Краткое описание библиотек для расчётов — различия между версиями

Материал из Wiki Power System
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Использованные источники)
 
(не показано 38 промежуточных версий 3 участников)
Строка 1: Строка 1:
−
В этой статье приведёно краткое опичание различных расчётных библиотек. Более полное представлено или в соответствующих статьях настоящей энциклопедии или на оффициальных сайтах.
+
В этой статье приведёно краткое описание различных расчётных библиотек. Более полное представлено или в соответствующих статьях настоящей энциклопедии, или на официальных сайтах.
  
−
=Python в анализе энергетических систем=
+
= Python =
  
−
Многие из доступных инструментов с открытым исходным кодом основаны на MATLAB <ref name="Zimmerman">R. D. Zimmerman, C. E. Murillo-Sanchez, and R. J. Thomas, “Matpower: Steady-state operations, planning, and analysis tools for power systems research and education,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 1, pp. 12–19, Feb 2011</ref>, <ref name="Lincoln">R. Lincoln, “Learning to trade power,” Ph.D. dissertation, University of Strathclyde, 2011.</ref>, <ref name="Susanto">J. Susanto, “pypower-dynamics,” https://pypi.python.org/pypi/pypowerdynamics </ref> или Delphi <ref name="Chassin">D. P. Chassin, K. Schneider, and C. Gerkensmeyer, “Gridlab-d: An opensource power systems modeling and simulation environment,” in 2008 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition, April 2008. </ref>. Несмотря на то, что они являются инструментами с открытым исходным кодом, они зависят от коммерческих платформ.
 
  
−
Хотя иногда существуют открытые альтернативы, такие как GNU Octave вместо MATLAB, они не всегда могут гарантировать ту же функциональность, что и их коммерческие эквиваленты. Инструменты, основанные на коммерческих платформах, не могут ни свободно использоваться в качестве автономного программного обеспечения, ни легко распространяться на другие библиотеки. Параллелизация на вычислительных кластерах также зависит от конкретных лицензионных соглашений. Тот факт, что Delphi не предназначен для работы в Linux, еще больше ограничивает возможность применения вычислительных кластеров. Свободной альтернативой коммерческим платформам является язык программирования Python, доступный по лицензии с открытым исходным кодом. Python - это скриптовый язык с простым и удобным в освоении синтаксисом. Научные библиотеки, такие как numpy и scipy, внутренне реализуются на C, так что математический анализ и процедуры обработки данных выполняются эффективно [19]. Python приобрел значительную популярность для проектов с открытым исходным кодом, особенно в научном применении. Поскольку в Python доступно большое количество библиотек, применение Python можно легко расширить сторонними библиотеками. Они также могут быть распараллелены на вычислительных кластерах без ограничений лицензии или совместимости. Следовательно, многие недавно разработанные инструменты для анализа энергосистемы реализованы в Python [5], [4], [8], [13], [14], [15], [16].
+
== Python в анализе энергетических систем ==
 +
Многие из доступных инструментов с открытым исходным кодом основаны на MATLAB<ref name="Zimmerman">R. D. Zimmerman, C. E. Murillo-Sanchez, and R. J. Thomas, "Matpower: Steady-state operations, planning, and analysis tools for power systems research and education, " IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 1, pp. 12-19, Feb 2011</ref>,<ref name="Lincoln">R. Lincoln, "Learning to trade power, " Ph.D. dissertation, University of Strathclyde, 2011.</ref>,<ref name="Susanto">J. Susanto, "pypower-dynamics, " https://pypi.python.org/pypi/pypowerdynamics</ref> или Delphi<ref name="Chassin">D. P. Chassin, K. Schneider, and C. Gerkensmeyer, "Gridlab-d: An opensource power systems modeling and simulation environment, " in 2008 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition, April 2008.</ref>. Несмотря на то, что они являются инструментами с открытым исходным кодом, они зависят от коммерческих платформ.
  
 +
Хотя иногда существуют открытые альтернативы, такие как GNU Octave вместо MATLAB, они не всегда могут гарантировать ту же функциональность, что и их коммерческие эквиваленты. Инструменты, основанные на коммерческих платформах, не могут ни свободно использоваться в качестве автономного программного обеспечения, ни легко распространяться на другие библиотеки. Параллелизация на вычислительных кластерах также зависит от конкретных лицензионных соглашений.
  
