نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة

نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة هي نماذج أنظمة طاقة مفتوحة المصدر . ^[أ] ومع ذلك، قد يستخدم بعضها برامج مملوكة لجهات خارجية كجزء من سير العمل لإدخال البيانات أو معالجتها أو إخراجها. ويفضل أن تستخدم هذه النماذج البيانات المفتوحة ، مما يسهل العلم المفتوح .

تُستخدم نماذج أنظمة الطاقة لاستكشاف أنظمة الطاقة المستقبلية، وغالبًا ما تُطبق على الأسئلة المتعلقة بسياسة الطاقة والمناخ . وتختلف النماذج نفسها على نطاق واسع من حيث نوعها وتصميمها وبرمجتها وتطبيقها ونطاقها ومستوى التفاصيل والتعقيد والنواقص. بالنسبة للعديد من النماذج، يتم استخدام بعض أشكال التحسين الرياضي لإعلام عملية الحل.

بدأت هيئات تنظيم الطاقة ومشغلو النظام في أوروبا وأمريكا الشمالية في تبني نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة لأغراض التخطيط في أوائل عشرينيات القرن الحادي والعشرين. ^[1] وتستخدم الوكالات الحكومية النماذج المفتوحة والبيانات المفتوحة بشكل متزايد لتوجيه تطوير سياسة عامة صافية صفرية أيضًا (مع الإشارة إلى الأمثلة في جميع أنحاء هذه المقالة). كما تتبنى الشركات والاستشارات الهندسية نماذج مفتوحة للتحليل (انظر مرة أخرى  أدناه).

تندرج مشاريع نمذجة الطاقة المفتوحة المدرجة هنا حصريًا ضمن النموذج التصاعدي من الأسفل إلى الأعلى، حيث يكون النموذج عبارة عن تمثيل حرفي نسبيًا للنظام الأساسي.

يفضل العديد من السائقين تطوير النماذج المفتوحة والبيانات المفتوحة. هناك اهتمام متزايد بجعل نماذج الطاقة للسياسة العامة أكثر شفافية لتحسين قبولها من قبل صناع السياسات والجمهور. ^[2] هناك أيضًا رغبة في الاستفادة من الفوائد التي يمكن أن يجلبها تطوير البيانات المفتوحة والبرمجيات المفتوحة ، بما في ذلك تقليل تكرار الجهود، وتبادل الأفكار والمعلومات بشكل أفضل، وتحسين الجودة، والمشاركة والتبني الأوسع. ^[3] لذلك فإن تطوير النموذج عادة ما يكون جهدًا جماعيًا ويتكون إما من مشروع أكاديمي أو مشروع تجاري أو مبادرة مجتمعية شاملة حقًا.

لا تغطي هذه المقالة المشاريع التي تجعل ببساطة أكوادها المصدرية أو جداول البيانات متاحة للتنزيل العام، ولكنها تغفل ترخيصًا معترفًا به للبرمجيات الحرة والمفتوحة المصدر . يؤدي غياب اتفاقية الترخيص إلى خلق حالة من عدم اليقين القانوني حيث لا يمكن للمستخدمين المحتملين معرفة القيود التي قد يرغب المالك في فرضها في المستقبل. ^{[4] : 1} تعتبر المشاريع المدرجة هنا مناسبة للإدراج من خلال وجود أدبيات أكاديمية معلقة أو منشورة أو من خلال الإبلاغ عنها في مصادر ثانوية.

تسرد ورقة بحثية صدرت عام 2017 فوائد البيانات والنماذج المفتوحة وتناقش الأسباب التي تجعل العديد من المشاريع تظل مغلقة. ^{[5] : 211–213} وتقدم الورقة عددًا من التوصيات للمشاريع التي ترغب في الانتقال إلى نهج أكثر انفتاحًا. ^{[5] : 214} ويستنتج المؤلفون أيضًا أنه من حيث الانفتاح، تأخرت أبحاث الطاقة عن مجالات أخرى، وأبرزها الفيزياء والتكنولوجيا الحيوية والطب. ^{[5] : 213–214}

بلغت نمذجة أنظمة الطاقة المفتوحة مرحلة النضج في العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. تم الاستشهاد بمشروعين فقط في ورقة بحثية عام 2011 حول هذا الموضوع: OSeMOSYS وTEMOA. ^{[6] : 5861} كان Balmorel نشطًا أيضًا في ذلك الوقت، حيث تم الإعلان عنه في عام 2001. ^[ب] اعتبارًا من يوليو 2022 ^[update]، تم إدراج 31  من هذه المشاريع هنا (مع عدد متساوٍ تقريبًا ينتظر الإضافة ) . قام Chang et  al (2021) بمسح اتجاهات النمذجة ووجدوا أن الانقسام من المفتوح إلى المغلق متساوٍ تقريبًا بعد مراجعة 54  إطار عمل - على الرغم من أن هذا التفسير يعتمد على عدد المشاريع وليس على الاستيعاب والاستخدام. ^[7] أفاد تمرين  مقارنة النماذج لعام 2022 في ألمانيا أن ثمانية من 40  مشروعًا للنمذجة (20٪) كانت مفتوحة المصدر، ^[8] كانت هذه المشاريع أيضًا مجتمعات نشطة وراءها. ^[9]

يمثل استخدام نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة وبيانات الطاقة المفتوحة محاولة واحدة لتحسين الشفافية والقابلية للفهم وإمكانية إعادة إنتاج نماذج أنظمة الطاقة، وخاصة تلك المستخدمة للمساعدة في تطوير السياسات العامة. ^[2]

تزعم ورقة بحثية صدرت عام 2010 تتعلق بنمذجة كفاءة الطاقة أن "عملية مراجعة الأقران المفتوحة يمكن أن تدعم بشكل كبير التحقق من صحة النموذج وإثبات صحته، وهو أمر ضروري لتطوير النموذج". ^{[10] : 17  [11]} لمزيد من تكريم عملية مراجعة الأقران ، يزعم الباحثون، في ورقة بحثية صدرت عام 2012، أنه من الضروري وضع كل من الكود المصدر ومجموعات البيانات تحت التحكم في الإصدار المتاح للجمهور حتى تتمكن الأطراف الثالثة من تشغيل نماذج معينة والتحقق منها وتدقيقها. ^[12] تزعم ورقة بحثية صدرت عام 2016 أن دراسات سيناريو الطاقة القائمة على النماذج، والتي تسعى إلى التأثير على صناع القرار في الحكومة والصناعة، يجب أن تصبح أكثر قابلية للفهم وأكثر شفافية. ولهذه الغايات، تقدم الورقة قائمة مرجعية لمعايير الشفافية التي يجب أن يكملها المصممون. ومع ذلك، يذكر المؤلفون أنهم "يعتبرون مناهج المصدر المفتوح حالة متطرفة من الشفافية التي لا تسهل تلقائيًا فهم الدراسات الخاصة بالمشورة السياسية". ^{[13] : 4}

تقدم مقالة رأي من صفحة واحدة من عام 2017 الحجة لصالح استخدام بيانات الطاقة المفتوحة والنمذجة لبناء الثقة العامة في تحليل السياسات. وتزعم المقالة أيضًا أن المجلات العلمية تتحمل مسؤولية مطالبة بتقديم البيانات والرموز جنبًا إلى جنب مع النص لمراجعة الأقران . ^[14] وتزعم إحدى التعليقات الأكاديمية من عام 2020 أن التنمية الموزعة من شأنها أن تسهل قاعدة مساهمين أكثر تنوعًا وبالتالي تحسين جودة النموذج  - وهي عملية تدعمها المنصات عبر الإنترنت وتمكنها البيانات والرموز المفتوحة. ^[15]

تشكل المشاريع مفتوحة المصدر التي ترعاها الدولة في أي مجال ظاهرة جديدة نسبيًا.

اعتبارًا من عام 2017 ^[update]، تدعم المفوضية الأوروبية الآن العديد من مشاريع نمذجة نظام الطاقة مفتوح المصدر للمساعدة في الانتقال إلى نظام طاقة منخفض الكربون لأوروبا. يقوم مشروع Dispa-SET (أدناه) بنمذجة نظام الكهرباء الأوروبي ويستضيف قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة به على GitHub . عقد مشروع MEDEAS، الذي سيصمم وينفذ نموذجًا جديدًا مفتوح المصدر لاقتصاد الطاقة لأوروبا، اجتماعه الافتتاحي في فبراير 2016. ^{[16] : 6  [17]} اعتبارًا من فبراير 2017 ^[update]، لم ينشر المشروع أي كود مصدر بعد. يطور مشروع OSeMOSYS الراسخ (أدناه) نموذج طاقة متعدد القطاعات لأوروبا بتمويل من المفوضية لدعم التواصل مع أصحاب المصلحة. ^{[18] ومع ذلك، يظل نموذج} JRC-EU-TIMES الرائد مغلق المصدر. ^[19]

النموذج الوطني لإدارة الطاقة النووية في الولايات المتحدة متاح ولكنه صعب الاستخدام. لا يتم تصنيف إدارة الطاقة النووية كمشروع مفتوح المصدر بالمعنى المقبول. ^[14]

في عام 2021، سعى برنامج تمويل الأبحاث العلمية Horizon Europe التابع للاتحاد الأوروبي صراحةً إلى إيجاد نماذج لأنظمة الطاقة مفتوحة المصدر. ^[20]

أجرى مسح أُجري في عام 2021 تحقيقًا حول الدرجة التي تدعم بها أطر نمذجة نظام الطاقة المفتوح خيارات المرونة، مقسمة حسب العرض والطلب والتخزين والاقتران القطاعي واستجابة الشبكة. من بين الأطر التي تم مسحها، لم يدعم أي منها جميع الأنواع، مما يشير إلى أن الاقتران الناعم للأطر التكميلية يمكن أن يوفر تقييمات أكثر شمولاً للمرونة. ومع ذلك، يختار معظم المرشحين الاستشراف المثالي ولا يعترفون بطبيعتهم بالأفعال الاحتمالية أو الاستجابات السلوكية الصريحة . ^[21]

تقتصر نماذج قطاع الكهرباء المفتوح على قطاع الكهرباء فقط. تتميز هذه النماذج دائمًا بدقة زمنية تبلغ ساعة واحدة أو أقل. تركز بعض النماذج على الخصائص الهندسية للنظام، بما في ذلك التمثيل الجيد لشبكات نقل الجهد العالي وتدفق الطاقة المترددة . تصور نماذج أخرى أسواق الكهرباء الفورية وتعرف باسم نماذج الإرسال. بينما تتضمن نماذج أخرى وكلاء مستقلين لالتقاط، على سبيل المثال، قرارات المزايدة باستخدام تقنيات من العقلانية المحدودة . أصبحت القدرة على التعامل مع الطاقة المتجددة المتغيرة وأنظمة النقل وتخزين الشبكة اعتبارات مهمة.

نماذج قطاع الكهرباء المفتوح

مشروع	يستضيف	رخصة	وصول	الترميز	التوثيق	النطاق/النوع
أميريس	المركز الألماني لعلوم الفضاء	أباتشي  2.0	جيت لاب	جافا	ويكي	نمذجة سوق الكهرباء القائمة على الوكيل
نموذج الطاقة المبتكرة	مؤسسة الطاقة المتطورة	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا	جيثب	بايثون ، جوليا	الموقع الإلكتروني، GitHub	نمذجة قطاع الطاقة
ديتر	دي اي دبليو برلين	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا	تحميل	جامس	نشر	الإرسال والاستثمار
ديسبا-سيت	مركز الأبحاث المشترك للمفوضية الأوروبية	اللغة الإنجليزية:EUPL  1.1	جيثب	GAMS ، بايثون	موقع إلكتروني	النقل والتوزيع الأوروبي
توليد EMLab	جامعة دلفت للتكنولوجيا	أباتشي 2.0	جيثب	جافا	دليل الموقع	يعتمد على الوكيل
إيما	نيون نيو إنرجي أوكونوميك	CC BY-SA 3.0	تحميل	جامس	موقع إلكتروني	سوق الكهرباء
جينيسيس	جامعة RWTH آخن	رخصة LGPLv2.1	عند الطلب	سي++	موقع إلكتروني	نظام الكهرباء الأوروبي
نيمو	جامعة نيو ساوث ويلز	رخصة جنو العمومية الإصدار 3	مستودع git	بايثون	الموقع، القائمة	سوق NEM الأسترالي
أون إس إس إي تي	المعهد الملكي للتكنولوجيا KTH	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا	جيثب	بايثون	الموقع الإلكتروني، GitHub	الكهربة فعالة من حيث التكلفة
باندا باور	جامعة كاسل معهد فراونهوفر IEE	BSD-جديد	جيثب	بايثون	موقع إلكتروني	تحليل نظام الطاقة الآلي
باور ماتشر	شبكة تحالف الطاقة المرنة	أباتشي 2.0	جيثب	جافا	موقع إلكتروني	الشبكة الذكية
قوة TAC	مركز إيراسموس لأعمال الطاقة المستقبلية مدرسة روتردام للإدارة جامعة ايراسموس	أباتشي 2.0	جيثب	جافا	الموقع، المنتدى	محاكاة تجارة الكهرباء بالتجزئة الآلية
رينباس	جامعة فلنسبورغ	رخصة جنو العمومية الإصدار 3	بدعوة	ر ، ماي إس كيو إل	يدوي	مسارات الطاقة المتجددة
شبكة العلوم	معهد DLR لأنظمة الطاقة الشبكية	أباتشي 2.0	مستودع git	بايثون	الموقع الإلكتروني، النشرة الإخبارية	شبكة النقل الأوروبية
صفارة الإنذار	الطاقة المستدامة الآن	AGPLv3	جيثب	بايثون	موقع إلكتروني	توليد الطاقة المتجددة
يُحوّل	جامعة هاواي	أباتشي 2.0	جيثب	بايثون	موقع إلكتروني	التخطيط الأمثل
المدن الحضرية	الجامعة التقنية في ميونخ	رخصة جنو العمومية الإصدار 3	جيثب	بايثون	موقع إلكتروني	أنظمة الطاقة الموزعة
يشير الوصول إلى الأساليب المقدمة للوصول إلى قاعدة التعليمات البرمجية.

