在PyPSA模型中为Gurobi求解器设置时间限制并解决“Aborted”错误-Python教程-PHP中文网

在pypsa模型中为gurobi求解器设置时间限制并解决“aborted”错误

本文旨在指导用户如何在PyPSA模型中为Gurobi求解器设置运算时间限制，并解决因时间限制达到后PyPSA可能抛出的ValueError: Cannot load a SolverResults object with bad status: aborted错误。我们将通过使用PyPSA推荐的network.optimize()方法，确保求解器在达到时间限制时仍能返回可用的中间解。

1. PyPSA中Gurobi求解器时间限制的配置

在PyPSA模型中使用Gurobi求解器时，可以通过solver_options参数来传递Gurobi的各项配置，包括运算时间限制。例如，要设置200秒的时间限制，可以这样配置：

solver_name = "gurobi"
solverOptions = {
    'LogFile': "gurobiLog",  # Gurobi日志文件
    'MIPGap': 0.001,         # 混合整数规划相对间隙
    'BarConvTol': 0.01,      # 障碍法收敛容差
    'TimeLimit': 200,        # 运算时间限制，单位为秒
}

# 示例：使用network.lopf调用求解器 (此方法已弃用，下文将介绍推荐方案)
# network.lopf(network.snapshots, solver_name=solver_name, solver_options=solverOptions)

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当上述配置传递给Gurobi求解器后，Gurobi的日志文件（例如gurobiLog）中会明确显示这些参数已被应用：

Gurobi 10.0.1 (win64) logging started Tue Dec 12 19:51:07 2023

Set parameter LogFile to value "gurobiLog"
Set parameter MIPGap to value 0.001
Set parameter BarConvTol to value 0.01
Set parameter TimeLimit to value 200

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如果求解器在指定的时间限制内未能找到最优解，或者达到了时间限制，日志中会显示类似以下信息：

Stopped in 136184 iterations and 200.04 seconds (280.23 work units)
Time limit reached

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这表明Gurobi求解器已正确识别并遵守了时间限制。

2. 理解“Aborted”错误及其原因

尽管Gurobi求解器成功地在时间限制内停止了计算，但在某些PyPSA版本或Pyomo（PyPSA底层优化建模库）的特定集成中，直接使用network.lopf方法可能会导致以下错误：

ValueError: Cannot load a SolverResults object with bad status: aborted

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这个错误意味着Pyomo无法加载Gurobi返回的求解结果，因为它收到了一个“aborted”（中止）的状态。通常，当求解器因时间限制、迭代限制或其他非“最优”或“可行”状态而停止时，可能会返回这样的状态。network.lopf方法在处理这种非标准终止状态时可能不够健壮，导致程序崩溃，无法获取到在时间限制内找到的最佳可行解。

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3. 推荐解决方案：使用 network.optimize()

为了更稳定地处理Gurobi求解器的时间限制终止情况，PyPSA推荐使用network.optimize()方法代替network.lopf()。network.optimize()是PyPSA中更现代、更灵活的优化接口，它能更好地处理各种求解器状态，包括因时间限制而中止的情况，并允许用户访问在此之前找到的最佳可行解。

以下是使用network.optimize()方法设置Gurobi时间限制的示例代码：

import pypsa
import numpy as np
import pandas as pd
# from pyomo.environ import Constraint, value # 这些Pyomo导入在此示例中不是必需的

# 设置时间范围和频率
start_mt = 1
start_yr = 2022
end_mt = 12
end_yr = 2022
end_day = 31
frequency = 15

snapshots = pd.date_range(f"{start_yr}-{start_mt}-01", f"{end_yr}-{end_mt}-{end_day} 23:59",
                          freq=f"{frequency}min")
np.random.seed(len(snapshots))

# 创建PyPSA网络
network = pypsa.Network()
network.add("Bus", "Bus")
network.set_snapshots(snapshots)

# 添加负荷
load_profile = np.random.randint(2800, 3300, len(snapshots))
network.add("Load", "Load profile", bus="Bus", p_set=load_profile)

# 定义发电机数据
generator_data = {
    'coal1': {'capacity': 800, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 10, 'co2_emission_factor': 0.95},
    'coal2': {'capacity': 600, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 11, 'co2_emission_factor': 0.95},
    'coal3': {'capacity': 500, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 11, 'co2_emission_factor': 0.95},
    'gas1': {'capacity': 600, 'carrier': 'Gas', 'ramp up': 0.05, 'ramp down': 0.05, 'variable cost': 12, 'co2_emission_factor': 0.45},
    'gas2': {'capacity': 600, 'carrier': 'Gas', 'ramp up': 0.05, 'ramp down': 0.05, 'variable cost': 13, 'co2_emission_factor': 0.45},
    'nuclear1': {'capacity': 300, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 4, 'co2_emission_factor': 0.03},
    'nuclear2': {'capacity': 400, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 3, 'co2_emission_factor': 0.03},
    'nuclear3': {'capacity': 250, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 3, 'co2_emission_factor': 0.03},
    'solar1': {'capacity': 150, 'carrier': 'Solar', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 1, 'co2_emission_factor': 0.0},
    'solar2': {'capacity': 200, 'carrier': 'Solar', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 2, 'co2_emission_factor': 0.0},
    'backup': {'capacity': 1000, 'carrier': 'Import', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 2000, 'co2_emission_factor': 1.0},
}

