5.2 优化建模
现货市场机组组合优化建模与结果分析
XMCoder 可辅助用户自动构建电力现货市场中的机组组合优化模型，执行单元承诺（Unit Commitment）类问题求解，并基于输出结果自动生成结构化分析报告。该功能尤其适用于模拟多源异构发电机组的调度策略，对调度中心、电力现货市场建模研究及辅助决策等场景具有显著价值。
用户希望在 demo4 项目中基于山西电力现货数据，使用 xmopy 编写一个电力系统机组组合数学优化模型，实现以下目标：
- 模拟电网中多种类型机组（煤电、气电、水电）在24小时内的最优启停与出力调度；
- 满足全时段负荷平衡约束，体现机组启停成本、爬坡限制等物理特性；
- 自动生成 24 小时负荷曲线与机组出力计划图表；
- 生成 unit_commitment_analysis.md 报告，结构化呈现每个时段的组合策略与调度逻辑。
XMCoder 智能能力体现
● 自然语言驱动建模任务：用户通过一句“在 demo4 中用 xmopy 写一个机组组合的数学优化模型”，即可自动生成数据加载、模型定义与约束设置的 Python 脚本；
● 自动生成核心函数与调度代码：如 solve_unit_commitment() 方法，根据数据动态设置变量（如各机组的启停状态、出力水平 等）；
● 生成并运行调度任务：使用 run_unit_commitment.py 自动调用模型、求解最优调度，并保存结果；
● 结构化分析输出：XMCoder 自动生成 Markdown 报告，分析不同时间段的负荷水平、启用机组、合计出力与备用策略，并根据机组经济性排序执行优先级判断；
● 图文并茂分析结果呈现：结合负荷曲线与出力曲线图表，可直接作为运维报告或市场模拟参考材料使用。
XMCoder应用价值体现
● 为调度中心或虚拟电厂提供启停策略模拟工具；
● 为能源研究者提供高度自动化的 UC 问题建模与测试框架；
● 可扩展至结合电价预测、碳成本、储能调度等多约束场景；
● 结合定时任务模块，可实现“每日自动调度模拟+可视化报告”闭环。