مشروع	أميريس
يستضيف	المركز الألماني لعلوم الفضاء
حالة	نشيط
النطاق/النوع	أسواق الكهرباء القائمة على الوكلاء
رخصة الكود	أباتشي 2.0
رخصة البيانات	CC BY 4.0
لغة	جافا
موقع إلكتروني	dlr-ve.gitlab.io/esy/amiris/home/
مستودع	gitlab.com/dlr-ve/esy/amiris/amiris
التوثيق	gitlab.com/dlr-ve/esy/amiris/amiris/-/wikis/home
مناقشة	forum.openmod.org/tag/amiris
مجموعات البيانات	gitlab.com/dlr-ve/esy/amiris/examples
المنشورات	zenodo.org/communities/amiris

AMIRIS هو نموذج السوق المفتوح القائم على الوكيل للتحقيق في أنظمة الطاقة المتجددة والمتكاملة. ^[22] تم تطوير إطار عمل محاكاة AMIRIS لأول مرة بواسطة المركز الألماني للطيران والفضاء (DLR) في عام 2008 وتم إصداره لاحقًا كمشروع مفتوح المصدر في عام 2021. ^{[23] [24]}

يتيح AMIRIS للباحثين معالجة الأسئلة المتعلقة بأسواق الطاقة المستقبلية وتصميم السوق وأدوات السياسة المتعلقة بالطاقة. ^[25] على وجه الخصوص، يتمكن AMIRIS من التقاط تأثيرات السوق التي قد تنشأ عن تكامل مصادر الطاقة المتجددة وخيارات المرونة من خلال النظر في استراتيجيات وسلوكيات الجهات الفاعلة المختلفة في سوق الطاقة الحاضرة. على سبيل المثال، يمكن أن تتأثر هذه السلوكيات بالإطار السياسي السائد وعدم اليقين الخارجي. ^[26] قد يكشف AMIRIS أيضًا عن التأثيرات المعقدة التي قد تنشأ عن الترابطات المتبادلة للمشاركين في سوق الطاقة. ^[27]

تحسب خوارزمية تسوية السوق المضمنة أسعار الكهرباء على أساس عروض الجهات الفاعلة في السوق النموذجية. وقد لا تعكس هذه العروض التكلفة الهامشية لإنتاج الكهرباء فحسب، بل قد تعكس أيضًا المعلومات المحدودة المتاحة للجهات الفاعلة وعدم اليقين المرتبط بها. ولكن يمكن أن تكون المزايدة أيضًا استراتيجية كمحاولة للتلاعب بأدوات الدعم الرسمية أو استغلال فرص القوة السوقية .

يتم تمثيل الجهات الفاعلة في AMIRIS كوكلاء يمكن تقسيمهم تقريبًا إلى ست فئات: مشغلو محطات الطاقة، والتجار، ومشغلو السوق، ومقدمو السياسات، ووكلاء الطلب، ومشغلو مرافق التخزين. في النموذج، يوفر مشغلو محطات الطاقة قدرات التوليد للتجار، لكنهم لا يشاركون بشكل مباشر في الأسواق. بدلاً من ذلك، يقومون بتزويد التجار الذين يقومون بالتسويق ونشر استراتيجيات المزايدة نيابة عن المشغلين. تعمل الأسواق كمنصات تداول وتحسب تسوية السوق. يحدد مقدمو السياسات الإطار التنظيمي الذي قد يؤثر بعد ذلك على قرارات الوكلاء الآخرين. يطلب وكلاء الطلب الطاقة مباشرة في سوق الكهرباء . أخيرًا، يستخدم مقدمو المرونة، مثل مشغلي التخزين، التوقعات لتحديد أنماط المزايدة لتتناسب مع أهدافهم الخاصة، على سبيل المثال، تعظيم الربح المتوقع .

نظرًا لطبيعتها القائمة على الوكيل والمعيارية، يمكن توسيع AMIRIS أو تعديلها بسهولة. ^[28] يعتمد AMIRIS على الإطار المفتوح لنمذجة أنظمة الطاقة القائمة على الوكيل الموزعة أو FAME. ^{[29] [30] [31]}

يمكن لبرنامج AMIRIS محاكاة أنظمة وكلاء واسعة النطاق في أطر زمنية مقبولة. على سبيل المثال، قد تستغرق محاكاة عام واحد بدقة ساعة واحدة دقيقة واحدة فقط على جهاز كمبيوتر مكتبي معاصر. كما يتمتع الباحثون في المركز الألماني للطيران والفضاء بإمكانية الوصول إلى مرافق الحوسبة عالية الأداء.

مشروع	نموذج الطاقة المبتكرة
يستضيف	مؤسسة الطاقة المتطورة
حالة	نشيط
النطاق/النوع	نمذجة قطاع الطاقة
رخصة الكود	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
رخصة البيانات	CC BY 4.0
لغة	بايثون ، جوليا
موقع إلكتروني	science.breakthroughenergy.org
مستودع	github.com/Breakthrough-Energy
التوثيق	اختراق الطاقة.github.io/docs/index.html

نموذج الطاقة المبتكرة هو نموذج تكلفة إنتاج مع خوارزميات وأساليب توسيع القدرة، تم تصميمه في الأصل لاستكشاف احتياجات التوسع في توليد الطاقة ونقلها لتلبية أهداف الطاقة النظيفة في الولايات المتحدة. تتم إدارة البيانات داخل Python ويتم إنشاء مشكلة تحسين DCOPF عبر Julia . يتم تطوير نموذج الطاقة المبتكرة بواسطة فريق Breakthrough Energy Sciences.

تعتمد البيانات المفتوحة التي يقوم عليها النموذج على حالات الاختبار الاصطناعية التي طورها باحثون في جامعة تكساس إيه آند إم. ^{[32] [33] [34]}

استكشف نموذج الطاقة الرائد في البداية التوسع في توليد الطاقة ونقلها اللازم لتحقيق أهداف الطاقة النظيفة في عام 2030 من خلال بناء شبكة ماكرو. ^[35] يضيف العمل الجاري ويوسع وحدات النموذج (على سبيل المثال كهربة المباني والنقل) لتوفير إطار لاختبار العديد من مجموعات السيناريوهات. يجري تطوير وتكامل مجموعات البيانات مفتوحة المصدر الأخرى لنمذجة البلدان والمناطق خارج الولايات المتحدة.

تم تطبيق النموذج بعد أزمة الطاقة في تكساس عام 2021 ، حيث أدت انقطاعات التيار الكهربائي في الشتاء إلى مقتل المئات وخسارة اقتصادية بمليارات الدولارات. ^{[36] : 1}

مشروع	ديتر
يستضيف	دي اي دبليو برلين
حالة	نشيط
النطاق/النوع	الإرسال والاستثمار
رخصة الكود	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
رخصة البيانات	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
لغة	جامس
موقع إلكتروني	www.diw.de/dieter

DIETER تعني أداة تقييم الإرسال والاستثمار باستخدام مصادر الطاقة المتجددة الذاتية. DIETER هو نموذج للإرسال والاستثمار. تم استخدامه لأول مرة لدراسة دور تخزين الطاقة وخيارات المرونة الأخرى في بيئة خضراء مستقبلية ذات حصص عالية من توليد الطاقة المتجددة. يتم تطوير DIETER في المعهد الألماني للأبحاث الاقتصادية (DIW)، برلين ، ألمانيا. يمكن تنزيل قاعدة البيانات ومجموعات البيانات لألمانيا من موقع المشروع على الويب. تم وصف النموذج الأساسي بالكامل في ورقة عمل DIW ومقالة في مجلة. ^{[37] [38]} تمت كتابة DIETER بلغة GAMS وتم تطويره باستخدام مُحلل CPLEX التجاري.

تم تصميم نموذج DIETER كمشكلة تقليل تكلفة خطية بحتة (بدون متغيرات عددية صحيحة). في الصياغة الأولية، تتضمن متغيرات القرار الاستثمار في وتوزيع قدرات التوليد والتخزين وإدارة الطلب في أسواق الكهرباء بالجملة والموازنة الألمانية. تتضمن امتدادات النموذج اللاحقة التفاعلات بين المركبات والشبكة واستهلاك الكهرباء الشمسية. ^{[39] [40]}

وتفحص الدراسة الأولى التي تستخدم نموذج ديتر متطلبات تخزين الطاقة لاستيعاب مصادر الطاقة المتجددة في نطاق يتراوح بين 60% و100%. وفي ظل السيناريو الأساسي الذي يبلغ 80% (الهدف الذي حددته الحكومة الألمانية في عام 2050)، تظل متطلبات تخزين الشبكة معتدلة، وتوفر الخيارات الأخرى على جانبي العرض والطلب المرونة بتكلفة منخفضة. ومع ذلك، يلعب التخزين دوراً مهماً في توفير الاحتياطيات. ويصبح التخزين أكثر وضوحاً في ظل ارتفاع حصص مصادر الطاقة المتجددة، ولكنه يعتمد بشدة على تكاليف وتوافر خيارات المرونة الأخرى، وخاصة توافر الكتلة الحيوية. ^[41]

مشروع	ديسبا-سيت
يستضيف	مركز الأبحاث المشترك للمفوضية الأوروبية
حالة	نشيط
النطاق/النوع	النقل والتوزيع الأوروبي
رخصة الكود	اللغة الإنجليزية:EUPL  1.2
رخصة البيانات	CC BY 4.0
موقع إلكتروني	www.dispaset.eu
مستودع	github.com/energy-modelling-toolkit/Dispa-SET
التوثيق	www.dispaset.eu

تحت التطوير في مركز الأبحاث المشترك التابع للمفوضية الأوروبية (JRC)، بيتين ، هولندا، Dispa-SET هو نموذج التزام الوحدة والإرسال المخصص في المقام الأول لأوروبا. وهو مكتوب بلغة بايثون (مع Pyomo ) و GAMS ويستخدم بايثون لمعالجة البيانات. مطلوب ترخيص GAMS صالح. تم صياغة النموذج كمشكلة عدد صحيح مختلط ويستخدم JRC CPLEX sover الملكية على الرغم من أنه يمكن أيضًا نشر مكتبات مفتوحة المصدر. تتوفر الأوصاف الفنية للإصدارات 2.0  ^[42] و 2.1. ^[43] يتم استضافة Dispa-SET على GitHub ، جنبًا إلى جنب مع مجموعة بيانات تجريبية، ويتم تشجيع مساهمات الجهات الخارجية. تم اختبار قاعدة التعليمات البرمجية على أنظمة Windows وmacOS وLinux. تتوفر الوثائق عبر الإنترنت. ^[44]  

يشير SET في اسم المشروع إلى الخطة الاستراتيجية الأوروبية لتكنولوجيا الطاقة (SET-Plan)، والتي تسعى إلى جعل أوروبا رائدة في تكنولوجيات الطاقة القادرة على تحقيق أهداف الطاقة والمناخ المستقبلية (2020 و2050). يعد نمذجة نظام الطاقة، بأشكال مختلفة، أمرًا أساسيًا لهذه المبادرة التي تنفذها المفوضية الأوروبية . ^[45]

