增加油藏控制曲线和需求节约（减少）
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增加油藏控制曲线和需求节约（减少）
导言
当水库水位低于特定阈值时，控制曲线可用于减少需求。这意味着临时需求管理措施的实施。在这项工作中，随着水库低于一定的储量阈值，需求将逐步减少。本练习将演示 控制曲线索引参数， 索引数组参数 以及 聚合参数 以及参数嵌套。
克隆场景并定义控制曲线
1。克隆 '平衡来源' 场景并命名新的场景 '需求减少' 2。首先，我们将定义一个 控制曲线 它使用存储量阈值逐步减少需求，对需求限制进行建模。第一条曲线是 每月概况 （未来几个月为60％，其他月份为45％）允许季节性变化，而随后的两条曲线是 常量 （40% 和 10% 的水库存储容量）。
控制曲线将在中定义 参数 选项卡。在 “参数” 选项卡中添加 Pywr_参数。
为参数命名 '存储控制曲线' 然后按 输入。
粘贴以下 JSON 代码片段。请注意在 “storage_node” 属性中是如何引用的 “示例储存库”。
{
“类型”：“控制曲线索引参数”，
“storage_node”: “示例水库”，
“控制曲线”: [
{
“类型”：“月度配置文件参数”，
“价值观”：[
0.45，
0.45，
0.45，
0.45，
0.45，
0.45，
0.45，
0.45，
0.45，
0.45，
0.6，
0.6
]
}，
{
“类型”：“常量”，
“值”：0.4
}，
{
“类型”：“常量”，
“值”：0.1
}
]，
“__录音机__“: {
“时间序列”：真的
}
}
每一步都是 控制曲线索引参数 将返回一个索引值，如下所示：
这些指数可以与需求因子相关联，需求因子将使用 索引数组参数。当超过每个控制曲线阈值时，需求因子将用于减少需求。
关联需求因素
1。我们将关联以下内容 需求因素 到不同的控制曲线故障级别：
这将把需求减少到900__％、80％和50％的基准需求，对应于10％、20％和50％的需求减少。
2。创建一个新的 Pywr_参数
3.为参数命名 '控制曲线需求因子' 然后按 输入。
4。粘贴以下 JSON 代码片段。请注意在 “索引参数” 属性中是如何引用存储器控制曲线的。
{
“类型”：“indexedarrayparameter”，
“索引_参数”：“存储控制曲线”，
“参数”：[
1,
0.9，
0.8，
0.5
]，
}
params属性接受标量或 Pywr 参数，数组的索引对应于中引用的参数中的索引 索引_参数 在本例中为控制曲线。
5。选择输出此参数。
定义基准需求
接下来，我们将定义基准需求。这是水库在实施任何削减措施之前的要求。在前面的教程中，示例需求被定义为示例需求输出节点的 Max\ _flow 属性上的标量 (0.1)：
我们将把它替换为 参数参考。
1。首先，我们将使用以下方法定义基准需求 常量参数。
添加一个新的 Pywr_参数。
然后给它起个名字 基准需求 然后按 输入。
2。基准需求将保持每天0.1 mm3。将 JSON 代码片段复制并粘贴到 JSON 选项卡中。
{
“类型”：“常量”，
“值”：0.1
}
在每个时间步中，建模需求将是基准需求乘以需求系数：
“时间步长需求 = 基准需求 x 需求因子”
计算 时间步长需求
这可以通过使用来实现 聚合参数。
1。添加一个新的 Pywr_参数。
为新参数命名 '时间步长需求'
2。将 JSON 代码片段复制并粘贴到 JSON 选项卡中。
{
“类型”：“聚合参数”，
“agg_func”：“产品”，
“参数”：[
“基准需求”，
“控制曲线需求因子”
]
}
选择使该参数值在每个时间步中都输出。
3.这个 '时间步长需求' 考虑到水库中的状态（即实时存储），定义每个时间步的需求。
这个 参数 需要在上面引用 最大_需求节点的 flow 属性。
4。单击 “需求” 节点，然后写入或粘贴 '时间步长需求' 在 max\ _flow 属性中替换标量值 (0.1)。
请注意，如果参数名称未保存，请将条目类型更改为 “描述符”。
别忘了保存更改。
运行模型并查看结果
1。 跑 模型。
2。查看 模拟 \ _水库上的音量
你可以 缩放 例如，这是 2042-2044 发生的干旱。
在需求减少的情景中，水库的储量没有降到如此低的水平（9.4与8.1234567890__1__1234567890__________________________m3）。
3.单击 “需求” 节点的模拟\ _flow。需求的减少可以看出。
4。您可以通过单击 “查看控制固化参数输出” 网络数据 观点。
点击 模拟_存储控制曲线显示存储控制曲线在每个时间步返回的索引。这在 0-2 之间变化。
运动
1。增加基准需求参数。在水库完全排空之前，基准需求能有多高？
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