Python - Ayuda con el sig. error "NotImplementedError: invalid type in assignment"

   
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Ayuda con el sig. error "NotImplementedError: invalid type in assignment"

Publicado por Sergio (6 intervenciones) el 30/10/2013 16:38:27
Que tal,

tratando de reescribir un código de Matlab a Python me topé con este error que no me ha dejado avanzar en un rato. El código realiza una corrida de flujos en sistemas eléctricos de potencia, preimero lee datos obtiene información de los datos leidos y depués los utiliza para realizar la corrida de flujos. Sin embargo, ya para la parte final aparece el error "NotImplementedError: invalid type in assignment" qu la verdad no he podido saber a que se deba. El código es el siguiente (aún no muestra resultados al usuario, sólo realiza la corrida de flujos):

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"""
Created on Tue Oct 01 12:23:13 2013

@author: Serge
"""
from numpy import *
from math import *
from pylab import *
from cvxopt import *
from time import time
from sys import argv
 
Num_Bus=[];Tip_Bus=[];Vfi_Bus=[]; Afi_Bus=[];
CW_Bus=[];CVAR_Bus=[];GW_Bus=[];GVAR_Bus=[];
P_Rama=[];Q_Rama=[];R_Rama=[];X_Rama=[];
B_Rama=[];ITEMS=[];T_Rama=[];Tap_Tr=[]
 
tic=time()
#------------------Abriendo el archivo del caso de estudio
archivo=open('ieee14a.cdf','r')
 
#------------------Leyendo la potencia base del sistema
Pot_base=archivo.readline()[30:37]
Pot_Base=float(Pot_base)
print 'Potencia Base del Sistema:\n', '\t',Pot_base
 
#------------------Leyendo el número de nodos del sistema
Numero_Nod=archivo.readline()
Numero_nod=Numero_Nod.find('ITEMS')
N_nod=Numero_Nod[Numero_nod-5:Numero_nod]
N_nod=int(N_nod)
print 'Numero de nodos del Sistema:\n','\t',N_nod
 
#-------------------leyendo datos de buses
for i in xrange(N_nod):
    dato=archivo.readline()
    Num_Bus.append(int(dato[0:4]))#Numero del bus
    Tip_Bus.append(int(dato[24:26]))#Tipo del bus
    Vfi_Bus.append(float(dato[27:33]))#Voltaje final del bus
    Afi_Bus.append(float(dato[33:40]))#Angulo final del bus
    CW_Bus.append(float(dato[40:49]))#Carga en MW del bus
    CVAR_Bus.append(float(dato[49:59]))#Carga en MVAR del bus
    GW_Bus.append(float(dato[59:67]))#Generacion en MW del bus
    GVAR_Bus.append(float(dato[67:75]))#Generacion en MVAR del bus
 
 
#---------------------Leyendo numero de ramas
dato2=archivo.readline()
N_ram=archivo.readline()
Numero_ram=N_ram.find('ITEMS')
N_Ram=N_ram[Numero_ram-5:Numero_ram]
N_Ram=int(N_Ram)
print 'Numero de ramas del Sistema:\n','\t',N_Ram
 
#----------------------Formando arreglos de los datos leidos
Num_Bus=array(Num_Bus);Tip_Bus=array(Tip_Bus);Vfi_Bus=array(Vfi_Bus)
Afi_Bus=array(Afi_Bus);CW_Bus=array(CW_Bus);CVAR_Bus=array(CVAR_Bus)
GW_Bus=array(GW_Bus);GVAR_Bus=array(GVAR_Bus)
 
 
#----------------------Obteniendo tipos de buses
    #Bus tipo Carga
Tip_Carga=find(Tip_Bus==0)
    #Tip_Carga=array(Tip_Carga)
print 'Numero de buses tipo carga',Tip_Carga+1
 
    #Bus tipo PV
Tip_PV= find (Tip_Bus==2)
print 'Numero de buses tipo PV',Tip_PV+1
 
    #Bus tipo slack
Tip_Sl=find(Tip_Bus==3)
 
    #Buses con Geneadores
Bus_Gen=find(Tip_Bus==2)
 
a=len(Bus_Gen)
NewGen=range(0,a)
 
Ndim=N_nod+len(Tip_Carga)
 
