Index 'g1' is not valid for indexed component'gen_cost'

代码错误显示：ERROR: Constructing component 'gen_cost' from data={'g1': 20, 'g2': 17.5,
'g3': 10, 'g4': 32.5, 'g5': 30, 'g6': 30, 'g7': 10} failed:
RuntimeError: Failed to set value for param=gen_cost, index=g1,
value=20.
source error message="Index 'g1' is not valid for indexed component
'gen_cost'"

from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory
import pandas as pd
import numpy as np
import cplex

DModel = AbstractModel()

#多维索引
DModel.gen = set()
DModel.rgen = set()
DModel.t = set()

#参数设定param 成本系数1，机组容量1，符合需求1，爬坡1，启停机1
DModel.gen_cost = Param(DModel.gen)
DModel.rgen_cost = Param(DModel.rgen)

DModel.Cap = Param(DModel.gen)
DModel.min = Param(DModel.gen)
DModel.RCap = Param(DModel.rgen,DModel.t)#？？？？？？？？？？？？？

DModel.Demand = Param(DModel.t, within=PositiveReals)

DModel.gen_up = Param(DModel.gen)
DModel.rgen_up = Param(DModel.rgen)

DModel.down = Param(DModel.gen)


#决策变量var
DModel.EG = Var(DModel.gen, DModel.t, domain=NonNegativeReals)
DModel.REG = Var(DModel.rgen, DModel.t, domain=NonNegativeReals)


#目标函数
def obj_expression(DModel):
    return sum(sum(DModel.gen_cost[g]*DModel.EG[g,t] for g in DModel.gen) for t in DModel.t) + \
           sum(sum(DModel.rgen_cost[rg]*DModel.REG[rg,t] for rg in DModel.rgen) for t in DModel.t)

DModel.sysCost = Objective(rule=obj_expression, sense=minimize)

#约束条件
## 1 供求
def limit_1(DModel, t):
    return sum(DModel.EG[g,t] for g in DModel.gen) + \
           sum(DModel.REG[rg,t] for rg in DModel.rgen) == DModel.Demand[t]

DModel.limit_1 = Constraint(DModel.t, rule=limit_1)
#2常规机组出力
def limit_2(DModel, gen, t):
    return (DModel.min[gen], DModel.EG[gen,t], DModel.Cap[gen])
DModel.limit_2 = Constraint(DModel.gen, DModel.t, rule=limit_2)

#3风电出力
def limit_3(DModel, rgen, t):
    return (0, DModel.REG[rgen, t], DModel.RCap[rgen,t])
DModel.limit_3 = Constraint(DModel.rgen, DModel.t, rule=limit_3)

#指定求解器
opt = SolverFactory('cplex_direct')#注意

#数据读取
data = DataPortal()
data.load(filename='load.csv', format='set', set='t', model=DModel)
data.load(filename='load.csv', index='t', param='Demand', model=DModel)
data.load(filename='generation.csv', format='set', set='gen', model=DModel)
data.load(filename='generation.csv',index='gen', param=['Cap','min','gen_cost','gen_up','down'], model=DModel)
data.load(filename='Rgeneration.csv', format='set', set='rgen', model=DModel)
data.load(filename='Rgeneration.csv', index='rgen',param=['RCap','rgen_cost','rgen_up'], model=DModel)
CF_dict = pd.read_csv('reneable_load.csv', index_col='t').unstack(0).to_dict()
#创建实例
instance = DModel.create_instance(data)
print(instance)
#求解
results = opt.solve(instance,symbolic_solver_labels=True,tee=True)
```python

```

这个错误信息表示在构建组件(gen_cost)时，尝试将值20分配给索引(g1)的参数(gen_cost)，但是该索引不存在于(gen_cost)的参数集合中。通常情况下，参数可能由用户手动提供或是使用随机过程生成。

这个错误可能是由于以下原因导致的：

参数设置不正确，包括(gen_cost)的参数集合未正确指定、参数类型或值不正确等。
模型的数据结构或参数配置存在问题，导致无法正确解析输入数据。
为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

检查参数设置是否正确，包括(gen_cost)的参数集合、参数类型或值等。
检查模型的数据结构或参数配置是否正确，包括参数的数量、类型和值等。
尝试使用不同的索引或参数集合，以确保可以正确构建组件(gen_cost)。
如果问题仍然存在，可能需要调整模型的结构或参数配置，或者尝试使用其他的数据结构或参数配置。