−
=Доступные инструменты с открытым исходным кодом=
+
Свободной альтернативой коммерческим платформам является язык программирования Python, доступный по лицензии с открытым исходным кодом. Python — это скриптовый язык с простым и удобным в освоении синтаксисом. Научные библиотеки, такие как numpy и scipy, внутренне реализуются на C, так что математический анализ и процедуры обработки данных выполняются эффективно. Python приобрел значительную популярность для проектов с открытым исходным кодом, особенно в научном применении. Поскольку в Python доступно большое количество библиотек, применение Python можно легко расширить сторонними библиотеками. Они также могут быть распараллелены на вычислительных кластерах без ограничений лицензии или совместимости. Следовательно, многие недавно разработанные инструменты для анализа энергосистемы реализованы в Python.
  
−
Существует несколько инструментов расчета энергосистемы с открытым исходным кодом с различными сильными сторонами и назначениями, доступными сегодня [5].  
+
Программное обеспечение на языке Python для анализа [[Энергосистема|энергосистем]]:
 +
* [https://calliope.readthedocs.io/en/stable/ Calliope]<ref>S. Pfenninger, "Dealing with multiple decades of hourly wind and PV time series in energy models: A comparison of methods to reduce time resolution and the planning implications of inter-annual variability, " Applied Energy, vol. 197, pp. 1 — 13, 2017. [Online]. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.051</ref>- открытая библиотека для анализа энергетических систем с высокими долями возобновляемой энергии или другой переменной генерации.
 +
* [https://pandapower.readthedocs.io Pandapower] — открытая библиотека '''Python''' с возможностью расчёта [[Установившийся режим|установившихся режимов]] и токов [[Короткое замыкание|короткого замыкания]]. [[Pandapower|Статья с описанием на русском]].
 +
* [https://pypsa.org/ PyPSA] — открытая библиотека моделирования и оптимизации<ref>H. G. Svendsena and O. C. Spro, "Powergama: A new simplified modelling approach for analyses of large interconnected power systems, applied to a 2030 western mediterranean case study, " Journal of Renewable and Sustainable Energy, vol. 8, July 2016.</ref>. библиотека предназначена для моделирования временных рядов линейного оптимального потока мощности и оптимизации инвестиций с ограничением по условиям надёжности электроснабжения. Краткое описание прведено [[PyPSA|здесь]].
 +
* [https://pypi.org/project/powergama/ PowerGAMA]<ref>D. Krishnamurthy, "psst: An open-source power system simulation toolbox in python, " in 2016 North American Power Symposium (NAPS), Sept 2016.</ref> и [https://pypi.org/project/psst/ psst]<ref>R. C. Dugan and T. E. McDermott, "An open source platform for collaborating on smart grid research, " in 2011 IEEE Power and Energy Society General Meeting, July 2011.</ref> нацелены на оптимизацию в условиях [[Рынок электроэнергии|рынка электроэнергии]] в [[Электрическая сеть|электрических сетях]].
 +
* [https://pypi.org/project/GridCal/ GridCal]<ref>T. Brown, J. Horsch, and D. Schlachtberger, "Pypsa — python ¨ for power system analysis, " preprint. [Online]. Available: https: //arxiv.org/abs/1707.09913</ref> включает в себя методы расчёта потока мощности, временные ряды и методы расчёта коротких замыканий и поставляется с полным графическим интерфейсом пользователя.
 +
* [https://pypi.org/project/powergama/ PowerGAMA] — открытая библиотека моделирования и высокоуровневого анализа интеграции возобновляемых источников энергии в крупных энергосистемах (лицензия MIT).
 +
* [http://adamgreenhall.github.io/minpower/ Minpower] — это инструментарий на основе Python с открытым исходным кодом для решения задач экономического распределения мощности между генераторами и оптимального энергопотребления (Документация по проекту - [http://adamgreenhall.github.io/minpower/ Minpower Wiki]).
 +
* [https://pypi.org/project/PYPOWER/ PYPOWER] — Адаптация исходного кода на основе [https://ru.wikipedia.org/wiki/MATLAB MATLAB] для других языков, в первую очередь Pythons.
 +
* [https://github.com/susantoj/PYPOWER-Dynamics/wiki pypower-dynamics] — расширение PYPOWER для расчёта анализа переходных процессов электроэнергетических систем, с открытым исходным кодом.
 +
* Dome<ref>S. P. Vera, "Gridcal — reasearch oriented power systems software, " https://github.com/SanPen/GridCal</ref> — это инструмент Python, который был получен из PSAT, но недоступен по лицензии с открытым исходным кодом.
  
