urbs：优化分布式能源系统的线性规划模型

urbs：优化分布式能源系统的线性规划模型

urbs A linear optimisation model for distributed energy systems 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ur/urbs

项目介绍

urbs是一个开源的线性规划优化模型，主要用于分布式能源系统的容量扩展规划和单元承诺。其名称源自拉丁语中的“城市”，最初是为了优化城市能源系统而开发的。但随着时间的推移，urbs已经被广泛应用于从小型社区到大陆尺度的各种场景。

urbs模型的核心是寻找满足给定需求时间序列（可能是多种商品，如电力）的最小成本能源系统。它专注于最优存储尺寸和使用，通过线性规划方法实现成本效益最高的能源配置。

项目技术分析

urbs基于线性规划理论，利用Python语言和Pyomo库构建优化模型。Pyomo是一个用于定义抽象优化问题的Python库，它允许用户通过Python代码来定义和解决优化问题。此外，urbs还依赖于Pandas库进行复杂的数据分析，使得数据处理变得更加灵活和高效。

模型的构建依赖于以下技术要点：

• 线性规划：用于优化能源系统的存储尺寸和单元承诺。
• 多商品系统：支持多种商品（如电力、热力等）的需求时间序列处理。
• 时间步长配置：默认为小时级时间步长，但可根据需求进行调整。
• 数据分析和可视化：利用Pandas库和matplotlib进行数据分析和可视化。

项目技术应用场景

urbs的应用场景广泛，适用于不同规模的分布式能源系统优化。以下是一些典型的应用场景：

1. 城市能源规划：优化城市级别的能源生产和消耗，减少成本和环境影响。
2. 社区能源系统：为社区层面的能源系统提供最优的存储和分配方案。
3. 工业能源管理：帮助企业实现工业规模的能源系统优化，提高能源利用效率。
4. 家庭能源系统：针对家庭级别的能源需求，提供个性化的能源配置建议。

项目特点

urbs项目的特点在于其高度模块化、易用性和扩展性：

• 模块化设计：urbs的代码结构清晰，模块化设计使得不同部分的功能独立，便于维护和扩展。
• 易用性：通过提供详细的安装指南和教程，使得用户可以快速上手。
• 扩展性：urbs支持多种优化求解器，如Highs、Gurobi、glpk和CPLEX，用户可以根据自己的需求选择合适的求解器。
• 数据分析和可视化：内置的数据分析和可视化功能，使得用户能够轻松地理解和展示优化结果。

以下是urbs项目的一些亮点：

• 优化结果展示：通过图表和时间序列图，直观地展示优化后的能源生产和消耗情况。
• 多场景比较：支持多种优化场景的定义和比较，帮助用户评估不同策略的效果。
• 灵活的配置：用户可以通过修改场景定义文件，轻松调整模型参数和优化目标。

urbs作为一个强大的分布式能源系统优化工具，不仅可以帮助研究人员和工程师实现高效的能源规划，还可以为政策制定者提供决策支持。通过开源的方式，urbs社区鼓励更多的用户参与，共同推动项目的发展和进步。

urbs A linear optimisation model for distributed energy systems 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ur/urbs