Egret

Egret 개요

EGRET는 Pyomo 최적화 모델링 언어를 기반으로 전기 그리드 최적화를위한 파이썬 기반 패키지입니다. EGRET은 고급 분석 (예 : 다양한 최적화 제형을 해결하기위한 엔진)으로 친숙하게 설계되었으며, 연구자들이 새로운 최적화 제형을 신속하게 탐색 할 수있는 유연성을 제공합니다.

주요 기능 :

• 단위 커미션 문제의 해결책
• 경제 파견 솔루션 (최적의 전력 흐름) 문제 (예 : DCOPF, ACOPF)
• 다른 문제 제형 및 근사치의 라이브러리
• 모델 공식에서 데이터의 일반적인 처리
• 공식화 개발을 지원하기위한 선언적 모델 표현

eGret은 BSD 라이센스에 따라 사용할 수 있습니다 (License.txt 참조)

설치

• EGRET는 파이썬 패키지이므로 파이썬 설치가 필요합니다. 최신 파이썬 (https://www.anaconda.com/diptribution/)과 함께 Anaconda를 사용하는 것이 좋습니다.

• 이 설치 지침에 따르면 관련 솔버 제품군 외에 최근 버전의 Pyomo가 설치되어 있다고 가정합니다 (자세한 내용은 www.pyomo.org 참조).

• 이 GitHub 사이트에서 Egret을 다운로드 (또는 복제)하십시오.

• 기본 EGRET 폴더 (예 : Setup.py가 포함 된 폴더)에서 터미널 (또는 Windows 사용자의 Anaconda 프롬프트)을 사용하여 Setup.py를 실행하여 EGRET를 Python 설치에 설치하십시오.

   pip install -e .
  

요구 사항

• 파이썬 3.7 이상
• Pyomo 버전 6.4.0 이상
• pytest
• Pyomo의 최적화 솔버 - 특정 요구 사항은 해결되는 모델에 따라 다릅니다. EGRET는 MIP 기반 문제 (예 : 단위 약정) 및 NLP 문제에 대한 IPOPT (HSL 선형 솔버 포함)에 대해 구로비 또는 CPLEX로 테스트됩니다.

또한 EGRET 사용자는 오픈 소스 CBC MIP 솔버를 설치하는 것이 좋습니다. CBC 설치의 특정 역학은 플랫폼 별입니다. Linux 및 Mac 플랫폼에서 Anaconda를 사용할 때는 다음과 같이 간단히 수행 할 수 있습니다.

 conda install -c conda-forge coincbc

코인 또는 조직 (WHO 개발자 CBC)은 https://bintray.com/coin-or/download에서 모든 플랫폼에 대한 사전 제작 된 바이너리를 제공합니다.

설치 테스트

EGRET의 단위 약정 측면의 기능을 테스트하려면 EGRET 모델/테스트 하위 디렉토리에서 다음 명령을 실행하십시오.

 pytest test_unit_commitment.py

Egret이 Pyomo를 통해 시스템에서 상업 MIP 솔버를 찾을 수 있다면 Egret은 여러 MIP를 최적으로 해결하는 등 대형 테스트 스위트를 실행합니다. EGRET이 오픈 소스 솔버 만 찾을 수 있다면 LP 이완을 해결하는 데 주로 의존하는보다 제한된 테스트 스위트를 실행합니다. 예제 출력은 다음과 같습니다.

 =================================== test session starts ==================================
platform darwin -- Python 3.7.7, pytest-5.4.2, py-1.8.1, pluggy-0.13.0
rootdir: /home/some-user/egret
collected 21 items

test_unit_commitment.py s....................                                       [100%]

========================= 20 passed, 1 skipped in 641.80 seconds =========================

연구에서 Egret을 인용하는 방법

EGRET의 단위 약정 기능을 사용하는 경우 다음 논문을 인용하십시오.

단위 헌신 문제 Bernard Knueven, James Ostrowski 및 Jean-Paul Watson에 대한 혼합 인트거 프로그래밍 공식. 컴퓨팅에 대한 저널 (인쇄에 앞서) https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/ijoc.2019.0944