يتم إدارة نظام الطاقة النموذجي بواسطة مشغل واحد لديه معرفة كاملة بالخصائص الاقتصادية والفنية لوحدات التوليد والأحمال عند كل عقدة وشبكة النقل المبسطة للغاية. يُعتبر الطلب غير مرن تمامًا . يخضع النظام لقيود التزام الوحدة داخل الفترة وبين الفترات (يغطي الأخير التوليد النووي والحراري في الغالب) ويتم تشغيله بموجب الإرسال الاقتصادي . ^{[43] : 4} يتم استخدام البيانات كل ساعة ويكون أفق المحاكاة عادةً عامًا واحدًا. ولكن لضمان بقاء النموذج قابلاً للتنفيذ، يتم استخدام تحسين أفق التدحرج لمدة يومين. يتقدم النموذج بخطوات يوم واحد، مع تحسين الـ 48  ساعة التالية ولكن الاحتفاظ بالنتائج لأول 24  ساعة فقط. ^{[43] : 14-15}

يصف منشوران مرتبطان دور وتمثيل تدابير المرونة داخل أنظمة الطاقة التي تواجه حصصًا متزايدة من الطاقة المتجددة المتغيرة (VRE). ^{[46] [47]} تشمل تدابير المرونة هذه: التوليد القابل للإرسال (مع قيود على الكفاءة ومعدل المنحدر والحمل الجزئي وأوقات الصعود والنزول)، والتخزين التقليدي (في الغالب الطاقة الكهرومائية المخزنة بالضخ )، والموصلات عبر الحدود، وإدارة جانب الطلب ، وتقليص مصادر الطاقة المتجددة، وتقليص الحمل كملاذ أخير ، وحلول الطاقة الناشئة إلى X (حيث يكون X هو الغاز أو الحرارة أو التنقل). يمكن للمصمم تحديد هدف للطاقة المتجددة ووضع حدود على ثاني أكسيد الكربون _{والملوثات} الأخرى. ^[43] تشمل التوسعات المخطط لها للبرنامج دعم تدفق طاقة التيار المتردد المبسط  ^[ج] (يتم التعامل مع النقل حاليًا على أنه مشكلة نقل )، والقيود الجديدة (مثل إمدادات مياه التبريد )، والسيناريوهات العشوائية ، وإدراج أسواق الخدمات المساعدة  . ^[44]

تم تطبيق Dispa-SET أو يتم تطبيقه في دراسات الحالة في بلجيكا وبوليفيا واليونان وأيرلندا وهولندا. تبحث دراسة أجريت في بلجيكا عام 2014 في سيناريوهات مختلفة لمزيجات مختلفة من توليد الطاقة النووية ومحطة توربينات الغاز ذات الدورة المركبة (CCGT) وVRE وتجد أن محطات توربينات الغاز ذات الدورة المركبة تخضع لدورات أكثر عدوانية مع انتشار توليد الطاقة المتجددة. ^[49]

أجرى باحثون في عام 2020 دراسة بحثية حول التأثير الجماعي للظروف المناخية المستقبلية على 34 نظام طاقة أوروبي، بما في ذلك الاختلافات المحتملة في إنتاج الطاقة الشمسية وطاقة الرياح والطاقة الكهرومائية والطلب على الكهرباء في ظل سيناريوهات جوية مختلفة متوقعة للقارة الأوروبية. ^[50]

تم تطبيق Dispa-SET في أفريقيا مع الربط الناعم بنموذج LISFLOOD لفحص مشاكل العلاقة بين المياه والطاقة في سياق تغير المناخ. ^[51]

مشروع	توليد EMLab
يستضيف	جامعة دلفت للتكنولوجيا
حالة	نشيط
النطاق/النوع	يعتمد على الوكيل
رخصة الكود	أباتشي 2.0
موقع إلكتروني	emlab.tudelft.nl/generation.html
مستودع	github.com/EMLab/emlab-generation

EMLab-Generation هو نموذج قائم على الوكيل يغطي سوقين مترابطين للكهرباء - سواء كانتا دولتين متجاورتين أو مجموعتين من الدول. يتم تطوير البرنامج في مختبر نمذجة الطاقة بجامعة دلفت للتكنولوجيا ، دلفت ، هولندا. تتوفر ورقة حقائق. ^[52] وتتوفر وثائق البرنامج. ^[53] تمت كتابة EMLab-Generation بلغة Java .

تحاكي EMLab-Generation تصرفات شركات الطاقة التي تستثمر في سعة التوليد وتستخدم هذا لاستكشاف التأثيرات طويلة الأجل لسياسات حماية الطاقة والمناخ المختلفة . قد تستهدف هذه السياسات توليد الطاقة المتجددة، وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون _، وأمن الإمدادات، و/أو القدرة على تحمل تكاليف الطاقة. شركات الطاقة هي الوكلاء الرئيسيون: فهي تتنافس في أسواق الطاقة وتستثمر على أساس القيمة الحالية الصافية (NPV) لمشاريع محطات الطاقة المستقبلية. يمكنهم تبني مجموعة متنوعة من التقنيات، باستخدام سيناريوهات من توقعات الطاقة العالمية لوكالة الطاقة الدولية لعام 2011. ^[54] تمكن المنهجية القائمة على الوكيل من اختبار مجموعات مختلفة من الافتراضات، مثل عدم تجانس الجهات الفاعلة، وعواقب التوقعات غير الكاملة، وسلوك المستثمرين خارج الظروف المثالية.

يقدم برنامج EMLab-Generation طريقة جديدة لنمذجة تأثيرات السياسات العامة على أسواق الكهرباء. ويمكنه تقديم رؤى حول سلوكيات الجهات الفاعلة والنظام بمرور الوقت - بما في ذلك أمور مثل دورات الاستثمار ودورات التخفيف والاستجابات المتأخرة وتأثيرات عدم اليقين والمخاطر على قرارات الاستثمار.

تدرس دراسة أجريت عام 2014 باستخدام EMLab-Generation آثار إدخال أسعار الحد الأدنى والسقف لثاني أكسيد الكربون _بموجب نظام تداول الانبعاثات في الاتحاد الأوروبي . وعلى وجه الخصوص، تأثيرها على مسار الاستثمار الديناميكي لسوقين مترابطين للكهرباء (بريطانيا العظمى وأوروبا الوسطى والغربية). وتجد الدراسة أن سعر الاحتياطي المشترك المعتدل لمزاد ثاني أكسيد الكربون _يؤدي إلى مسار أكثر استمرارية لإزالة الكربون ويقلل من تقلب أسعار ثاني أكسيد الكربون _. إن إضافة سعر سقف يمكن أن يحمي المستهلكين من صدمات الأسعار الشديدة. ولا ينبغي أن تؤدي مثل هذه القيود السعرية إلى تجاوز أهداف الانبعاثات في الأمد البعيد. ^[55]

مشروع	إيما
يستضيف	نيون نيو إنرجي أوكونوميك
حالة	نشيط
النطاق/النوع	سوق الكهرباء
رخصة الكود	CC BY-SA 3.0
رخصة البيانات	CC BY-SA 3.0
موقع إلكتروني	نيون-إنرجي.دي/إيما/

EMMA هو نموذج سوق الكهرباء الأوروبي. وهو نموذج تقني اقتصادي يغطي نظام الطاقة المتكامل في شمال غرب أوروبا. يتم تطوير EMMA بواسطة شركة استشارات اقتصاديات الطاقة Neon Neue Energieökonomik، برلين ، ألمانيا. يمكن تنزيل الكود المصدر ومجموعات البيانات من موقع المشروع على الويب. يتوفر دليل. ^[56] تمت كتابة EMMA بلغة GAMS ويستخدم برنامج الحل التجاري CPLEX .

يقوم نموذج EMMA بوضع نماذج لتوزيع الكهرباء والاستثمار فيها، مما يقلل من التكلفة الإجمالية فيما يتعلق بالاستثمار والتوليد والتداولات بين مناطق السوق. من الناحية الاقتصادية، يصنف نموذج EMMA على أنه نموذج توازن جزئي لسوق الكهرباء بالجملة مع التركيز على جانب العرض. يحدد نموذج EMMA أفضل (أو توازنات) قصيرة الأجل أو طويلة الأجل ويقدر مزيج القدرة المقابل، والأسعار بالساعة، والتوزيع، والتجارة عبر الحدود. من الناحية الفنية، يعد نموذج EMMA برنامجًا خطيًا بحتًا (بدون متغيرات صحيحة) مع حوالي مليوني متغير غير صفري . اعتبارًا من عام 2016 ^[update]، يغطي النموذج بلجيكا وفرنسا وألمانيا وهولندا وبولندا ويدعم التوليد التقليدي والتوليد المتجدد والتوليد المشترك . ^{[56] [57]}

تم استخدام EMMA لدراسة التأثيرات الاقتصادية للاختراق المتزايد للطاقة المتجددة المتغيرة (VRE)، وخاصة الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، في نظام الطاقة في شمال غرب أوروبا. وجدت دراسة أجريت عام 2013 أن زيادة حصص VRE ستؤدي إلى انخفاض الأسعار، ونتيجة لذلك، سيكون النشر التنافسي واسع النطاق لتوليد الطاقة المتجددة أكثر صعوبة مما يتوقعه الكثيرون. ^[58] تقدر دراسة أجريت عام 2015 حصة السوق المثلى للرفاهية لطاقة الرياح والطاقة الشمسية. بالنسبة للرياح، تبلغ هذه النسبة 20٪، أي ثلاثة أضعاف ما هي عليه حاليًا. ^[59]

تستعرض دراسة مستقلة أجريت عام 2015 نموذج EMMA وتعلق على التكاليف المحددة المرتفعة المفترضة للاستثمارات المتجددة. ^{[37] : 6}

مشروع	جينيسيس
يستضيف	جامعة RWTH آخن
حالة	نشيط
النطاق/النوع	نظام الكهرباء الأوروبي
رخصة الكود	رخصة LGPLv2.1
رخصة البيانات	رخصة LGPLv2.1
لغة	سي++
موقع إلكتروني	www.genesys.rwth-aachen.de/index.php?id=12&L=3

GENESYS تعني التحسين الوراثي لنظام إمداد الطاقة الأوروبي. يتم تطوير البرنامج بشكل مشترك من قبل معهد أنظمة الطاقة واقتصاد الطاقة (IAEW) ومعهد إلكترونيات الطاقة والمحركات الكهربائية (ISEA)، وكلاهما من جامعة RWTH في آخن ، آخن ، ألمانيا. يحتفظ المشروع بموقع ويب حيث يمكن للمستخدمين المحتملين طلب الوصول إلى قاعدة البيانات ومجموعة البيانات لسيناريو القاعدة لعام 2050 فقط. ^[60] تتوفر أوصاف مفصلة للبرنامج. ^{[61] [62]} تمت كتابة GENESYS بلغة C++ ويستخدم مكتبات Boost وقاعدة بيانات MySQL العلائقية وإطار عمل تطبيق Qt  4 وحل CPLEX بشكل اختياري .

تم تصميم أداة محاكاة GENESYS لتحسين نظام الطاقة المستقبلي EUMENA ​​(أوروبا والشرق الأوسط وشمال إفريقيا) وتفترض حصة عالية من توليد الطاقة المتجددة. وهي قادرة على إيجاد توزيع مثالي اقتصاديًا لقدرات المولدات والتخزين والنقل داخل  منطقة EUMENA ​​المكونة من 21 منطقة. وهي تسمح بتحسين نظام الطاقة هذا بالاقتران بطريقة تطورية. يعتمد التحسين على استراتيجية تطور تكيف مصفوفة التباين (CMA-ES)، في حين يتم محاكاة التشغيل كإعداد هرمي لعناصر النظام التي توازن الحمل بين المناطق المختلفة بأقل تكلفة باستخدام خوارزمية الشبكة البسيطة . يتم شحن GENESYS بمجموعة من سلاسل زمنية الإدخال ومجموعة من المعلمات لعام 2050، والتي يمكن للمستخدم تعديلها.

