Краткое описание библиотек для расчётов

Материал из Wiki Power System
Перейти к: навигация, поиск

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»