TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'NoneType' when building pyomo model
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'NoneType' when building pyomo model
我对 pyomo 模型有疑问，这里已经部分回答了这个问题：
但是，首先我并不真正理解这个问题，如果我应用建议的修复程序，我会收到另一个错误。
所以在这里我将向您提供我的一些代码。我有一个有一些限制的光伏模型和一个有一些限制的太阳能热模型，理论上可以争夺相同的可用区域：
#total PV power generation from ground/tilt roof/wall at teach timestep
m.pv_groundGen = Var(year_i, ts_i, within = NonNegativeReals, initialize = 0)
m.pv_roofGen = Var(year_i, ts_i, within = NonNegativeReals, initialize = 0)
#PV covered roof area at different angles
m.pv_roofPanelArea = Var(r_az, r_tilt, within = NonNegativeReals, initialize = 0)
m.pv_groundPanelArea = Var(within = NonNegativeReals, initialize = 0)
if "pv_ground" in ders_df.index.values:
# Relation between installed capacity and panel area
def pv_groundPanelAreaRule(m):
return m.c_c["pv_ground"] == m.pv_groundPanelArea * pv_eff
m.const_pvGroundArea = Constraint(rule = pv_groundPanelAreaRule)
#Some constraints describing pv generation cut for visibility
#Limits the area available for ground and flat roof pv
if "solar_thermal_ground" not in ders_df.index.values:
def panel_groundAreaLimit(m):
return m.pv_groundPanelArea <= pv_groundareaAvail * pv_gcr_ground
m.const_panelGroundAreaLimit = Constraint(rule = panel_groundAreaLimit)
if "pv_roof" in ders_df.index.values:
# Relation between installed capacity and panel area
def pv_roofPanelAreaRule(m):
return m.c_c["pv_roof"] == sum(m.pv_roofPanelArea[az, tilt] for az in r_az \
for tilt in r_tilt) * pv_eff
m.const_pvRoofArea = Constraint(rule = pv_roofPanelAreaRule)
#Some constraints describing pv generation cut for visibility
#Limits the area available for ground and flat roof pv
if "solar_thermal_roof" not in ders_df.index.values:
def panel_roofAreaLimit(m, az, tilt):
return m.pv_roofPanelArea[az, tilt] <= pv_roofwallareaAvail.at[az, tilt] * pv_gcr_roof
m.const_panelRoofAreaLimit = Constraint(r_az, r_tilt, rule = panel_roofAreaLimit)
m.st_groundPanelArea = Var(within = NonNegativeReals, initialize = 0)
m.st_roofPanelArea = Var(r_az, r_tilt, within = NonNegativeReals, initialize = 0)
if "solar_thermal_ground" in ders_df.index.values:
def stUsefulHeatG_rule(m,y,ts):
return sum(m.heat["solar_thermal_ground", hCons, y, ts] for hCons in hIn) == \
(st_eff_0*irrad_tilt_flat[ts] *1000 - st_a1*(st_Tf-temp[ts]) - \
st_a2*((st_Tf-temp[ts])**2)) * m.st_groundPanelArea
m.const_stUsefulHeatG = Constraint(year_i,ts_i,rule = stUsefulHeatG_rule)
def stpanelAreaG_rule(m):
return m.c_c["solar_thermal_ground"] == m.st_groundPanelArea * 0.717 # official conversion factor
m.const_stpanelAreaG = Constraint(rule = stpanelAreaG_rule)
