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PyPSA与Gurobi时间限制设置详解

2025-10-20 11:00:33 0浏览收藏

在电力系统优化建模中，使用PyPSA结合Gurobi求解器是常见的选择。本文档针对PyPSA用户，详细讲解如何通过设置Gurobi的时间限制，来控制求解器运行时间，尤其是在处理大规模问题时，能够在合理时间内获得可接受的解决方案。文章提供了代码示例，展示了如何配置`solver_options`参数，包括设置日志文件、MIP间隙容忍度和Barrier算法收敛容忍度，以及最重要的`TimeLimit`参数，精确控制Gurobi的求解时间（单位为秒）。通过本文学习，您将掌握在PyPSA模型中有效使用Gurobi时间限制的方法，并能通过分析Gurobi日志，了解求解器运行状态，从而优化模型求解效率。请注意，本文推荐使用`optimize`方法替代已弃用的`lopf`方法。

使用PyPSA和Gurobi求解器设置时间限制的教程

本文档详细介绍了如何在PyPSA模型中使用Gurobi求解器设置时间限制。通过配置求解器选项，可以控制Gurobi的运行时间，并获取在指定时间内找到的最佳解决方案。本文将提供代码示例和注意事项，帮助您在PyPSA模型中有效地使用时间限制功能。

设置Gurobi求解器的时间限制

在使用PyPSA构建电力系统优化模型时，我们常常需要使用求解器来寻找最优解。Gurobi是一款强大的商业优化求解器，可以通过设置时间限制来控制其运行时间。这在处理大规模问题时尤其有用，因为可以在合理的时间内获得可接受的解决方案，即使无法保证最优性。

以下是如何在PyPSA模型中通过solver_options参数设置Gurobi求解器时间限制的方法：

solver_name = "gurobi"
solverOptions = {
    'LogFile': "gurobiLog",
    'MIPGap': 0.001,
    'BarConvTol': 0.01,
    'TimeLimit': 200, # 设置时间限制为200秒
}

network.optimize(network.snapshots, solver_name=solver_name, solver_options=solverOptions)

代码解释：

solver_name = "gurobi"：指定使用的求解器为Gurobi。
solverOptions：一个字典，用于传递求解器选项。
- 'LogFile': "gurobiLog"：设置Gurobi的日志文件名称。
- 'MIPGap': 0.001：设置混合整数规划（MIP）的间隙容忍度。
- 'BarConvTol': 0.01：设置Barrier算法的收敛容忍度。
- 'TimeLimit': 200：关键参数，设置Gurobi的运行时间限制为200秒。
network.optimize(...): 调用PyPSA的优化函数，传入快照数据、求解器名称和求解器选项。注意：lopf方法已弃用，推荐使用optimize方法。

注意事项：

时间限制的单位是秒。
Gurobi会在达到时间限制时停止求解，并返回当前找到的最佳解决方案。
即使设置了时间限制，Gurobi也可能在达到最优解之前停止，特别是对于复杂的模型。
检查Gurobi的日志文件（gurobiLog）可以了解求解器的运行情况，包括达到时间限制时的目标函数值和求解状态。

示例代码

下面是一个完整的示例代码，展示了如何在PyPSA模型中添加时间限制：

import pypsa
import numpy as np
import pandas as pd

# 定义时间范围
start_mt = 1
start_yr = 2022
end_mt = 12
end_yr = 2022
end_day = 31
frequency = 15

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))

# 创建PyPSA网络
network = pypsa.Network()

# 添加一个负荷母线
network.add("Bus", "Bus")
network.set_snapshots(snapshots)

load_profile = np.random.randint(2800, 3300, len(snapshots))

# 将负荷添加到网络
network.add("Load", "Load profile", bus="Bus", p_set=load_profile)

# 定义发电机数据字典
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},
}

# 将发电机添加到网络
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'],
                )

# 添加载波
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,
)

# 设置Gurobi求解器和选项
solver_name = "gurobi"
solverOptions = {
    'LogFile': "gurobiLog",
    'MIPGap': 0.001,
    'BarConvTol': 0.01,
    'TimeLimit': 5,  # 设置时间限制为5秒
}

# 运行优化
network.optimize(network.snapshots, solver_name=solver_name, solver_options=solverOptions)

# 导出结果
csv_folder_name = 'model_dump'
network.export_to_csv_folder(csv_folder_name)

# 计算CO2排放和总成本
dispatch = network.generators_t.p
total_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_profile

dispatch.to_excel('fuel_wise_dispatch.xlsx')

总结：

通过本文，您已经了解了如何在PyPSA模型中使用Gurobi求解器设置时间限制。这对于处理大规模优化问题，并在合理的时间内获得可接受的解决方案至关重要。请记住，时间限制可能导致求解器在达到最优解之前停止，因此需要根据具体问题调整时间限制，并检查Gurobi的日志文件以了解求解器的运行情况。同时，请注意使用optimize方法替代已经弃用的lopf方法。

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