windpowerlib
Update release
WindpowerLibは、風力タービンの出力を計算するための一連の機能とクラスを提供するライブラリです。もともとは、Feedinlib（Windpower and Photovoltaic）の一部でしたが、風力発電モデルに集中するコミュニティを構築するために取り出されました。
クイックスタートについては、例と基本的な使用法セクションを参照してください。
完全なドキュメントは、ReadTheDocsで見つけることができます。
readthedocsのプロジェクトサイトを使用して、ドキュメントのバージョンを選択します。ダウンロードページに移動して、ドキュメントのさまざまなバージョンとフォーマット（PDF、HTML、EPUB）をダウンロードします。
Python 3環境が機能している場合は、Pypiを使用して最新のWindpowerLibバージョンをインストールします。
PIPインストールWindPowerLib
WindpowerlibはPython 3用に設計されており、Python> = 3.10でテストされています。仮想環境を使用することを強くお勧めします。オペレーティングシステムにPythonと仮想環境をインストールする方法についての完全な手順については、OEMOFドキュメントのインストールページをご覧ください。
Examplesおよび基本的な使用法セクションでWindpowerLibの例のプロットを表示するには、Matplotlibパッケージをインストールする必要があります。 Matplotlibは、PIPを使用してインストールできます。
PIPインストールmatplotlib
WindpowerLibをインストールせずにノートブックのサンプルを実行する最も簡単な方法は、ここをクリックしてバインダーで開くことです。
WindpowerLibの基本的な使用法は、JupyterノートブックおよびPythonスクリプトとして使用できるモデルチェーンの例に示されています。
例を実行するには、自動的にダウンロードされ、ここからダウンロードすることができます。
例をローカルに実行するには、WindPowerLibをインストールする必要があります。ノートブックを実行するには、PIP3を使用してノートブックをインストールする必要があります。ターミナルでJupyterノートブックタイプjupyter notebookを起動するには。これにより、ブラウザウィンドウが開きます。ノートブックを含むディレクトリに移動して開きます。 Jupyter Notebookのインストール方法とJupyterノートブックの実行方法の詳細については、Jupyter Notebookクイックスタートガイドを参照してください。ノートブックに数字を再現するには、matplotlibをインストールする必要があります。
風力発電所や風力タービンクラスターのモデリングなど、さらなる機能は、TurbineClusterModelChainの例に示されています。 ModelChainの例として、Jupyter NotebookおよびPythonスクリプトとして使用できます。この例で使用されている天気は、モデルチェーンの例と同じです。
例セクションの例を見ることもできます。
WindpowerLibは多くの風力タービンのデータを提供しますが、独自のタービンデータを使用することもできます。
WindpowerLibは、風力タービンの大規模なセットに風力タービンデータ（電源曲線、ハブの高さなど）を提供します。シミュレーションでこのデータを使用する方法の例のセクションで、風力タービンの初期化を参照してください。
データセットは、OpenEnergyデータベース（OEDB）でホストおよび維持されます。 OEDBタービンライブラリの最新バージョンでローカルファイルを更新するには、Pythonコンソールで以下を実行できます。
from windpowerlib . data import store_turbine_data_from_oedb
store_turbine_data_from_oedb ()データベースにタービンを見つけた場合、WindPowerLibで使用するのは非常に簡単です
from windpowerlib import WindTurbine
enercon_e126 = {
"turbine_type" : "E-126/4200" , # turbine type as in register
"hub_height" : 135 , # in m
}
e126 = WindTurbine ( ** enercon_e126 )データにタービンデータまたは報告エラーを追加することにより、誰でもタービンライブラリに貢献することをお勧めします。貢献方法の詳細については、OEPを参照してください。
独自のパワーカーブを使用することが可能です。ただし、最も持続可能な方法は、WindpowerLibに含まれるデータを送信し、すべてのユーザーが利用できるようにすることです。これはすべての場合に不可能かもしれません。
データファイルが次のように見えると仮定すると：
風、パワー 0.0,0.0 3.0,39000.0 5.0,270000.0 10.0,2250000.0 15.0,4500000.0 25.0,4500000.0
パンダを使用してファイルを読み取り、タービン辞書に渡すことができます。パンダの基本的な知識があります。あらゆる種類のデータファイルを簡単に使用できます。
import pandas as pd
from windpowerlib import WindTurbine , create_power_curve
my_data = pd . read_csv ( "path/to/my/data/file.csv" )
my_turbine_data = {
"nominal_power" : 6e6 , # in W
"hub_height" : 115 , # in m
"power_curve" : create_power_curve (
wind_speed = my_data [ "wind" ], power = my_data [ "power" ]
),
}
my_turbine = WindTurbine ( ** my_turbine_data )詳細については、modelchain_exampleを参照してください。
Windpowerlibに貢献したいすべての人を温かく歓迎しています。風力モデルに興味があり、既存のモデルの改善を支援したい場合は、githubまたは電子メール（[email protected]）からお問い合わせください。
クローン：https：//github.com/wind-python/windpowerlibを使用して、PIPを使用してクローンリポジトリをインストールします。
pip install -e /path/to/the/repositoryWindpowerlibは、OEMOF開発者グループの貢献者から始まったため、同じ開発者ルールを使用しています。
プルリクエストの作成方法：
通常、コードを変更、追加、または削除する際には、次の手順が必要です。
pytestZenodoプロジェクトを使用して、各バージョンのDOIを取得します。 Zenodoを検索して、WindpowerLibバージョンの適切な引用をしてください。
著作権（c）2019 OEMOF開発者グループ
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