−
* [[Matpower|MATPOWER]] [6] - широко используемый инструмент анализа различных режимов работ энергосистемы, который решает проблему оценки потоков мощностей по ветвям и оптимального распределения потоков мощностей, а также включает в себя инструмент оптимального планирования для моделирования рынка электрчиеской энергии [7].
+
= Другие языки программирования =
−
*  Адаптация исходного кода на основе [https://ru.wikipedia.org/wiki/MATLAB MATLAB] для других языков, в первую очередь Pythons [https://pypi.org/project/PYPOWER/ PYPOWER] [8].
 
−
* [https://www.esat.kuleuven.be/electa/teaching/matdyn MatDyn] [9] и pypower-dynamics [10] расширяют MATPOWER и PYPOWER соответственно для анализа переходных процессов электроэнергетических систем.
 
−
* Оценка переходных процессов в энергосистеме и моделирование также предоставляются PSAT [11], который основан на MATLAB / Simulink.
 
−
* Dome [12] - это инструмент Python, который был получен из PSAT, но недоступен по лицензии с открытым исходным кодом.
 
−
* [https://pypi.org/project/GridCal/ GridCal] [13] включает в себя методы расчета потока мощности, временные ряды и методы расчета коротких замыканий и поставляется с полным графическим интерфейсом пользователя.
 
−
* Библиотека моделирования и оптимизации PyPSA [14] предназначена для моделирования временных рядов линейного оптимального потока мощности и оптимизации инвестиций с ограничением по условиям безопастности.
 
−
* [https://pypi.org/project/powergama/ PowerGAMA] [15] и psst [16] также нацелены на оптимизацию в условиях рынка в электрических сетях.
 
−
* [https://sourceforge.net/projects/electricdss/ OpenDSS] - это инструмент статического моделирования на основе Delphi, который позволяет проводить широкий спектр анализа сети, включая расчеты несбалансированного потока мощности [17].
 
−
* GridLAB-D - это расширенный инструмент для статического моделирования с использованием симуляционных моделей на основе обработчика, на языках C и C ++, с интеграцией элементов управления SCADA, измерениями и рыночными моделями [18].
 
  
−
=Использованные источники=
+
Существует несколько инструментов расчёта режимов работы [[Энергосистема|энергосистемы]] с открытым исходным кодом с различными сильными сторонами и назначениями, доступными сегодня<ref>F. Milano and L. Vanfretti, "State of the art and future of oss for power systems, " in IEEE Power Energy Society General Meeting, July 2009.</ref>.
−
#
 
−
#
 
−
#
 
−
# F. Milano and L. Vanfretti, “State of the art and future of oss for power systems,” in IEEE Power Energy Society General Meeting, July 2009.
 
−
# F. Milano and L. Vanfretti, “State of the art and future of oss for power systems,” in IEEE Power Energy Society General Meeting, July 2009.
 
−
#
 
−
# C. E. Murillo-Sanchez, R. D. Zimmerman, C. L. Anderson, and R. J. Thomas, “Secure planning and operations of systems with stochastic sources, energy storage, and active demand,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 2220–2229, Dec 2013.
 
−
# 
 
−
# S. Cole and R. Belmans, “Matdyn, a new matlab-based toolbox for power system dynamic simulation,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 3, pp. 1129–1136, Aug 2011.
 
−
# 
 
−
# F. Milano, “An open source power system analysis toolbox,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, no. 3, pp. 1199–1206, Aug # F. Milano, “A python-based software tool for power system analysis,” in 2013 IEEE Power Energy Society General Meeting, July 2013.
 
−
# S. P. Vera, “Gridcal - reasearch oriented power systems software,” https://github.com/SanPen/GridCal.
 
−
# T. Brown, J. Horsch, and D. Schlachtberger, “Pypsa - python ¨ for power system analysis,” preprint. [Online]. Available: https: //arxiv.org/abs/1707.09913
 
−
# H. G. Svendsena and O. C. Spro, “Powergama: A new simplified modelling approach for analyses of large interconnected power systems, applied to a 2030 western mediterranean case study,” Journal of Renewable and Sustainable Energy, vol. 8, July 2016.
 
−
# D. Krishnamurthy, “psst: An open-source power system simulation toolbox in python,” in 2016 North American Power Symposium (NAPS), Sept 2016.
 
