✖


Jump to content

Энергетическое моделирование

Эта статья о моделировании энергетических систем. Для моделирования использования энергии в зданиях см. Моделирование энергопотребления зданий .

Энергетическое моделирование или моделирование энергетических систем — это процесс построения компьютерных моделей энергетических систем с целью их анализа. В таких моделях часто используется сценарный анализ для изучения различных предположений о действующих технических и экономических условиях. Результаты могут включать в себя осуществимость системы, выбросы парниковых газов , совокупные финансовые затраты , использование природных ресурсов и энергоэффективность исследуемой системы. Используется широкий спектр методов, от широко экономических до широко инженерных. [1] Математическая оптимизация часто используется для определения наименьших затрат в том или ином смысле. Модели могут быть международными, региональными, национальными, муниципальными или автономными по своему охвату. Правительства поддерживают национальные энергетические модели для разработки энергетической политики .

Энергетические модели обычно предназначены для внесения различного вклада в работу системы, инженерное проектирование или разработку энергетической политики . Эта страница посвящена политическим моделям. отдельных Моделирование энергопотребления зданий явно исключено, хотя их тоже иногда называют энергетическими моделями. МГЭИК в стиле Модели комплексной оценки , которые также содержат представление о мировой энергетической системе и используются для изучения путей глобальных преобразований до 2050 или 2100 годов, здесь подробно не рассматриваются.

Важность энергетического моделирования возросла по мере того, как смягчения последствий изменения климата возросла важность . Сектор энергоснабжения является крупнейшим источником глобальных выбросов парниковых газов . [2] МГЭИК сообщает , что смягчение последствий изменения климата потребует фундаментальной трансформации системы энергоснабжения, включая замену неослабевающих (не охватываемых CCS ) технологий переработки ископаемого топлива альтернативами с низким уровнем выбросов парниковых газов. [2]

Типы моделей

[ редактировать ]

Используются самые разнообразные типы моделей. В этом разделе делается попытка классифицировать типы ключей и их использование. Предоставленные подразделения не являются жесткими и быстрыми, существуют модели смешанной парадигмы. Кроме того, результаты более общих моделей могут использоваться для спецификации более подробных моделей и наоборот, создавая тем самым иерархию моделей. В целом модели могут нуждаться в отражении «сложной динамики, такой как:

  • работа энергосистемы
  • оборот технологических запасов
  • технологические инновации
  • фирменное и домашнее поведение
  • Динамика капиталовложений в энергетический и неэнергетический сектор и корректировка рынка труда, ведущая к экономической реструктуризации
  • развертывание инфраструктуры и городское планирование» [3] : С28–С29  : добавлена ​​форма точки

Модели могут быть ограничены сектором электроэнергетики или могут пытаться охватить энергетическую систему в целом (см. ниже).

Большинство энергетических моделей используются для анализа сценариев . Сценарий — это последовательный набор предположений о возможной системе. Новые сценарии тестируются по сравнению с базовым сценарием (обычно « обычный бизнес ») и отмечаются различия в результатах.

Важным фактором является временной горизонт модели. Однолетние модели, действие которых происходит либо в настоящем, либо в будущем (скажем, в 2050 году), предполагают неразвивающуюся структуру капитала и вместо этого фокусируются на операционной динамике системы. Однолетние модели обычно содержат значительные временные (обычно почасовое разрешение) и технические детали (например, отдельные электростанции и линии электропередачи). Долгосрочные модели, рассчитанные на одно или несколько десятилетий (с настоящего момента до, скажем, 2050 года), пытаются отразить структурную эволюцию системы и используются для исследования вопросов расширения мощностей и перехода к энергетической системе.

Модели часто используют математическую оптимизацию для устранения избыточности в спецификации системы. Некоторые из используемых методов основаны на исследовании операций . Большинство из них полагаются на линейное программирование (включая смешанно-целочисленное программирование ), хотя некоторые используют нелинейное программирование . Решатели могут использовать классическую или генетическую оптимизацию , например CMA-ES . Модели могут быть рекурсивно-динамическими, решаться последовательно для каждого временного интервала и, таким образом, развиваться во времени. Или их можно сформулировать как единую перспективную межвременную проблему и тем самым предполагать идеальное предвидение. Однолетние инженерные модели обычно пытаются минимизировать краткосрочные финансовые затраты, в то время как однолетние рыночные модели используют оптимизацию для определения клиринга рынка . Долгосрочные модели, обычно охватывающие десятилетия, пытаются минимизировать как краткосрочные, так и долгосрочные издержки как единую межвременную проблему.