سيحتاج نظام إمداد الطاقة المستقبلي في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وشمال أفريقيا، والذي يعتمد على حصة كبيرة من مصادر الطاقة المتجددة، إلى شبكة نقل طاقة مترابطة بقوة وقدرات تخزين طاقة كبيرة. وقد تم استخدام برنامج GENESYS لتحديد أبعاد التخزين والنقل بين  المناطق الـ 21 المختلفة. وعلى افتراض إمداد ذاتي بنسبة 100%، فإن حوالي2500 جيجاوات من الطاقة المتجددة في المجموع وسعة تخزين تبلغ حواليهناك حاجة إلى 240 ألف  جيجاوات ساعة ، وهو ما يعادل 6% من الطلب السنوي على الطاقة، وشبكة نقل تيار مستمر عالي الجهد تبلغ375000 جيجاوات  /كم . وتقدر التكلفة الإجمالية لتوليد الطاقة وتخزينها ونقلها، باستثناء التوزيع، بنحو 6.87  سنت/كيلووات/ساعة. ^[61]

وقد بحثت دراسة أجريت عام 2016 في العلاقة بين سعة التخزين والنقل في ظل الحصص العالية من مصادر الطاقة المتجددة في نظام الطاقة في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وشمال أفريقيا. ووجدت الدراسة أنه إلى حد ما، يمكن لسعة النقل وسعة التخزين أن تحل محل بعضها البعض. وللانتقال إلى نظام طاقة متجدد بالكامل بحلول عام 2050، هناك حاجة إلى تغييرات هيكلية كبرى. وتشير النتائج إلى التخصيص الأمثل للطاقة الكهروضوئية وطاقة الرياح، والطلب الناتج عن ذلك على سعات التخزين لتقنيات مختلفة (البطارية، والطاقة الكهرومائية المضخوخة، وتخزين الهيدروجين) وسعة شبكة النقل. ^[62]

مشروع	نيمو
يستضيف	جامعة نيو ساوث ويلز
حالة	نشيط
النطاق/النوع	سوق NEM الأسترالي
رخصة الكود	رخصة جنو العمومية الإصدار 3
لغة	بايثون
موقع إلكتروني	nemo.ozlabs.org
مستودع	github.com/bje-/NEMO
التوثيق	nbviewer.jupyter.org/urls/nemo.ozlabs.org/guide.ipynb

NEMO، مُحسِّن سوق الكهرباء الوطني، هو نموذج إرسال زمني لاختبار وتحسين محافظ مختلفة من تقنيات توليد الكهرباء التقليدية والمتجددة. ينطبق فقط على سوق الكهرباء الوطني الأسترالي (NEM)، والذي، على الرغم من اسمه، يقتصر على شرق وجنوب أستراليا. كان NEMO قيد التطوير في مركز أسواق الطاقة والبيئة (CEEM)، جامعة نيو ساوث ويلز (UNSW)، سيدني ، أستراليا منذ عام 2011. ^[63] يحتفظ المشروع بموقع ويب صغير ويدير قائمة بريد إلكتروني . تمت كتابة NEMO بلغة بايثون . تم وصف NEMO نفسه في منشورين. ^{[64] : القسم 2  [65] : القسم 2} تمت ملاحظة مصادر البيانات أيضًا. ^{[64] : القسم 3} يتم إجراء التحسينات باستخدام دالة تقييم ذات هدف واحد، مع عقوبات. يتم البحث في مساحة حل قدرات المولد باستخدام خوارزمية CMA-ES (استراتيجية تطور تكيف مصفوفة التباين). تكون الخطوة الزمنية تعسفية ولكن يتم استخدام ساعة واحدة عادةً.

تم استخدام NEMO لاستكشاف خيارات التوليد لعام 2030 في ظل مجموعة متنوعة من سيناريوهات الطاقة المتجددة (RE) وتكنولوجيا الوقود الأحفوري المخففة. تبحث دراسة أجريت عام 2012 في جدوى نظام متجدد بالكامل باستخدام الطاقة الشمسية المركزة (CSP) مع التخزين الحراري ومزارع الرياح والطاقة الكهروضوئية والطاقة الكهرومائية الحالية والتوربينات الغازية التي تعمل بالوقود الحيوي . تم تحديد عدد من الأنظمة المحتملة، والتي تلبي أيضًا معايير موثوقية NEM. يتمثل التحدي الرئيسي في خدمة الطلب الأقصى في أمسيات الشتاء بعد الأيام الملبدة بالغيوم وفترات الرياح المنخفضة. ^[64] تبحث دراسة أجريت عام 2014 في ثلاثة سيناريوهات باستخدام التوليد الحراري بالفحم مع التقاط الكربون وتخزينه (CCS) وتوربينات الغاز التي تعمل بالغاز مع وبدون التقاط. تتم مقارنة هذه السيناريوهات بتحليل عام 2012 باستخدام التوليد المتجدد بالكامل. وتوصلت الدراسة إلى أن "أيًا من سيناريوهات الوقود الأحفوري لا يمكنها التنافس اقتصاديًا مع 100% من الكهرباء المتجددة في عالم مقيد بالكربون إلا في ظل عدد قليل من التركيبات غير المحتملة للتكاليف". ^{[66] : 196} وتقيم دراسة أجريت عام 2016 التكاليف الإضافية لزيادة حصص الطاقة المتجددة في ظل مجموعة من حدود غازات الاحتباس الحراري وأسعار الكربون. وتجد الدراسة أن التكاليف الإضافية تزداد بشكل خطي من الصفر إلى 80% من الطاقة المتجددة ثم تتصاعد بشكل معتدل. وتخلص الدراسة إلى أن هذا التصعيد في التكاليف ليس سببًا كافيًا لتجنب أهداف الطاقة المتجددة بنسبة 100%. ^[65]

مشروع	أون إس إس إي تي
يستضيف	المعهد الملكي للتكنولوجيا KTH
حالة	نشيط
النطاق/النوع	الكهربة فعالة من حيث التكلفة
رخصة الكود	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
موقع إلكتروني	www.onsset.org
قائمة البريد	المجموعات.google.com/g/onsset
مستودع	github.com/OnSSET/onsset
التوثيق	دليل onsset.readthedocs.io
مجموعات البيانات	معلومات عن EnergyData

OnSSET هي مجموعة أدوات الكهربة المكانية من Open Source. يتم تطوير OnSSET بواسطة قسم أنظمة الطاقة، المعهد الملكي للتكنولوجيا KTH ، ستوكهولم ، السويد. يتم استخدام البرنامج لفحص المناطق التي لا تخدمها الكهرباء القائمة على الشبكة وتحديد خيارات التكنولوجيا ومتطلبات الاستثمار التي ستوفر أقل تكلفة للوصول إلى خدمات الكهرباء. تم تصميم OnSSET لدعم الهدف السابع من أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة : توفير طاقة ميسورة التكلفة وموثوقة ومستدامة وحديثة للجميع. تُعرف مجموعة الأدوات باسم OnSSET وتم إصدارها في 26 نوفمبر 2016. لا يتم شحن OnSSET مع البيانات، ولكن تتوفر مجموعات البيانات المناسبة من energydata.info . يحتفظ المشروع بموقع ويب ويدير قائمة بريدية. ^{[67] [68] [69]} 

يمكن لـ OnSSET تقدير وتحليل وتصور خيارات الوصول إلى الكهرباء الأكثر فعالية من حيث التكلفة، سواء كانت شبكة تقليدية أو شبكة صغيرة أو قائمة بذاتها. ^[70] تدعم مجموعة الأدوات مجموعة من تقنيات الطاقة التقليدية والمتجددة، بما في ذلك الطاقة الكهروضوئية وطواحين الهواء وتوليد الطاقة الكهرومائية الصغيرة . اعتبارًا من عام 2017 ^[update]، تمت إضافة تقنيات الطاقة الحيوية والهجينة، مثل طاقة الرياح والديزل .

يستخدم OnSSET معلومات الطاقة والمعلومات الجغرافية، وقد تتضمن الأخيرة حجم وموقع المستوطنة، والبنية التحتية الحالية والمخطط لها للنقل والتوليد، والنشاط الاقتصادي، وموارد الطاقة المتجددة، وشبكات الطرق، واحتياجات الإضاءة الليلية. يمكن دعم معلومات GIS باستخدام حزمة ArcGIS الملكية أو ما يعادلها من مصدر مفتوح مثل GRASS أو QGIS . ^[71] تم تطبيق OnSSET على الشبكات الصغيرة باستخدام تحليل ثلاثي المستويات يبدأ بنماذج المستوطنات. ^[72]

تم استخدام OnSSET في دراسات الحالة في أفغانستان ، ^[73] وبوليفيا ، ^{[72] [74]} والكاميرون ، ^[75] وإثيوبيا ، ^{[70] [76]} وملاوي ، ^[77] ونيجيريا، [70] [78] [79] وتنزانيا. [71] كما تم تطبيق OnSSET في الهند وكينيا وزيمبابوي . بالإضافة ^{إلى ذلك ،} تم إجراء ^دراسات قارية لأفريقيا جنوب الصحراء الكبرى وأمريكا اللاتينية . [ 80 ^] أفادت مجموعة دراسة تعتمد على نظام المعلومات الجغرافية رباعي الاتجاهات في نيجيريا أن OnSSET قدم أفضل مجموعة من القدرات. ^[81] 

ساهمت نتائج OnSSET في إعداد تقارير توقعات الطاقة العالمية لوكالة الطاقة الدولية لعامي 2014  ^[82] و2015، ^[83] وتقرير إطار التتبع العالمي للبنك الدولي في عام 2015، ^{[84] وتقرير} توقعات الطاقة في أفريقيا لوكالة الطاقة الدولية في عام 2019. ^[85] كما يشكل OnSSET جزءًا من منصة الطاقة العالمية الناشئة. ^[86]

مشروع	باندا باور
يستضيف	جامعة كاسل معهد فراونهوفر IEE
حالة	نشيط
النطاق/النوع	تحليل نظام الطاقة الآلي
رخصة الكود	BSD-جديد
موقع إلكتروني	www.pandapower.org
مستودع	github.com/e2nIEE/pandapower
حزمة بايثون	pypi.org/project/pandapower/
التوثيق	pandapower.readthedocs.io
مناقشة	forum.openmod.org/tag/pandapower

pandapower هو برنامج تحليل وتحسين نظام الطاقة يتم تطويره بشكل مشترك من قبل مجموعة أبحاث إدارة الطاقة وتشغيل نظام الطاقة بجامعة كاسل وقسم تشغيل نظام التوزيع بمعهد فراونهوفر لاقتصاديات الطاقة وتكنولوجيا نظام الطاقة (IEE)، وكلاهما في كاسل بألمانيا. يتم استضافة قاعدة التعليمات البرمجية على GitHub ومتوفرة أيضًا كحزمة . يحتفظ المشروع بموقع ويب وقائمة بريد إلكتروني ووثائق عبر الإنترنت. pandapower مكتوب بلغة بايثون . يستخدم مكتبة pandas لمعالجة البيانات وتحليلها ومكتبة PYPOWER  ^[87] لحل تدفق الطاقة . على عكس بعض أدوات نظام الطاقة مفتوحة المصدر، لا يعتمد pandapower على منصات خاصة مثل MATLAB .

يدعم pandapower التحليل الآلي وتحسين شبكات التوزيع والنقل. وهذا يسمح باستكشاف عدد كبير من السيناريوهات، استنادًا إلى تكوينات وتقنيات الشبكة المستقبلية المختلفة. يقدم pandapower مجموعة من عناصر نظام الطاقة، بما في ذلك: الخطوط، والمحولات ثنائية اللفات، والمحولات ثلاثية اللفات، والمكافئات الجناحية. كما يحتوي على نموذج تبديل يسمح بنمذجة مفاتيح حافلة-حافلة مثالية بالإضافة إلى مفاتيح حافلة-خط/حافلة-مركبة. يدعم البرنامج البحث الطوبولوجي. يمكن رسم الشبكة نفسها، مع أو بدون معلومات جغرافية، باستخدام مكتبات matplotlib و plotly .

في عام 2016، قامت إحدى الدراسات المنشورة بتقييم فائدة البرنامج من خلال إجراء العديد من دراسات الحالة مع مشغلي أنظمة التوزيع الرئيسية. وتفحص هذه الدراسات دمج مستويات متزايدة من الخلايا الكهروضوئية في شبكات التوزيع الحالية. وخلصت الدراسة إلى أن القدرة على اختبار عدد كبير من السيناريوهات التفصيلية أمر ضروري للتخطيط القوي للشبكة. وعلى الرغم من ذلك، ستستمر قضايا توافر البيانات وأبعاد المشكلة في تقديم التحديات. ^[88]

يصف بحث صدر عام 2018 الحزمة وتصميمها ويقدم دراسة حالة نموذجية. تشرح المقالة كيف يعمل المستخدمون مع نموذج قائم على العناصر (EBM) والذي يتم تحويله داخليًا إلى نموذج فرع الحافلة (BBM) للحساب. تدعم الحزمة محاكاة نظام الطاقة وحسابات تدفق الطاقة الأمثل (تتطلب معلومات التكلفة) وتقدير الحالة (في حالة افتقار توصيف النظام إلى الدقة) وتحليل الشبكة القائم على الرسم البياني . تُظهر دراسة الحالة كيف يمكن لبضعة عشرات من أسطر النصوص البرمجية التفاعل مع pandapower لتطوير تصميم نظام يخضع لمتطلبات تشغيل متنوعة. يتم استضافة الكود المرتبط على GitHub كدفاتر jupyter . ^[89]

اعتبارًا من عام 2018 ^[update]، تستخدم BNetzA ، وهي الهيئة التنظيمية للشبكة الألمانية، برنامج pandapower لتحليل الشبكة تلقائيًا. ^[90] كما تتابع معاهد أبحاث الطاقة في ألمانيا تطوير برنامج pandapower. ^{[91] : 90}

مشروع	باور ماتشر
يستضيف	شبكة تحالف الطاقة المرنة
حالة	نشيط
النطاق/النوع	الشبكة الذكية
رخصة الكود	أباتشي 2.0
موقع إلكتروني	الطاقة المرنة.github.io
مستودع	github.com/flexiblepower/powermatcher

ينفذ برنامج PowerMatcher آلية تنسيق الشبكة الذكية التي توازن بين موارد الطاقة الموزعة (DER) والأحمال المرنة من خلال المزايدة المستقلة . يتم إدارة المشروع بواسطة شبكة تحالف الطاقة المرنة (FAN) في أمستردام ، هولندا. يحتفظ المشروع بموقع ويب ويتم استضافة الكود المصدر على GitHub . اعتبارًا من يونيو 2016 ^[update]، لم تعد مجموعات البيانات الحالية متاحة. PowerMatcher مكتوب بلغة Java .

