WaterStrategy
Español
Español
  • WaterStrategy Documentación
  • Soporte
  • Cómo empezar
    • Creación de una cuenta
    • Iniciar sesión
    • Recorrido por la interfaz
    • Creación de un nuevo proyecto y red
    • Compartir proyectos y redes
    • Exportación e importación de modelos
    • Cómo tratar los errores del modelo
    • Carga de datos externos
  • Conceptos básicos de modelado
    • ¿Modelado de sistemas de recursos hídricos?
    • ¿Qué es Pywr?
    • Conceptos de Pywr
    • Tipos de nodos
      • Entrada de agua
        • Nodo de entrada
        • Nodo de captación
        • Nodo de entrada proporcional
      • Transporte acuático
        • Link Node
        • Nodo fluvial
        • Nodo de retardo
        • RiverSplit Node
        • RiverSplitWithGauge Node
        • Nodo RiverGauge
        • BreakLink Node
        • PiecewiseLink Node
        • MultiSplitLink Node
      • Almacenamiento de agua
        • Storage Node
        • Nodo de embalse
        • VirtualStorage Node
        • Nodo de almacenamiento virtual rodante
        • Nodo de almacenamiento virtual anual
        • Nodo de almacenamiento virtual estacional
        • Nodo de almacenamiento agregado
      • Salida de agua
        • Nodo de salida
        • Pérdida Link Node
      • Energía hidroeléctrica
        • Nodo de turbina
      • Otros
        • Nodo agregado
    • Sanciones de asignación
    • Escenarios
      • WaterStrategy Escenarios
      • Escenarios Pywr
        • Integración de parámetros y pywr-scenario
    • Parámetros
      • Clase de parámetro base
        • Parámetro
        • Parámetro de índice
      • Parámetros simples
        • Constante
        • Parámetro de escenario constante
        • Parámetro de índice de escenario constante
      • Combinación de varios parámetros
        • Parámetro agregado
        • Parámetro de índice agregado
        • Parámetro de división
        • Parámetro negativo
        • Parámetro máximo
        • Parámetro máximo negativo
        • Parámetro mínimo
        • Parámetro mínimo negativo
        • Parámetro de compensación
      • Series temporales y perfiles
        • Perfil diario
        • Perfil semanal
        • Perfil mensual
        • Perfil de reducción uniforme
        • Perfil diario de Scenario
        • Perfil semanal de Scenario
        • Perfil mensual del escenario
        • Factores mensuales del escenario indexado de matrices
        • Perfil RBF
      • Parámetro DataFrame
      • Parámetro HDF5
      • Parámetros basados en matrices
        • Parámetro indexado de matriz
        • Parámetro de escenario indexado de matriz
        • Parámetro de matriz indexada
      • Parámetros de umbral
        • Umbral abstracto
        • Umbral de almacenamiento
        • Umbral de nodo
        • Umbral de parámetros
        • Umbral de grabación
        • Umbral del año actual
        • Umbral de días ordinales actuales
      • Parámetros de interpolación
        • Parámetro interpolado
        • Cuadratura interpolada
        • Flujo interpolado
        • Volumen interpolado
      • Parámetros de la curva de control
        • Curva de control base
        • Parámetro interpolado de la curva de control
        • Parámetro interpolado por partes de la curva de control
        • Parámetro de índice de curva de control
      • Parámetros de energía hidroeléctrica
      • Otros
        • Parámetro de serie armónica anual
        • Parámetro de déficit
        • Parámetro de contenedor de escenarios
        • Parámetro integral por partes
        • Parámetro de flujo
        • Parámetro de retardo de flujo
        • Parámetro de factor de descuento
    • Grabadoras
      • Grabadora básica
        • Grabadora
        • Grabador de nodos
        • Grabador de almacenamiento
        • Registrador de parámetros
        • Registrador de parámetros de índice
        • Agregador
      • Grabadoras Numpy Array
        • Grabador de nodos Numpy Array
        • Grabador de almacenamiento Numpy Array
        • Registrador de niveles Numpy Array
        • Grabador de área Numpy Array
        • Registrador de parámetros Numpy Array
        • Registrador de parámetros de índice Numpy Array
        • Registrador de parámetros de perfil diario Numpy Array
      • Registradores de curvas de duración de flujo
        • Registrador de curvas de duración de flujo
        • Registrador de curvas de duración de almacenamiento
        • Registrador de desviación de la curva de duración del flujo
        • Registrador de curvas de duración de flujo estacional
      • Registradores de déficit
        • Registrador de déficit de nodos Numpy Array
        • Registrador de ratios suministrado por Numpy Array Node
        • Registrador de ratios de reducción de nodos Numpy Array
        • Registrador de nodos con déficit total
        • Registrador de nodos de frecuencia deficitaria
      • Registradores estadísticos
        • Grabador agregado
        • Registrador de nodos Mean Flow
        • Grabador de nodos de flujo total
        • Registrador de flujo total anual
        • Registrador de parámetros medios
        • Registrador de parámetros totales
        • Registrador de nodos Rolling Mean Flow
        • Grabador de almacenamiento de volumen mínimo
        • Grabador de volumen mínimo de almacenamiento
        • Registrador de parámetros de índice de recuento de pasos de tiempo
        • Registrador de umbrales del índice de recuento anual
        • Registrador de parámetros Rolling Window
      • Registradores de índices
        • Registrador de parámetros del índice de recuento anual
      • Grabadoras de archivos
        • Grabador CSV
        • Grabador de tablas
      • Grabadoras de energía hidroeléctrica
        • Registrador de energía hidroeléctrica
        • Registrador Total Hydro Energy
  • Modelado aplicado
    • Nodos de depósito y almacenamiento
  • Tutoriales
    • Creación y ejecución de un modelo sencillo
      • Creación y ejecución de un modelo
        • Configuración de un proyecto y una red
        • Añadir nodos y enlaces (bordes)
        • Agregar datos a los nodos
        • Establecer el horizonte temporal
        • Ejecución del modelo y visualización de sus resultados
        • Creación de un nuevo escenario
        • Ejercicio
      • Realizar cambios en un modelo
        • Añadir un depósito
        • Agregar reglas operativas básicas
    • Modelización de sistemas de embalses de
      • Creación de un nuevo proyecto y red
      • Agregar una presa (embalse)
      • Agregar una demanda
      • Agregar un tratamiento de agua funciona con pérdidas
      • Agregar una fuente que represente el agua subterránea
      • Ejercicios adicionales
      • Añadir batimetría de reservorios, evaporación y precipitaciones
        • Antecedentes de la evaporación y la precipitación en los embalses
        • Añadir batimetría de yacimientos (área)
        • Añadir batimetría de reservorio (nivel)
        • Agregar evaporación y lluvia mensuales
      • Uso de reglas de control y penalizaciones de asignación para equilibrar las fuentes
      • Curvas de control y ahorro en la demanda
        • Añadir curvas de control de yacimientos y ahorrar en la demanda (reducciones)
    • Uso de penalizaciones de asignación para asignar agua
    • Escenarios de PyWR que leen un DataFrame externo y agregan reglas personalizadas
      • Carga de archivos
      • Lectura de CSV DataFrame
      • Ejecución de pywr-scenarios
      • Lectura de h5 DataFrame para escenarios de pywr
      • Crear regla personalizada - TranscientDecisionParameter
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

