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

1. Клонируйте «Сбалансированные источники» сценарий и назовите новый «Сокращение спроса»

2. 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 резервуаром

Кривая управления будет определена в поле параметры вкладка. На вкладке «Параметры» добавьте Пивр_Параметр.

Добавьте параметр Pywr_

Присвойте параметру имя «кривая управления хранением» и нажмите Введите**. **

кривая управления хранением

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
	}
}

Вставьте код и сохраните

Выберите таймсерию записи и сохраните

Каждый раз делайте шаг Параметр индекса контрольной кривой вернет значение индекса, как показано ниже:

Кривая управления резервуаром

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

1. Мы свяжем следующее Факторы спроса к различным уровням отказов кривой управления:

Кривая управления резервуаром

Это снизит спрос до 1234567890%, 80% и 50% от базового спроса, что соответствует сокращению спроса 1234567890%, 20% и 50%.

1. Создайте новый Пивр_Параметр

Создайте новый параметр Pywr_Parameter

1. Присвойте параметру имя «коэффициент спроса на контрольную кривую» и нажмите Введите**. **

Присвойте параметру имя

1. 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
	],
}

Вставьте код и сохраните

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.

1. Выберите, чтобы вывести этот параметр.

Выберите таймсерию записи и сохраните

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:

Пример спроса

Мы заменим это на Ссылка на параметр.

1. Во-первых, мы определим базовый спрос, используя Постоянный параметр.

Добавить новое **Пивр_параметр. **

Добавьте новый параметр PYWR_

И назовите его Базовый спрос и нажмите Введите.

Присвойте новому параметру PYWR_имя

1. Базовый спрос сохранится на уровне 0.1 мм3/день. Скопируйте и вставьте фрагмент кода JSON на вкладку JSON.

{
	«тип»: «константа»,
	«значение»: 0.1
}

Вставьте код и сохраните

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.

1. Добавить новое **Пивр_параметр. **

Добавьте новый параметр PYWR_

Присвойте новому параметру имя «спрос на временные шаги»

Присвойте новому параметру имя

1. Скопируйте и вставьте фрагмент кода JSON на вкладку JSON.

{
	«тип»: «Агрегированный параметр»,
	«agg_func»: «продукт»,
	«параметры»: [
		«базовый спрос»,
		«коэффициент спроса на контрольную кривую»
	]
}

Вставьте код и сохраните

Выберите, чтобы значение этого параметра выводилось на каждом временном шаге.

Выберите запись временных рядов

1. «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.

1. Нажмите на узел «Спрос» и напишите или вставьте 'спрос на временные рамки» в атрибуте max\ _flow, заменяющем скалярное значение (0.1).

Введите имя атрибута max_flow

Обратите внимание, что если имя параметра не сохраняется, измените тип записи на «Дескриптор».

Нажмите на редактирование max_flow

Выберите ДЕСКРИПТОР

Введите имя

Не забудьте сохранить изменения.

Запустите модель и просмотрите результаты

1. Беги модель.

Нажмите, чтобы запустить модель

1. Просмотрите смоделирован \ _объем на водохранилище

Смоделированный объем резервуара

Вы можете зум в засуху, например, это засуха, произошедшая в 2042-2044.

Смоделированный объем резервуара в 2042-2044

В сценарии, предусматривающем сокращение спроса, запасы запасов в водохранилище снизились не так низко (9.4 против 8.17 Мм3).

1. Нажмите на смоделированный\ _поток узла Demand. Можно увидеть снижение спроса.

simulated_flow узла «Спрос»

1. Вы можете просмотреть выходные данные параметра контрольного отверждения, нажав на Сетевые данные вид.

Нажмите, чтобы просмотреть выходные данные параметра контрольного отверждения

Нажав на смоделировано_кривая управления хранением показывает, какой индекс возвращает кривая управления хранением на каждом временном шаге. Это значение варьируется от 0 до 2.

Вывод параметров контрольного отверждения

Упражнение

1. Увеличьте базовый параметр спроса. Насколько высоким может быть базовый спрос до полного опорожнения резервуара?