C 题 微网与外部电网电力调控策略 思路分析
这题本质是带储能的购电调度优化，从头到尾核心工具就一个：线性规划（或者动态规划），后面再加滚动优化和随机优化。
一、先想清楚决策变量和约束
每天按 10 分钟一个时段，一天 144 段。每段你要决定三件事：买多少电、储能充多少、放多少。约束有这么几条：功率要平衡（买的电加放的电加光伏，等于负载加充的电）；储能电量在 1200 到 10800 之间；充放电功率不超过 5000 千瓦；充放电有 90% 效率（充 100 度只存 90 度，这个效率要体现在方程里）；还有首末储电一致（1 月 1 日 0 点初始 6000，之后每天的末尾电量和下一天的初始要衔接上）。目标就一个：购电费最小。
二、问题 1：最简单
电价、负载都固定，光伏预测已知。纯线性规划，用 scipy 的 linprog 或者 pulp、cvxpy 都能秒解。注意单位换算：负载单位是千瓦，时段是 10 分钟，能量要用千瓦乘 10 除以 60 变成千瓦时。按表 1、表 2 填数，导 result1.xlsx。
三、问题 2：加紧急购电
负载和光伏换成全年实际数据（附件 2），电价仍是附件 1 那套。引入紧急购电：当计划买电加储能放电还是不够负载时，差额部分要紧急购电，价格是交易电价的 5 倍。建模上，你给每个时段加一个紧急购电变量，它的成本是正常电价的 5 倍，目标函数里一起最小化。这样优化器只会在实在没办法的时候才用紧急购电。
关键理解：因为负载光伏都是已知的，理论上你计划得好可以做到几乎零紧急购电；但受储能容量和功率限制，某些高负载、没光伏、储能又满了的极端时段可能物理上躲不掉，才需要紧急购电兜底。这问本质还是线性规划，只是目标里多了一项高惩罚成本。
四、问题 3：加光伏预报的滚动调整
现在 0 点、6 点、12 点、18 点各有一份未来 24 小时的光伏预报（附件 3），预报和实际（附件 2）有偏差。你的策略是：0 点用 0 点预报定计划购电；之后 6 点、12 点、18 点拿到新预报后可以调整购电。调整有代价：调整后买得比计划少的差额，要付 50% 的违约价；买得比计划多的部分，超出部分付 1.5 倍价。总费用等于计划费加紧急费加调整相关费用。
这一问的核心方法是滚动优化、模型预测控制（MPC），也就是预测、决策、拿新预测、再决策这种滚动推进。更讲究的做法是把预报误差当成随机量，做随机优化或鲁棒优化------0 点定计划时预留一点安全裕量，减少后面被迫调整的损失。题目最后还让你分析要不要引入其他时刻的预报，这就是要你对比只 0 点定一次和滚动调整两种方案的总费用差，论证滚动调整值不值。
五、问题 4：波动电价
电价换成全年实时波动数据（附件 4）。模型框架完全不变，只是电价从常数变成每时段一个值的输入。分别把问题 2（波动电价加确定负载光伏）和问题 3（波动电价加预报滚动）重算一遍，导 result4-2 和 result4-3。这一问考的不是新方法，而是你前面的模型写得够不够通用，能不能直接换个电价数据就跑。
六、方法清单和易错点
整体方法：线性规划、混合整数规划、动态规划、滚动优化（MPC）、随机优化、鲁棒优化、蒙特卡洛场景生成。最容易翻车：充放电效率建模错、储能上下限记成 0 到 12000、首末储电没衔接、单位（千瓦和千瓦时）换算错。这题好就好在结果能验证，你可以检查每天的储能轨迹有没有越界、总费用合不合理。