if "pv_ground" in ders_df.index.values:
def panel_groundAreaLimit(m):
return m.pv_groundPanelArea/pv_gcr_ground + m.st_groundPanelArea*1.7 <= pv_groundareaAvail
m.const_panelGroundAreaLimit = Constraint(rule = panel_groundAreaLimit)
else:
def panel_groundAreaLimit(m):
return m.st_groundPanelArea*1.7 <= pv_groundareaAvail
m.const_panelGroundAreaLimit = Constraint(rule = panel_groundAreaLimit)
if "solar_thermal_roof" in ders_df.index.values:
def stUsefulHeatR_rule(m,y,ts):
return sum(m.heat["solar_thermal_roof", hCons, y, ts] for hCons in hIn) == \
sum((st_eff_0*irrad_tilt_tilt_df.at[az,tilt][ts] *1000-st_a1*(st_Tf-temp[ts]) - \
st_a2*((st_Tf-temp[ts])**2)) * m.st_roofPanelArea[az, tilt] for az in r_az for tilt in r_tilt)
m.const_stUsefulHeatR = Constraint(year_i,ts_i,rule = stUsefulHeatR_rule)
def stpanelAreaR_rule(m):
return m.c_c["solar_thermal_roof"] == sum(m.st_roofPanelArea[az, tilt] \
for az in r_az for tilt in r_tilt) * 0.717 # official conversion factor
m.const_stpanelAreaR = Constraint(rule = stpanelAreaR_rule)
if "pv_roof" in ders_df.index.values:
def panel_roofAreaLimit(m, az, tilt):
return m.pv_roofPanelArea[az, tilt]/pv_gcr_roof + m.st_roofPanelArea[az, tilt] * \
1.7 <= pv_roofwallareaAvail.at[az, tilt]
m.const_panelRoofAreaLimit = Constraint(r_az, r_tilt, rule = panel_roofAreaLimit)
else:
def panel_roofAreaLimit(m, az, tilt):
return m.st_roofPanelArea[az, tilt] * 1.7 <= pv_roofwallareaAvail.at[az, tilt]
m.const_panelRoofAreaLimit = Constraint(r_az, r_tilt, rule = panel_roofAreaLimit)
现在的问题是，如果我构建模型（包括我在此处发布的部分），我会收到此错误：
TypeError：* 不支持的操作数类型：'float' 和 'NoneType'（向我显示此 line st_a2*((st_Tf-temp[ts])**2)) * m.st_groundPanelArea
在处理上述异常的过程中，又出现了一个异常：
类型错误：stUsefulHeatG_rule() 缺少 2 个必需的位置参数：'y' 和 'ts'
现在，如果我接受上面 link 的建议并创建变量 m.st_groundPanelArea，这似乎是 Set [1,] 的麻烦制造者，我会收到一个新错误：
AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'is_expression_type'
阅读其他线程和错误代码我认为这一切都与 numpy 和 pyomo 的交互问题有关，但我真的不明白为什么我对 m.pv_groundGen 没有同样的问题例子
非常感谢，祝一切顺利:)
您的 post 没有定义所有的变量来真正解决这个问题。如果以下没有回答您的问题，您应该通过删除模型中不必要的部分来编辑您的 post 并包括变量定义和示例数据片段以 重现错误。
就是说，我认为您对同一问题的另一种表现感到厌恶，该问题是关于非索引 pyomo 变量与 numpy 数据类型的交互。我认为 pyomo 和 numpy 都试图覆盖一些基本的代数函数以产生一致的数据类型。 pyomo 正在尝试创建 pyomo.expressions，而 numpy 正在尝试维护 ndarray。 （在关于此问题的 pyomo 错误报告中可能对此问题有更全面的描述，但我认为，这会让您感到厌烦。）
我的建议，尤其是，当你有一个单例 pyomo 变量时，不要 使用 numpy 数组或变量在你的模型中。只需强制将它们转换为基本 python 类型，就可以了。 （如图链接post。）
如果你想坚持现在的方式，你应该把方程从你的约束中拉出来，在定义所有变量并确保它计算后修改它到 pyomo 表达式。当变量是单例时，与 numpy 数组交互时顺序很重要。是的，这很丑陋。所以强烈建议索引 所有 变量或将所有内容转换为基本类型，这很容易。
In [57]: import numpy as np
In [58]: from pyomo.environ import *
In [59]: m = ConcreteModel()
In [60]: s = Set(initialize=[1,2,3])
In [61]: m.x = Var(s)
In [62]: m.y = Var() # a non-indexed variable!
