pommesdispatch
POMMES goes public
Un modelo de mercado de energía fundamental de abajo hacia arriba para el sector de electricidad alemán
Esta es la variante de despacho del modelo de mercado de energía fundamental Pommes ( Poer M ARKET MODEL OF ELGERY Y RE SUDES ). Navegue a la sección de interés para obtener más información.
Pommes en sí es un cosmos que consiste en un modelo de despacho (almacenado en este repositorio y descrito aquí), una rutina de preparación de datos y un modelo de inversión para el mercado de energía mayorista alemán. El modelo fue desarrollado originalmente por un grupo de investigadores y estudiantes en el Presidente de Gestión de Energía y Recursos de Tu Berlín y ahora es mantenido por un grupo de ex alumnos y abierto para otras contribuciones.
Si está interesado en las rutinas de preparación de datos utilizadas o el modelado de inversión, busque más información aquí:
La variante de despacho del modelo de mercado de energía Pommes pommesdispatch permite al usuario simular el despacho de plantas de energía de respaldo, almacenes, así como unidades de respuesta a la demanda para la República Federal de Alemania, para un año arbitrario o un marco de tiempo entre 2017 y 2030. El despacho de las plantas de energía renovable se determina de manera exogénea por las series de tiempo de infreed normalizadas y los valores de capacidad. El objetivo general de los modelos es minimizar los costos del sistema de energía que ocurren en los mercados mayoristas por los cuales no se consideran restricciones de red, excepto la configuración de la zona de licitación existente utilizada para modelar el intercambio de electricidad. Por lo tanto, el propósito del modelo es simular las decisiones de despacho y los precios de mercado resultantes del día con el día . Una breve categorización del modelo se da en la siguiente tabla. Se puede encontrar una categorización extensa en la documentación del modelo.
| criterio | manifestación |
|---|---|
| Objetivo | - Simulación del envío de la planta de energía y los precios del día del día para DE (análisis de escenarios) |
| Cobertura espacial | - Alemania (De-Lu) + vecinos eléctricos (enfoque NTC) |
| Horizonte de tiempo | - Por lo general, 1 año en resolución por hora |
| Tecnologías | - Centrales eléctricas convencionales, almacenes, respuesta a la demanda (optimizado) - Generadores renovables (fijos) - Demanda: Serie de tiempo exógena |
| Fuentes de datos | - Datos de entrada no enviados, pero se pueden obtener de PommesData; OPSD, BNETZA, ENSO-E, OTROS |
| Implementación | - Representación de gráficos y optimización lineal: Oemof.Solph / Pyomo - Gestión de datos: Python / .CSV |
El método matemático subyacente de los modelos es un enfoque de programación lineal , que busca minimizar los costos generales del sistema de energía bajo restricciones, como satisfacer la demanda de energía en todo momento y no violar la capacidad de generación de energía o los límites de almacenamiento. Por lo tanto, las variables binarias como el estado de las unidades, las inicio y las paradas no se tienen en cuenta.
El modelo se basa en el marco oemof.solph que permite modelar sistemas de energía en una representación basada en gráficos con las restricciones matemáticas subyacentes y los términos de la función objetivo implementados en Pyomo . Los desarrolladores principales de Pommes, que también están activos en la comunidad OEMOF, han proporcionado algunas de las características OEMOF.SOLPH requeridas, como el modelado de respuesta a la demanda, que también están activos en la comunidad OEMOF. Los usuarios que no están familiarizados con OEMOF.Solph pueden encontrar más información en la documentación OEMOF.SOLPH.
Se puede encontrar una extensa documentación de Pommesdispatch en Readthedocs. Contiene una guía del usuario, una categorización de modelo, cierta información de antecedentes económicos y técnicos energéticos, una formulación de modelo completa, así como documentación de las funciones y clases del modelo.
Para configurar pommesdispatch , configure un entorno virtual (por ejemplo, usando conda) o agregue los paquetes requeridos a su instalación de Python. Además, debe instalar un solucionador para resolver el problema de optimización matemática.
pommesdispatch está alojado en PYPI. Para instalarlo, utilice el siguiente comando
pip install pommesdispatch
Si desea contribuir como desarrollador, tiene que bifurcarlo y luego clonar el repositorio, para copiar los archivos localmente escribiendo
git clone https://github.com/your-github-username/pommesdispatch.git
Después de clonar el repositorio, debe instalar las dependencias requeridas. Asegúrese de tener Conda instalado como administrador de paquetes. Si no, puede descargarlo aquí. Abra un shell de comando y navegue a la carpeta donde copió el entorno.
