pypownet 다운로드 pypownet 소스 코드 다운로드

pypownet

파워빌더

1.0.0

다운로드

Pownet은 리팩토링되었습니다

Pypownet : Pownet 모델 최적화를위한 Python 라이브러리

Pownet은 대규모 전력 시스템의 단위 약속 및 경제 파견을 시뮬레이션하기위한 최소 비용 최적화 모델입니다. 그것은 캄보디아, 라오스, 태국 전력 시스템 모델에 적용되었습니다. Pypownetr은 Pownet의 원래 구현을 향상시키고 모델 사양 프로세스를 단순화합니다. 연구원들이 Pownet 모델에서 자체 전력 시스템 데이터를 수입하고 최적화 솔버의 벤치 마크 역할을하도록 돕는 것을 목표로합니다. 궁극적으로, 우리는 우리의 노력이 더 많은 지역이 전력 시스템에서 재생 가능한 에너지 원을 채택하도록 장려하기를 희망합니다.

요구 사항

Pypownetr은 Python 3.6으로 작성되었습니다. 다음과 같은 파이썬 패키지가 필요합니다 : (i) pyomo, (ii) numpy 및 (iii) 팬더. 또한 최적화 솔버 (예 : CPLEX)가 필요합니다. Pypownetr은 Windows 10의 Anaconda에서 테스트되었습니다.

설치

pypownetr 을 최소한으로 설치할 수 있습니다.

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

달리는 방법

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

[GLPK]를 설치 한 경우 캄보디아 전원 시스템의 데이터를 사용하여 모델이 실행됩니다. 스크립트는 또한 각 결정 변수의 값을 포함하는 .CSV 파일도 생성합니다.

소환

연구에 Pypownetr을 사용하는 경우 다음 논문 (주로 원래 저자)을 인용하십시오.

 @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} } ,
}