#------------------------Leyendo datos de ramas
for i in xrange(N_Ram):
    dato3=archivo.readline()
    P_Rama.append(int(dato3[0:4]))#Bus inicial
    Q_Rama.append(int(dato3[5:9]))#Bus final
    R_Rama.append(float(dato3[19:29]))#Resistencia de la rama
    X_Rama.append(float(dato3[29:40]))#Reactancia de la rama
    B_Rama.append(float(dato3[40:50]))#Susceptancia de la rama
    T_Rama.append(int(dato3[18:19]))#Tipo de rama
    Tap_Tr.append(float(dato3[76:82]))#Tap del transformador
 
#print B_Rama
archivo.close()
P_Rama=array(P_Rama); Q_Rama=array(Q_Rama);R_Rama=array(R_Rama);
X_Rama=array(X_Rama);B_Rama=array(B_Rama);T_Rama=array(T_Rama);
Tap_Tr=array(Tap_Tr);
 
#-------------------------Formando Ynodo
#Indices de lados p y q
pl=find(T_Rama!=1)
pt=find(T_Rama==1)
 
#Nodos p y q
PL=P_Rama[pl]
PT=P_Rama[pt]
 
QL=Q_Rama[pl]
QT=Q_Rama[pt]
 
#Admitancia de la rama
Ylin=1/(R_Rama[pl]+X_Rama[pl]*1j)
Ytr=(1/(R_Rama[pt]+X_Rama[pt]*1j))/Tap_Tr[pt]
 
#Datos para spmatrix
PQ=concatenate((PL,PT,QL,QT))-1; #Indices pq
QP=concatenate((QL,QT,PL,PT))-1; #Indices qp
Y1=concatenate((Ylin,Ytr,Ylin,Ytr)) #Admitancia propia
Y2=-concatenate((Ylin+B_Rama[pl]/2,Ytr/Tap_Tr[pt],\
Ylin+B_Rama[pl]/2,Ytr*Tap_Tr[pt])) #Admitancia mutua
 
Ynodo=spmatrix(Y1,PQ,PQ,size=(N_nod,N_nod),tc='z')
Ynodo=Ynodo+spmatrix(Y2,PQ,QP,size=(N_nod,N_nod),tc='z')
 
print Ynodo[2,:]
 
it=0
Viol=0
KPQ=1
Tolv=0.001
 
#Definiendo funciones necesarias para el proceso
 
def scmplx(*arg):
    nargin=len(arg)
    print 'Numero de argumentos de entrada:',nargin,'\n\n'
    Vfasor=arg[1]*(np.cos(arg[2])+np.sin(arg[2])*1j)
    Vfasor=matrix(Vfasor)
    print 'Vfasor es:\n',Vfasor
 
    if nargin==4:
        scal=Vfasor[arg[3]]*((arg[0][arg[3],:]*Vfasor))
    else:
        scal=Vfasor*(conjugate(arg[0]*Vfasor))
    return scal
 
def jb(Ynodo,Vfi_Bus,Afi_Bus,Tip_Bus,N_nodo,Ndim,Tip_Sl):
    i=-1
    j=N_nod
    JB=spmatrix(0,range(Ndim),range(Ndim))
    Tip=Tip_Bus==0
 
    k=0
    for k in xrange(N_nod):
        arg=(Ynodo,Vfi_Bus,Afi_Bus,k)
        S=scmplx(Ynodo,Vfi_Bus,Afi_Bus,k)
        i=i+1
 
        JB[i,0:N_nod]=hlkm(Vfi_Bus[k],Vfi_Bus,Afi_Bus[k],Afi_Bus,Ynodo[k,:])
 
        JB[i,i]=-imag[S]-imag(Ynodo[k,k])*(Vfi_Bus[k]*Vfi_Bus[k])
        JB[i,N_nod+1:Ndim]=jnkm(Vfi_Bus[k],Vfi_Bus[Tip],\
        Afi_Bus[k],Afi_Bus[Tip],Ynodo[k,Tip])
 
        if Tip_Bus[k]==0:
            j=j+1
            print k
            JB[i,j]=real[S]+real(Ynodo[k,k])*(Vfi_Bus[k]*Vfi_Bus[k])
 
