Pyomo:优化发电厂规模的最佳方法和TypeError:不支持的操作数类型(S)用于*：“浮动”和“IndexedVar”
Pyomo:优化发电厂规模的最佳方法和TypeError:不支持的操作数类型(S)用于*：“浮动”和“IndexedVar”
提问于 2022-11-21 11:29:04
我正试图解决一个优化问题，在这个优化问题中，两个发电厂必须满足负荷需求。这些发电厂有不同的发电方式。例如(随机数)
power_prod1 = [2,0,1]
power_prod2 = [0,1,1]不同发电厂的负荷需求和成本是在类似的way.The成本中给出的，参见下面的plant1和plant2。
load_demand = [4,4,4]
Costs = {'power 1':60, 'power2':120}为了解决这个问题，我试过了
def plant1_size(model,i,j):
return(0, None)
model.PowerPlant1Size = pyo.Var(model.plants,model.periods,bounds=plant1_size)
def plant2_size(model,i,j):
return(0, None)
model.PowerPlant2Size = pyo.Var(model.plants,model.periods,bounds=plant2_size)
def load_balance(model,i,j):
return (power_prod1[j]*model.PowerPlant1Size + power_prod2[j]*model.PowerPlant2Size == load_demand[j])
model.load_constraint = pyo.Constraint(model.plants,model.periods,rule=load_balance)并且有一个目标函数，目标是通过为发电厂选择合适的规模来最小化成本。当我运行这段代码时，我会得到一个错误"TypeError:不受支持的操作数类型为*：‘IndexedVar’和'IndexedVar'“。我知道为什么会有这个错误，但我想不出解决发电厂规模的方法。(当我试图以另一种方式解决这个问题时，可能会有一些多余的代码，还有一些我没有包含的代码)。
我如何用pyomo能够解决的方式重写这个问题？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-11-21 14:44:27
这里有几件事很麻烦。我不确定你的基本数学问题是否正确。我会放慢实现的速度，用铅笔和纸列出所有变量和索引，以确保它是有意义的。例如，您将plant size作为一个变量，该变量在一段时间内被索引.这是否意味着5号发电厂可以在不同的时间内变得越来越大？
在同一个变量上，您似乎正在将索引嵌入到名称中，即使您是按工厂编号进行索引。我希望看到某一种植物的产量作为一个变量，例如：
model.production = pyo.Var(model.plants, model.time_periods)哦，您所看到的错误的主要来源是您使用了一个索引变量，而没有在您的目标中为PowerPlantSize提供索引。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74518220
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