with open(csv_filepath) as f:
reader = csv.reader(f)
lst = list(reader)
lst.pop(0)这段代码的作用是打开一个CSV文件(csv_filepath)，
然后使用csv模块的reader函数创建一个CSV文件的读取器。
接着将读取器转换为列表，并将其存储在变量lst中。
最后，代码从列表lst中移除第一个元素（通常是表头），即将其从列表中删除。
.pop()函数
n=512
load_profile = np.asarray(lst).astype('float64').flatten()
load_profile = np.array(load_profile[:n])这段代码首先将一个名为n的变量设置为512。
然后，将一个名为load_profile的变量初始化为将lst转换为NumPy数组(asarray())，然后将其数据类型转换(astype())为'float64'（64位浮点数），最后将其展平为一维数组（.flatten()）。
接着，代码将load_profile数组的前n个元素提取出来，形成一个新的数组，并将其存储回load_profile变量中。
new_profile = np.append(new_profile, [load_profile[i]])这行代码的作用是将load_profile数组中索引为i的元素添加到new_profile数组的末尾。这里使用了NumPy库中的append函数来实现。
def batCapCalc(load_profile,target_thresh,n):
tempCap = np.array([], dtype='int32')
m = int(n/24) # 512/24
for i in range(m):
temp = 0
for j in range(24*i,24*(i+1)):
if load_profile[j] > target_thresh:
temp += load_profile[j] - target_thresh
buff_cap = 0.1*temp
tempCap = np.append(tempCap, [buff_cap + temp])
BattCap = max(tempCap)
return BattCap这段代码定义了一个名为batCapCalc的函数，
该函数接受三个参数：load_profile（负载数据的数组）、target_thresh（目标阈值）和n（数组长度）。
函数首先创建一个空的NumPy数组tempCap来存储临时容量值，数据类型为'int32'。
然后计算m的值，即n除以24的整数部分。
接着，函数使用两个嵌套的for循环来遍历负载数据load_profile。在内部循环中，如果负载数据大于目标阈值target_thresh，则将超出部分加到temp变量中。
然后计算缓冲容量buff_cap，其值为temp的10%。
最后，将buff_cap和temp的总和添加到tempCap数组中。
函数返回tempCap数组中的最大值作为BattCap（电池容量）。
def cyclesCalc(load_profile,new_profile,target_battery,n):
counter = np.array([], dtype='int32')
c = 0
temp = 0
for i in range(n):
if temp < (2*target_battery):
temp += abs(load_profile[i] - new_profile[i])
counter = np.append(counter,[c])
elif temp >= (2*target_battery):
temp = 0
c += 1
counter = np.append(counter,[c])
return counter这段代码定义了一个名为cyclesCalc的函数，
该函数接受四个参数：load_profile（负载数据的数组）、new_profile（新负载数据的数组）、target_battery（目标电池容量）和n（数组长度）。
函数首先创建一个空的NumPy数组counter来存储循环次数，数据类型为'int32'。
然后初始化变量c为0，temp为0。
接着，函数使用一个for循环遍历负载数据的每个元素。
在循环中，如果temp小于目标电池容量的两倍，
则将负载数据和新负载数据之差的绝对值加到temp中，并将c的值添加到counter数组中。
如果temp大于等于目标电池容量的两倍，
则将temp重置为0，增加c的值，并将c的值添加到counter数组中。
最后，函数返回counter数组，其中包含了每个循环中的计数值。
if __name__ == "__main__":
target_peak_shave = 0.1 # 10% peak-shaving targeted
target_thresh = max(load_profile) - target_peak_shave*max(load_profile)
target_battery = batCapCalc(load_profile,target_thresh,n)
new_profile, abs_charge = NewProf(target_thresh, load_profile, target_battery, n)
charge_cycles = cyclesCalc(load_profile,new_profile,target_battery,n)
numCycles = charge_cycles[-1]
old_cost = CostCalc(load_profile,n)
new_cost = CostCalc(new_profile,n)
percent_saving = (abs(new_cost - old_cost)/old_cost)*100这段代码首先检查当前脚本是否作为主程序运行，即判断是否为主模块。如果是主模块，则执行以下操作：
1. 将目标峰值削减量（target_peak_shave）设置为0.1，即目标为削减10%的峰值负载。
2. 计算目标阈值（target_thresh），其值为负载数据中的最大值减去目标削减量（target_peak_shave）乘以负载数据中的最大值。
3. 调用batCapCalc函数计算目标电池容量（target_battery），并将结果存储在target_battery变量中。
4. 调用NewProf函数计算新的负载数据（new_profile）和绝对充电量（abs_charge）。
5. 调用cyclesCalc函数计算充电循环次数（charge_cycles），并将结果存储在charge_cycles变量中。将最后一个循环次数存储在numCycles变量中。
6. 调用CostCalc函数计算旧负载数据的成本（old_cost）和新负载数据的成本（new_cost）。
7. 计算成本节约百分比（percent_saving），其值为新成本与旧成本之差除以旧成本的绝对值，再乘以100。
x=np.arange(0,n,1)
thresharr = np.ones(n)*target_thresh
plt.figure(figsize=(15,7))这段代码首先使用NumPy的arange函数创建一个从0到n-1的数组x，步长stride为1
（stride = 1）。
接着，创建一个长度为n的由target_thresh值组成的数组thresharr，即将target_thresh重复n次。
最后，使用Matplotlib库创建一个大小为15x7的新图形（figure）对象，用于绘制后续的图形。
我在我的Jupyter notebook中实验，不行。试了洋红和black，不行
两阶段鲁棒优化
c_T=[canshu(3)*ones(1,24) canshu(8)*canshu(9)*ones(1,24) canshu(8)/canshu(9)*ones(1,24) zeros(1,24) ...,
canshu(10)*ones(1,24) canshu(10)*ones(1,24) fh(2,:) -fh(2,:) zeros(1,24) zeros(1,24)];
- ones(1,24) 创建了一个 1x24 的全为1的矩阵。
- zeros(1,24) 创建了一个 1x24 的全为0的矩阵。
- fh(2,:) 表示 fh 矩阵的第二行，其中冒号表示选取该行的所有列。根据代码片段中的描述，c_T 的定义如下：
- 前 24 列为 canshu(3) 的值构成的行向量。
- 接下来的 24 列为 canshu(8) * canshu(9) 的值构成的行向量。
- 再接下来的 24 列为 canshu(8) / canshu(9) 的值构成的行向量。
- 然后是 24 列全为0的行向量。
- 紧接着是 24 列为 canshu(10) 的值构成的行向量。
- 再之后是另一个 24 列为 canshu(10) 的值构成的行向量。
- 最后是 fh 矩阵第二行的值减去 fh 矩阵第二行的值所得到的行向量。
- 最后再接上两个 24 列全为0的行向量。希望这能帮助解释这段代码的功能。如果有任何疑问或需要进一步解释的地方，请随时告诉我。