            JB[j,0:N_nod]=-jnkm(Vfi_Bus[k],Vfi_Bus,Afi_Bus[k],\
            Afi_Bus,Ynodo[k,:])
 
            JB[j,i]= real[S]-real(Ynodo[k,k])*(Vfi_Bus[k]*Vfi_Bus[k])
 
            JB[j,N_nod+1:Ndim]=hklm(Vfi_Bus[k],Vfi_Bus[Tip],\
            Afi_Bus[k],Afi_Bus[Tip],Ynodo[k,Tip])
 
            JB[j,j]=imag[S]-imag(Ynodo[k,k]*(Vfi_Bus[k]*Vfi_Bus[k]))
 
    JB[Tip_Sl,:]=[]
    JB[:,Tip_Sl]=[]
 
def hlkm(Vk,V,Ak,A,Y):
    HLkm=Vk*(V*((real(Y)).transpose()*(np.sin(Ak-A))-(imag(Y)).transpose()*\
    (np.cos(Ak-A))))
    return HLkm
 
def jnkm(Vk,V,Ak,A,Y):
    JNkm=Vk*(V*((real(Y)).transpose()*(np.cos(Ak-A))+(imag(Y)).transpose()*\
    (np.sin(Ak-A))))
    return JNkm
 
 
 
#Lazo iterativo de cálculo
while KPQ==1 and it<=60:
 
    arg=(Ynodo,Vfi_Bus,Afi_Bus)
    S=scmplx(Ynodo,Vfi_Bus,Afi_Bus)
    S=S.flatten()
    DelP=CW_Bus[Tip_PV]-real(S[Tip_PV])
    DelQ=CVAR_Bus-imag(S)
    Delq=DelQ[Tip_Carga]
    Qgen=-DelQ[Tip_PV[NewGen]]*Pot_Base
    Pmismatch=hstack((DelP,Delq))
 
    if KPQ == 1:
        Delq=DelQ[Tip_PV]
        Pmismatch=vstack((DelP,Delq))
 
        #Se calcula el Jacobiano        
        JB=jb(Ynodo,Vfi_Bus,Vfi_Bus,Tip_Bus,N_nod,Ndim,Tip_Sl)
 
        #Se resuelven ángulos y voltajes
        DeltaX=solve(JB,Pmismatch)
 
        #Se actualizan ángulos y voltajes
        Vfi_Bus[Tip_PV]=Vfi_Bus[Tip_PV]+DeltaX[range(N_nodo,Ndim-1)]\
        *Vfi_Bus[Tip_PV]
 
        Afi_Bus[Tip_Carga]=Afi_Bus[Tip_Carga]+DeltaX[range(0,N_nod-1)]
 
        it=it+1
 
 
 
toc=time()
print toc-tic

El error aparece en la línea 160 que sería esta:
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JB[i,0:N_nod]=hlkm(Vfi_Bus[k],Vfi_Bus,Afi_Bus[k],Afi_Bus,Ynodo[k,:])


La verdad no tengo mucha experiencia en Python, así que pido su ayuda para poder hacer funcionar el código.Saludos y Gracias.
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Ayuda con el sig. error "NotImplementedError: invalid type in assignment"

Publicado por xve (1237 intervenciones) el 30/10/2013 19:00:06
Hola Sergio, no te se decir muy bien, ya que no he probado el código, pero a la función, estas pasando unos valores:
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JB[i,0:N_nod]=hlkm(Vfi_Bus[k],Vfi_Bus,Afi_Bus[k],Afi_Bus,Ynodo[k,:])
Me da la sensación, que estas intentado obtener el valor de una lista cuando no tiene valor o no es una lista.

Puedes mostrar los datos por pantalla para ver que son correctos antes de llamar a la función:
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print Vfi_Bus[k],Vfi_Bus,Afi_Bus[k],Afi_Bus,Ynodo[k,:]

Si nos puedes mostrar el resultado...
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Ayuda con el sig. error "NotImplementedError: invalid type in assignment"

Publicado por Sergio (6 intervenciones) el 30/10/2013 21:47:23
Hola xve,

pues los datos que se llaman en la función son arreglos (al menos eso creo, no se si un arreglo sea una lista) de los datos leidos, la [k] toma el valor de una secuencia for, por lo que tampoco creo que eso cause el error. Te dejo una imagen, espero se pueda ver....
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Ayuda con el sig. error "NotImplementedError: invalid type in assignment"

Publicado por xve (1237 intervenciones) el 31/10/2013 07:12:34
Hola Sergio, si, un array es como una lista...

