論文の概要: DIETERpy: a Python framework for The Dispatch and Investment Evaluation Tool with Endogenous Renewables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00883v2
• Date: Wed, 7 Apr 2021 14:18:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 04:10:14.240647
• Title: DIETERpy: a Python framework for The Dispatch and Investment Evaluation Tool with Endogenous Renewables
• Title（参考訳）: DIETERpy: 内因性更新機能を備えた分散投資評価ツールのためのPythonフレームワーク
• Authors: Carlos Gaete-Morales, Martin Kittel, Alexander Roth and Wolf-Peter Schill
• Abstract要約: DIETERはオープンソースの電力セクターモデルであり、可変再生可能エネルギー源の非常に高いシェアで将来の設定を分析するように設計されている。 システム全体のコストを最小化し、様々な世代の固定および可変コスト、柔軟性、セクター結合オプションを含む。 我々は、GAMS(General Algebraic Modeling System)で記述された既存のモデルバージョンの上に構築されたDIETERpyを紹介し、それをPythonフレームワークで強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: DIETER is an open-source power sector model designed to analyze future settings with very high shares of variable renewable energy sources. It minimizes overall system costs, including fixed and variable costs of various generation, flexibility and sector coupling options. Here we introduce DIETERpy that builds on the existing model version, written in the General Algebraic Modeling System (GAMS), and enhances it with a Python framework. This combines the flexibility of Python regarding pre- and post-processing of data with a straightforward algebraic formulation in GAMS and the use of efficient solvers. DIETERpy also offers a browser-based graphical user interface. The new framework is designed to be easily accessible as it enables users to run the model, alter its configuration, and define numerous scenarios without a deeper knowledge of GAMS. Code, data, and manuals are available in public repositories under permissive licenses for transparency and reproducibility.
• Abstract（参考訳）: DIETERはオープンソースの電力セクターモデルであり、可変エネルギー源の非常に高いシェアで将来の設定を分析するために設計された。 システム全体のコストを最小化し、様々な世代の固定および可変コスト、柔軟性、セクター結合オプションを含む。 ここでは、GAMS(General Algebraic Modeling System)で記述された既存のモデルバージョンをベースにしたDIETERpyを紹介し、Pythonフレームワークでそれを拡張します。 これは、データの前処理と後処理に関するpythonの柔軟性と、ガンの単純な代数的定式化と効率的な解法の使用を組み合わせたものである。 DIETERpyはブラウザベースのグラフィカルユーザインタフェースも提供している。 新しいフレームワークは、GAMSの深い知識なしに、ユーザがモデルを実行し、構成を変更し、多数のシナリオを定義することができるように、容易にアクセスできるように設計されている。 コード、データ、マニュアルは、透明性と再現性のために許容ライセンスの下で公開リポジトリで利用可能である。

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