Добавление кривых управления резервуарами и экономия (сокращение) спроса
layout: description: visible: false outline: visible: true pagination: visible: true tableOfContents: visible: true title: visible: true
Добавление кривых управления резервуарами и экономия (сокращение) спроса
Введение
Контрольные кривые можно использовать для снижения спроса, когда уровни в резервуарах опускаются ниже определенных пороговых значений. Это означает принятие временных мер по управлению спросом. В ходе этого мероприятия спрос будет постепенно снижаться по мере того, как запасы в водохранилище превышают определенные пороговые значения. В этом упражнении будут продемонстрированы Параметр индекса контрольной кривой, Параметр индексированного массива а также Агрегированный параметр а также вложение параметров.
Клонируйте сценарий и определите контрольную кривую
Клонируйте «Сбалансированные источники» сценарий и назовите новый «Сокращение спроса»
Сначала мы определим кривая управления которая использует пороговые значения объема хранения для постепенного снижения спроса в целях моделирования ограничений спроса, налагаемых на спрос. Первая кривая представляет собой Ежемесячный профиль (60% в ближайшие месяцы и 45% в другие) с учетом сезонных изменений, в то время как две последующие кривые константы (40% и 10% от емкости резервуара).
Кривая управления будет определена в поле параметры вкладка. На вкладке «Параметры» добавьте Пивр_Параметр.
Присвойте параметру имя «кривая управления хранением» и нажмите Введите**. **
Вставьте следующий фрагмент кода JSON ниже. Обратите внимание, что ссылка на «Пример резервуара» содержится в атрибуте "storage_node".
{
«тип»: «параметр индекса контрольной кривой»,
«storage_node»: «Пример резервуара»,
«контрольные кривые»: [
{
«тип»: «ежемесячный параметр профиля»,
«ценности»: [
0.45,
0.45,
0.45,
0.45,
0.45,
0.45,
0.45,
0.45,
0.45,
0.45,
0.6,
0.6
]
},
{
«тип»: «константа»,
«значение»: 0.4
},
{
«тип»: «константа»,
«значение»: 0.1
}
],
«__регистратор__«: {
«таймсерия»: правда
}
}
Каждый раз делайте шаг Параметр индекса контрольной кривой вернет значение индекса, как показано ниже:
Эти индексы могут быть связаны с фактором спроса, который будет определен с помощью Параметр индексного массива. Коэффициент спроса будет использоваться для снижения спроса при достижении порогового значения каждой контрольной кривой.
Ассоциированный фактор спроса
Мы свяжем следующее Факторы спроса к различным уровням отказов кривой управления:
Это снизит спрос до 1234567890%, 80% и 50% от базового спроса, что соответствует сокращению спроса 1234567890%, 20% и 50%.
Создайте новый Пивр_Параметр
Присвойте параметру имя «коэффициент спроса на контрольную кривую» и нажмите Введите**. **
Вставьте следующий фрагмент кода JSON ниже. Обратите внимание, что в атрибуте «index_parameter» содержится ссылка на «контрольную кривую» хранилища.
{
«тип»: «indexedarrayparameter»,
«index_parameter»: «кривая управления хранением»,
«параметры»: [
1,
0.9,
0.8,
0.5
],
}
Атрибут Params принимает скаляры или параметры Pywr, а индекс массива соответствует индексу параметра, указанного в поле индекс_параметр, который в данном случае является контрольной кривой.
Выберите, чтобы вывести этот параметр.
Определите базовый спрос
Далее мы определим базовый спрос. Это спрос на водохранилище до того, как будут произведены какие-либо сокращения. В предыдущем уроке спрос в примере определялся в виде скаляра (0.1) в атрибуте Max\ _flow в выходном узле Example demand:
Мы заменим это на Ссылка на параметр.
Во-первых, мы определим базовый спрос, используя Постоянный параметр.
Добавить новое **Пивр_параметр. **
И назовите его Базовый спрос и нажмите Введите.
Базовый спрос сохранится на уровне 0.1 мм3/день. Скопируйте и вставьте фрагмент кода JSON на вкладку JSON.
{
«тип»: «константа»,
«значение»: 0.1
}
На каждом временном этапе смоделированный спрос будет представлять собой базовый спрос, умноженный на коэффициент спроса:
«Спрос на временной шаг = базовый спрос x фактор спроса»
Вычислить спрос на временные рамки
Это может быть достигнуто с помощью Агрегированный параметр.
Добавить новое **Пивр_параметр. **
Присвойте новому параметру имя «спрос на временные шаги»
Скопируйте и вставьте фрагмент кода JSON на вкладку JSON.
{
«тип»: «Агрегированный параметр»,
«agg_func»: «продукт»,
«параметры»: [
«базовый спрос»,
«коэффициент спроса на контрольную кривую»
]
}
Выберите, чтобы значение этого параметра выводилось на каждом временном шаге.
«спрос на временные шаги» определяет спрос на каждом временном этапе с учетом состояния резервуара (т.е. хранилища в реальном времени).
Это Параметр должна быть указана на макс_атрибут flow узла Demand.
Нажмите на узел «Спрос» и напишите или вставьте 'спрос на временные рамки» в атрибуте max\ _flow, заменяющем скалярное значение (0.1).
Обратите внимание, что если имя параметра не сохраняется, измените тип записи на «Дескриптор».
Не забудьте сохранить изменения.
Запустите модель и просмотрите результаты
Беги модель.
Просмотрите смоделирован \ _объем на водохранилище
Вы можете зум в засуху, например, это засуха, произошедшая в 2042-2044.
В сценарии, предусматривающем сокращение спроса, запасы запасов в водохранилище снизились не так низко (9.4 против 8.17 Мм3).
Нажмите на смоделированный\ _поток узла Demand. Можно увидеть снижение спроса.
Вы можете просмотреть выходные данные параметра контрольного отверждения, нажав на Сетевые данные вид.
Нажав на смоделировано_кривая управления хранением показывает, какой индекс возвращает кривая управления хранением на каждом временном шаге. Это значение варьируется от 0 до 2.
Упражнение
Увеличьте базовый параметр спроса. Насколько высоким может быть базовый спрос до полного опорожнения резервуара?
Last updated
Was this helpful?