Use el siguiente comando para instalar dependencias
conda env create -f environment.yml
Active su entorno escribiendo
conda activate pommes_dispatch
Para resolver una instancia de modelo pommesdispatch , necesita un solucionador instalado. Consulte la información de OeMof.Solph sobre los solucionadores. Como predeterminado, GUROBI se usa para los modelos pommesdispatch . Sin embargo, es un solucionador comercial, pero proporciona licencias académicas, si esto se aplica a usted. De lo contrario, recomendamos usar CBC como lo recomienda Solver Oemof. Para probar su instalación de solucionador y oemof.solph, vuelva a ver información de Oemof.Solph.
Todo tipo de contribución o retroalimentación es cálidamente bienvenida.
Utilizamos la gestión de problemas de GitHub y extraemos solicitudes de colaboración. Intentamos seguir con los estándares de codificación PEP8.
pommesinvest son Johannes Kochems y Yannick Werner. Es mantenido por Johannes Kochems.Las siguientes personas han contribuido a Pommes . La mayoría de estas contribuciones pertenecen a versiones en etapa inicial y no forman parte del código fuente real. No obstante, todas las contribuciones se reconocerán y la lista completa se proporciona por razones de transparencia.
Los principales contribuyentes se indican en la parte superior, el resto se enumera en orden alfabético.
| Nombre | Contribución |
|---|---|
| Johannes Kochems | Desarrollo y conceptualización importantes conceptualización, desarrollo de todas las partes relacionadas con la inversión; Desarrollo de las principales rutinas de preparación de datos (especialmente proyección futura para todos los componentes, datos de licitación de res y estimaciones de LCOE, documentación), arquitectura, proceso de publicación, mantenimiento |
| Yannick Werner | Desarrollo y conceptualización importantes Conceptualización, desarrollo de las principales rutinas de preparación de datos (datos de status quo para todos los componentes, RES detallados, datos interconectadores e hidroeléctricos), arquitectura |
| Benjamin Grosse | Recopilación de datos para centrales eléctricas convencionales en la etapa de desarrollo temprano, apoyo ideal y asesoramiento conceptual |
| Carla Spiller | Recopilación de datos para centrales eléctricas convencionales en el desarrollo de la etapa temprana como una entrada a PommesData ; Desarrollo de modelado de despacho de horizonte rodante en predecesor de Pommesdispatch |
| Christian Fraatz | Recopilación de datos para centrales eléctricas convencionales en el desarrollo de la etapa temprana como entrada a PommesData |
| Conrad Nicklisch | Recopilación de datos para RES en el desarrollo de la etapa temprana como una entrada a Pommesdata |
| Daniel Peschel | Recopilación de datos en las plantas de energía CHP como una entrada a PommesData |
| Dr. Johannes Giehl | Conceptionel Support e Investigación de licencias de datos; Conceptionel Soporte para el modelado de inversión en Pommesinvest |
| Dr. Paul Verwiebe | Desarrollo de modelos de prueba pequeños como predecesor de pommes |
| Fabian Büllesbach | Desarrollo de un predecesor del enfoque de modelado del horizonte rodante en Pommesdispatch |
| Flora von Mikulicz-Radecki | Extensas pruebas de código y funcionalidad en una etapa de desarrollo temprano para predecesores de Pommesdispatch y Pommesinvest |
| Florian Maurer | Soporte con / fijación para las dependencias de Python |
| Hannes Kachel | Desarrollo y análisis de enfoques para la reducción de la complejidad en un predecesor de Pommesinvest |
| Julian Endres | Recopilación de datos para costos y plantas de energía convencionales en el desarrollo de la etapa temprana |
| Julien faist | Recopilación de datos para el cierre original de la planta de energía de carbón y la instalación planificada de nuevas centrales eléctricas para Pommesdata ; co-desarrollo de un predecesor de Pommesinvest |
| Leticia encinas rosa | Colección ATA para centrales eléctricas convencionales en el desarrollo de la etapa temprana como un aporte para PommesData |
| Prof. Dr.-ing. Joachim Müller-Kirchenbauer | financiación, habilitación y apoyo conceptual |
| Robin Claus | Recopilación de datos para RES en el desarrollo de la etapa temprana como una entrada a Pommesdata |
| Sophie Westphal | Recopilación de datos para costos y plantas de energía convencionales en el desarrollo de la etapa temprana como un aporte para PommesData |
| Timona Ghosh | Recopilación de datos para datos interconectadores como una entrada a PommesData |
Una publicación que usa e introduce pommesdispatch está actualmente en preparación.
Si está utilizando pommesdispatch para sus propios análisis, recomendamos citar como:
Kochems, J. y Werner, Y. (2024): Pommesdispatch. Un modelo de mercado de energía fundamental de abajo hacia arriba para el sector de electricidad alemán. https://github.com/pommes-public/pommesdispatch, accedido a yyyy-mm-dd.
Además, recomendamos nombrar la etiqueta de versión o el hash de confirmación utilizado por el bien de la transparencia y la reproducibilidad.
Consulte también el archivo citation.cff para obtener información de citas.
Este software tiene licencia bajo la licencia MIT.
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