إن كل جهاز في نظام الشبكة الذكية ــ سواء كان غسالة ملابس أو مولداً للرياح أو توربيناً صناعياً ــ يعبر عن استعداده لاستهلاك أو إنتاج الكهرباء في هيئة عطاء. ثم يتم جمع هذه العطاءات واستخدامها لتحديد سعر التوازن. وبالتالي يسمح برنامج PowerMatcher بدمج حصص عالية من الطاقة المتجددة في أنظمة الكهرباء القائمة، كما ينبغي له أن يتجنب أي تحميل زائد محلي في شبكات التوزيع التي قد تكون قديمة. ^[92]

مشروع	قوة TAC
يستضيف	مركز إيراسموس لأعمال الطاقة المستقبلية في كلية روتردام للإدارة، جامعة إيراسموس
حالة	نشيط
النطاق/النوع	محاكاة تجارة الكهرباء بالتجزئة الآلية
رخصة الكود	أباتشي 2.0
موقع إلكتروني	باور تاك.أورج

Power TAC تعني Power Trading Agent Competition (منافسة وكلاء تداول الطاقة). Power TAC هو نموذج قائم على الوكلاء يحاكي أداء أسواق التجزئة في مشهد كهرباء يتأثر بشكل متزايد بالمستهلكين المحترفين والطاقة المتجددة. بدأت النسخة الأولى من مشروع Power TAC في عام 2009، عندما تم إصدار المنصة مفتوحة المصدر كمنصة ألعاب تنافسية مفتوحة المصدر متعددة الوكلاء لمحاكاة أداء سوق التجزئة للكهرباء في سيناريوهات الشبكة الذكية. أقيمت البطولة السنوية الافتتاحية في فالنسيا بإسبانيا في عام 2012.

تتنافس وكالات التداول المستقلة التي تعتمد على التعلم الآلي ، أو "السماسرة"، بشكل مباشر مع بعضها البعض كمجمعين لتعظيم الربح بين أسواق الجملة وعملاء التجزئة. وتمثل نماذج العملاء الأسر والشركات الصغيرة والكبيرة والمباني السكنية المتعددة ومزارع الرياح ومالكي الألواح الشمسية ومالكي المركبات الكهربائية ومستودعات التخزين البارد وما إلى ذلك. ويهدف السماسرة إلى تحقيق الربح من خلال تقديم تعريفات الكهرباء للعملاء وتداول الكهرباء في سوق الجملة، مع الموازنة بعناية بين العرض والطلب.

تأسست المسابقة وأدارها الأستاذان ولفجانج كيتير وجون كولينز، وتم تطوير برنامج المنصة بشكل تعاوني من قبل باحثين في كلية روتردام للإدارة، ومركز إيراسموس الجامعي لأعمال الطاقة المستقبلية، ومعهد اقتصاديات الطاقة في جامعة كولونيا، وقسم علوم الكمبيوتر في جامعة مينيسوتا. تستخدم المنصة مجموعة متنوعة من البيانات الواقعية حول الطقس وأسعار السوق والطلب الكلي وسلوك العملاء. يتم تطوير وكلاء السمسرة من قبل فرق بحثية في جميع أنحاء العالم ويتم إدخالهم في بطولات سنوية. البيانات من هذه البطولات متاحة للجمهور ويمكن استخدامها لتقييم أداء الوكلاء وتفاعلاتهم. تستغل المنصة معايير المقارنة التنافسية لتسهيل البحث في، من بين مواضيع أخرى، تصميم التعريفة في أسواق الكهرباء بالتجزئة، واستراتيجيات المزايدة في أسواق الكهرباء بالجملة، وأداء الأسواق مع زيادة أو خفض معدل اختراق موارد الطاقة المستدامة أو المركبات الكهربائية، وفعالية أساليب التعلم الآلي، ونهج السياسة البديلة لتنظيم السوق. ساهم البرنامج في مواضيع بحثية تتراوح من استخدام أساطيل المركبات الكهربائية كمحطات طاقة افتراضية إلى كيفية استخدام نظام دعم اتخاذ القرار لعملاء الكهرباء (DSS) لتصميم برامج فعالة للاستجابة للطلب باستخدام أساليب مثل التسعير الديناميكي.

مشروع	رينباس
يستضيف	جامعة فلنسبورغ
حالة	غير نشط
النطاق/النوع	مسارات الطاقة المتجددة
رخصة الكود	رخصة جنو العمومية الإصدار 3
موقع إلكتروني	github.com/fraukewiese/renpass
مستودع	github.com/znes/renpass

renpass هو اختصار لنظام محاكاة مسارات الطاقة المتجددة. renpass هو نموذج محاكاة للكهرباء بدقة إقليمية وزمنية عالية، مصمم لالتقاط الأنظمة الحالية والأنظمة المستقبلية مع توليد طاقة متجددة بنسبة تصل إلى 100٪. يتم تطوير البرنامج من قبل مركز أنظمة الطاقة المستدامة (CSES أو ZNES)، جامعة فلنسبورغ ، ألمانيا. يدير المشروع موقعًا على الويب، حيث يمكن تنزيل قاعدة التعليمات البرمجية منه. renpass مكتوب بلغة R ويرتبط بقاعدة بيانات MySQL . يتوفر دليل PDF. ^[93] تم وصف renpass أيضًا في أطروحة دكتوراه. ^[94] اعتبارًا من عام 2015 ^[update]، يتم توسيع renpass كـ renpassG!S، استنادًا إلى oemof.

renpass هو نموذج توزيع كهرباء يقلل من تكاليف النظام لكل خطوة زمنية (تحسين) ضمن حدود البنية الأساسية المعينة (محاكاة). تكون الخطوات الزمنية اختيارية لمدة 15 دقيقة أو ساعة واحدة. تفترض الطريقة استشرافًا مثاليًا. يدعم renpass أنظمة الكهرباء الموجودة في النمسا وبلجيكا وجمهورية التشيك والدنمرك وإستونيا وفرنسا وفنلندا وألمانيا ولاتفيا وليتوانيا ولوكسمبورج وهولندا والنرويج وبولندا والسويد وسويسرا.

تتمثل مشكلة التحسين لكل خطوة زمنية في تقليل تكلفة إمداد الكهرباء باستخدام أسطول محطة الطاقة الحالي لجميع المناطق. بعد هذا الإرسال الإقليمي، يتم إجراء التبادل بين المناطق ويقتصر على سعة الشبكة. يتم حل هذه المشكلة الأخيرة بإجراء استدلالي بدلاً من الحساب بشكل حتمي. المدخلات هي ترتيب الجدارة، ومحطة الطاقة الهامشية، والطاقة الزائدة (الطاقة المتجددة التي يمكن تقليصها)، والطلب الزائد (الطلب الذي لا يمكن توفيره) لكل منطقة. تسعى خوارزمية التبادل إلى أقل تكلفة لجميع المناطق، وبالتالي فإن الوظيفة المستهدفة هي تقليل التكاليف الإجمالية لجميع المناطق، بالنظر إلى البنية التحتية الحالية للشبكة، والتخزين، وقدرات التوليد. يتم تعريف التكلفة الإجمالية على أنها الحمل المتبقي مضروبًا في السعر في كل منطقة، ومجموعها على جميع المناطق.

تستخدم دراسة أجريت عام 2012 رينباس لفحص جدوى نظام كهرباء متجدد بنسبة 100٪ لمنطقة بحر البلطيق (الدنمرك وإستونيا وفنلندا وألمانيا ولاتفيا وليتوانيا وبولندا والسويد) في عام 2050. يفترض السيناريو الأساسي إمكانات متجددة محافظة وتعزيزات الشبكة، وانخفاض الطلب بنسبة 20٪، واستيعاب معتدل لخيارات التخزين، ونشر الكتلة الحيوية للتوليد المرن. تجد الدراسة أن نظام كهرباء متجدد بنسبة 100٪ ممكن، وإن كان مع الواردات العرضية من البلدان المجاورة، وأن الكتلة الحيوية تلعب دورًا رئيسيًا في استقرار النظام. تقدر تكاليف هذا التحول بنحو 50  يورو / ميجاوات ساعة. ^[95] تستخدم دراسة أجريت عام 2014 رينباس لنمذجة ألمانيا وجيرانها. ^[96] تستخدم أطروحة عام 2014 رينباس لفحص فوائد كل من الكابل الجديد بين ألمانيا والنرويج وسعة التخزين الجديدة في النرويج ، نظرًا لأنظمة الكهرباء المتجددة بنسبة 100٪ في كلا البلدين. ^[97] تستخدم دراسة أخرى أجريت عام 2014 برنامج renpass لفحص التحول في الطاقة في ألمانيا ، وهو التحول إلى نظام طاقة مستدام في ألمانيا. وتزعم الدراسة أيضًا أن الثقة العامة اللازمة لدعم مثل هذا التحول لا يمكن بناؤها إلا من خلال استخدام نماذج الطاقة المفتوحة المصدر الشفافة. ^[98]

مشروع	شبكة العلوم
يستضيف	Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
حالة	نشيط
النطاق/النوع	شبكة النقل الأوروبية
رخصة الكود	أباتشي 2.0
موقع إلكتروني	www.scigrid.de

SciGRID، اختصارًا لـ Scientific Grid، هو نموذج مفتوح المصدر لشبكات نقل الكهرباء الألمانية والأوروبية . يتم إدارة مشروع البحث بواسطة معهد DLR لأنظمة الطاقة الشبكية الواقع في أولدنبورج ، ألمانيا. يحتفظ المشروع بموقع ويب ونشرة إخبارية عبر البريد الإلكتروني. تم كتابة SciGRID بلغة Python ويستخدم قاعدة بيانات PostgreSQL . تم إصدار الإصدار الأول (v0.1) في 15  يونيو 2015.

