loadobj(cpx)

          %   See also Cplex.

       end % end of function

   end %end of methods

      function out = saveobj(cpx)

          %   See also Cplex.

      end % end of function

      function out = defaultNames(cpx, start, num, prefix) %#ok

         % The routine defaultNames get the default names used for

         % addCols and addRows.

         %   See also Cplex.

      end % end of function

      function out = isConsistent(cpx)

         % The routine isConsistent check verifies consistency of the

         % Model data and throws exceptions.

         %   See also Cplex.

      end%end of function

      function out = checkOrder(cpx)

         % The routine checkOrder: checks Cplex.Order property.

         %   See also Cplex.

      end%end of function

      function out = checkStart(cpx)

         % The routine checkStart: checks the Start and MipStart for

         % optimization. There are two kinds of Start, one for continous,

         % another for discrete.  Please refer to the CPLEX User's Manual.

         % Note: the indices here is MipStart from 1 to n.

         %   See also Cplex.

      end%end of function

      function out = isFeasOptConsistent(cpx, preflhs, prefrhs, preflb, prefub)

         % The routine isFeasOptConsistent check the parameters of feasOpt:

         % at least one component of input

         % should be provided.

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = getCallbackX(cpx, cbhandle)

         %   See also Cplex.

      end %end of function

      function out = clearSolution(cpx)

         %   See also Cplex.

      end%end of function

      function out = runDisplayFunc(cpx,func_handle,string)

         %   See also Cplex.

      end%end of function

   end%end of methods

end%end of class

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]陈锦鹏, 胡志坚, 陈颖光,等. 考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化[J]. 电力自动化设备, 2021.

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