Hinzufügen von Lagerstättenkontrollkurven und Bedarfseinsparungen (Reduktionen)

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Hinzufügen von Lagerstättenkontrollkurven und Bedarfseinsparungen (Reduktionen)

Einführung

Steuerkurven können verwendet werden, um eine Bedarfsreduzierung vorzunehmen, wenn der Reservoirstand bestimmte Schwellenwerte unterschreitet. Dabei handelt es sich um die Umsetzung vorübergehender Maßnahmen zur Nachfragesteuerung. Dabei wird die Nachfrage schrittweise reduziert, wenn der Stausee bestimmte Speicherschwellen unterschreitet. In dieser Übung wird demonstriert, Parameter für den Kontrollkurvenindex, das Indizierter Array-Parameter sowie die Aggregierter Parameter sowie Parameterverschachtelung.

Klonen Sie das Szenario und definieren Sie eine Kontrollkurve

Klonen Sie die „Ausgewogene Quellen“ Szenario und nenne das neue „Nachfragerückgänge“
Zuerst definieren wir eine Steuerkurve das Schwellenwerte für das Speichervolumen verwendet, um die Nachfrage schrittweise zu reduzieren, um Nachfragebeschränkungen zu modellieren, die einer Nachfrage auferlegt werden. Die erste Kurve ist eine Monatliches Profil (60% in den kommenden Monaten und 45% in anderen) unter Berücksichtigung saisonaler Veränderungen, während die beiden nachfolgenden Kurven Konstanten (40% und 10% der Speicherkapazität des Reservoirs).

Die Kontrollkurve wird in der Parameter Tab. Fügen Sie auf der Registerkarte Parameter eine hinzu Pyr_Parameter.

Benennen Sie den Parameter 'Lagersteuerkurve' und drücke Geben Sie ein**. **

Fügen Sie den folgenden JSON-Codeausschnitt unten ein. Bitte beachten Sie, wie im Attribut "storage_node"auf das "Beispielreservoir" verwiesen wird.

{
	„type“: „ControlCurveindexparameter“,
	„storage_node“: „Beispielreservoir“,
	„Control_Curves“: [
		{
			„type“: „monatlicher Profilparameter“,
			„Werte“: [
				0.45,
				0.45,
				0.45,
				0.45,
				0.45,
				0.45,
				0.45,
				0.45,
				0.45,
				0.45,
				0.6,
				0.6
			]
		},
		{
			„Typ“: „konstant“,
			„Wert“: 0.4
		},
		{
			„Typ“: „konstant“,
			„Wert“: 0.1
		}
	],
	„__Recorder__„: {
		„Timeseries“: wahr
	}
}

Bei jedem Zeitschritt Parameter für den Kontrollkurvenindex gibt einen Indexwert zurück, wie unten gezeigt:

Diese Indizes können einem Nachfragefaktor zugeordnet werden, der mit einem definiert wird Indizierter Array-Parameter. Der Nachfragefaktor wird verwendet, um die Nachfrage zu reduzieren, wenn jeder Schwellenwert der Kontrollkurve überschritten wird.

Assoziierter Nachfragefaktor

Wir werden Folgendes verbinden Nachfragefaktoren zu den verschiedenen Ausfallstufen der Steuerkurve:

Dadurch wird die Nachfrage auf 90%, 80% und 50% der Basisnachfrage reduziert, was 10%, 20% und 50% Nachfragerückgängen entspricht.

Erstellen Sie ein neues Pyr_Parameter

Benennen Sie den Parameter „Bedarfsfaktor der Steuerkurve“ und drücke Geben Sie ein**. **

Fügen Sie unten den folgenden JSON-Codeausschnitt ein. Bitte beachten Sie, wie im Attribut "index_parameter"auf die Kontrollkurve" des Speichers verwiesen wird.

