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Pypownet：Pownetモデルの最適化のためのPythonライブラリ

Pownetは、大規模な電力システムのユニットコミットメントと経済的派遣をシミュレートするための最小コストの最適化モデルです。カンボジア、ラオス、タイのパワーシステムをモデルにするために適用されています。 Pypownetrは、Pownetの元の実装を改善し、モデル仕様プロセスを簡素化します。研究者がPownetモデルに独自の電力システムデータをインポートし、最適化ソルバーのベンチマークとして機能することを目的としています。最終的に、私たちの努力が、より多くの地域が電力システムで再生可能エネルギー源を採用することを奨励することを願っています。

要件

PypownetrはPython 3.6で記述されています。次のPythonパッケージが必要です。（i）Pyomo、（ii）numpy、および（iii）pandas。また、最適化ソルバー（例など）が必要です。 Pypownetrは、Windows 10のAnacondaでテストされています。

インストール

pypownetrの最小限のインストールを次のように実行できます。

    git clone https://github.com/pacowong/pypownet.git
    cd pypownet
    pip install -e .

実行方法

 python pypownetr / solver . py datasets / kamal0013 / camb_2016 2016 1 2 1 glpk

[GLPK]をインストールした場合、これはカンボジアの電力システムのデータを使用してモデルを実行します。スクリプトは、各決定変数の値を含む.CSVファイルも生成します。

引用

調査にPypownetrを使用する場合は、次の論文（主に元の著者から）を引用してください。

 @article { chowdhury2020pownet ,
  title = { {PowNet: A Network-Constrained Unit Commitment/Economic Dispatch Model for Large-Scale Power Systems Analysis} } ,
  author = { Chowdhury, AFM Kamal and Kern, Jordan and Dang, Thanh Duc and Galelli, Stefano } ,
  journal = { Journal of Open Research Software } ,
  volume = { 8 } ,
  number = { 1 } ,
  year = { 2020 } ,
  publisher = { Ubiquity Press }
}

 @article { chowdhury2020expected ,
  title = { {Expected Benefits of Laos' Hydropower Development Curbed by Hydroclimatic Variability and Limited Transmission Capacity: Opportunities to Reform} } ,
  author = { Chowdhury, AFM Kamal and Dang, Thanh Duc and Bagchi, Arijit and Galelli, Stefano } ,
  journal = { Journal of Water Resources Planning and Management } ,
  volume = { 146 } ,
  number = { 10 } ,
  pages = { 05020019 } ,
  year = { 2020 } ,
  publisher = { American Society of Civil Engineers }
}

 @article { chowdhury2020greater ,
  title = { {The Greater Mekong's climate-water-energy nexus: how ENSO-triggered regional droughts affect power supply and CO2 emissions} } ,
  author = { Chowdhury, Kamal AFM and Dang, Thanh Duc and Nguyen, Hung TT and Koh, Rachel and Galelli, Stefano } ,
  journal = { Earth and Space Science Open Archive ESSOAr } ,
  year = { 2020 } ,
  publisher = { American Geophysical Union }
}

 @misc { pypownetr ,
    author = { Pak-Kan Wong } ,
    title = { {PyPowNetR: A Python Library for Refactored PowNet Model Optimization} } ,
    year = { 2020 } ,
    publisher = { GitHub } ,
    journal = { GitHub repository } ,
    howpublished = { url{https://github.com/pacowong/pypownet} } ,
}