% 创建优化问题
problem = optimproblem('ObjectiveSense', 'minimize');
% 定义变量
x = optimvar('x', 2, 1, 'LowerBound', 0); % 储能设备容量变量
% 定义目标函数
problem.Objective = 2*x(1) + 3*x(2); % 假设成本函数为2*x1 + 3*x2
% 定义约束条件
problem.Constraints.capacity1 = x(1) >= 100; % 储能设备1的容量至少为100
problem.Constraints.capacity2 = x(2) >= 150; % 储能设备2的容量至少为150
problem.Constraints.total_capacity = x(1) + x(2) <= 400; % 总容量不超过400
% 求解问题
[solution, fval] = solve(problem);
% 输出结果
fprintf('Optimal Capacity for Battery 1: %.2f\n', solution.x(1));
fprintf('Optimal Capacity for Battery 2: %.2f\n', solution.x(2));
该数据集包含了一年中（8760小时数据）一组24个代表性设施的每小时负荷曲线，涵盖工业、商业和住宅消费者等各个终端使用部门。数据集包括六个采用自EnergyPlus参考建筑的参考建筑，这些建筑是公开可用的，并已在此处引用（请参阅本数据集中的参考文献部分），以及通过采用我们基于物理的建筑模拟器将18个模拟建筑改编为美国新泽西州气候区域的建筑。这个基于EnergyPlus的工具能够捕捉建筑的功能。
该数据集可用于建模单节点和多节点能源系统，如纳米电网、微电网或分布网络中的任何集成系统，其中每栋建筑都由其负荷曲线定义，反映其用电行为。事实上，这个数据集帮助世界各地的研究人员和从业者建模其定义/修改的测试系统，使他们能够开展广泛的研究，涉及各种工程、经济和环境分析。Dataset on Hourly Load Profiles for a Set of 24 Facilities from Industrial, Commercial, and Residential End-use Sectors - Mendeley Datahttps://data.mendeley.com/datasets/rfnp2d3kjp/1