يهدف SciGRID إلى تصحيح الافتقار إلى بيانات البحث المفتوحة حول بنية شبكات نقل الكهرباء داخل أوروبا. هذا الافتقار إلى البيانات يحبط محاولات بناء وتوصيف ومقارنة نماذج أنظمة الطاقة عالية الدقة. يستخدم SciGRID بيانات شبكة النقل المتاحة من مشروع OpenStreetMap ، المتاح بموجب ترخيص قاعدة البيانات المفتوحة (ODbL)، لتأليف اتصالات النقل تلقائيًا. لن يستخدم SciGRID البيانات من مصادر مغلقة. يمكن لـ SciGRID أيضًا تحليل شبكة معينة رياضيًا إلى تمثيل أبسط للاستخدام في نماذج الطاقة. ^{[99] [100]}

مشروع	صفارة الإنذار
يستضيف	الطاقة المستدامة الآن
حالة	نشيط
النطاق/النوع	توليد الطاقة المتجددة
رخصة الكود	AGPLv3
موقع إلكتروني	www.sen.asn.au/modelling_overview
مستودع	sourceforge.net/projects/sensiren/

SIREN تعني مجموعة أدوات شبكة الطاقة المتجددة المتكاملة SEN. يدير المشروع منظمة Sustainable Energy Now، وهي منظمة غير حكومية مقرها في بيرث بأستراليا. يحتفظ المشروع بموقع ويب. يعمل SIREN على نظام التشغيل Windows ويتم استضافة الكود المصدر على SourceForge . تمت كتابة البرنامج بلغة Python ويستخدم نموذج SAM (نموذج مستشار النظام) من مختبر الطاقة المتجددة الوطني بالولايات المتحدة لإجراء حسابات الطاقة. يستخدم SIREN مجموعات بيانات كل ساعة لنمذجة منطقة جغرافية معينة. يمكن للمستخدمين استخدام البرنامج لاستكشاف موقع ونطاق مصادر الطاقة المتجددة لتلبية الطلب المحدد على الكهرباء. يستخدم SIREN عددًا من مصادر البيانات المفتوحة أو المتاحة للجمهور: يمكن إنشاء الخرائط من بلاط OpenStreetMap ويمكن إنشاء مجموعات بيانات الطقس باستخدام بيانات القمر الصناعي NASA MERRA-2. ^{[d] [101]}

وجدت دراسة أجريت عام 2016 باستخدام SIREN لتحليل نظام جنوب غرب أستراليا المترابط (SWIS) أنه يمكن الانتقال إلى 85٪ من الطاقة المتجددة (RE) بنفس تكلفة الفحم والغاز الجديدين. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تجنب 11.1  مليون طن من انبعاثات مكافئ _ثاني أكسيد الكربون . تفترض النمذجة سعر الكربون 30 دولارًا أستراليًا  / طن ثاني أكسيد الكربون _. تدرس السيناريوهات الأخرى هدف توليد الطاقة المتجددة بنسبة 100٪. ^[102]

مشروع	يُحوّل
يستضيف	جامعة هاواي
حالة	نشيط
النطاق/النوع	التخطيط الأمثل
رخصة الكود	أباتشي 2.0
موقع إلكتروني	switch-model.org
مستودع	github.com/switch-model

SWITCH هو اختصار فضفاض لتوليد ونقل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح والطاقة الكهرومائية التقليدية. SWITCH هو نموذج تخطيط مثالي لأنظمة الطاقة ذات الحصص الكبيرة من الطاقة المتجددة. يتم تطوير SWITCH بواسطة قسم الهندسة الكهربائية بجامعة هاواي في مانوا ، هاواي، الولايات المتحدة الأمريكية. يدير المشروع موقعًا صغيرًا على الويب ويستضيف قاعدة بياناته ومجموعات البيانات على GitHub . تمت كتابة SWITCH بلغة Pyomo ، وهي مكتبة مكونات تحسين مبرمجة بلغة Python . يمكنه استخدام إما مُحلل GLPK مفتوح المصدر أو مُحلل CPLEX التجاري .

إن نموذج SWITCH هو نموذج لنظام الطاقة يركز على تكامل مصادر الطاقة المتجددة. ويمكنه تحديد مشاريع المولدات والنقل التي يجب بناؤها من أجل تلبية الطلب على الكهرباء بأقل تكلفة على مدى عدة سنوات مع الحد من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون _. ويستخدم نموذج SWITCH التحسين الخطي العشوائي متعدد المراحل بهدف تقليل القيمة الحالية لتكلفة محطات الطاقة، وسعة النقل، واستخدام الوقود، ورسوم _ثاني أكسيد الكربون لكل طن (لتمثيل ضريبة الكربون أو سعر الشهادة)، على مدار فترة استثمار متعددة السنوات. ويشتمل على مجموعتين رئيسيتين من متغيرات القرار. أولاً، في بداية كل فترة استثمار، يختار نموذج SWITCH مقدار سعة التوليد التي سيتم بناؤها في كل من مناطق الحمل الجغرافية العديدة، ومقدار قدرة نقل الطاقة المراد إضافتها بين هذه المناطق، وما إذا كان سيتم تشغيل سعة التوليد الحالية خلال فترة الاستثمار أو تجميدها مؤقتًا لتجنب تكاليف التشغيل والصيانة الثابتة. ثانياً، بالنسبة لمجموعة من أيام العينة ضمن كل فترة استثمار، تتخذ شركة SWITCH قرارات كل ساعة حول مقدار الطاقة التي يجب توليدها من كل محطة طاقة قابلة للتوزيع، أو تخزينها في كل منشأة للطاقة الكهرومائية ، أو نقلها عبر كل موصل نقل. يجب على النظام أيضًا ضمان سعة توليد ونقل كافية لتوفير هامش احتياطي تخطيطي بنسبة 15٪ فوق توقعات الحمل. لكل ساعة عينة، تستخدم شركة SWITCH الطلب على الكهرباء وإنتاج الطاقة المتجددة بناءً على القياسات الفعلية، بحيث تظل الارتباطات المدفوعة بالطقس بين هذه العناصر سليمة.

بعد مرحلة التحسين، يتم استخدام SWITCH في المرحلة الثانية لاختبار خطة الاستثمار المقترحة في مواجهة مجموعة أكثر اكتمالاً من الظروف الجوية وإضافة سعة توليد احتياطية بحيث يتم تلبية هامش الاحتياطي المخطط له دائمًا. أخيرًا، في المرحلة الثالثة، يتم حساب التكاليف من خلال تجميد خطة الاستثمار وتشغيل نظام الطاقة المقترح في ظل مجموعة كاملة من الظروف الجوية.

تستخدم ورقة بحثية عام 2012 ولاية كاليفورنيا من عام 2012 إلى عام 2027 كدراسة حالة لمشروع SWITCH. وتوصلت الدراسة إلى أنه لا يوجد سقف لكمية طاقة الرياح والطاقة الشمسية التي يمكن استخدامها وأن هذه الموارد يمكن أن تقلل الانبعاثات بنسبة 90٪ أو أكثر (مقارنة بمستويات عام 1990) دون تقليل الموثوقية أو زيادة التكاليف بشكل كبير. وعلاوة على ذلك، فإن السياسات التي تشجع عملاء الكهرباء على تحويل الطلب إلى الأوقات التي تكون فيها الطاقة المتجددة أكثر وفرة (على سبيل المثال، من خلال الشحن في الوقت المناسب للسيارات الكهربائية ) يمكن أن تحقق تخفيضات جذرية في الانبعاثات بتكلفة معتدلة. ^[103]

تم استخدام SWITCH مؤخرًا لدعم تخطيط نظام الطاقة القائم على الإجماع في هاواي. ^[104] كما يتم تطبيق النموذج في تشيلي والمكسيك وأماكن أخرى. ^[105]

تم إصدار الإصدار الرئيسي  2.0 في أواخر عام 2018. ^[105] أجرى تحقيق في ذلك العام مقارنة إيجابية بين SWITCH ونموذج MAPS الخاص بشركة General Electric باستخدام هاواي كدراسة حالة. ^[106]

مشروع	المدن الحضرية
يستضيف	الجامعة التقنية في ميونخ
حالة	نشيط
النطاق/النوع	أنظمة الطاقة الموزعة
رخصة الكود	رخصة جنو العمومية الإصدار 3
مستودع	github.com/tum-ens/urbs

URBS، وهي كلمة لاتينية تعني مدينة، هي نموذج برمجة خطي لاستكشاف مشاكل توسيع القدرة والتزام الوحدة وهي مناسبة بشكل خاص لأنظمة الطاقة الموزعة (DES). يتم تطويره بواسطة معهد أنظمة الطاقة المتجددة والمستدامة، الجامعة التقنية في ميونيخ ، ألمانيا. قاعدة التعليمات البرمجية مستضافة على GitHub . URBS مكتوب بلغة Python ويستخدم حزم تحسين Pyomo .

تصنف URBS كإطار عمل لنمذجة الطاقة وتحاول تقليل التكلفة الإجمالية المخفضة للنظام. يختار نموذج معين من مجموعة من التقنيات لتلبية الطلب على الكهرباء المحدد مسبقًا. يستخدم دقة زمنية تبلغ ساعة واحدة والدقة المكانية محددة بالنموذج. متغيرات القرار هي القدرات اللازمة لإنتاج وتخزين ونقل الكهرباء والجدول الزمني لتشغيلها. ^{[107] : 11-14}

تم استخدام البرنامج لاستكشاف التوسعات ذات التكلفة المثلى لشبكة النقل الأوروبية باستخدام قدرات الرياح والطاقة الشمسية المتوقعة لعام 2020. وجدت دراسة أجريت عام 2012، باستخدام دقة مكانية وتكنولوجية عالية، أن إضافات الطاقة المتجددة المتغيرة (VRE) تسبب انخفاض الإيرادات لمحطات الطاقة التقليدية وأن توسعات الشبكة تعيد توزيع وتخفيف هذا التأثير. ^[108] كما تم استخدام البرنامج لاستكشاف أنظمة الطاقة التي تمتد عبر أوروبا والشرق الأوسط وشمال إفريقيا (EUMENA) ^[107] وإندونيسيا وماليزيا وسنغافورة. ^[109]

تستوعب نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة بعض أو كل سلع الطاقة الموجودة في نظام الطاقة. وعادة ما يتم تضمين نماذج قطاع الكهرباء دائمًا. وتضيف بعض النماذج قطاع التدفئة، والذي يمكن أن يكون مهمًا للدول التي لديها تدفئة مركزية كبيرة . وتضيف نماذج أخرى شبكات الغاز. ومع ظهور التنقل الكهربائي ، لا تزال نماذج أخرى تتضمن جوانب قطاع النقل. والواقع أن ربط هذه القطاعات المختلفة باستخدام تقنيات الطاقة إلى X هو مجال بحث ناشئ. ^[61]

نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة (من الأسفل إلى الأعلى، مع دعم الحرارة والغاز وما إلى ذلك، بالإضافة إلى الكهرباء)

مشروع	يستضيف	رخصة	وصول	الترميز	التوثيق	النطاق/النوع
أنيمود.جي إل	الجامعة التقنية في برلين	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا	جيثب	جوليا	موقع إلكتروني	إطار تخطيط النظام
العمود الفقري	في تي تي	رخصة LGPLv3	جيت لاب	جامس	موقع إلكتروني	الإرسال، الاستثمار، جميع القطاعات، LP/MILP
بالموريل	الدنمارك	مركز الدراسات الدولي	تسجيل	جامس	يدوي	أسواق الطاقة
كاليوبي	المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ	أباتشي 2.0	تحميل	بايثون	دليل، موقع، قائمة	الإرسال والاستثمار
ديستيني	إمبريال كوليدج لندن	CC BY-SA 3.0	تحميل	إكسل / VBA	موقع إلكتروني	محاكاة
نموذج التحول في مجال الطاقة	كوينتيل إنتليجنس	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا	جيثب	روبي (على القضبان )	موقع إلكتروني	على شبكة الإنترنت
مسارات الطاقة	أبحاث الطاقة المتطورة	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا	جيثب	بايثون	موقع إلكتروني	في الغالب محاكاة
إيتيم	اوردكسيس، سويسرا	إكليبس 1.0	تسجيل	برنامج الرياضيات	يدوي	بلدية
شجرة التين	الجامعة التقنية في ميونخ	رخصة جنو العمومية الإصدار 3	جيثب	بايثون	يدوي	الكهرباء والحرارة المحلية
جينيسيس-MOD	الجامعة التقنية في برلين	أباتشي 2.0	جيثب	جامس جوليا	جيثب	تحسين السلع المتعددة
الجيل إكس	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة برينستون	رخصة جنو العمومية الإصدار 2	جيثب	جوليا	موقع إلكتروني	تخطيط الاستثمار في قطاع السلع المتعددة
أوموف	مجتمع oemof مدعوم من قبل معهد راينر ليموين جامعة فلنسبورغ جامعة فلنسبورغ للعلوم التطبيقية	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا	جيثب	بايثون	موقع إلكتروني	الإرسال، الاستثمار، جميع القطاعات، LP/MILP
أوسيموسيس	مجتمع OSeMOSYS	أباتشي 2.0	جيثب	جامس برنامج الرياضيات بايثون	الموقع، المنتدى	التخطيط على كافة المقاييس
باي بي إس إيه	جامعة جوته فرانكفورت	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا	جيثب	بايثون	موقع إلكتروني	أنظمة الطاقة الكهربائية مع اقتران القطاع
ريمكس	Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt eV	BSD 3-الفقرة	جيت لاب	بايثون / GAMS	موقع إلكتروني	الإرسال، الاستثمار، جميع القطاعات، LP/MILP
تيموا	جامعة ولاية كارولينا الشمالية	رخصة جنو العمومية الإصدار 2+	جيثب	بايثون	الموقع، المنتدى	تخطيط النظام
يشير الوصول إلى الأساليب المقدمة للوصول إلى قاعدة التعليمات البرمجية.