−
# R. C. Dugan and T. E. McDermott, “An open source platform for collaborating on smart grid research,” in 2011 IEEE Power and Energy Society General Meeting, July 2011.
 
−
# D. P. Chassin, K. Schneider, and C. Gerkensmeyer, “Gridlab-d: An opensource power systems modeling and simulation environment,” in 2008 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition, April 2008.
 
−
# E. Jones, T. Oliphant, P. Peterson et al., “SciPy: Open source scientific tools for Python,” http://www.scipy.org, 2001.
 
−
# L. Thurner, A. Scheidler, A. Probst, and M. Braun, “Heuristic optimization for network restoration and expansion in compliance with the single contingency policy,” IET Generation, Transmission & Distribution, vol. 11, pp. 4264–4273, July 2017.
 
−
# A. Scheidler, L. Thurner, and M. Braun, “Heuristic optimisation for automated distribution system planning in network integration studies,” IET Renewable Power Generation, vol. 12, no. 5, pp. 530–538, April 2018.
 
−
# J.-H. Menke, J. Hegemann, S. Gehler, and M. Braun, “Heuristic monitoring method for sparsely measured distribution grids,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 95,
 
−
# H. Wang, M. Kraiczy, S. Wende-von Berg et al., “Reactive power coordination on strategies with distributed generators in distribution networks,” in . 1st International Conference on Large-Scale Grid Integration of Renewable Energy in India, September 2017.
 
−
# W. McKinney, “pandas: a foundational python library for data analysis and statistics,” Python for High Performance and Scientific Computing, 2011.
 
−
# “IEEE recommended practice for industrial and commercial power systems analysis (brown book),” IEEE Std 399-1997, Aug 1998.
 
−
# J. B. Ward, “Equivalent circuits for power-flow studies,” Transactions of the American Institute of Electrical Engineers, vol. 68, no. 1, pp. 373–382, July 1949.
 
−
# J. J. Grainger and W. D. Stevenson, Power system analysis. McGrawHill, 1994.
 
−
# S. K. Lam, A. Pitrou, and S. Seibert, “Numba: a LLVM-based Python JIT compiler,” 2015.
 
−
# J.-H. Teng, “A direct approach for distribution system load flow solutions,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 18, no. 3, pp. 882– 887, July 2003.
 
−
# A. Abur and A. Exposito, ´ Power System State Estimation: Theory and Implementation, ser. Power Engineering (Willis). CRC Press, 2004.
 
−
# “IEC 60909-0:2016: Short-circuit currents in three-phase a.c. systems - part 0: Calculation of currents,” International Standard, 2016.
 
−
# A. A. Hagberg, D. A. Schult, and P. J. Swart, “Exploring network structure, dynamics, and function using NetworkX,” in Proceedings of the 7th Python in Science Conference (SciPy2008), Pasadena, CA USA, Aug. 2008, pp. 11–15.
 
  
 +
* [[Matpower|MATPOWER]] — широко используемый инструмент анализа различных режимов работ [[Энергосистема|энергосистемы]], который решает проблему расчёта установившегося режима и оптимального распределения потоков мощностей, а также включает в себя инструмент оптимального планирования для моделирования [[Рынок электроэнергии|рынка электрчиеской энергии]]<ref>C. E. Murillo-Sanchez, R. D. Zimmerman, C. L. Anderson, and R. J. Thomas, "Secure planning and operations of systems with stochastic sources, energy storage, and active demand, " IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 2220—2229, Dec 2013.</ref>. В рамках настоящего реураса подробнее можно ознакомиться [[Matpower|здесь]].
 +
* [https://www.esat.kuleuven.be/electa/teaching/matdyn MatDyn]<ref>S. Cole and R. Belmans, "Matdyn, a new matlab-based toolbox for power system dynamic simulation, " IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 3, pp. 1129—1136, Aug 2011.</ref> расширение MATPOWER для анализа переходных процессов электроэнергетических систем.
 +
* PSAT — Оценка [[Переходный режим (процесс)|переходных процессов]] в [[Энергосистема|энергосистеме]] и их моделирование<ref>F. Milano, "An open source power system analysis toolbox, " IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, no. 3, pp. 1199—1206, Aug # F. Milano, "A python-based software tool for power system analysis, " in 2013 IEEE Power Energy Society General Meeting, July 2013.</ref>. Библиотека основана на MATLAB / Simulink.
 +
* [https://sourceforge.net/projects/electricdss/ OpenDSS] — это инструмент статического моделирования на основе Delphi, который позволяет проводить широкий спектр анализа режимов работы [[Электрическая сеть|электрической сети]], включая расчёты несбалансированного потока мощности<ref name="Chassin"/>.
 +
* GridLAB-D — это расширенный инструмент для статического моделирования с использованием симуляционных моделей, на языках C и C ++, с интеграцией элементов управления SCADA, измерениями и рыночными моделями.
 +
* [http://www.rpowerlabs.org/theproject/index.html#project RPowerLABS] — Это набор библиотек на [https://ru.wikipedia.org/wiki/R_(%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F) языке R], с использованием web технологий. Даёт возможность совместной работы с единой моделью. Поддерживает расчёт установившегося режима, расчёт электромеханических переходных процессов, оптимизация потоков мощностей.
 +
* [https://github.com/adirkuhn/iec61970 iec61970] — Реализация базовой системы классов, соответствующих стандарту IEC 61970 на языке С++ (возможно устаревший источник).
  