Lo que tendrías que probar, es a poner el print que te he comentado, de esta forma, verías si en algún momento estas revisando un indice de la lista que no existe.

Si lo pones, tienes que ponerlo antes de la llamada a la función.
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Ayuda con el sig. error "NotImplementedError: invalid type in assignment"

Publicado por Sergio (6 intervenciones) el 01/11/2013 20:30:15
Pues sólo para comentar que la función "jb" que presentaba el error se ha modificado (mi asesor lo ha reescrito), ya no aparece más este error. Al parecer era un traslape de métodos de varios paquetes por ejemplo numpy y cvxopt, sin embargo al parecer nunca se sabrá si era esto lo que lo provocaba.

Gracias a todos y espero colaborar con lo que pueda.
Saludos
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Ayuda con el sig. error "NotImplementedError: invalid type in assignment"

Publicado por xve (1237 intervenciones) el 01/11/2013 21:35:32
Gracias por comentarlo Sergio...

Nos puedes mostrar el código para ver como ha quedado?
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Ayuda con el sig. error "NotImplementedError: invalid type in assignment"

Publicado por Sergio (6 intervenciones) el 02/11/2013 17:27:14
Claro... aunque aun falta corregir algunas cosas.
La función "jb" sería el sig. (el resto del código está igual):

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def jb(Ynodo,Vfi_Bus,Afi_Bus,N_nod):
   Afi_Bus=matrix(Afi_Bus)
   Vfi_Bus=matrix(Vfi_Bus)
   #print e(Afi_Bus*1j)
   Vc=Vfi_Bus+(Afi_Bus*1j)
   #print Vc
   #Vc=matrix(Vc)
   Ss=Vc*conjugate(Ynodo*Vc)
#   P=spdiag(Ss)
#   Q=spdiag(imag(Ss))
#   print P
   P=spmatrix(real(Ss),range(len(Ss)),range(len(Ss)),size=(N_nod,N_nod),tc='z')
   Q=spmatrix(imag(Ss),range(len(Ss)),range(len(Ss)),size=(N_nod,N_nod),tc='z')
#   P=spdiags(real(S),0,N_nod,N_nod)
#   Q=spdiags(imag(S),0,N_nod,N_nod)
   print type(Q)
 
   Sp=spmatrix(Vc,range(len(Ss)),range(len(Ss)),size=(N_nod,N_nod),tc='z')
   Sp=matrix(Sp)
   #sp=sparse(Sp,tc='z')
   YS=Ynodo*Sp
   YS=matrix(YS)
   a1=real(YS)
   a2=-imag(YS)*1j
   YS1=a1+a2
   YS1=matrix(YS1)
   print type(YS1)
   #print (YS1)
   JB2 = Sp*conjugate(YS1)
   #JB2=matrix(JB2)
   #JB2=sparse([JB2])
   print 'Jb2',type(JB2)
   #JB2 = spdiags(Vc,0,Nnod,Nnod)*conj(Ynodo*spdiags(Vc,0,Nnod,Nnod));
   Jac = matrix([[imag(JB2)-Q,real(JB2)+P],[-real(JB2)+P,imag(JB2)+Q]])
   #Jac(Jac)
   print 'Jac',size(JB)
 
 
   Jac[:,NumNG+N_nod]=[]
   Jac[NumNG+N_nod,:]=[]
   Jac[Nslack,:] = [];  Jac[:,Nslack]=[];
   #print size(JB)

Ahora el problema que se presenta en esta línea:

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Jac = matrix([[imag(JB2)-Q,real(JB2)+P],[-real(JB2)+P,imag(JB2)+Q]])

Al parecer tengo mezclado dos o mas tipos de datos (todos de la libreria cvxopt) por ejemplo spmatrix, sparse o matrix. Esta mezcla es la que presiento que no me deja avanzar, por lo que supongo tendría que homologar los tipos de los datos que uso, a menos que uds. sugieran algo diferente.....
Saludos!!
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