pommesinvest
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Ein grundlegendes Grundinvestitionsmodell für den deutschen Stromsektor
Dies ist die Investitionsvariante des Fundamental Power Market Model Pommes ( po market model of e nergy und re -s orces). Bitte navigieren Sie zu dem von Interesse von Interesse, um mehr herauszufinden.
Pommes selbst ist ein Kosmos, das aus einem Versandmodell besteht (in diesem Repository gespeichert und hier beschrieben), einer Datenvorbereitungsroutine und einem Investmentmodell für den deutschen Großhandels -Strommarkt. Das Modell wurde ursprünglich von einer Gruppe von Forschern und Studenten des Vorsitzenden für Energie- und Ressourcenmanagement von Tu Berlin entwickelt und wird nun von einer Gruppe von Alumni aufrechterhalten und für andere Beiträge geöffnet.
Wenn Sie an den verwendeten Datenvorbereitungsroutinen oder Anlagemodellierung interessiert sind, finden Sie hier weitere Informationen:
Die Invest-Variante des Power Market-Modellmodells Pommes pommesinvest ermöglicht es dem Benutzer, die Investition in Backup-Kraftwerke, Speicher sowie Nachfrageinheiten für die Bundesrepublik Deutschland für langfristige Horizonte (bis 2045) zu simulieren. Die Ausdehnung erneuerbarer Kraftwerke wird exogen durch Expansionswege sowie normalisierte Zeitreihen der Eingänge bestimmt. Das Gesamtziel der Modelle ist es, die Kosten für die Stromversorgungssysteme aus Großhandelsmärkten zu minimieren, bei denen keine Netzwerkbeschränkungen berücksichtigt werden. Der Modellzweck besteht daher darin, Investitionsentscheidungen und den daraus resultierenden Kapazitätsmix zu simulieren. Eine kurze Kategorisierung des Modells ist in der folgenden Tabelle angegeben. Eine umfangreiche Kategorisierung finden Sie in der Modelldokumentation.
| Kriterium | Manifestation |
|---|---|
| Zweck | - Simulation des Kraftwerks-Versands und der Tagesbetreuungspreise für DE (Szenarioanalyse) |
| Räumliche Abdeckung | - Deutschland (DE-Lu) + Elektrische Nachbarn (NTC-Ansatz) |
| Zeithorizont | - Normalerweise 1 Jahr in Stundenlösung |
| Technologien | - Konventionelle Kraftwerke, Speicher, Nachfragereaktion (optimiert) - Erneuerbare Generatoren (fest) - Nachfrage: Exogene Zeitreihen |
| Datenquellen | - Eingabedaten, die nicht ausgeliefert werden, aber von pommesdata erhalten werden können; Opsd, Bnetza, Entso-e, andere |
| Durchführung | - Diagrammdarstellung und lineare Optimierung: OEMOF.Solph / Pyomo - Datenverwaltung: Python / .csv |
Die zugrunde liegende mathematische Methode der Modelle ist ein linearer Programmieransatz , der die Gesamtkosten des Stromversorgungssystems unter Einschränkungen wie dem Erfrachungsbedarf der Stromversorgung und der Verletzung der Stromerzeugungskapazität oder der Lagerbeschränkungen minimiert. Daher werden Binärvariablen wie Status der Einheiten, Startups und Herunterfahren nicht berücksichtigt.
Das Modell baut auf dem Framework OEMOF.Solph auf, das die Modellierung von Energiesystemen in einer graphbasierten Darstellung mit den zugrunde liegenden mathematischen Einschränkungen und objektiven Funktionen ermöglicht, die in Pyomo implementiert sind. Einige der erforderlichen OEMOF. - Benutzer, die mit OEMOF.Solph nicht vertraut sind, können weitere Informationen in der OEMOF.Solph -Dokumentation finden.