Спросу (или сфере конечного пользователя) исторически уделялось относительно мало внимания, и его часто моделируют простой кривой спроса . Кривые спроса на энергию для конечных потребителей, по крайней мере в краткосрочной перспективе, обычно оказываются крайне неэластичными .

Поскольку важность прерывистых источников энергии и управления спросом на энергию возрастает, модели должны принимать почасовое временное разрешение, чтобы лучше отражать их динамику в реальном времени. [4] [5] Долгосрочные модели часто ограничиваются расчетами с годовыми интервалами на основе типичных профилей суток и, следовательно, менее подходят для систем со значительными переменными возобновляемыми источниками энергии . Оптимизация диспетчеризации на сутки вперед используется для помощи в планировании систем со значительной долей прерывистого производства энергии, в которых неопределенность в отношении будущих прогнозов энергопотребления учитывается с использованием стохастической оптимизации. [6]

реализации Языки включают GAMS , MathProg , MATLAB , Mathematica , Python , Pyomo , R , Fortran , Java , C , C++ и Vensim . Иногда электронные таблицы используются .

Как уже отмечалось, интегрированные модели в стиле МГЭИК (также известные как модели комплексной оценки или IAM) здесь подробно не рассматриваются. [7] [8] Интегрированные модели сочетают в себе упрощенные подмодели мировой экономики , сельского хозяйства и землепользования , а также глобальной климатической системы в дополнение к мировой энергетической системе. Примеры включают GCAM, [9] СООБЩЕНИЕ и НАПОМИНАНИЕ. [10]

Опубликованные обзоры по моделированию энергетических систем сосредоточены на методах, [11] общая классификация, [12] обзор, [13] децентрализованное планирование, [14] методы моделирования, [15] интеграция возобновляемых источников энергии, [6] [16] политика энергоэффективности, [17] [18] интеграция электромобилей, [19] международное развитие , [20] и использование многоуровневых моделей для поддержки защиты климата . политики [21] Исследователи проекта «Пути глубокой декарбонизации» также проанализировали типологии моделей. [3] : S30–S31 В документе 2014 года описываются предстоящие проблемы моделирования, поскольку энергетические системы становятся более сложными, а человеческие и социальные факторы становятся все более актуальными. [22]

Модели электроэнергетического сектора

[ редактировать ]

Модели электроэнергетического сектора используются для моделирования электроэнергетических систем. В зависимости от обстоятельств масштаб может быть национальным или региональным. Например, учитывая наличие национальных межсетевых соединений, западноевропейскую электроэнергетическую систему можно смоделировать целиком.

Инженерно-технические модели обычно содержат хорошую характеристику задействованных технологий, включая, где это необходимо, высоковольтную переменного тока сеть передачи . Некоторые модели (например, модели для Германии) могут предполагать наличие одной общей шины или «медной пластины» в случае сильной сети. Сторона спроса в моделях электроэнергетического сектора обычно представлена ​​фиксированным профилем нагрузки .

Кроме того, рыночные модели отражают преобладающий рынок электроэнергии , который может включать узловое ценообразование .

Теория игр и агентные модели используются для выявления и изучения стратегического поведения на рынках электроэнергии . [23] [24] [25]

Модели энергетических систем

[ редактировать ]

Помимо сектора электроэнергетики, модели энергетических систем включают секторы теплоснабжения, газа, транспорта и другие сектора, в зависимости от ситуации. [26] Модели энергетических систем часто являются национальными по своему охвату, но могут быть муниципальными или международными.

Так называемые модели «сверху вниз» носят в целом экономический характер и основаны либо на частичном равновесии , либо на общем равновесии . Модели общего равновесия представляют собой специализированную деятельность и требуют специальных алгоритмов . Модели частичного равновесия более распространены.

