stringtranslate.com

Энергетическое моделирование

Энергетическое моделирование или моделирование энергетических систем — это процесс построения компьютерных моделей энергетических систем с целью их анализа. В таких моделях часто используется анализ сценариев для исследования 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 разного вклада в работу системы, инженерное проектирование или разработку энергетической политики . Эта страница посвящена политическим моделям. Моделирование энергопотребления отдельных зданий явно исключено, хотя их тоже иногда называют энергетическими моделями. Модели комплексной оценки в стиле МГЭИК , 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 возросла важность смягчения последствий изменения климата . 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 ПГ. [2]

Типы моделей

Используются самые разнообразные типы моделей. В этом разделе делается попытка классифицировать типы ключей и их использование. Представленные 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:

Модели могут быть ограничены по объему 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, тогда 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 с помощью 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 дня 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]

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

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] общей классификации, [12] обзоре, [13] децентрализованном планировании, [14] методах моделирования, [15] интеграции возобновляемых источников энергии, [6] [16] политике энергоэффективности. , [17] [18] интеграция электромобилей, [19] международное развитие , [20] и использование многоуровневых моделей для поддержки политики защиты климата . [21] Исследователи проекта «Пути глубокой декарбонизации» также проанализировали типологии моделей. [3] : S30–S31  В документе 2014 года описываются предстоящие задачи моделирования, поскольку энергетические системы становятся более сложными, а человеческие и социальные факторы становятся все более актуальными. [22]

Модели электроэнергетического сектора

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 сеть передачи переменного тока . 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

Помимо сектора электроэнергетики, модели энергетических систем включают секторы теплоснабжения, газа, транспорта и другие, 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 расходы ). 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

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

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

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. PROMOD от ABB 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

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 времени 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 моделями частичного равновесия 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

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

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 по мере реализации развивая разнообразное сообщество. OSeMOSYS является примером такой модели. [48] ​​[49] Open Energy Outlook — это открытое сообщество, которое подготовило долгосрочный прогноз энергетической системы США, используя модель TEMOA 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]

Смотрите также

Общий

Модели

дальнейшее чтение

Рекомендации

  1. ^ Аб 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. ^ Аб Брукнер, Томас; Башмаков Игорь Алексеевич; Мулугетта, Якоб; и другие. (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. ^ аб 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. ^ академик; 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). «Сравнительная оценка потенциальных будущих электроэнергетических систем на основе сценариев - новый методологический подход на примере Германии в 2050 году». Прикладная энергетика . 171 : 555–580. doi :10.1016/j.apenergy.2016.03.087.
  6. ^ аб 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 другие. (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 . 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 . Проверено 25 октября 2016 г.
  13. ^ Бхаттачарья, Субхес 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. doi :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. doi :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. doi : 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; Равн, 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. ^ Сенфусс, Фрэнк; 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 поставок энергоуслуг с высоким разрешением 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 . 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: информационные бюллетени по модели» . Проверено 18 декабря 2018 г.
  30. ^ SEI (май 2012 г.). LEAP: Система долгосрочного планирования энергетических альтернатив: инструмент для анализа энергетической политики и оценки смягчения последствий изменения климата – флаер (PDF) . Сомервилл, Массачусетс, США: Американский центр Стокгольмского института окружающей среды (SEI) . 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 потока нагрузки GE Power System» . 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. doi :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. ^ академик; 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. doi :10.1016/j.enpol.2011.06.033.
  49. ^ «OSeMOSYS: система энергетического моделирования с открытым исходным кодом» . Проверено 8 мая 2016 г.
  50. ^ ДеКаролис, Джозеф; Харамильо, 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. ^ «Прогноз открытой энергетики» . 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 KAPSARC" . Проверено 12 января 2019 г.
  56. ↑ Хилберс, 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 с повседневной точки зрения. 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.

Внешние ссылки