Pyomo restrições - 'lista' objeto não tem nenhum atributo

Question 1

Estou criando uma pyomo restrição para que Eout_pv[t] <= PV_gen[t] para cada valor de t.

No meu código abaixo, eu primeiro criar os conjuntos de parâmetros, variáveis. Eu, então, criar a restrição.

model.T = Set(initialize=df.index.tolist(), ordered=True)
model.PV_gen = Param(model.T, initialize=df.pv_gen.tolist())

model.Eout_pv = Var(model.T, bounds=(0, 100))

def pv_export(model, t):
    return model.Eout_pv[t] <= model.PV_gen[t]   
model.pv_export = Constraint(model.T, rule=pv_export)

Quando eu executo isso, recebo a mensagem "AttributeError: 'lista de' objeto não tem nenhum atributo 'is_expression_type'"

Eu ficaria extremamente grato por qualquer ajuda

Mensagem de erro completa abaixo

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-47-3de19250551e> in <module>
      2 
      3 start_time = time.time()
----> 4 output_df = optimize_year(df, first_model_period, last_model_period, result_time_step)
      5 print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

<ipython-input-47-a84557fa2321> in optimize_year(df, first_model_period, last_model_period, time_step)
     72         return model.Eout_pv[t] <= model.PV_gen[t]
     73 
---> 74     model.pv_export = Constraint(model.T, rule=pv_export)
     75 
     76     def total_export(model, t):

C:\ProgramFiles2\Anaconda\lib\site-packages\pyomo\core\base\block.py in __setattr__(self, name, val)
    541                 # Pyomo components are added with the add_component method.
    542                 #
--> 543                 self.add_component(name, val)
    544             else:
    545                 #

C:\ProgramFiles2\Anaconda\lib\site-packages\pyomo\core\base\block.py in add_component(self, name, val)
   1079                              _blockName, str(data))
   1080             try:
-> 1081                 val.construct(data)
   1082             except:
   1083                 err = sys.exc_info()[1]

C:\ProgramFiles2\Anaconda\lib\site-packages\pyomo\core\base\constraint.py in construct(self, data)
    774             for ndx in self._index:
    775                 try:
--> 776                     tmp = apply_indexed_rule(self,
    777                                              _init_rule,
    778                                              _self_parent,

C:\ProgramFiles2\Anaconda\lib\site-packages\pyomo\core\base\misc.py in apply_indexed_rule(obj, rule, model, index, options)
     59                 return rule(model)
     60             else:
---> 61                 return rule(model, index)
     62         else:
     63             if index.__class__ is tuple:

<ipython-input-47-a84557fa2321> in pv_export(model, t)
     70     def pv_export(model, t):
     71         "Maximum PV export within a single period"
---> 72         return model.Eout_pv[t] <= model.PV_gen[t]
     73 
     74     model.pv_export = Constraint(model.T, rule=pv_export)

pyomo\core\expr\numvalue.pyx in pyomo.core.expr.numvalue.NumericValue.__le__()

pyomo\core\expr\logical_expr.pyx in pyomo.core.expr.logical_expr._generate_relational_expression()

AttributeError: 'list' object has no attribute 'is_expression_type'

Question 2

model.PV_gen é um param o que depende de model.T. isso significa que, para cada valor de T haverá um valor para PV_gen. Você precisa inicializar o param com um dict não list. Por exemplo:

from pyomo.environ import *

T=[1,2,3]
PV={1:20, 2:560, 3: 890}
model=ConcreteModel()
model.T = Set(initialize=T, ordered=True)
model.PV_gen = Param(model.T, initialize=PV)

model.Eout_pv = Var(model.T, bounds=(0, 100))

def pv_export(model, t):
    return model.Eout_pv[t] <= model.PV_gen[t]   
model.pv_export = Constraint(model.T, rule=pv_export)

Question 3

@pybegginer a resposta está completamente correto. No entanto, eu também quero ressaltar que Pyomo do suporte nativo para numpy/pandas tipos de dados está a melhorar. Em Pyomo 6.2 (que deve sair em torno de 17 de Novembro de 2021); o seguinte (mais natural sintaxe) iria trabalhar:

from pyomo.common.dependencies import pandas as pd, pandas_available
from pyomo.environ import *
df = pd.DataFrame(index=['20-1', '20-2', '20-3'],
                  data={'pv_gen': [1, 2, 4]})
print(df)

o que dá:

      pv_gen
20-1       1
20-2       2
20-3       4

Então:

model = ConcreteModel()

model.T = Set(initialize=df.index, ordered=True)
model.PV_gen = Param(model.T, initialize=df.pv_gen)

model.Eout_pv = Var(model.T, bounds=(0, 100))

def pv_export(model, t):
    return model.Eout_pv[t] <= model.PV_gen[t]   
model.pv_export = Constraint(model.T, rule=pv_export)

model.pprint()

iria voltar

1 Set Declarations
    T : Size=1, Index=None, Ordered=Insertion
        Key  : Dimen : Domain : Size : Members
        None :     1 :    Any :    3 : {'20-1', '20-2', '20-3'}

1 Param Declarations
    PV_gen : Size=3, Index=T, Domain=Any, Default=None, Mutable=False
        Key  : Value
        20-1 :     1
        20-2 :     2
        20-3 :     4