Так называемые восходящие модели хорошо отражают инженерные аспекты и часто опираются на методы исследования операций . Отдельные заводы характеризуются своими кривыми эффективности (также известными как отношения затрат/выпуска), паспортными мощностями, инвестиционными затратами ( капитальные затраты ) и эксплуатационными расходами ( операционные затраты ). Некоторые модели допускают зависимость этих параметров от внешних условий, например температуры окружающей среды. [27]

Создание гибридных моделей «сверху вниз» и «снизу вверх», охватывающих как экономику, так и инженерные аспекты, оказалось сложной задачей. [28]

Установленные модели

[ редактировать ]

В этом разделе перечислены некоторые основные используемые модели. [1] Обычно они находятся в ведении национальных правительств.Благодаря усилиям сообщества большое количество существующих моделей энергетических систем было собрано в информационных бюллетенях по моделям на Открытой энергетической платформе . [29]

ПРЫГНУТЬ

[ редактировать ]

LEAP, Платформа анализа низких выбросов (ранее известная как Система долгосрочного планирования энергетических альтернатив) — это программный инструмент для энергетической политики анализа смягчения последствий изменения климата . , планирования борьбы с загрязнением воздуха и оценки [30] [31]

LEAP был разработан в американском центре Стокгольмского института окружающей среды (SEI). LEAP можно использовать для изучения энергетических систем города, штата, страны и региона. LEAP обычно используется для исследований продолжительностью от 20 до 50 лет. Большая часть его расчетов происходит с ежегодными интервалами. LEAP позволяет политическим аналитикам создавать и оценивать альтернативные сценарии и сравнивать их потребности в энергии, социальные затраты и выгоды , а также воздействие на окружающую среду. По состоянию на июнь 2021 года у LEAP более 6000 пользователей в 200 странах и территориях.

Моделирование энергосистемы

[ редактировать ]

MAPS компании General Electric (Multi-Area Production Simulation) — это модель производственного моделирования, используемая различными региональными организациями по передаче электроэнергии и независимыми системными операторами в Соединенных Штатах для планирования экономического воздействия предлагаемых объектов по передаче и производству электроэнергии в оптовой торговле электроэнергией, регулируемой FERC. рынки. Части модели также могут использоваться для фазы принятия обязательств и отправки (обновляются с 5-минутными интервалами) при работе оптовых рынков электроэнергии для регионов RTO и ISO. ABB PROMOD от представляет собой аналогичный программный пакет. В этих регионах ISO и RTO также используется пакет программного обеспечения GE под названием MARS (Multi-Area Reliability Simulation), чтобы гарантировать соответствие энергосистемы критериям надежности ( ожидаемая потеря нагрузки (LOLE) не более 0,1 дня в году). Кроме того, пакет программного обеспечения GE под названием PSLF (Positive Sequence Load Flow) и пакет программного обеспечения Siemens под названием PSSE (Моделирование энергосистемы для проектирования) анализируют поток нагрузки в энергосистеме на предмет коротких замыканий и стабильности во время предварительных исследований планирования, проводимых RTO и ISO. [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39]

МАРКАЛ/ВРЕМЯ

[ редактировать ]
Основная статья: МАРКАЛ

MARKAL (MARKet ALlocation) — это интегрированная платформа моделирования энергетических систем, используемая для анализа энергетических, экономических и экологических проблем на глобальном, национальном и муниципальном уровне в течение периода до нескольких десятилетий. MARKAL может использоваться для количественной оценки воздействия различных вариантов политики на развитие технологий и истощение природных ресурсов . Программное обеспечение разрабатывалось Программой анализа систем энергетических технологий (ETSAP) Международного энергетического агентства (МЭА) в течение почти двух десятилетий.

TIMES (Интегрированная система MARKAL-EFOM) является развитием MARKAL – обе энергетические модели имеют много общего. [40] TIMES сменил MARKAL в 2008 году. [41] Обе модели являются технологически явными, динамическими частичного равновесия моделями энергетических рынков . В обоих случаях равновесие определяется путем максимизации совокупного излишка потребителя и производителя посредством линейного программирования . И MARKAL, и TIMES написаны в GAMS .

Генератор моделей TIMES также был разработан в рамках Программы системного анализа энергетических технологий (ETSAP). TIMES сочетает в себе два разных, но взаимодополняющих систематических подхода к моделированию энергетики – инженерно-технический подход и экономический подход. TIMES — это технологичный генератор моделей «снизу вверх», который использует линейное программирование для создания энергосистемы с наименьшими затратами, оптимизированной в соответствии с рядом заданных пользователем ограничений в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Он используется для «исследования возможного энергетического будущего на основе противоположных сценариев». [42] : 7 

По состоянию на 2015 год Генераторы моделей MARKAL и TIMES используются в 177 учреждениях в 70 странах. [43] : 5 

НЭМС

[ редактировать ]
Основная статья: Национальная система энергетического моделирования

