关于未来(可再生能源v核V化石碳固存,公众接受(核,电线,风),快速移动成本(2005年的报告预计2050年2050年E 5500/kWP的太阳能电池板成本),今天是E 500/KWP))
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Python用于电力系统分析(PYPSA)是能源系统模型的开源建模框架(Brown,T。;Hörsch,J。; Schlachtberger,D。(2018))。灵活和模块化框架可用于表示能量系统,以各种不同的时间,地理和部门表示。学术界,研究机构,私人公司和公用事业正在使用它。从根本上讲,PYPSA是一个机器人的成本优化模型。该框架将各种技术经济参数作为输入,包括燃料成本,资本支出,OPEX,发电厂能力和互连能力。该框架在给定的技术限制下进行了完整的年成本优化,例如能源平衡(必须在所有时间满足能源需求)(GIZ,CASE&AGORA(2022))。
用于电力系统分析的 Python (PyPSA) 是一个用于能源系统模型的开源建模框架 (Brown, T.; Hörsch, J.; Schlachtberger, D. (2018) )。灵活且模块化的框架可用于以各种不同的时间、地理和部门表示形式表示能源系统。它被学术界、研究机构、私营公司和公用事业公司使用。从根本上说,PyPSA 是一个自下而上的成本优化模型。该框架将各种技术经济参数作为输入,包括燃料成本、资本支出、运营支出、发电厂容量和互连容量。该框架在给定的技术约束下进行全年成本优化,例如能源平衡(必须在所有时间满足能源需求)(GIZ、CASE 和 Agora (2022) )。
DOI:https://dx.doi.org/10.30919/es1085 使用 PyPSA-KZ 对哈萨克斯坦煤炭出口和可再生能源发展规划进行综合情景分析 Nurkhat Zhakiyev, 1,# Yerbol Akhmetov, 2,# Ruslan Omirgaliyev, 3,* Bekzhan Mukatov, 4 Naziya Baisakalova, 4 Svetlana Zhakiyeva, 4, 5,* 和 Bakhtiyar Kazbekov 4 摘要 本文重点介绍了 Python 能源系统分析 (PyPSA) 在为哈萨克斯坦能源系统建模未来能源情景中的应用。该研究解决了哈萨克斯坦能源部门固有的挑战,并探讨了 PyPSA 如何在支持该国向可持续绿色能源转型方面发挥关键作用。本文提出了哈萨克斯坦电力系统的 PyPSA-KZ 模型,用于精确的能源建模和到 2040 年的投资规划。该模型考虑了哈萨克斯坦发电厂的特点、每个行政区的每小时需求概况以及每个发电厂的边际发电成本和每种能源载体的成本。通过运行 2020 年的“一切如常”情景并将结果与官方报告进行比较来验证该模型。验证后,研究了三种投资情景:i) 可再生能源占 30% 份额,ii) 煤炭退出情景,以及 iii) 可再生能源占 30% 份额并扩大输电线路,然后确定 2040 年的成本最优解决方案。在所有情景中,重点都放在增加风能和太阳能的贡献上。情景建模的结果对哈萨克斯坦的政策制定、有效能源管理和战略投资规划具有重要意义。
在本研究中,我们使用线性优化模型来解决容量扩展问题。该模型使用 PyPSA 框架 [8] 实现,并遵循既定的命名约定,我们将模型称为 PyPSA-Longyearbyen。其源代码在 https://gitlab.com/koenvg/pypsa-longyearbyen 上公开提供。我们参考源代码和随附文档以获得完整而准确的模型描述。以下是描述容量扩展问题的线性程序的简化描述。在这里,我们考虑𝑁 生成器(索引𝑖)、𝑀 存储单元(索引𝑗)和𝑇 时间步长(索引𝑡),但为简洁起见,省略了供热部门和一些细节。目标函数是总投资成本。特别注意,第一和第二个约束分别确保需求𝑑𝑡得到满足,并且存储单元的充电状态从一个时间步骤更新到下一个时间步骤。
摘要。本研究提出了一个区域智能能源规划框架,用于小型混合系统的最佳位置和规模。通过使用优化模型(结合天气数据),使用 Calliope 和 PyPSA 能源系统模拟工具模拟各种本地能源系统。优化和模拟模型由来自不同志愿地理信息项目(包括 OpenStreetMap)的 GIS 数据提供。这些允许将特定需求配置文件自动分配给不同的 OpenStreetMap 建筑类别。此外,基于 OpenStreetMap 数据的特点,为每种建筑类别定义了一组可能的分布式能源资源,包括可再生能源和化石燃料发电机。优化模型可应用于基于不同电价和技术假设的一组情景。此外,为了评估这些情景对当前配电基础设施的影响,建立了低压和中压网络的模拟模型。最后,为了方便传播,模拟结果存储在 PostgreSQL 数据库中,然后由 RESTful Laravel 服务器传送并显示在 Angular Web 应用程序中。