مشروع	أنيمود.جي إل
يستضيف	الجامعة التقنية في برلين
حالة	نشيط
النطاق/النوع	تخطيط نظام الطاقة
رخصة الكود	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
لغة	جوليا
موقع إلكتروني	github.com/leonardgoeke/AnyMOD.jl
التوثيق	leonardgoeke.github.io/AnyMOD.jl/stable/
المنشورات	www.researchgate.net/project/AnyMODjl-Methods-and-applications

AnyMOD.jl هو إطار عمل لتخطيط أنظمة الطاقة الكلية على مستوى عالٍ من التفاصيل المكانية والزمانية. يغطي الإطار توسيع وتشغيل التخزين قصير الأجل والموسمي، وتوليد الوقود الأحفوري والمتجدد، والبنية الأساسية للنقل، وتقنيات ربط القطاعات . يمكن استخدامه للتخطيط لمسارات طويلة الأجل في ظل رؤية مثالية.

تم تنفيذ AnyMOD.jl في Julia ويعتمد على مكتبة JuMP لتحسين الأداء وDataFrames.jl لإدارة البيانات. تتم صياغة النماذج كمشكلات تحسين خطية ويمكن حلها باستخدام مكتبات مفتوحة المصدر مثل HiGHS أو حلول تجارية مثل CPLEX . لزيادة إمكانية الوصول وتمكين التطوير المتحكم فيه بالإصدار ، يتم تعريف نماذج محددة بالكامل باستخدام ملفات CSV .

بالمقارنة مع الأدوات المماثلة، يركز AnyMOD.jl على الأساليب المبتكرة لتحقيق تفاصيل عالية والتقاط مصادر الطاقة المتجددة المتقطعة ، مع الحفاظ على نطاق شامل من حيث المناطق والقطاعات. تتضمن هذه الأساليب تغيير الدقة المكانية الزمنية حسب حامل الطاقة داخل نفس النموذج وخوارزمية التوسع لتحسين خصائص مشكلة التحسين الأساسية. ^{[112] [111]} يتم الآن تنفيذ أساليب من البرمجة العشوائية لمعالجة عدم اليقين المرتبط بتوليد الطاقة المتجددة بشكل أفضل. ^[113]

اعتبارًا من عام 2022، ^[update]ركزت معظم الدراسات التي نشرت الأداة على نظام الطاقة الألماني في سياق أوروبي، على سبيل المثال التحقيق في المقايضات بين التصميمات المركزية واللامركزية، ودور تخطيط الشبكة، وإمكانات تدابير الكفاية. ^{[114] [115] [116]} بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام AnyMOD.jl لدعم التقارير السياسية من المعهد الألماني للبحوث الاقتصادية (DIW) حول الصفقة الخضراء الأوروبية وتنسيق التحول الألماني في مجال الطاقة . ^{[110] [117]}

مشروع	العمود الفقري
يستضيف	في تي تي
حالة	نشيط
النطاق/النوع	الإطار - الإرسال، الاستثمار، جميع القطاعات، LP/MILP
رخصة الكود	رخصة LGPLv3
لغة	جامس
موقع إلكتروني	gitlab.vtt.fi/backbone/backbone/-/wikis/home
مستودع	gitlab.vtt.fi/backbone/backbone
التوثيق	gitlab.vtt.fi/backbone/backbone/-/wikis/home

Backbone هو إطار عمل لنمذجة نظام الطاقة يسمح بمستوى عالٍ من التفصيل والقدرة على التكيف. وقد تم استخدامه لدراسة أنظمة الطاقة على مستوى المدينة بالإضافة إلى أنظمة الطاقة متعددة البلدان. ​​تم تطويره في الأصل خلال الفترة 2015-2018 في مشروع "VaGe" الممول من أكاديمية فنلندا بواسطة فريق تصميم وتشغيل أنظمة الطاقة في VTT . وقد تم تطويره بشكل أكبر في تعاون يشمل VTT و UCD و RUB .

الإطار غير محدد فيما يتعلق بما يتم نمذجته، ولكنه لا يزال يتمتع بالقدرة على تمثيل مجموعة كبيرة من خصائص نظام الطاقة - مثل التوليد والنقل والاحتياطيات والالتزام بالوحدة وانتشار الحرارة في المباني والتخزين والانبعاثات المتعددة وP2X وما إلى ذلك. وهو يوفر قيودًا صحيحة خطية ومختلطة لالتقاط أشياء مثل بدء تشغيل الوحدة وقرارات الاستثمار. وهو يسمح للمصمم بتغيير الدقة الزمنية للنموذج بين خطوات الوقت - وهذا يمكّن، على سبيل المثال، من استخدام دقة زمنية أكثر خشونة في المستقبل في أفق زمني للنموذج. يمكن حل النموذج كنموذج استثماري (فترة واحدة أو متعددة، أو قصير النظر، أو استشراف كامل) أو كنموذج التزام وحدة تكلفة الإنتاج المتجددة لمحاكاة العمليات. ^[118]

تحتوي صفحة الويكي الخاصة بشركة Backbone على برنامج تعليمي للمستخدمين الجدد، ونماذج توضيحية، وتعديلات أنشأها المستخدمون. تتضمن مجموعات البيانات المفتوحة نموذج شمال أوروبا للكهرباء والتدفئة والهيدروجين  ^[119] ونموذج التدفئة والتبريد في المناطق الحضرية لمنطقة العاصمة الفنلندية. ^[120]

مشروع	بالموريل
يستضيف	مستقل من الدنمارك
حالة	نشيط
النطاق/النوع	أسواق الطاقة
رخصة الكود	مركز الدراسات الدولي
موقع إلكتروني	www.balmorel.com

Balmorel هو نموذج نظام طاقة قائم على السوق من الدنمارك. تم تمويل التطوير في الأصل من قبل برنامج أبحاث الطاقة الدنماركي في عام 2001. ^{[94] : 23} تم نشر قاعدة البيانات في مارس 2001. ^[121] يحتفظ مشروع Balmorel بموقع ويب واسع النطاق، حيث يمكن تنزيل قاعدة البيانات ومجموعات البيانات كملف مضغوط . يتم تشجيع المستخدمين على التسجيل. الوثائق متوفرة من نفس الموقع. ^{[122] [123] [124]} تمت كتابة Balmorel بلغة GAMS .

كان الهدف الأصلي لمشروع بالموريل هو بناء نموذج توازن جزئي لقطاعي الكهرباء والطاقة المشتركة في منطقة بحر البلطيق ، لأغراض تحليل السياسات. ^[125] لقد تم تجاوز هذه الطموحات والقيود منذ فترة طويلة ولم يعد بالموريل مرتبطًا بأسئلته الجغرافية والسياسية الأصلية. ^[123] يصنف بالموريل كنموذج للإرسال والاستثمار ويستخدم دقة زمنية تبلغ ساعة واحدة. إنه ينمذج العرض والطلب على الكهرباء والحرارة، ويدعم التخزين الزمني لكليهما. تم تصميم بالموريل كبرنامج خطي بحت (بدون متغيرات صحيحة).

اعتبارًا من عام 2016 ^[update]، كانت بالموريل موضوعًا لحوالي 22  منشورًا. تستخدم دراسة أجريت عام 2008 بالموريل لاستكشاف نظام الطاقة في الشمال في عام 2050. وينصب التركيز على إمدادات الطاقة المتجددة ونشر الهيدروجين كوقود رئيسي للنقل. ونظرًا لافتراضات معينة حول سعر النفط والكربون في المستقبل وامتصاص الهيدروجين، يُظهر النموذج أنه من الأفضل اقتصاديًا تغطية أكثر من 95٪ من استهلاك الطاقة الأولية للكهرباء والتدفئة المركزية و65٪ من النقل باستخدام الطاقة المتجددة. ^[126] تستخدم دراسة أجريت عام 2010 بالموريل لفحص دمج المركبات الهجينة القابلة للشحن (PHEV) في نظام يتألف من ربع طاقة الرياح وثلاثة أرباع التوليد الحراري. تُظهر الدراسة أن المركبات الهجينة القابلة للشحن يمكن أن تقلل من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون _من نظام الطاقة إذا تم دمجها بنشاط، في حين أن نهج عدم التدخل - السماح للناس بشحن سياراتهم حسب الرغبة - من المرجح أن يؤدي إلى زيادة الانبعاثات. ^[127] تستخدم دراسة أجريت عام 2013 برنامج Balmorel لفحص استثمارات طاقة الرياح المحسنة التكلفة في منطقة الشمال الأوروبي وألمانيا. تبحث الدراسة في أفضل وضع لمزارع الرياح، مع مراعاة ظروف الرياح، والمسافة إلى الحمل، والبنية الأساسية للتوليد والنقل الموجودة بالفعل. ^[128]

مشروع	كاليوبي
يستضيف	المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ ، جامعة دلفت للتكنولوجيا
حالة	نشيط
النطاق/النوع	الإرسال والاستثمار
رخصة الكود	أباتشي 2.0
لغة	بايثون
موقع إلكتروني	www.callio.pe
مستودع	github.com/calliope-project/calliope
التوثيق	كاليوبي.اقرأ الوثائق.io

Calliope هو إطار عمل لنمذجة نظام الطاقة، مع التركيز على المرونة والدقة المكانية والزمانية العالية والقدرة على تنفيذ عمليات تشغيل مختلفة باستخدام نفس مجموعة البيانات الأساسية. يتم تطوير المشروع في قسم علوم الأنظمة البيئية، المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ ، زيورخ ، سويسرا. يحتفظ المشروع بموقع ويب، ويستضيف قاعدة التعليمات البرمجية على GitHub ، ويشغل متتبعًا للمشكلات، ويدير قائمتين بالبريد الإلكتروني . Calliope مكتوب بلغة بايثون ويستخدم مكتبة Pyomo . يمكنه الارتباط بمحلل GLPK مفتوح المصدر ومحلل CPLEX التجاري . تتوفر وثائق PDF. ^[129] ويتوفر مراجعة للبرنامج من صفحتين. ^[130]

يتألف نموذج Calliope من مجموعة من ملفات النصوص المنظمة، بتنسيقات YAML و CSV ، والتي تحدد التقنيات والمواقع وإمكانات الموارد. يأخذ Calliope هذه الملفات، وينشئ مشكلة تحسين خطية بحتة (بدون متغيرات عددية صحيحة)، ويحلها، ويبلغ عن النتائج في شكل هياكل بيانات pandas للتحليل. يحتوي الإطار على خمس تقنيات أساسية مجردة - العرض والطلب والتحويل والتخزين والنقل - والتي يمكن استخلاص تقنيات ملموسة جديدة منها. يفرض تصميم Calliope الفصل الواضح بين الإطار (الكود) والنموذج (البيانات).

تستخدم دراسة أجريت عام 2015 برنامج Calliope لمقارنة الأدوار المستقبلية للطاقة النووية والطاقة الشمسية المركزة في جنوب إفريقيا . ووجدت أن الطاقة الشمسية المركزة يمكن أن تكون قادرة على المنافسة مع الطاقة النووية بحلول عام 2030 للحمل الأساسي وأكثر تنافسية عند الإنتاج فوق الحمل الأساسي. كما توفر الطاقة الشمسية المركزة مخاطر استثمارية أقل ومخاطر بيئية أقل وفوائد مشتركة أخرى. ^[131] تقارن دراسة ثانية أجريت عام 2015 عددًا كبيرًا من أنظمة الطاقة المستقبلية ذات التكلفة المثلى لبريطانيا العظمى . يتم اختبار ثلاث تقنيات توليد: الطاقة المتجددة والطاقة النووية والوقود الأحفوري مع وبدون احتجاز الكربون وتخزينه (CCS). يتم تقييم السيناريوهات على أساس التكلفة المالية وخفض الانبعاثات وأمن الطاقة. ما يصل إلى 60٪ من القدرة المتجددة المتغيرة ممكنة مع زيادة طفيفة في التكلفة، في حين تتطلب الحصص الأعلى تخزينًا واسع النطاق وواردات و/أو مصادر طاقة متجددة قابلة للإرسال مثل نطاق المد والجزر . ^[132]

يناقش ستيفان بفينينجر، أحد مطوري Calliope، الدور الذي يمكن أن تلعبه نماذج أنظمة الطاقة في دعم القرارات في العالم الحقيقي في ندوة عقدت في منتصف عام 2021. ^[133] تبحث إحدى الدراسات المذكورة في عواقب السعي لتحقيق الاكتفاء الذاتي من الطاقة من خلال إضافة قيود داخلية مقيدة بشكل متزايد. ^[134] دراسة أخرى في حلول شبه مثالية لإيطاليا . ^[135] يصف مقطع  فيديو عام 2023 التطورات الأخيرة، والتي تم تصميم العديد منها لإفادة المستخدمين. ^[136]

مشروع	ديستيني
يستضيف	إمبريال كوليدج لندن
حالة	نشيط
النطاق/النوع	محاكاة
رخصة الكود	CC BY-SA 3.0
موقع إلكتروني	sites.google.com/site/2050desstinee/