Eine umfangreiche Dokumentation von Pommesinvests finden Sie in Redethedocs. Es enthält ein Benutzerhandbuch, eine Modellkategorisierung, einige Energiewirtschafts- und technische Hintergrundinformationen für Energie, eine vollständige Modellformulierung sowie eine Dokumentation der Modellfunktionen und Klassen.
Um pommesinvest einzurichten, richten Sie eine virtuelle Umgebung (z. B. mit Conda) ein oder fügen Sie die erforderlichen Pakete Ihrer Python -Installation hinzu. Darüber hinaus müssen Sie einen Löser installieren, um das Problem der mathematischen Optimierung zu lösen.
pommesinvest wird auf PYPI veranstaltet. Um es zu installieren, verwenden Sie bitte den folgenden Befehl
pip install pommesinvest
Wenn Sie als Entwickler einen Beitrag leisten möchten, müssen Sie es faugen und dann das Repository klonen, um die Dateien vor Ort zu kopieren, indem Sie eingeben
git clone https://github.com/your-github-username/pommesinvest.git
Nach dem Klonen des Repositorys müssen Sie die erforderlichen Abhängigkeiten installieren. Stellen Sie sicher, dass Conda als Paketmanager installiert ist. Wenn nicht, können Sie es hier herunterladen. Öffnen Sie eine Befehlsschale und navigieren Sie zu dem Ordner, in dem Sie die Umgebung kopiert haben.
Verwenden Sie den folgenden Befehl, um Abhängigkeiten zu installieren
conda env create -f environment.yml
Aktivieren Sie Ihre Umgebung durch Eingabe
conda activate pommesinvest
Um eine pommesinvest -Modellinstanz zu lösen, benötigen Sie einen Solver, der installiert ist. Bitte beachten Sie die Informationen von OEMOF.Solph zu Solvers. Im Standard wird Gurobi für pommesinvest -Modelle verwendet. Es ist ein kommerzieller Solver, bietet jedoch akademische Lizenzen, wenn dies für Sie zutrifft. Ansonsten empfehlen wir, CBC zu verwenden, wie der Löser OEMOF empfiehlt. Um Ihre Löser- und Oemof.Solph -Installation zu testen, finden Sie erneut Informationen von OEMOF.Solph.
Jede Art von Beitrag oder Feedback ist herzlich willkommen.
Wir verwenden das GitHub -Ausgabemanagement und ziehen Anfragen für die Zusammenarbeit an. Wir versuchen, uns an die PEP8 -Codierungsstandards zu halten.
pommesinvest sind Johannes Kochems und Yannick Werner. Es wird von Johannes Kochems gepflegt.Die folgenden Personen haben zu Pommes beigetragen. Die meisten dieser Beiträge gehören zu Versionen im Frühstadium und sind nicht Teil des tatsächlichen Quellcode. Trotzdem werden alle Beiträge anerkannt und die vollständige Liste wird aus Transparenzgründen bereitgestellt.
Die wichtigsten Mitwirkenden werden oben angegeben, der Rest ist in alphabetischer Reihenfolge aufgeführt.