−
[[Категория:Библиотеки для расчётов]]
+
= Использованные источники =
 +
 
 +
[[Категория:Программные комплексы]]

Текущая версия на 13:04, 18 октября 2021

В этой статье приведёно краткое описание различных расчётных библиотек. Более полное представлено или в соответствующих статьях настоящей энциклопедии, или на официальных сайтах.

Python

Python в анализе энергетических систем

Многие из доступных инструментов с открытым исходным кодом основаны на MATLAB[1],[2],[3] или Delphi[4]. Несмотря на то, что они являются инструментами с открытым исходным кодом, они зависят от коммерческих платформ.

Хотя иногда существуют открытые альтернативы, такие как GNU Octave вместо MATLAB, они не всегда могут гарантировать ту же функциональность, что и их коммерческие эквиваленты. Инструменты, основанные на коммерческих платформах, не могут ни свободно использоваться в качестве автономного программного обеспечения, ни легко распространяться на другие библиотеки. Параллелизация на вычислительных кластерах также зависит от конкретных лицензионных соглашений.

Свободной альтернативой коммерческим платформам является язык программирования Python, доступный по лицензии с открытым исходным кодом. Python — это скриптовый язык с простым и удобным в освоении синтаксисом. Научные библиотеки, такие как numpy и scipy, внутренне реализуются на C, так что математический анализ и процедуры обработки данных выполняются эффективно. Python приобрел значительную популярность для проектов с открытым исходным кодом, особенно в научном применении. Поскольку в Python доступно большое количество библиотек, применение Python можно легко расширить сторонними библиотеками. Они также могут быть распараллелены на вычислительных кластерах без ограничений лицензии или совместимости. Следовательно, многие недавно разработанные инструменты для анализа энергосистемы реализованы в Python.

Программное обеспечение на языке Python для анализа энергосистем:

  • Calliope[5]- открытая библиотека для анализа энергетических систем с высокими долями возобновляемой энергии или другой переменной генерации.
  • Pandapower — открытая библиотека Python с возможностью расчёта установившихся режимов и токов короткого замыкания. Статья с описанием на русском.
  • PyPSA — открытая библиотека моделирования и оптимизации[6]. библиотека предназначена для моделирования временных рядов линейного оптимального потока мощности и оптимизации инвестиций с ограничением по условиям надёжности электроснабжения. Краткое описание прведено здесь.
  • PowerGAMA[7] и psst[8] нацелены на оптимизацию в условиях рынка электроэнергии в электрических сетях.
  • GridCal[9] включает в себя методы расчёта потока мощности, временные ряды и методы расчёта коротких замыканий и поставляется с полным графическим интерфейсом пользователя.
  • PowerGAMA — открытая библиотека моделирования и высокоуровневого анализа интеграции возобновляемых источников энергии в крупных энергосистемах (лицензия MIT).
  • Minpower — это инструментарий на основе Python с открытым исходным кодом для решения задач экономического распределения мощности между генераторами и оптимального энергопотребления (Документация по проекту - Minpower Wiki).
  • PYPOWER — Адаптация исходного кода на основе MATLAB для других языков, в первую очередь Pythons.
  • pypower-dynamics — расширение PYPOWER для расчёта анализа переходных процессов электроэнергетических систем, с открытым исходным кодом.
  • Dome[10] — это инструмент Python, который был получен из PSAT, но недоступен по лицензии с открытым исходным кодом.