NEMS (Национальная система энергетического моделирования) — это давняя политическая модель правительства США, которой управляет Министерство энергетики (DOE). NEMS рассчитывает равновесные цены и объемы топлива для энергетического сектора США. Для этого программное обеспечение итеративно решает последовательность линейных программ и нелинейных уравнений. [44] NEMS использовалась для явного моделирования спроса, в частности, для определения потребительского выбора технологий в секторах жилого и коммерческого строительства. [45]

NEMS используется для подготовки ежегодного энергетического прогноза каждый год – например, в 2015 году. [46]

Критика

[ редактировать ]

Энергетические модели государственной политики подвергались критике за недостаточную прозрачность . Исходный код и наборы данных должны быть доступны как минимум для экспертной оценки , если не опубликованы явно. [47] Чтобы повысить прозрачность и признание общественности, некоторые модели реализуются как проекты программного обеспечения с открытым исходным кодом , часто развивая разнообразное сообщество по мере их реализации. OSeMOSYS является примером такой модели. [48] [49] Open Energy Outlook — это открытое сообщество, которое разработало долгосрочный прогноз энергетической системы США, используя модель TMOA с открытым исходным кодом. [50] [51] [52] [53]

Это не критика как   таковая , но необходимо понимать, что результаты модели не являются прогнозами на будущее. [54]

См. также

[ редактировать ]

Общий

Модели

  • iNEMS (Интегрированная национальная система энергетического моделирования) – национальная энергетическая модель Китая.
  • МАРКАЛ – энергетическая модель
  • NEMS – национальная энергетическая модель правительства США.
  • POLES (Перспективный взгляд на долгосрочные энергетические системы) - имитационная модель мира энергетического сектора.
  • Энергетическая модель KAPSARC - модель энергетического сектора Саудовской Аравии. [55]

