Conceitos de Pywr
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description: Termos-chave usados em Pywr.
Pywr, uma biblioteca Python usada por WaterStrategy, permite simular a alocação de recursos representando um sistema de recursos como uma rede usando 'Nodes' e 'Edges'. A alocação de recursos é orientada por regras operacionais usando “Penalidades de alocação”, “Restrições” e “Parâmetros”, e as saídas do modelo são capturadas e salvas usando “Gravadores”. As variações das entradas do modelo podem ser especificadas e executadas em paralelo usando 'Cenários'.
Embora os conceitos gerais usados para criar um modelo de simulação de alocação de recursos no Pywr sejam semelhantes aos de outras ferramentas, o uso de termos pode ser diferente. Nesta seção, definimos os principais termos do Pywr e suas funções nos modelos de simulação.
Os nós representam locais no sistema de água simulado onde a água é adicionada, armazenada, usada, consumida ou transmitida. Existem diferentes tipos de nós no Pywr para ajudá-lo a construir seu modelo de sistema de água; você pode aprender mais sobre eles no seção. Os dados que definem as características físicas e o comportamento de um nó podem ser adicionados diretamente ao nó ou indiretamente por meio de referência a um parâmetro (descrito abaixo).
Para formar uma rede, os nós são conectados usando links que representam o transporte de água. Pywr chama isso de “Edges”. Uma borda tem um nó inicial e um final, e a água flui do nó inicial para o nó final. O Pywr não atribui informações a essas conexões (as bordas), mas atribui dados aos nós de origem e de destino. Todos os dados necessários para simular o gerenciamento da água são armazenados nos nós, as bordas determinam apenas a direção do fluxo de água. Um modelador Pywr diria que “as bordas do Pywr determinam a topologia da rede”, o que significa que “as conexões entre os nós determinam como a água se move no modelo de computador”.
As restrições podem ser definidas em vários tipos de nós para ajudar a representar o comportamento do sistema. Por exemplo, um nó de rio pode ter valores de fluxo máximo e/ou mínimo para representar a capacidade de transporte. Em Pywr, muitos nós têm o 'max_fluxo' e 'min_atributos de fluxo para definir os limites superior e inferior do fluxo através do nó, se necessário. O atributo 'max\ _flow' não exige que o fluxo através desse nó atinja esse valor, mas se o volume e a prioridade da água forem suficientes, o modelo tentará atingir o 'Fluxo máximo'. As restrições mínimas de fluxo devem ser usadas com cuidado, pois podem resultar na inviabilidade do modelo se o mínimo não puder ser atingido.
As penalidades de alocação são atributos do nó que controlam a prioridade de alocação de água. Normalmente, eles são expressos como penalidades ou “custos”, e o modelo aloca água primeiro para o nó com a menor penalidade. Se você preferir alocar por benefício, enviando água para onde ela tem o maior benefício primeiro, você precisará expressar suas prioridades no Pywr como custos negativos (ou seja, usar números negativos). Na verdade, ambos podem ser usados juntos, então, por exemplo, se 3 nós tiverem penalidades -10, 2, 6, eles obterão água nessa ordem (o nó com uma penalidade de -10 recebe água primeiro e o nó com penalidade de alocação 6 recebe água por último).
Os parâmetros no Pywr fornecem uma maneira flexível e conveniente de fornecer entradas para os nós. Por exemplo, um determinado tipo de parâmetro pode ser usado para carregar dados de entrada ou demanda de um arquivo do Microsoft Excel. Os parâmetros também oferecem uma maneira flexível e personalizável de definir as regras operacionais de um sistema (por exemplo, regras que regem as liberações do reservatório). A maioria dos dados de entrada do modelo pode ser fornecida usando parâmetros.
Os gravadores Pywr são usados para pós-processar os resultados. Ao criar um gravador, você pode observar e salvar os resultados da simulação. Alguns gravadores permitem agregar resultados ao longo do tempo (por exemplo, do diário ao anual) e do espaço (por exemplo, água alocada para um grupo de nós).
No Pywr, você pode criar e simular cenários com diferentes dados de entrada sobre oferta, demanda ou outras mudanças. Os planejadores de água usam cada vez mais simulações de longo prazo com muitos cenários para avaliar mudanças futuras ou testar possíveis intervenções. Ser capaz de simular rapidamente muitos cenários futuros plausíveis é um dos principais benefícios do Pywr.
Nota:
Para obter mais detalhes, consulte o documento de acesso aberto intitulado: .