要保存Pyomo模型变量，可以使用pickle模块将模型对象保存为文件，然后在需要时重新加载。

下面是一个示例代码：

import pickle
from pyomo.environ import *

# 创建Pyomo模型
model = ConcreteModel()

# 定义变量
model.x = Var(within=NonNegativeReals)

# 添加约束
model.constraint = Constraint(expr=model.x <= 10)

# 添加目标函数
model.objective = Objective(expr=model.x, sense=maximize)

# 保存模型变量
with open('model.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 重新加载模型变量
with open('model.pickle', 'rb') as f:
    loaded_model = pickle.load(f)

# 使用加载后的模型变量进行求解
solver = SolverFactory('glpk')
results = solver.solve(loaded_model)
loaded_model.display()

在上述示例中，我们首先创建一个Pyomo模型，并定义了一个变量、一个约束和一个目标函数。然后，使用pickle模块将模型对象保存到model.pickle文件中。接下来，我们重新加载模型变量，并使用加载后的模型变量进行求解。最后，我们使用display()方法展示模型的结果。

请注意，在重新加载模型变量之前，需要确保已经安装了与原始模型创建时使用的Pyomo版本相匹配的Pyomo版本。