Дальнейшее чтение

[ редактировать ]
  • Вводное видео о моделировании открытой энергетической системы на Python примере языка [56]
  • Вступительное видео, посвященное государственной политике [57]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Jump up to: а б Лай, Чун Синг; Локателли, Джорджио; Пимм, Эндрю; Ву, Сяомэй; Лай, Лой Лей (сентябрь 2020 г.). «Обзор долгосрочного моделирования электроэнергетической системы с накоплением энергии» . Журнал чистого производства . 280 : 124298. doi : 10.1016/j.jclepro.2020.124298 . hdl : 11311/1204822 .
  2. ^ Jump up to: а б Брукнер, Томас; Башмаков Игорь Алексеевич; Мулугетта, Якоб; и др. (2014). «Глава 7: Энергетические системы» (PDF) . В МГЭИК (ред.). Изменение климата 2014: смягчение последствий изменения климата. Вклад Рабочей группы III в пятый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата . Кембридж, Великобритания, и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Издательство Кембриджского университета . стр. 511–597. ISBN  978-1-107-65481-5 . Проверено 9 мая 2016 г.
  3. ^ Jump up to: а б Пай, Стив; Батай, Крис (2016). «Улучшение потенциала моделирования глубокой декарбонизации для контекста развитых и развивающихся стран» (PDF) . Климатическая политика . 16 (С1): С27–С46. дои : 10.1080/14693062.2016.1173004 . S2CID   76657283 .
  4. ^ академический; Лепольдина; Академический союз, ред. (2016). Концепции гибкости энергоснабжения Германии в 2050 году: обеспечение стабильности в эпоху возобновляемых источников энергии (PDF) . Берлин, Германия: acatech – Национальная академия наук и техники. ISBN  978-3-8047-3549-1 . Архивировано из оригинала (PDF) 6 октября 2016 года . Проверено 19 декабря 2016 г.
  5. ^ Лунц, Бенедикт; Штекер, Филипп; Экстайн, Саша; Небель, Арджуна; Самади, Саша; Эрлах, Берит; Фишедик, Манфред; Элснер, Питер; Зауэр, Дирк Уве (2016). «Сценарная сравнительная оценка потенциальных будущих электроэнергетических систем – новый методологический подход на примере Германии в 2050 году» . Прикладная энергетика . 171 : 555–580. дои : 10.1016/j.apenergy.2016.03.087 .
  6. ^ Jump up to: а б Рачунок, Бенджамин; Уравновешенный, Андреа; Уотсон, Жан-Поль; Вудрафф, Дэвид Л.; Ян, Доминик (июнь 2018 г.). «Стохастические показатели обязательств подразделений с учетом сценариев ветроэнергетики Монте-Карло» . Международная конференция IEEE по вероятностным методам, применяемым в энергосистемах (PMAPS) , 2018 г. Бойсе, ID: IEEE. стр. 1–6. дои : 10.1109/PMAPS.2018.8440563 . ISBN  9781538635964 . ОСТИ   1530691 . S2CID   52049473 .
  7. ^ Кларк, Леон; Цзян, Кеджун; и др. (2014). «Глава 6: Оценка путей трансформации» (PDF) . В МГЭИК (ред.). Изменение климата 2014: смягчение последствий изменения климата. Вклад Рабочей группы III в пятый оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата . Кембридж, Великобритания, и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Издательство Кембриджского университета . ISBN  978-1-107-65481-5 . Проверено 9 мая 2016 г.
  8. ^ Келли, Дэвид Л; Колстад, Чарльз Д. (1998). Модели комплексной оценки для контроля изменения климата (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 30 июня 2016 года . Проверено 9 мая 2016 г.
  9. ^ Риахи, Кейван; Дентенер, Фрэнк; Гилен, Дольф; Грублер, Арнульф; Джуэлл, Джессика; Климонт, Збигнев; Крей, Волкер; МакКоллум, Дэвид; Пачаури, Шонали; Рао, Шилпа; Руйвен, Бас ван; Вуурен, Детлеф П. Ван; Уилсон, Чарли (2012). «Глава 17: Энергетические пути устойчивого развития». В Гомес-Эчеверри, Л; Йоханссон, ТБ; Накиченович, Н; Патвардхан, А. (ред.). Глобальная энергетическая оценка: к устойчивому будущему . Лаксенбург, Австрия, Кембридж, Великобритания, и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Международный институт прикладного системного анализа и издательство Кембриджского университета . стр. 1203–1306. CiteSeerX   10.1.1.434.4160 .
  10. ^ Бауэр, Нико; Муратиаду, Иоанна; Людерер, Гуннар; Баумстарк, Лавиния; Бреча, Роберт Дж; Эденхофер, Оттмар; Криглер, Эльмар (2016). «Глобальные рынки ископаемых энергоносителей и смягчение последствий изменения климата – анализ с помощью REMIND» (PDF) . Климатические изменения . 136 (1): 69–82. Бибкод : 2016ClCh..136...69B . дои : 10.1007/s10584-013-0901-6 . S2CID   18764144 . Архивировано из оригинала (PDF) 27 января 2017 года . Проверено 10 мая 2016 г.