Другие языки программирования

Существует несколько инструментов расчёта режимов работы энергосистемы с открытым исходным кодом с различными сильными сторонами и назначениями, доступными сегодня[11].

  • MATPOWER — широко используемый инструмент анализа различных режимов работ энергосистемы, который решает проблему расчёта установившегося режима и оптимального распределения потоков мощностей, а также включает в себя инструмент оптимального планирования для моделирования рынка электрчиеской энергии[12]. В рамках настоящего реураса подробнее можно ознакомиться здесь.
  • MatDyn[13] расширение MATPOWER для анализа переходных процессов электроэнергетических систем.
  • PSAT — Оценка переходных процессов в энергосистеме и их моделирование[14]. Библиотека основана на MATLAB / Simulink.
  • OpenDSS — это инструмент статического моделирования на основе Delphi, который позволяет проводить широкий спектр анализа режимов работы электрической сети, включая расчёты несбалансированного потока мощности[4].
  • GridLAB-D — это расширенный инструмент для статического моделирования с использованием симуляционных моделей, на языках C и C ++, с интеграцией элементов управления SCADA, измерениями и рыночными моделями.
  • RPowerLABS — Это набор библиотек на языке R, с использованием web технологий. Даёт возможность совместной работы с единой моделью. Поддерживает расчёт установившегося режима, расчёт электромеханических переходных процессов, оптимизация потоков мощностей.
  • iec61970 — Реализация базовой системы классов, соответствующих стандарту IEC 61970 на языке С++ (возможно устаревший источник).

Использованные источники

  1. ↑ R. D. Zimmerman, C. E. Murillo-Sanchez, and R. J. Thomas, "Matpower: Steady-state operations, planning, and analysis tools for power systems research and education, " IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 1, pp. 12-19, Feb 2011
  2. ↑ R. Lincoln, "Learning to trade power, " Ph.D. dissertation, University of Strathclyde, 2011.
  3. ↑ J. Susanto, "pypower-dynamics, " https://pypi.python.org/pypi/pypowerdynamics
  4. ↑ 4,0 4,1 D. P. Chassin, K. Schneider, and C. Gerkensmeyer, "Gridlab-d: An opensource power systems modeling and simulation environment, " in 2008 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition, April 2008.
  5. ↑ S. Pfenninger, "Dealing with multiple decades of hourly wind and PV time series in energy models: A comparison of methods to reduce time resolution and the planning implications of inter-annual variability, " Applied Energy, vol. 197, pp. 1 — 13, 2017. [Online]. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.03.051
  6. ↑ H. G. Svendsena and O. C. Spro, "Powergama: A new simplified modelling approach for analyses of large interconnected power systems, applied to a 2030 western mediterranean case study, " Journal of Renewable and Sustainable Energy, vol. 8, July 2016.
  7. ↑ D. Krishnamurthy, "psst: An open-source power system simulation toolbox in python, " in 2016 North American Power Symposium (NAPS), Sept 2016.
  8. ↑ R. C. Dugan and T. E. McDermott, "An open source platform for collaborating on smart grid research, " in 2011 IEEE Power and Energy Society General Meeting, July 2011.
  9. ↑ T. Brown, J. Horsch, and D. Schlachtberger, "Pypsa — python ¨ for power system analysis, " preprint. [Online]. Available: https: //arxiv.org/abs/1707.09913
  10. ↑ S. P. Vera, "Gridcal — reasearch oriented power systems software, " https://github.com/SanPen/GridCal
  11. ↑ F. Milano and L. Vanfretti, "State of the art and future of oss for power systems, " in IEEE Power Energy Society General Meeting, July 2009.
  12. ↑ C. E. Murillo-Sanchez, R. D. Zimmerman, C. L. Anderson, and R. J. Thomas, "Secure planning and operations of systems with stochastic sources, energy storage, and active demand, " IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 4, no. 4, pp. 2220—2229, Dec 2013.
  13. ↑ S. Cole and R. Belmans, "Matdyn, a new matlab-based toolbox for power system dynamic simulation, " IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 3, pp. 1129—1136, Aug 2011.
  14. ↑ F. Milano, "An open source power system analysis toolbox, " IEEE Transactions on Power Systems, vol. 20, no. 3, pp. 1199—1206, Aug # F. Milano, "A python-based software tool for power system analysis, " in 2013 IEEE Power Energy Society General Meeting, July 2013.
Источник — «https://powersystem.info/index.php?title=Краткое_описание_библиотек_для_расчётов&oldid=3788»