电力系统优化与调度软件：PLEXOS二次开发_（3）.PLEXOS模型构建与参数设置.docx

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PLEXOS模型构建与参数设置

1.PLEXOS模型概述

PLEXOS是一个广泛应用于电力系统优化与调度的软件，它能够处理复杂的电力市场、发电、输电和需求响应等问题。在PLEXOS中，模型的构建和参数设置是至关重要的步骤，直接影响到模型的准确性和求解效率。本节将详细介绍如何在PLEXOS中构建模型以及设置相关参数。

1.1模型的基本组成

PLEXOS模型主要由以下几个组成部分构成：

时间序列：定义模型的时间范围和时间步长。

节点：表示电力系统的各个节点，如发电厂、负荷中心等。

发电机：定义不同类型的发电机组，包括火电、水电、风电、光伏等。

输电线路：定义电力系统中的输电线路及其特性。

需求：定义电力系统中的负荷需求。

市场：定义电力市场的运行规则和机制。

1.2模型构建步骤

定义时间序列：设置模型的时间范围和时间步长。

定义节点：创建电力系统的各个节点。

定义发电机：设置不同类型的发电机组及其参数。

定义输电线路：配置输电线路的参数。

定义需求：设置负荷需求的参数。

定义市场：配置电力市场的运行规则。

2.时间序列的定义

2.1时间序列的基本概念

时间序列是PLEXOS模型中用于定义时间范围和时间步长的数据集。合理的时间序列设置可以提高模型的求解效率，同时确保结果的准确性。

2.2时间序列的设置方法

在PLEXOS中，时间序列可以通过以下步骤进行设置：

创建时间序列：

在PLEXOS中选择“TimeSeries”选项。

点击“New”按钮，创建新的时间序列。

设置时间范围：

选择“StartDate”和“EndDate”，定义模型的时间范围。

选择“TimeStep”，设置时间步长，如小时、分钟等。

导入数据：

可以通过CSV文件或其他数据源导入时间序列数据。

数据格式通常包括时间戳和相应的数据值。

2.2.1代码示例

以下是一个Python脚本示例，用于生成并导入时间序列数据到PLEXOS：

importpandasaspd

importplexos

#创建时间序列数据

start_date=2023-01-0100:00:00

end_date=2023-01-0200:00:00

time_step=1H

#生成时间戳

time_index=pd.date_range(start=start_date,end=end_date,freq=time_step)

#生成示例数据

data=pd.DataFrame({

Timestamp:time_index,

Demand:[100+5*iforiinrange(len(time_index))],

WindGeneration:[20+2*iforiinrange(len(time_index))],

SolarGeneration:[15+3*iforiinrange(len(time_index))]

})

#导出为CSV文件

data.to_csv(time_series_data.csv,index=False)

#使用PLEXOSAPI导入数据

plexos_model=plexos.Model()

plexos_model.import_time_series_data(time_series_data.csv,TimeSeries1)

#保存模型

plexos_model.save(plexos_model.xml)

2.3时间序列的数据格式

时间序列数据的格式通常如下：

Timestamp|Demand|WindGeneration|SolarGeneration|

|———————|——–|—————–|——————|

2023-01-0100:00:00|100|20|15|

2023-01-0101:00:00|105|22|18|

2023-01-0102:00:00|110|24|21|

…|…|…|…|

3.节点的定义

3.1节点的基本概念

节点是电力系统中的基本单元，可以表示发电厂、负荷中心、变电站等。在PLEXOS中，节点的定义包括节点的位置、类型、参数等信息。

3.2节点的设置方法

创建节点：

在PLEXOS中选择“Nodes”选项。

点击“New”按钮，创建新的节点。

设置节点参数：

位置：定义节点的地理位置。

类型：选择节点的类型