在PyPSA模型中使用Gurobi求解器时，设置时间限制（TimeLimit）是常见的需求，以控制优化过程的执行时间。然而，直接使用旧版network.lopf方法在时间限制触发后可能导致ValueError: Cannot load a SolverResults object with bad status: aborted错误。本文将详细介绍如何在PyPSA中通过推荐的network.optimize()方法正确配置Gurobi的时间限制，并确保在求解器达到时间限制时仍能成功获取并处理已找到的最佳解决方案。
1. PyPSA中Gurobi时间限制的设置与常见问题
在pypsa中，可以通过solver_options字典向gurobi求解器传递各种参数，包括timelimit。例如，将timelimit设置为200秒：
solverOptions = { 'LogFile': "gurobiLog", 'MIPGap': 0.001, 'BarConvTol': 0.01, 'TimeLimit': 200, # 200 秒}
当Gurobi求解器达到设定的TimeLimit时，其日志通常会显示类似“Time limit reached”的消息，表明求解器已停止。此时，Gurobi会返回其在规定时间内找到的最佳可行解。
然而，在某些PyPSA版本中，如果仍使用network.lopf()方法来调用优化器，即使Gurobi成功停止并返回了部分结果，PyPSA的底层优化接口（如Pyomo）可能会抛出ValueError: Cannot load a SolverResults object with bad status: aborted错误。这个错误的原因在于lopf()方法可能未能妥善处理求解器在“时间限制”状态下的终止，它可能期望一个“最优”或“可行”的最终状态，而不是“中止”状态。这通常意味着lopf()在处理非完全收敛的求解结果时不够健壮。
2. 解决方案：使用network.optimize()方法
PyPSA的最新版本推荐使用network.optimize()方法替代network.lopf()。network.optimize()方法通常与底层的linopy库结合使用，提供了更现代、更灵活且对求解器终止状态处理更健壮的接口。它能够更好地识别并处理因时间限制而中止的求解过程，并仍能加载求解器在中止时找到的最佳解决方案。
示例代码：
以下是一个完整的PyPSA模型示例，演示如何使用network.optimize()方法设置Gurobi时间限制：
import pypsaimport numpy as npimport pandas as pd# Pyomo相关的导入在此场景下通常不是必需的，可以移除# from pyomo.environ import Constraint# from pyomo.environ import value# 1. 定义时间范围和频率start_mt = 1start_yr = 2022end_mt = 12end_yr = 2022end_day = 31frequency = 15 # 分钟snapshots = pd.date_range("{}-{}-01".format(start_yr, start_mt), "{}-{}-{} 23:59".format(end_yr, end_mt, end_day), freq=str(frequency) + "min")np.random.seed(len(snapshots))# 2. 创建PyPSA网络network = pypsa.Network()network.add("Bus", "Bus")network.set_snapshots(snapshots)# 3. 添加负荷load_profile = np.random.randint(2800, 3300, len(snapshots))network.add("Load", "Load profile", bus="Bus", p_set=load_profile)# 4. 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},}# 5. 添加发电机和载体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'], )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)# 6. 添加全局约束network.add( "GlobalConstraint", "CO2Limit", carrier_attribute="co2_emissions", sense="<=", constant=50000000,)# 7. 配置Gurobi求解器选项，包括TimeLimitsolver_name = "gurobi"solverOptions = { 'LogFile': "gurobiLog", 'MIPGap': 0.001, 'BarConvTol': 0.01, 'TimeLimit': 20, # 设置时间限制为20秒}# 8. 使用network.optimize()进行优化# 注意：这里使用optimize()代替lopf()network.optimize(snapshots, solver_name=solver_name, solver_options=solverOptions)# 9. 导出结果并进行后处理csv_folder_name = 'model dump'network.export_to_csv_folder(csv_folder_name)dispatch = network.generators_t.ptotal_gen = dispatch.sum()co2 = sum([total_gen[gen] * data['co2_emission_factor'] for gen, data in generator_data.items()])cost = sum([total_gen[gen] * data['variable cost'] for gen, data in generator_data.items()])print('co2 emission = ', co2)print('total cost = ', cost)dispatch['load profile'] = load_profiledispatch.to_excel('fuel wise dispatch.xlsx')
3. 结果解读与注意事项
当使用network.optimize()并设置TimeLimit后，即使Gurobi在时间限制内未能达到最优解，你将看到以下行为：
Gurobi日志： 日志文件（例如gurobiLog）中会明确显示“Time limit reached”信息，以及求解器在停止时所做的迭代次数和用时。PyPSA/Linopy输出： 控制台输出会显示优化状态。即使未达到全局最优，如果求解器在时间限制内找到了可行解，linopy通常会报告Status: ok，并且Termination condition会指示求解器因何种原因停止（例如optimal、feasible或time limit）。optimize()方法会尝试加载并返回在时间限制内找到的最佳可行解。获取结果： network.generators_t.p等属性将包含求解器在时间限制内计算出的调度结果。
注意事项：
PyPSA版本： 确保你的PyPSA版本支持network.optimize()方法。通常，较新的PyPSA版本（例如0.20及更高版本）推荐使用此方法。如果你的PyPSA版本较旧，可能需要升级。lopf()的弃用： 如果你在使用lopf()时收到弃用警告，应立即切换到optimize()以避免潜在问题和利用新功能。aborted状态： ValueError: Cannot load a SolverResults object with bad status: aborted错误通常指示Pyomo未能解析求解器返回的特定终止状态。optimize()通过linopy层，提供了更精细的控制和状态解析。不必要的Pyomo导入： 在示例代码中，如果你的模型没有直接使用Pyomo的API（如自定义Pyomo约束），则可以安全地移除from pyomo.environ import Constraint和from pyomo.environ import value等导入语句，使代码更简洁。extra_functionality参数： 如果你在lopf()中使用了extra_functionality，在切换到optimize()时需要将其转换为extra_postprocessing或其他适当的参数，具体取决于你的PyPSA版本和需求。在本文的简化示例中，该参数已被移除。
4. 总结
在PyPSA模型中使用Gurobi求解器并设置时间限制时，为了避免aborted错误并确保在时间限制触发后仍能成功获取求解结果，强烈建议使用network.optimize()方法替代已弃用的network.lopf()。network.optimize()提供了更健壮的接口，能够更好地处理Gurobi因时间限制而中止的求解状态，并返回在规定时间内找到的最佳可行解，从而使优化过程更加可靠和高效。
以上就是如何在PyPSA模型中为Gurobi求解器设置时间限制并正确处理结果的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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