  11. ^ Бан, О; Хори, А; Закари, DS (май 2005 г.). «Математическое моделирование и методы имитации в энергетических системах» (PDF) . Энциклопедия систем жизнеобеспечения (EOLSS) . Оксфорд, Великобритания: Издательство EOLSS. ISSN   0711-2440 . Проверено 25 октября 2016 г.
  12. ^ Ван Бек, Николь MJP (август 1999 г.). Классификация энергетических моделей — Исследовательский меморандум FEW — Том 777 (PDF) . Тилбург, Нидерланды: Тилбургский университет, факультет экономики и делового администрирования. Архивировано из оригинала (PDF) 27 января 2017 года . Проверено 25 октября 2016 г.
  13. ^ Бхаттачарья, Субхеш С; Тимилсина, Говинда Р. (23 ноября 2010 г.). «Обзор моделей энергетических систем» (PDF) . Международный журнал управления энергетическим сектором . 4 (4): 494–518. дои : 10.1108/17506221011092742 . ISSN   1750-6220 . Проверено 13 декабря 2016 г.
  14. ^ Хиремат, РБ; Шиха, С; Равиндранат, Нью-Хэмпшир (2007). «Децентрализованное энергетическое планирование: моделирование и применение — обзор». Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 11 (5): 729–752. дои : 10.1016/j.rser.2005.07.005 .
  15. ^ Джебарадж, С; Иниян, С. (август 2006 г.). «Обзор энергетических моделей» (PDF) . Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 10 (4): 281–311. дои : 10.1016/j.rser.2004.09.004 . Проверено 2 марта 2013 г.
  16. ^ Коннолли, Дэвид; Лунд, Хенрик; Матисен, Брайан Вад; Лихи, Марти (2010). «Обзор компьютерных инструментов для анализа интеграции возобновляемых источников энергии в различные энергетические системы». Прикладная энергетика . 87 (4): 1059–1082. дои : 10.1016/j.apenergy.2009.09.026 .
  17. ^ Мундака, Луис; Ней, Лена; Уоррелл, Эрнст; Макнил, Майкл А. (1 августа 2010 г.). «Оценка политики энергоэффективности с помощью моделей энергосбережения — номер отчета LBNL-3862E» . Ежегодный обзор окружающей среды и ресурсов . 35 : 305–344. doi : 10.1146/annurev-environ-052810-164840 . ОСТИ   1001644 . Проверено 4 ноября 2016 г.
  18. ^ Мундака, Луис; Ней, Лена; Уоррелл, Эрнст; Макнил, Майкл А. (2010). «Оценка политики энергоэффективности с помощью моделей энергосбережения» (PDF) . Ежегодный обзор окружающей среды и ресурсов . 35 (1): 305–344. doi : 10.1146/annurev-environ-052810-164840 . ISSN   1543-5938 .
  19. ^ Махмуд, Хизир; Таун, Грэм Э (15 июня 2016 г.). «Обзор компьютерных инструментов для моделирования энергетических потребностей электромобилей и их влияния на распределительные сети». Прикладная энергетика . 172 : 337–359. doi : 10.1016/j.apenergy.2016.03.100 .
  20. ^ ван Рейвен, Бас; Урбан, Фрауке; Бендерс, Рене MJ; Молл, Анри С; ван дер Слейс, Йерун П.; де Врис, Берт; ван Вуурен, Детлеф П. (декабрь 2008 г.). «Моделирование энергетики и развития: оценка моделей и концепций» (PDF) . Мировое развитие . 36 (12): 2801–2821. дои : 10.1016/j.worlddev.2008.01.011 . hdl : 1874/32954 . ISSN   0305-750X . S2CID   154709268 . Проверено 25 октября 2016 г.
  21. ^ Унгер, Томас; Спрингфельдт, Пер Эрик; Теннбакк, Берит; Ворон, Ганс; Хавшельд, Моника; Ниеми, Янне; Колйонен, Тиина; Фриц, Питер; Коренефф, Йоран; Риден, Бо; Лехтиля, Антти; Скёльдберг, Хокан; Якобссон, Тобиас; Хонкатукиа, Юха (2010). Скоординированное использование моделей энергетических систем при анализе энергетической и климатической политики: уроки, извлеченные из проекта «Перспективы энергетики Северных стран» (PDF) . Стокгольм, Швеция: Эльфорск. ISBN  978-91-978585-9-5 . Проверено 14 ноября 2016 г.
  22. ^ Пфеннингер, Стефан; Хоукс, Адам; Кейрстед, Джеймс (май 2014 г.). «Моделирование энергетических систем для решения энергетических проблем XXI века» (PDF) . Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики . 33 : 74–86. дои : 10.1016/j.rser.2014.02.003 . ISSN   1364-0321 . Проверено 14 марта 2017 г.
