pyomo精度;目标规则不返回预期值

时间:2019-06-11 12:36:16

标签: python pyomo objective-function

使用pyomo和glpk求解器,我确定了以下的射影规则:

def cost_rule(m): 
    return (sum(m.rd[i]*m.pRdImp*m.dt - m.vr[i]*m.pRdExp*m.dt for i in m.t) + m.cb + m.cPV + (150+10*m.kWp) )
m.cost = Objective(rule=cost_rule)

如果我知道在找到最小值后比较输出,我会得到不同的结果:

sum(m.rd[i]()*m.pRdImp()*m.dt() - m.vr[i]()*m.pRdExp()*m.dt() for i in t_t) + m.cPV() + m.cb() + (150+5*m.kWp())
Out[46]: 1136.468

m.cost()
Out[43]: 1173.178

(m.t和t_t是代表一年中各个小时的范围集) 这是大约3%的误差,任何想法可能从何而来?如果我需要选择一个值,那么哪个值才是正确的。

谢谢!

1 个答案:

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表达式是不同的。第一个的最后一项是(150+10*m.kWp),第二个的最后一项是(150+5*m.kWp())