{
	„Typ“: „indexedarrayparameter“,
	„index_parameter“: „Speichersteuerkurve“,
	„Parameter“: [
		1,
		0.9,
		0.8,
		0.5
	],
}

Das params-Attribut nimmt entweder Skalare oder Pywr-Parameter auf und der Index des Arrays entspricht dem Index in dem Parameter, auf den in der indizieren_Parameter, der in diesem Fall die Steuerkurve ist.

Wählen Sie diese Option, um diesen Parameter auszugeben.

Definieren Sie den Basisbedarf

Als Nächstes definieren wir die Basisnachfrage. Dies ist die Nachfrage, die das Reservoir hat, bevor irgendwelche Reduktionen vorgenommen werden. Im vorherigen Tutorial wurde der Beispielbedarf als Skalar (0.1) im Max\ _flow-Attribut des Bedarfsausgabeknotens Beispiel definiert:

Wir werden dies durch eine ersetzen Parameterreferenz.

Zunächst definieren wir die Grundnachfrage anhand einer Konstanter Parameter.

Füge ein neues hinzu **Pyr_Parameter. **

Und nenne es Grundnachfrage und drücke Geben Sie ein.

Die Grundnachfrage bleibt bei 0.1 mm3/Tag. Kopieren Sie den JSON-Codeausschnitt und fügen Sie ihn in den JSON-Tab ein.

{
	„Typ“: „konstant“,
	„Wert“: 0.1
}

In jedem Zeitschritt entspricht der modellierte Bedarf dem Basisbedarf multipliziert mit dem Nachfragefaktor:

Zeitschrittbedarf = Basisbedarf x Bedarfsfaktor

Kalkulieren Zeitschrittnachfrage

Dies kann erreicht werden durch die Verwendung eines Aggregierter Parameter.

Füge ein neues hinzu **Pyr_Parameter. **

Benennen Sie den neuen Parameter „Zeitschrittnachfrage“

Kopieren Sie den JSON-Codeausschnitt und fügen Sie ihn in den JSON-Tab ein.

{
	„type“: „AggregatedParameter“,
	„agg_func“: „Produkt“,
	„Parameter“: [
		„Grundnachfrage“,
		„Bedarfsfaktor der Kontrollkurve“
	]
}

Wählen Sie diese Option, damit dieser Parameterwert in jedem Zeitschritt ausgegeben wird.

Das „Zeitschrittnachfrage“ definiert den Bedarf in jedem Zeitschritt unter Berücksichtigung des Zustands (d. h. der Speicherung in Echtzeit) im Reservoir.

Das Parameter muss auf der referenziert werden maximal_flow-Attribut des Demand-Knotens.

Klicken Sie auf den Knoten Nachfrage und schreiben oder fügen Sie 'einZeitschrittanforderung“ im Attribut max\ _flow, das den Skalarwert ersetzt (0.1).

Bitte beachten Sie, wenn der Parametername nicht gespeichert wird, ändern Sie den Typ des Eintrags in „Deskriptor“.

Vergessen Sie nicht, die Änderungen zu speichern.

Führen Sie das Modell aus und sehen Sie sich die Ergebnisse an

Lauf das Modell.

Sehen Sie sich das an simuliert \ _volume auf dem Reservoir

Du kannst zoomen in die Dürre, das ist zum Beispiel die Dürre, die in 2042-2044 aufgetreten ist.

Im Szenario mit Nachfragereduktionen erreichte das Reservoir nicht das niedrigste Speichervolumen (9.4 gegenüber 8.__1234567890__Mm3).

Klicken Sie auf den simulierten\ _flow des Demand-Knotens. Die Nachfragerückgänge sind sichtbar.

Sie können die Ausgabe des Control-Cure-Parameters anzeigen, indem Sie auf das Netzwerkdaten Ansicht.

Klicken auf simuliert_Die Speichersteuerungskurve zeigt, welchen Index die Speichersteuerungskurve bei jedem Zeitschritt zurückgibt. Dieser Wert variiert zwischen 0 und 2.