Pyomo las limitaciones de la "lista de objetos" no tiene ningún atributo

Question 1

Estoy creando una pyomo restricción para que Eout_pv[t] <= PV_gen[t] en cada valor de t.

En mi código de abajo, la primera vez que crear los conjuntos, parámetros, variables. Yo, a continuación, crear la restricción.

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)

Cuando me encuentro con esto, me sale el mensaje de "AttributeError: 'lista' el objeto no tiene ningún atributo 'is_expression_type'"

Yo estaría muy agradecido por cualquier ayuda

Mensaje de error completo a continuación

---------------------------------------------------------------------------
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 es un param que depende de la model.T. esto significa que para cada valor de T habrá un valor para PV_gen. Usted necesita para inicializar el parámetro con un dict no list. Por ejemplo:

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 la respuesta es totalmente correcta. Sin embargo, también quiero señalar que Pyomo del soporte nativo para numpy/pandas tipos de datos está mejorando. En Pyomo 6.2 (debido alrededor de 17 de Noviembre de 2021); la siguiente (más natural sintaxis) funcionaría:

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)

lo que da:

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

Entonces:

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()

volvería

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

La OP del modelo original seguiría el rendimiento de un error; sin embargo, sería por una razón diferente: Inicializar el Conjunto con model.T = Set(initialize=df.index.tolist(), ordered=True) daría un Conjunto con los valores de la DataFrame del índice (como en el ejemplo anterior). Sin embargo, cuando se inicializa un índice de Parámetro con una lista de los "índices" de la lista son los enteros 0..len(list_data)-1 (es decir, es la abreviatura para inicializar con dict(enumerate(list_data)). Como el índice de PV_gen es el DataFrame índice de la columna, se termina con el error:

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

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

model.PV_gen es un param que depende de la model.T. esto significa que para cada valor de T habrá un valor para PV_gen. Usted necesita para inicializar el parámetro con un dict no list. Por ejemplo:

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 la respuesta es totalmente correcta. Sin embargo, también quiero señalar que Pyomo del soporte nativo para numpy/pandas tipos de datos está mejorando. En Pyomo 6.2 (debido alrededor de 17 de Noviembre de 2021); la siguiente (más natural sintaxis) funcionaría:

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)

lo que da:

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

Entonces:

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()

volvería

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

La OP del modelo original seguiría el rendimiento de un error; sin embargo, sería por una razón diferente: Inicializar el Conjunto con model.T = Set(initialize=df.index.tolist(), ordered=True) daría un Conjunto con los valores de la DataFrame del índice (como en el ejemplo anterior). Sin embargo, cuando se inicializa un índice de Parámetro con una lista de los "índices" de la lista son los enteros 0..len(list_data)-1 (es decir, es la abreviatura para inicializar con dict(enumerate(list_data)). Como el índice de PV_gen es el DataFrame índice de la columna, se termina con el error:

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

Pyomo las limitaciones de la "lista de objetos" no tiene ningún atributo

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