1 Var Declarations
    Eout_pv : Size=3, Index=T
        Key  : Lower : Value : Upper : Fixed : Stale : Domain
        20-1 :     0 :  None :   100 : False :  True :  Reals
        20-2 :     0 :  None :   100 : False :  True :  Reals
        20-3 :     0 :  None :   100 : False :  True :  Reals

1 Constraint Declarations
    pv_export : Size=3, Index=T, Active=True
        Key  : Lower : Body          : Upper : Active
        20-1 :  -Inf : Eout_pv[20-1] :   1.0 :   True
        20-2 :  -Inf : Eout_pv[20-2] :   2.0 :   True
        20-3 :  -Inf : Eout_pv[20-3] :   4.0 :   True

O OP do modelo original seria ainda produz um erro; no entanto, seria por um motivo diferente: ao Inicializar o Conjunto com model.T = Set(initialize=df.index.tolist(), ordered=True) daria um Conjunto com os valores da DataFrame do índice (como no exemplo acima). No entanto, quando você inicializar um indexadas Param com uma lista, os "índices" da lista são os números inteiros 0..len(list_data)-1 (por exemplo, é um atalho para inicializar com o dict(enumerate(list_data)). Como o índice de PV_gen é o DataFrame do índice de coluna, você acaba com o erro:

KeyError: "Index '0' is not valid for indexed component 'PV_gen'"

pybegginer · Answer 1 · 2021-11-15T13:23:38

model.PV_gen é um param o que depende de model.T. isso significa que, para cada valor de T haverá um valor para PV_gen. Você precisa inicializar o param com um dict não list. Por exemplo:

from pyomo.environ import *

T=[1,2,3]
PV={1:20, 2:560, 3: 890}
model=ConcreteModel()
model.T = Set(initialize=T, ordered=True)
model.PV_gen = Param(model.T, initialize=PV)

model.Eout_pv = Var(model.T, bounds=(0, 100))

def pv_export(model, t):
    return model.Eout_pv[t] <= model.PV_gen[t]   
model.pv_export = Constraint(model.T, rule=pv_export)

jsiirola · Answer 2 · 2021-11-15T16:42:04

@pybegginer a resposta está completamente correto. No entanto, eu também quero ressaltar que Pyomo do suporte nativo para numpy/pandas tipos de dados está a melhorar. Em Pyomo 6.2 (que deve sair em torno de 17 de Novembro de 2021); o seguinte (mais natural sintaxe) iria trabalhar:

from pyomo.common.dependencies import pandas as pd, pandas_available
from pyomo.environ import *
df = pd.DataFrame(index=['20-1', '20-2', '20-3'],
                  data={'pv_gen': [1, 2, 4]})
print(df)

o que dá:

      pv_gen
20-1       1
20-2       2
20-3       4

Então:

model = ConcreteModel()

model.T = Set(initialize=df.index, ordered=True)
model.PV_gen = Param(model.T, initialize=df.pv_gen)

model.Eout_pv = Var(model.T, bounds=(0, 100))

def pv_export(model, t):
    return model.Eout_pv[t] <= model.PV_gen[t]   
model.pv_export = Constraint(model.T, rule=pv_export)

model.pprint()

iria voltar

1 Set Declarations
    T : Size=1, Index=None, Ordered=Insertion
        Key  : Dimen : Domain : Size : Members
        None :     1 :    Any :    3 : {'20-1', '20-2', '20-3'}

1 Param Declarations
    PV_gen : Size=3, Index=T, Domain=Any, Default=None, Mutable=False
        Key  : Value
        20-1 :     1
        20-2 :     2
        20-3 :     4

1 Var Declarations
    Eout_pv : Size=3, Index=T
        Key  : Lower : Value : Upper : Fixed : Stale : Domain
        20-1 :     0 :  None :   100 : False :  True :  Reals
        20-2 :     0 :  None :   100 : False :  True :  Reals
        20-3 :     0 :  None :   100 : False :  True :  Reals

1 Constraint Declarations
    pv_export : Size=3, Index=T, Active=True
        Key  : Lower : Body          : Upper : Active
        20-1 :  -Inf : Eout_pv[20-1] :   1.0 :   True
        20-2 :  -Inf : Eout_pv[20-2] :   2.0 :   True
        20-3 :  -Inf : Eout_pv[20-3] :   4.0 :   True

O OP do modelo original seria ainda produz um erro; no entanto, seria por um motivo diferente: ao Inicializar o Conjunto com model.T = Set(initialize=df.index.tolist(), ordered=True) daria um Conjunto com os valores da DataFrame do índice (como no exemplo acima). No entanto, quando você inicializar um indexadas Param com uma lista, os "índices" da lista são os números inteiros 0..len(list_data)-1 (por exemplo, é um atalho para inicializar com o dict(enumerate(list_data)). Como o índice de PV_gen é o DataFrame do índice de coluna, você acaba com o erro:

KeyError: "Index '0' is not valid for indexed component 'PV_gen'"

Pyomo restrições - 'lista' objeto não tem nenhum atributo

Pergunta

Em outros idiomas

Esta página está em outros idiomas

Popular nesta categoria

Perguntas populares nesta categoria