# 添加发电机
for name, data in generator_data.items():
    network.add("Generator", name,
                bus="Bus",
                carrier=data['carrier'],
                p_nom=data['capacity'],
                marginal_cost=data['variable cost'],
                ramp_limit_up=data['ramp up'],
                ramp_limit_down=data['ramp down'],
                )

# 添加载体及其CO2排放因子
network.add("Carrier", "Coal", co2_emissions=0.95)
network.add("Carrier", "Gas", co2_emissions=0.45)
network.add("Carrier", "Nuclear", co2_emissions=0.03)
network.add("Carrier", "Import", co2_emissions=1.0)
network.add("Carrier", "Solar", co2_emissions=0)

# 添加全局约束
network.add(
    "GlobalConstraint",
    "CO2Limit",
    carrier_attribute="co2_emissions",
    sense="<=",
    constant=50000000,
)

# 配置Gurobi求解器选项，包括TimeLimit
solver_name = "gurobi"
solverOptions = {
    'LogFile': "gurobiLog",
    'MIPGap': 0.001,
    'BarConvTol': 0.01,
    'TimeLimit': 5, # 设置一个较短的时间限制用于测试
}

# 使用network.optimize()方法进行优化
# 注意：network.lopf()已被弃用，推荐使用network.optimize()
network.optimize(snapshots=network.snapshots, solver_name=solver_name, solver_options=solverOptions)

# 导出网络模型
csv_folder_name = 'model dump'
network.export_to_csv_folder(csv_folder_name)

# 计算并打印结果
dispatch = network.generators_t.p
total_gen = dispatch.sum()

# 注意：这里直接使用了generator_data中的co2_emission_factor和variable cost
# 实际PyPSA模型中，这些信息通常会存储在network.generators或network.carriers中
co2 = sum([total_gen[gen] * generator_data[gen]['co2_emission_factor'] for gen in total_gen.index])
cost = sum([total_gen[gen] * generator_data[gen]['variable cost'] for gen in total_gen.index])

print('co2 emission = ', co2)
print('total cost = ', cost)

dispatch['load profile'] = load_profile
dispatch.to_excel('fuel wise dispatch.xlsx')

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当使用network.optimize()并在Gurobi达到时间限制时，控制台输出和日志通常会显示求解器状态，例如：

INFO:gurobipy.gurobipy:
Solved in 256542 iterations and 13.88 seconds (31.22 work units)
INFO:gurobipy.gurobipy:Solved in 256542 iterations and 13.88 seconds (31.22 work units)
Optimal objective  1.107350697e+09
INFO:gurobipy.gurobipy:Optimal objective  1.107350697e+09
INFO:linopy.constants: Optimization successful: 
Status: ok
Termination condition: optimal
Solution: 385440 primals, 1576779 duals
Objective: 1.11e+09
Solver model: available
Solver message: 2

# ... (后续PyPSA的输出)

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即使Gurobi因时间限制而停止，network.optimize()也能正确处理其返回的状态，并允许PyPSA加载在此之前找到的最佳可行解（如果存在），而不是直接抛出错误。Termination condition: optimal或Time limit reached等信息会清晰地指示求解器的最终状态。

4. 注意事项与最佳实践

network.lopf()的弃用：network.lopf()方法已被标记为弃用。强烈建议所有新代码和现有代码迁移到network.optimize()，以利用其更强大的功能和更稳定的错误处理机制。
理解求解器状态：即使求解器因时间限制而停止，network.optimize()也会尝试加载最佳可行解。用户应检查求解器的最终状态（例如，通过PyPSA或Gurobi日志中的Termination condition）来判断结果是否为最优解，或者仅仅是一个可行解。
Pyomo导入：在上述示例中，如果代码不直接使用Pyomo的API（例如Constraint或value函数），则可以安全地移除from pyomo.environ import Constraint, value等导入语句，以保持代码的简洁性。
Gurobi参数调优：除了TimeLimit，MIPGap（混合整数规划相对间隙）和BarConvTol（障碍法收敛容差）等参数也对求解性能和解的质量至关重要。在设置时间限制时，可以根据需求调整这些参数，以在有限时间内获得尽可能好的解。例如，如果时间非常有限，可能需要放宽MIPGap以更快地找到一个可接受的解。

总结

在PyPSA模型中为Gurobi求解器设置时间限制是控制计算资源和获取及时结果的关键。通过使用PyPSA推荐的network.optimize()方法，可以有效避免ValueError: Cannot load a SolverResults object with bad status: aborted错误，确保即使在达到时间限制时，也能稳定地获取并处理求解器找到的最佳可行解。务必关注network.lopf()的弃用，并采纳network.optimize()作为标准的优化接口。

以上就是在PyPSA模型中为Gurobi求解器设置时间限制并解决“Aborted”错误的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！