<div dir="ltr"><div class="entry-content lotusPostDetails">

<p dir="ltr">
Dear All,
</p>
<p dir="ltr">
I am working on an optimization problem, where we are trying to
minimize some indicators like energy usage, energy cost, CO2 emission.
In this problem, we have a bunch of energy conversion technologies for
electricity and thermal purpose, such as heat pump, boiler, chiller,
etc.. We are trying to model it with a one year time period. the current
time step is one hour.
</p>
<p dir="ltr">
We have preselected the  candidate technologies to exclude those
we don't want to study so that the problem size could be reduced with a
limited candidate technologies. In the current case study, we only
analyze the electric chiller and heat pump to supply the cooling load,
while power grid will supply the electricity for all electric loads.
There are binary variables regarding installation decisions of
technologies and continuous variables related to installation capacity
and hourly operational decisions.
</p>
<p dir="ltr">
For small cases, Python works well. But if we consider longer time
period. then it would fail due to the memory usage issues. We have
tested several case studies to check the memory use for different time
period, including 1) 2 hours in one day, 2) 24 hours in one day, 3) 20
days with 24 hours each day, as well as 4) 30 days with 24 hours each
day. The first 3 cases are feasible while the last case gives out the
memory error.
</p>
<p dir="ltr">
When we are testing the forth case, the memory error comes out
while creating the inequality constraints. The problem size is 1) Aeq:
12 * 26, Aineq: 30 * 26; 2) Aeq: 144*268, Aineq:316*268; 3) Aeq:
2880*5284, Aineq: 6244*5284; 4) Aeq: 4320 * 7924, Aineq is unknown due
to the memory error.
</p>
<p dir="ltr">
The solver is CPLEX (academic). It turns out that the solver is
taking a lot of memory as you can see in the memory test report. for the
first three cases, different memory usage is observed, and it grows up
dramatically with the increase of the time period. 1) solver memory
usage: 25.6 MB, 2) 19.5 MB; 3) solver memory usage: 830.0742 MB.
</p>
<p dir="ltr">
Based on my observations, I have some of the following questions regarding 1) In order to create the optimization problem (Aeq, Aineq), how can we reduce the memory usage in python programming?  2) how can I reduce the memory usage of different solvers in Python? Why
would the memory decrease for the CPLEX solver within the 24-hours-in-one-day
case compared with the case 1?
</p>
<p dir="ltr">
Thanks in advance,<br>
Ping
</p>

</div></div>