  23. ^ Дэвид, АК; Вэнь, Фушуань (16–20 июля 2000 г.). Стратегические торги на конкурентных рынках электроэнергии: обзор литературы . Летнее собрание Общества энергетиков – Том 4. Сиэтл, Вашингтон, США: IEEE. дои : 10.1109/PESS.2000.866982 . ISBN  0-7803-6420-1 .
  24. ^ Сенфус, Франк; Рагвиц, Марио; Генуэзец, Массимо; Мост, Доминик (2007). Агентное моделирование рынков электроэнергии: обзор литературы — Рабочий документ «Устойчивость и инновации» S5/2007 (PDF) . Карлсруэ, Германия: Fraunhofer ISI . Проверено 9 мая 2016 г.
  25. ^ Вайдлих, Анке; Вейт, Дэниел (2008). «Критический обзор агентских моделей оптового рынка электроэнергии» . Экономика энергетики . 30 (4): 1728–1759. doi : 10.1016/j.eneco.2008.01.003 . S2CID   54861876 .
  26. ^ Абрелл, Ян; Вейгт, Ханнес (2012). «Объединение энергетических сетей» (PDF) . Сети и пространственная экономика . 12 (3): 377–401. дои : 10.1007/s11067-011-9160-0 . S2CID   254865361 .
  27. ^ Брукнер, Томас; Моррисон, Робби; Хэндли, Крис; Паттерсон, Мюррей (2003). «Моделирование систем энергоснабжения высокого разрешения с использованием deeco : обзор и применение для разработки политики» (PDF) . Анналы исследования операций . 121 (1–4): 151–180. дои : 10.1023/А:1023359303704 . S2CID   14877200 . Архивировано из оригинала (PDF) 12 мая 2016 года . Проверено 8 мая 2016 г.
  28. ^ Берингер, Кристоф; Резерфорд, Томас Ф. (2008). «Объединение снизу вверх и сверху вниз». Экономика энергетики . 30 (2): 574–596. CiteSeerX   10.1.1.184.8384 . doi : 10.1016/j.eneco.2007.03.004 .
  29. ^ «Платформа открытой энергетики: типовые информационные бюллетени» . Проверено 18 декабря 2018 г.
  30. ^ СЭИ (май 2012 г.). LEAP: Система долгосрочного планирования энергетических альтернатив: инструмент для анализа энергетической политики и оценки смягчения последствий изменения климата – флаер (PDF) . Сомервилль, Массачусетс, США: Стокгольмского института окружающей среды Американский центр (SEI). Архивировано из оригинала (PDF) 8 августа 2017 года . Проверено 4 мая 2016 г.
  31. ^ «LEAP: инструменты для анализа устойчивой энергетики» . Проверено 15 июня 2021 г.
  32. ^ «Моделирование рынка ABB PROMOD» . новый.abb.com . Проверено 26 ноября 2018 г.
  33. ^ «Моделирование многозонного производства GE» . www.geenergyconsulting.com . Проверено 26 ноября 2018 г.
  34. ^ «Моделирование многозонной надежности GE» . www.geenergyconsulting.com . Проверено 26 ноября 2018 г.
  35. ^ «Моделирование распределения нагрузки системы GE Power» . www.geenergyconsulting.com . Проверено 26 ноября 2018 г.
  36. ^ «Отчет об исследовании IRM NYSRC за 2018 год» (PDF) . www.nysrc.org . 8 декабря 2017 г. с. 2 . Проверено 26 ноября 2018 г.
  37. ^ «Уведомление NYISO для заинтересованных сторон о запросе данных MAPS» (PDF) . www.nyiso.com . Август 2000 года . Проверено 26 ноября 2018 г.
  38. ^ «Сименс ПССЕ» . www.siemens.com . Проверено 26 ноября 2018 г.
  39. ^ «Анализ планирования ресурсов штата Нью-Йорк (NYSPSC)» (PDF) . www.nyiso.com . 17 декабря 2015 года . Проверено 26 ноября 2018 г.
  40. ^ Сравнение моделей TIMES и MARKAL (PDF) . 2009 . Проверено 31 октября 2016 г.
  41. ^ «МАРКАЛ» . Проверено 31 октября 2016 г.
  42. ^ Лулу, Ричард; Ремне, Уве; Канудия, Амит; Лехтила, Антти; Гольдштейн, Гэри (апрель 2005 г.). Документация по модели TIMES – Часть I (PDF) . Программа анализа систем энергетических технологий (ETSAP) . Проверено 31 октября 2016 г.
  43. ^ Яннакидис, Джордж; Лабриет, Мариз; Галлахойр, Брайан О; Тосато, ДжанКарлот, ред. (2015). Информирование энергетической и климатической политики с использованием моделей энергетических систем: выводы из анализа сценариев, увеличивающие доказательную базу . Конспект лекций по энергетике. Том. 30. Чам, Швейцария: Springer International Publishing. дои : 10.1007/978-3-319-16540-0 . ISBN  978-3-319-16540-0 .
  44. ^ Габриэль, Стивен А; Кайдс, Энди С; Уитмен, Питер (1999). «Национальная система энергетического моделирования: крупномасштабная модель энергоэкономического равновесия» . Исследование операций . 49 (1): 14–25. дои : 10.1287/opre.49.1.14.11195 .
