#python #scipy #constraints #nonlinear-optimization
#python #scipy #ограничения #нелинейная оптимизация
Вопрос:
Я пытаюсь решить 4 одновременных нелинейных уравнения с 4 неизвестными iL,isat,Rshunt,Rseries
сначала функция передает известные переменные iSC,vOC,imax,vmax,Nseries
, а затем я определяю свой набор функций, используя def func1(vars):
мои догадки 9,1e-12,300,0.5
основаны на физических свойствах
def get_pvparms(iSC,vOC,imax,vmax,Nseries):
import math as m
from scipy.optimize import fsolve
from numpy import sqrt
n = 1
boltzmann = 1.3806e-23
q = 1.60218e-19
refTemp = 25 273.15
pmax = vmax/imax
a = n * boltzmann * refTemp * Nseries / q
def func1(vars):
iL,isat,Rshunt,Rseries = vars
iL = iL**2
isat = isat**2
Rshunt = Rshunt**2
Rseries = Rseries**2
return isat * (m.exp(vOC / a) - 1) vOC / Rshunt - iL 0*Rseries,
iSC iSC*Rseries/Rshunt isat * m.exp(iSC*Rseries/a - 1) - iL,
iL - isat*(m.exp((vmax imax*Rseries)/a)-1) - (vmax imax*Rseries)/Rshunt - imax,
(isat*m.exp((vmax imax*Rseries)/a)/a 1/Rshunt)/(1 (isat*Rseries*m.exp((vmax imax*Rseries)/a)/a) Rseries/Rshunt) - pmax 0*iL
guess = sqrt((iSC,5e-8,300,0.5))
print fsolve(func1,guess)
Я получаю этот результат
File "C:UsersDavis_2DocumentsRCLMAPVsimpvcalc.py", line 50, in get_pvparms
print fsolve(func1,guess)
File "C:Anaconda2libsite-packagesscipyoptimizeminpack.py", line 146, in fsolve
res = _root_hybr(func, x0, args, jac=fprime, **options)
File "C:Anaconda2libsite-packagesscipyoptimizeminpack.py", line 224, in _root_hybr
ml, mu, epsfcn, factor, diag)
File "C:UsersDavis_2DocumentsRCLMAPVsimpvcalc.py", line 44, in func1
iSC iSC*Rseries/Rshunt isat * m.exp(iSC*Rseries/a - 1) - iL,
OverflowError: math range error
Как я могу передать ограничения моим предположениям? например, значения не могут быть negative
?
Я попытался использовать метод возведения в квадрат для переменных, но я получаю переполнение. Вероятно, это неправильная реализация. Буду признателен за любую помощь
Примечание: Если вы удалите этот фрагмент кода:
iL = iL**2
isat = isat**2
Rshunt = Rshunt**2
Rseries = Rseries**2
и уберите sqrt здесь guess = sqrt((iSC,5e-8,300,0.5))
, он сходится к ответу.
Комментарии:
1. Это нетривиальный код, и его трудно читать из-за некоторых ненаблюдаемых импортов и соавторов (например:
sqrt((iSC,5e-8,300,0.5))
np.sqrt vs. ?). Возможно, создайте более простой пример с фактическими данными. Поскольку некоторые из ваших внутренних решений определены только для некоторого подмножества входных данных, вам, похоже, нужно каким-то образом запретить это неправильное использование. A: используйте оптимизатор, который поддерживает ограничения (и создает только допустимые итерации) B: ввести большие штрафы за неопределенные диапазоны (требуется больше логики). Но я был бы также напуган этими, возможно, огромными диапазонами переменных, которые могут стать проблемой.