In [63]: temp = np.array([1.5, 2.5])
In [64]: type(m.x[1] * temp[1])
Out[64]: pyomo.core.expr.numeric_expr.MonomialTermExpression
In [65]: type(temp[1] * m.x[1])
Out[65]: pyomo.core.expr.numeric_expr.MonomialTermExpression
In [66]: # All is good.... these above evaluated to pyomo expressions
In [67]: type(m.y * temp[1])
Out[67]: pyomo.core.expr.numeric_expr.MonomialTermExpression
In [68]: type(temp[1] * m.y)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-68-e1ff132af45b> in <module>
----> 1 type(temp[1] * m.y)
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'NoneType'
In [69]: type(temp[1] * Var())
Out[69]: numpy.ndarray
In [70]: # noted that when the variable is not constructed in a model, the behavior evaluates to an ndarray
我对 pyomo 模型有疑问，这里已经部分回答了这个问题：
但是，首先我并不真正理解这个问题，如果我应用建议的修复程序，我会收到另一个错误。
所以在这里我将向您提供我的一些代码。我有一个有一些限制的光伏模型和一个有一些限制的太阳能热模型，理论上可以争夺相同的可用区域：
#total PV power generation from ground/tilt roof/wall at teach timestep
m.pv_groundGen = Var(year_i, ts_i, within = NonNegativeReals, initialize = 0)
m.pv_roofGen = Var(year_i, ts_i, within = NonNegativeReals, initialize = 0)
#PV covered roof area at different angles
m.pv_roofPanelArea = Var(r_az, r_tilt, within = NonNegativeReals, initialize = 0)
m.pv_groundPanelArea = Var(within = NonNegativeReals, initialize = 0)
if "pv_ground" in ders_df.index.values:
# Relation between installed capacity and panel area
def pv_groundPanelAreaRule(m):
return m.c_c["pv_ground"] == m.pv_groundPanelArea * pv_eff
m.const_pvGroundArea = Constraint(rule = pv_groundPanelAreaRule)
#Some constraints describing pv generation cut for visibility
#Limits the area available for ground and flat roof pv
if "solar_thermal_ground" not in ders_df.index.values:
def panel_groundAreaLimit(m):
return m.pv_groundPanelArea <= pv_groundareaAvail * pv_gcr_ground
m.const_panelGroundAreaLimit = Constraint(rule = panel_groundAreaLimit)
if "pv_roof" in ders_df.index.values:
# Relation between installed capacity and panel area
def pv_roofPanelAreaRule(m):
return m.c_c["pv_roof"] == sum(m.pv_roofPanelArea[az, tilt] for az in r_az \
for tilt in r_tilt) * pv_eff
m.const_pvRoofArea = Constraint(rule = pv_roofPanelAreaRule)
#Some constraints describing pv generation cut for visibility
#Limits the area available for ground and flat roof pv
if "solar_thermal_roof" not in ders_df.index.values:
def panel_roofAreaLimit(m, az, tilt):
return m.pv_roofPanelArea[az, tilt] <= pv_roofwallareaAvail.at[az, tilt] * pv_gcr_roof
m.const_panelRoofAreaLimit = Constraint(r_az, r_tilt, rule = panel_roofAreaLimit)
m.st_groundPanelArea = Var(within = NonNegativeReals, initialize = 0)
m.st_roofPanelArea = Var(r_az, r_tilt, within = NonNegativeReals, initialize = 0)
if "solar_thermal_ground" in ders_df.index.values:
def stUsefulHeatG_rule(m,y,ts):
return sum(m.heat["solar_thermal_ground", hCons, y, ts] for hCons in hIn) == \
(st_eff_0*irrad_tilt_flat[ts] *1000 - st_a1*(st_Tf-temp[ts]) - \
st_a2*((st_Tf-temp[ts])**2)) * m.st_groundPanelArea
m.const_stUsefulHeatG = Constraint(year_i,ts_i,rule = stUsefulHeatG_rule)
def stpanelAreaG_rule(m):
return m.c_c["solar_thermal_ground"] == m.st_groundPanelArea * 0.717 # official conversion factor
m.const_stpanelAreaG = Constraint(rule = stpanelAreaG_rule)
if "pv_ground" in ders_df.index.values:
def panel_groundAreaLimit(m):