| Name | Beitrag |
|---|---|
| Johannes Kochems | Hauptentwicklung und Konzeptualisierung Konzeptualisierung, Entwicklung aller anlagebedingten Teile; Entwicklung von Routinen für die Hauptdatenvorbereitung (insbesondere zukünftige Projektion für alle Komponenten, RES -Ausschreibungsdaten und LCOE -Schätzungen, Dokumentation), Architektur, Veröffentlichungsprozess, Wartung, Wartung |
| Yannick Werner | Hauptentwicklung und Konzeptualisierung Konzeptualisierung, Entwicklung von Routinen für die Hauptdatenvorbereitung (Status -Quo -Daten für alle Komponenten, detaillierte RES-, Interconnector- und Hydro -Daten), Architektur |
| Benjamin Grosse | Datenerfassung für herkömmliche Kraftwerke in der frühen Entwicklungsphase, idealer Unterstützung und Konzeptionselberatung |
| Carla Spiller | Datenerfassung für herkömmliche Kraftwerke im Frühstadiumentwicklung als Eingabe für Pommesdata ; Mitentwicklung der Modellierung des Rollhorizon-Versands beim Vorgänger von PommesDispatch |
| Christian Fraatz | Datenerfassung für herkömmliche Kraftwerke im frühen Stadiumentwicklung als Eingabe für Pommesdata |
| Conrad Nicklisch | Datenerfassung für RES in der frühen Stadiumentwicklung als Eingabe für Pommesdata |
| Daniel Peschel | Datenerfassung für CHP -Kraftwerke als Eingabe für Pommesdata |
| Dr. Johannes Giehl | Conceptionel -Unterstützung und Erforschung der Datenlizenzierung; Conceptionel -Unterstützung für die Investitionsmodellierung in Pommesinvestest |
| Dr. Paul Verwiebe | Entwicklung kleiner Testmodelle als Vorgänger von Pommes |
| Fabian Büllesbach | Entwicklung eines Vorgängers des Rolling Horizon -Modellierungsansatzes in PommesDispatch |
| Flora von Mikulicz-Radecki | Umfangreiche Code- und Funktionalitätstests in einer frühen Entwicklungsphase für Vorgänger von PommesDispatch und Pommesinvestest |
| Florian Maurer | Unterstützung mit / Fix für Python -Abhängigkeiten |
| Hannes Kachel | Entwicklung und Analyse von Ansätzen zur Komplexitätsreduzierung bei einem Vorgänger von Pommesinvestest |
| Julian Endres | Datenerfassung für Kosten und konventionelle Kraftwerke in der frühen Stufeentwicklung |
| Julien Faist | Datenerfassung für das ursprüngliche Abschalten von Kohlekraftwerken und die geplante Installation neuer Kraftwerke für Pommesdata ; Mitentwicklung eines Vorgängers von Pommesinvestest |
| Leticia Encinas Rosa | ATA -Sammlung für konventionelle Kraftwerke im Frühstadium als Input für Pommesdata |
| Prof. Dr.-Ing. Joachim Müller-Kirchenbauer | Finanzierung, Aktivierung und konzeptionelle Unterstützung |
| Robin Claus | Datenerfassung für RES in der frühen Stadiumentwicklung als Eingabe für Pommesdata |
| Sophie Westphal | Datenerfassung für Kosten und herkömmliche Kraftwerke im frühen Stadiumentwicklung als Input für Pommesdata |
| Timona Ghosh | Datenerfassung für Interconnector -Daten als Eingabe für Pommesdata |
Wenn Sie pommesinvest für Ihre eigenen Analysen verwenden, empfehlen wir den Anweisungen als:
Kochems, J. und Werner, Y. (2024): Pommesinvest. Ein Bottom-up-Fundamental-Strom-Marktmodell für den deutschen Stromsektor. https://github.com/pommes-public/pommesinvest, abgerufen auf Yyyy-mm-dd.
Wir empfehlen außerdem, das Versions -Tag oder den für Transparenz und Reproduzierbarkeit verwendeten Commit -Hash zu benennen.
Siehe auch die Datei citation.cff für Zitierinformationen.
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Die oben genannte Copyright -Mitteilung und diese Erlaubnisbekanntmachung müssen in alle Kopien oder wesentlichen Teile der Software enthalten sein.
Die Software wird "wie es ist" ohne Garantie jeglicher Art, ausdrücklich oder stillschweigend bereitgestellt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Gewährleistung der Handelsfähigkeit, die Eignung für einen bestimmten Zweck und die Nichtverletzung. In keinem Fall sind die Autoren oder Urheberrechtsinhaber für Ansprüche, Schäden oder andere Haftungen haftbar, sei es in einer Vertragsklage, unerbittlich oder auf andere Weise, die sich aus oder im Zusammenhang mit der Software oder anderen Geschäften in der Software ergeben.