  45. ^ Вилкерсон, Джордан Т; Калленворд, Дэнни; Давидиан, Даниэль; Вейант, Джон П. (2013). «Выбор технологии конечного использования в Национальной системе энергетического моделирования (NEMS): анализ секторов жилого и коммерческого строительства» . Экономика энергетики . 40 : 773–784. дои : 10.1016/j.eneco.2013.09.023 . Проверено 9 мая 2016 г.
  46. ^ Ежегодный прогноз энергетики на 2015 год: с прогнозами до 2040 года – DOE/EIA-0383(2015) (PDF) . Вашингтон, округ Колумбия, США: Управление энергетической информации США, Управление комплексного и международного энергетического анализа, Министерство энергетики США. Апрель 2015 года . Проверено 9 мая 2016 г.
  47. ^ академический; Лепольдина; Академический союз, ред. (2016). Консультации по энергетическим сценариям: требования к рекомендациям по научной политике (PDF) . Берлин, Германия: acatech — Национальная академия наук и техники. ISBN  978-3-8047-3550-7 . Архивировано из оригинала (PDF) 21 декабря 2016 года . Проверено 19 декабря 2016 г.
  48. ^ Хауэллс, Марк; Рогнер, Хольгер; Страчан, Нил; Хипс, Чарльз; Хантингтон, Хиллард; Кипреос, Сократ; Хьюз, Элисон; Сильвейра, Семида; ДеКаролис, Джо; Базиллиан, Морган; Рёрль, Александр (2011). «OSeMOSYS: система моделирования энергетики с открытым исходным кодом: введение в ее дух, структуру и развитие». Энергетическая политика . 39 (10): 5850–5870. дои : 10.1016/j.enpol.2011.06.033 .
  49. ^ «OSeMOSYS: система энергетического моделирования с открытым исходным кодом» . Проверено 8 мая 2016 г.
  50. ^ ДеКаролис, Джозеф; Харамилло, Паулина; Джонсон, Иеремия; МакКоллум, Дэвид; Трутневите, Эвелина; Дэниелс, Дэвид; Акын-Олчум, Гёкче; Бергерсон, Джоуль; Чо, Сулён; Чхве, Джун Хо; Крейг, Майкл; де Кейроз, Андерсон; Эшраги, Хади; Галик, Кристофер; Гутовски, Тимоти; Хаапала, Карл; Ходж, Бри-Матиас; Хок, Сими; Дженкинс, Джесси; Дженн, Алан; Йоханссон, Дэниел; Кауфман, Ной; Кивилуома, Юха; Линь, Чжэньхун; Маклин, Хизер; Масанет, Эрик; Маснади, Мохаммед; Макмиллан, Колин; Нок, Дестени; Патанкар, Неха; Патино-Эчеверри, Далия; Шивли, Грег; Сиддики, Сауле; Смит, Аманда; Венкатеш, Аранья; Вагнер, Гернот; Да, Соня; Чжоу, Юю (2020). «Использование инструментов с открытым исходным кодом для совместного моделирования макроэнергетических систем» . Джоуль . 4 (12): 2523–2526. дои : 10.1016/j.joule.2020.11.002 . S2CID   229492155 .
  51. ^ «Взгляд на открытую энергетику» . Проверено 4 июля 2023 г.
  52. ^ ДеКаролис, Джозеф; Хантер, Кевин; Шрипати, Сарат (21–23 июня 2010 г.). Проект TMOA: инструменты для оптимизации и анализа энергетической модели (PDF) . Международный энергетический семинар . Стокгольм, Швеция . Проверено 4 июля 2023 г.
  53. ^ «ТЕМОА» . Проверено 4 июля 2023 г.
  54. ^ Гёке, Леонард; Вайбезан, Йенс; фон Хиршхаузен, Кристиан (2023). «Коллективный проект, а не хрустальный шар: как ожидания и участие формируют долгосрочные энергетические сценарии». Энергетические исследования и социальные науки . 97 : 102957. arXiv : 2112.04821 . дои : 10.1016/j.erss.2023.102957 . ISSN   2214-6296 . S2CID   254877765 . Значок закрытого доступа
  55. ^ «Энергетическая модель КАПСАРК» . Проверено 12 января 2019 г. .
  56. ^ Хильберс, Адриан П. (19 декабря 2020 г.). Моделирование открытой энергетической системы для ученых-климатологов и других . Лондон, Великобритания: Департамент математики Имперского колледжа Лондона . Проверено 19 декабря 2020 г. Видео   00:11:42. Презентация семинара по прогнозированию климата для энергетики 4   декабря 2020 г. Значок открытого доступа
  57. ^ Моррисон, Робби (22 декабря 2020 г.). Объяснение моделей энергетических систем: д-р   Берит Эрлах объясняет моделирование энергетических систем повседневными терминами . Берлин, Германия: Löschwasser Productions . Проверено 22 декабря 2020 г. Видео 00:13:17. Снято 9   июня 2019 года в Берлине, Германия. Ссылка ЛП-001-01.
[ редактировать ]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Energy_modeling&oldid=1235280825"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: f3c65693c1b947abe00bfea740715d30__1721302740
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/f3/30/f3c65693c1b947abe00bfea740715d30.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Energy modeling - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)