电力系统优化与调度软件：PLEXOS二次开发_（11）.数据处理与优化结果分析.docx

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数据处理与优化结果分析

引言

在电力系统优化与调度软件PLEXOS的二次开发中，数据处理和优化结果分析是至关重要的步骤。这一节将详细介绍如何在PLEXOS环境中处理数据，以及如何对优化结果进行分析和解读。我们将通过具体的代码示例和数据样例来说明这些过程。

数据处理

1.数据导入与导出

PLEXOS支持多种数据格式的导入和导出，包括CSV、Excel、SQL数据库等。在二次开发中，我们经常需要将外部数据导入到PLEXOS中，或者将PLEXOS的优化结果导出到外部系统进行进一步分析。

1.1数据导入

CSV文件导入

假设我们有一个CSV文件，包含发电机组的运行数据，我们可以使用PLEXOS的API将这些数据导入到模型中。

#导入PLEXOSAPI

importplexos

#创建PLEXOS引擎实例

engine=plexos.Engine()

#打开PLEXOS模型

model=engine.open_model(path_to_model.plexos)

#读取CSV文件

importpandasaspd

data=pd.read_csv(path_to_data.csv)

#将数据导入到PLEXOS模型中

forindex,rowindata.iterrows():

#假设CSV文件中包含发电机组名称和最大出力

generator_name=row[Generator]

max_capacity=row[MaxCapacity]

#查找发电机组并设置最大出力

generator=model.get_object(generator_name)

ifgenerator:

generator.max_capacity=max_capacity

#保存模型

model.save()

Excel文件导入

类似地，我们可以使用Excel文件来导入数据。假设Excel文件中的数据格式与CSV文件相同。

#读取Excel文件

data=pd.read_excel(path_to_data.xlsx)

#将数据导入到PLEXOS模型中

forindex,rowindata.iterrows():

generator_name=row[Generator]

max_capacity=row[MaxCapacity]

#查找发电机组并设置最大出力

generator=model.get_object(generator_name)

ifgenerator:

generator.max_capacity=max_capacity

#保存模型

model.save()

1.2数据导出

CSV文件导出

优化结果可以导出为CSV文件，以便在其他工具中进行分析。

#运行优化

model.run()

#获取优化结果

results=model.get_results()

#将结果转换为DataFrame

df_results=pd.DataFrame(results)

#导出结果到CSV文件

df_results.to_csv(path_to_results.csv,index=False)

Excel文件导出

同样，优化结果也可以导出为Excel文件。

#运行优化

model.run()

#获取优化结果

results=model.get_results()

#将结果转换为DataFrame

df_results=pd.DataFrame(results)

#导出结果到Excel文件

df_results.to_excel(path_to_results.xlsx,index=False)

2.数据预处理

在导入数据之前，通常需要进行一些预处理，例如数据清洗、格式转换等。这些步骤可以确保数据的准确性和一致性。

2.1数据清洗

假设我们有一个包含发电机组运行数据的CSV文件，其中有些数据可能不完整或错误。我们可以使用Pandas进行数据清洗。

#读取CSV文件

data=pd.read_csv(path_to_data.csv)

#检查并处理缺失值

data.dropna(inplace=True)#删除缺失值

#检查并处理异常值

data=da