return m.pv_groundPanelArea/pv_gcr_ground + m.st_groundPanelArea*1.7 <= pv_groundareaAvail
m.const_panelGroundAreaLimit = Constraint(rule = panel_groundAreaLimit)
else:
def panel_groundAreaLimit(m):
return m.st_groundPanelArea*1.7 <= pv_groundareaAvail
m.const_panelGroundAreaLimit = Constraint(rule = panel_groundAreaLimit)
if "solar_thermal_roof" in ders_df.index.values:
def stUsefulHeatR_rule(m,y,ts):
return sum(m.heat["solar_thermal_roof", hCons, y, ts] for hCons in hIn) == \
sum((st_eff_0*irrad_tilt_tilt_df.at[az,tilt][ts] *1000-st_a1*(st_Tf-temp[ts]) - \
st_a2*((st_Tf-temp[ts])**2)) * m.st_roofPanelArea[az, tilt] for az in r_az for tilt in r_tilt)
m.const_stUsefulHeatR = Constraint(year_i,ts_i,rule = stUsefulHeatR_rule)
def stpanelAreaR_rule(m):
return m.c_c["solar_thermal_roof"] == sum(m.st_roofPanelArea[az, tilt] \
for az in r_az for tilt in r_tilt) * 0.717 # official conversion factor
m.const_stpanelAreaR = Constraint(rule = stpanelAreaR_rule)
if "pv_roof" in ders_df.index.values:
def panel_roofAreaLimit(m, az, tilt):
return m.pv_roofPanelArea[az, tilt]/pv_gcr_roof + m.st_roofPanelArea[az, tilt] * \
1.7 <= pv_roofwallareaAvail.at[az, tilt]
m.const_panelRoofAreaLimit = Constraint(r_az, r_tilt, rule = panel_roofAreaLimit)
else:
def panel_roofAreaLimit(m, az, tilt):
return m.st_roofPanelArea[az, tilt] * 1.7 <= pv_roofwallareaAvail.at[az, tilt]
m.const_panelRoofAreaLimit = Constraint(r_az, r_tilt, rule = panel_roofAreaLimit)
现在的问题是，如果我构建模型（包括我在此处发布的部分），我会收到此错误：
TypeError：* 不支持的操作数类型：'float' 和 'NoneType'（向我显示此 line st_a2*((st_Tf-temp[ts])**2)) * m.st_groundPanelArea
在处理上述异常的过程中，又出现了一个异常：
类型错误：stUsefulHeatG_rule() 缺少 2 个必需的位置参数：'y' 和 'ts'
现在，如果我接受上面 link 的建议并创建变量 m.st_groundPanelArea，这似乎是 Set [1,] 的麻烦制造者，我会收到一个新错误： AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'is_expression_type'
阅读其他线程和错误代码我认为这一切都与 numpy 和 pyomo 的交互问题有关，但我真的不明白为什么我对 m.pv_groundGen 没有同样的问题例子
非常感谢，祝一切顺利:)
您的 post 没有定义所有的变量来真正解决这个问题。如果以下没有回答您的问题，您应该通过删除模型中不必要的部分来编辑您的 post 并包括变量定义和示例数据片段以 重现错误。
就是说，我认为您对同一问题的另一种表现感到厌恶，该问题是关于非索引 pyomo 变量与 numpy 数据类型的交互。我认为 pyomo 和 numpy 都试图覆盖一些基本的代数函数以产生一致的数据类型。 pyomo 正在尝试创建 pyomo.expressions，而 numpy 正在尝试维护 ndarray。 （在关于此问题的 pyomo 错误报告中可能对此问题有更全面的描述，但我认为，这会让您感到厌烦。）
我的建议，尤其是，当你有一个单例 pyomo 变量时，不要 使用 numpy 数组或变量在你的模型中。只需强制将它们转换为基本 python 类型，就可以了。 （如图链接post。）
如果你想坚持现在的方式，你应该把方程从你的约束中拉出来，在定义所有变量并确保它计算后修改它到 pyomo 表达式。当变量是单例时，与 numpy 数组交互时顺序很重要。是的，这很丑陋。所以强烈建议索引 所有 变量或将所有内容转换为基本类型，这很容易。
In [57]: import numpy as np
In [58]: from pyomo.environ import *
In [59]: m = ConcreteModel()
In [60]: s = Set(initialize=[1,2,3])
In [61]: m.x = Var(s)
In [62]: m.y = Var() # a non-indexed variable!
In [63]: temp = np.array([1.5, 2.5])
In [64]: type(m.x[1] * temp[1])
Out[64]: pyomo.core.expr.numeric_expr.MonomialTermExpression
In [65]: type(temp[1] * m.x[1])
Out[65]: pyomo.core.expr.numeric_expr.MonomialTermExpression
In [66]: # All is good.... these above evaluated to pyomo expressions
In [67]: type(m.y * temp[1])
Out[67]: pyomo.core.expr.numeric_expr.MonomialTermExpression
In [68]: type(temp[1] * m.y)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-68-e1ff132af45b> in <module>
----> 1 type(temp[1] * m.y)
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'NoneType'
In [69]: type(temp[1] * Var())
Out[69]: numpy.ndarray
In [70]: # noted that when the variable is not constructed in a model, the behavior evaluates to an ndarray