Export as PDF
  1. Conceptos básicos de modelado

¿Qué es Pywr?


description: Para construir un «gemelo digital» (un simulador de computadora) de su sistema de agua, WaterStrategy usa Pywr («Python Water Resources»).


¿Qué es Pywr?

Pywr es una biblioteca de software de lenguaje Python gratuita y de código abierto que permite crear modelos de simulación de alta calidad (detallados y precisos) de sistemas de recursos hídricos.

Los modelos Pywr se ejecutan rápidamente en su computadora o, en el caso de WaterStrategy, en la nube. Pueden representar sistemas de recursos hídricos pequeños, como el suministro de agua de una ciudad, o sistemas muy grandes, como cuencas fluviales que abarcan varios países con cientos de usuarios de agua y activos de infraestructura. Pywr puede simular períodos cortos (como unos pocos meses) o períodos más largos (como 100 años) en distintos intervalos de tiempo (desde diarios hasta mensuales).

Este es un resumen del proceso de modelado de Pywr:

1. Configure el modelo

En primer lugar, se necesita un mapa espacial del sistema hídrico y los datos hidrológicos y de demanda de agua asociados. WaterStrategy le ayuda a crear este mapa de red de todas las ubicaciones («nodos») donde el agua ingresa al sistema («entradas»), dónde se usa el agua («demandas de agua») y donde se administra el agua (ubicaciones de la infraestructura). Estos nodos forman una red conectada por ríos, canales o tuberías (Pywr los llama «enlaces» o «bordes»). Una vez que haya configurado el mapa de la red, proporcionará datos sobre el suministro y la demanda de agua (normalmente en forma de series temporales).

2. Ejecute una simulación

Cuando se ingresan todos los datos, incluidos el intervalo temporal y el horizonte temporal, el modelo está listo para la simulación (es decir, pasar por el tiempo y realizar la contabilidad del agua en todo el sistema). Al principio de cada etapa temporal, la computadora comienza inyectando agua en todas las ubicaciones de entrada, luego esta agua se envía por la red y se asigna a las diferentes ubicaciones de infraestructura y demanda de agua. Este proceso de asignación se lleva a cabo mediante una técnica informática denominada programación lineal. Una vez finalizado un paso temporal, el modelo actualiza los almacenamientos, registra qué ubicaciones recibieron la cantidad de agua y, a continuación, continúa con el siguiente paso temporal hasta el final del horizonte temporal simulado.

A cada nodo de demanda de agua se le asigna una prioridad para representar la asignación de agua en el modelo. Cada nodo tiene una penalización asociada y el algoritmo de asignación distribuye el agua por toda la red para minimizar la penalización general. Este enfoque simple permite realizar simulaciones rápidas y fáciles de mantener, que tienen la flexibilidad de representar reglas de gestión del agua detalladas y realistas.

3. Revisa los resultados

Los resultados del modelo incluyen la cantidad de agua que entra en cada ubicación (nodo) y la cantidad que se almacena, consume o pasa a través de ella en cada paso de tiempo. Esto permite rastrear cómo se utiliza la infraestructura y si las ciudades, los ecosistemas, las áreas de riego, las centrales eléctricas, etc. reciben suficiente agua. Los resultados crean una imagen detallada de cómo funciona el sistema de gestión del agua y cómo se distribuyen los beneficios del agua.

Inicialmente, los modelos están mal parametrizados y producen predicciones inexactas (la fase de «basura que entra, basura que sale»). Sin embargo, con el tiempo, a medida que el modelo se vaya mejorando («calibrando»), puede convertirse en un valioso gemelo digital que ayude a operar o planificar un sistema de agua. La herramienta ayuda a su organización a evaluar de forma rápida y económica los impactos de los posibles cambios e intervenciones futuros en materia de agua, y a tomar buenas decisiones.

¡Buena suerte!

Previous¿Modelado de sistemas de recursos hídricos?NextConceptos de Pywr

Last updated 7 months ago

Was this helpful?