DESSTinEE تعني الطلب على خدمات الطاقة والإمداد والنقل في أوروبا. DESSTinEE هو نموذج لنظام الطاقة الأوروبي في عام 2050 مع التركيز على نظام الكهرباء. يتم تطوير DESSTinEE في المقام الأول في كلية إدارة الأعمال في إمبريال كوليدج لندن (ICL)، لندن ، المملكة المتحدة. يمكن تنزيل البرنامج من موقع المشروع على الويب. DESSTinEE مكتوب بلغة Excel / VBA ويتألف من مجموعة من جداول البيانات المستقلة . يتوفر منشور. ^[137]

تم تصميم DESSTinEE للتحقيق في الافتراضات المتعلقة بالمتطلبات الفنية لنقل الطاقة - وخاصة الكهرباء - وحجم التحدي الاقتصادي لتطوير البنية التحتية اللازمة. تم النظر في أربعين دولة في أوروبا وحولها وتم دعم عشرة أشكال من الطاقة الأولية والثانوية. يستخدم النموذج تقنية محاكاة تنبؤية، بدلاً من الحل لتحقيق التوازن الجزئي أو العام . يتوقع النموذج الطلب السنوي على الطاقة لكل دولة حتى عام 2050، ويجمع ملفات تعريف كل ساعة للطلب على الكهرباء في عامي 2010 و 2050، ويحاكي أقل تكلفة لتوليد ونقل الكهرباء في جميع أنحاء المنطقة. ^[138]

تدرس دراسة أجريت عام 2016 باستخدام DESSTinEE (ونموذج ثانٍ eLOAD) تطور منحنيات الأحمال الكهربائية في ألمانيا وبريطانيا من الوقت الحاضر حتى عام 2050. في عام 2050، ترتفع الأحمال القصوى ومعدلات المنحدر بنسبة 20-60٪ وينخفض ​​استخدام النظام بنسبة 15-20٪، ويرجع ذلك جزئيًا إلى الاستخدام الكبير لمضخات الحرارة والمركبات الكهربائية . هذه تغييرات كبيرة. ^[139]

مشروع	نموذج التحول في مجال الطاقة
يستضيف	كوينتيل إنتليجنس
حالة	نشيط
النطاق/النوع	على شبكة الإنترنت
رخصة الكود	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
موقع إلكتروني	نموذج تحويل الطاقة.
موقع تفاعلي	نموذج تحويل الطاقة الاحترافي.
مستودع	github.com/quintel/documentation

نموذج انتقال الطاقة (ETM) هو نموذج تفاعلي قائم على الويب يستخدم وصفًا شاملاً لنظام الطاقة في بلد ما. يتم تطويره بواسطة Quintel Intelligence، أمستردام ، هولندا. يحتفظ المشروع بموقع ويب للمشروع وموقع ويب تفاعلي ومستودع GitHub . تم كتابة ETM بلغة Ruby (on Rails ) ويتم عرضه في متصفح الويب . يتكون ETM من العديد من مكونات البرامج كما هو موضح في الوثائق.

إن ETM تفاعلي بالكامل. فبعد تحديد منطقة (فرنسا، أو ألمانيا، أو هولندا، أو بولندا، أو إسبانيا، أو المملكة المتحدة، أو الاتحاد الأوروبي 27، أو البرازيل) وسنة (2020، أو 2030، أو 2040، أو 2050)، يمكن للمستخدم تعيين 300 شريط تمرير (أو إدخال قيم عددية) لاستكشاف ما يلي:

• الأهداف: تحديد أهداف للسيناريو ومعرفة ما إذا كان من الممكن تحقيقها، وتتضمن الأهداف: تخفيضات _ثاني أكسيد الكربون ، وحصص الطاقة المتجددة، والتكلفة الإجمالية، والحدود القصوى للواردات
• المطالب: توسيع أو تقييد الطلب على الطاقة في المستقبل
• التكاليف: توقع التكاليف المستقبلية لشركات نقل الطاقة وتقنيات الطاقة، ولا تشمل هذه التكاليف الضرائب أو الإعانات
• الإمدادات: حدد التقنيات التي يمكن استخدامها لإنتاج الحرارة أو الكهرباء

يعتمد نموذج ETM على رسم بياني للطاقة ( مخطط ثنائي ) حيث يمكن للعقد ( الرؤوس ) التحويل من نوع واحد من الطاقة إلى نوع آخر، ربما مع خسائر. الاتصالات ( الحواف الموجهة ) هي تدفقات الطاقة وتتميز بالحجم ( بالميغاجول ) ونوع الناقل (مثل الفحم والكهرباء والحرارة القابلة للاستخدام وما إلى ذلك). بالنظر إلى الطلب والخيارات الأخرى، يحسب نموذج ETM استخدام الطاقة الأولية والتكلفة الإجمالية وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون الناتجة _. يعتمد النموذج على الطلب، مما يعني أن المخطط الثنائي ينتقل من الطلب المفيد (مثل التدفئة المكانية واستخدام الماء الساخن وكيلومترات السيارة) إلى الطلب الأولي (استخراج الغاز واستيراد الفحم وما إلى ذلك).

مشروع	مسارات الطاقة
يستضيف	أبحاث الطاقة المتطورة
حالة	نشيط
النطاق/النوع	في الغالب محاكاة
رخصة الكود	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
مستودع	github.com/energyPATHWAYS/energyPATHWAYS

EnergyPATHWAYS هو نموذج قطاع طاقة من أسفل إلى أعلى يستخدم لاستكشاف الآثار القريبة الأجل لإزالة الكربون العميق على المدى الطويل. المطور الرئيسي هو شركة استشارات الطاقة وحماية المناخ، Evolved Energy Research، سان فرانسيسكو ، الولايات المتحدة الأمريكية. الكود مستضاف على GitHub . EnergyPATHWAYS مكتوب بلغة Python ويرتبط بمحلل Cbc مفتوح المصدر . بدلاً من ذلك، يمكن استخدام حلول GLPK أو CPLEX . يستخدم EnergyPATHWAYS نظام إدارة قاعدة البيانات العلائقية الكائنية PostgreSQL (ORDBMS) لإدارة بياناته .

EnergyPATHWAYS هو إطار محاسبي شامل يستخدم لبناء سيناريوهات البنية الأساسية للطاقة على مستوى الاقتصاد. في حين تستخدم أجزاء من النموذج تقنيات البرمجة الخطية ، على سبيل المثال، لإرسال الكهرباء، فإن نموذج EnergyPATHWAYS ليس نموذج تحسين في الأساس ويدمج القليل من ديناميكيات القرار. يقدم EnergyPATHWAYS حسابًا تفصيليًا للطاقة والتكلفة والانبعاثات لتدفقات الطاقة من العرض الأولي إلى الطلب النهائي. إن تمثيل نظام الطاقة مرن، مما يسمح بمستويات مختلفة من التفاصيل وتداخل المدن والولايات والدول. يستخدم النموذج إرسال الكهرباء الأقل تكلفة كل ساعة ويدعم تحويل الطاقة إلى غاز وتخزين الطاقة قصير الأمد وتخزين الطاقة طويل الأمد والاستجابة للطلب . تعمل السيناريوهات عادةً حتى عام 2050.

تم استخدام سلف برنامج EnergyPATHWAYS، المسمى ببساطة PATHWAYS، لبناء نماذج السياسات. تم استخدام نموذج California PATHWAYS لإعلام أهداف المناخ في ولاية كاليفورنيا لعام 2030. ^[140] وساهم نموذج US PATHWAYS في تقييمات مشروع مسارات إزالة الكربون العميق التابع للأمم المتحدة (DDPP) للولايات المتحدة. ^[141] اعتبارًا من عام 2016 ، تخطط DDPP لاستخدام EnergyPATHWAYS للتحليل المستقبلي. ^[update]

مشروع	إيتيم
يستضيف	تم أرشفة ORDECSYS في 9 نوفمبر 2016 على موقع Wayback Machine
حالة	نشيط
النطاق/النوع	بلدية
رخصة الكود	إكليبس 1.0
موقع إلكتروني	تطبيقات.ordecsys.com/etem www.energyplan.eu/othertools/local/etem/

ETEM تعني نموذج بيئة تكنولوجيا الطاقة. يوفر نموذج ETEM بنية مماثلة لنموذج OSeMOSYS ولكنه يستهدف التخطيط الحضري. يتم تطوير البرنامج بواسطة شركة ORDECSYS، Chêne-Bougeries ، سويسرا، بدعم من منح البحث الوطنية والاتحاد الأوروبي. يحتوي المشروع على موقعين على الويب. يمكن تنزيل البرنامج من أول هذين الموقعين (ولكن اعتبارًا من يوليو 2016 ^[update]، يبدو هذا الموقع قديمًا). يتوفر دليل مع البرنامج. ^[142] تمت كتابة ETEM بلغة MathProg . ^[e] تتوفر عروض تقديمية تصف ETEM. ^{[143] [144]}

ETEM هو نموذج من أسفل إلى أعلى يحدد خيارات الطاقة والتكنولوجيا المثلى لمنطقة أو مدينة. يجد النموذج سياسة طاقة بأقل تكلفة، مع الاستثمار في معدات جديدة (تقنيات جديدة)، وتطوير القدرة الإنتاجية (التقنيات المثبتة)، و/أو اقتراح استيراد/تصدير الطاقة الأولية الممكنة. عادةً ما يتقدم ETEM 50  عامًا إلى الأمام، في خطوات من عامين إلى خمسة أعوام، مع شرائح زمنية لأربعة فصول باستخدام أيام فردية عادةً أو أدق. يمكن أن يكون الدقة المكانية مفصلة للغاية. يتم دعم كل من الكهرباء والحرارة، وكذلك شبكات التدفئة المركزية ، وأنظمة الطاقة المنزلية، وتخزين الشبكة، بما في ذلك استخدام المركبات الكهربائية الهجينة القابلة للشحن (PHEV). يدعم ETEM-SG، وهو تطوير، الاستجابة للطلب ، وهو خيار يمكن تمكينه من خلال تطوير الشبكات الذكية .

تم تطبيق نموذج ETEM على لوكسمبورج، وكانتونات جنيف وبازل-برن-زيورخ في سويسرا، ومنطقة غرونوبل الحضرية وميدي بيرينيه في فرنسا. تستخدم دراسة أجريت عام 2005 نموذج ETEM لدراسة حماية المناخ في قطاع الإسكان السويسري. تم ربط نموذج ETEM بنموذج التوازن العام القابل للحساب العالمي GEMINI-E3 (CGEM) لاستكمال التحليل. ^[145] تبحث دراسة أجريت عام 2012 في تصميم الشبكات الذكية . مع تزايد ذكاء أنظمة التوزيع، يجب أن تزداد النماذج اللازمة لتحليلها. يستخدم نموذج ETEM لتقييم إمكانات تقنيات الشبكات الذكية باستخدام دراسة حالة ، معايرة تقريبًا على كانتون جنيف ، في ظل ثلاثة سيناريوهات. تطبق هذه السيناريوهات قيودًا مختلفة على انبعاثات _ثاني أكسيد الكربون وواردات الكهرباء. يتم استخدام نهج عشوائي للتعامل مع عدم اليقين في أسعار الكهرباء في المستقبل واستيعاب المركبات الكهربائية. ^[146]

مشروع	شجرة التين
يستضيف	الجامعة التقنية في ميونخ
حالة	نشيط
النطاق/النوع	الكهرباء والحرارة المحلية
رخصة الكود	رخصة جنو العمومية الإصدار 3
مستودع	github.com/yabata/ficus
التوثيق	ficus.readthedocs.io/en/latest/

ficus هو نموذج تحسين عدد صحيح مختلط لأنظمة الطاقة المحلية. يتم تطويره في معهد اقتصاد الطاقة وتكنولوجيا التطبيق، الجامعة التقنية في ميونيخ ، ميونيخ ، ألمانيا. يحتفظ المشروع بموقع ويب. يتم استضافة المشروع على GitHub . ficus مكتوب بلغة Python ويستخدم مكتبة Pyomo . يمكن للمستخدم الاختيار بين مُحلل GLPK مفتوح المصدر أو مُحلل CPLEX التجاري .

استنادًا إلى URBS، تم تطوير ficus في الأصل لتحسين أنظمة الطاقة في المصانع وتم توسيعه الآن ليشمل أنظمة الطاقة المحلية. يدعم ficus سلع طاقة متعددة - سلع يمكن استيرادها أو تصديرها أو توليدها أو تخزينها أو استهلاكها - بما في ذلك الكهرباء والحرارة. إنه يدعم تقنيات تحويل الطاقة متعددة المدخلات والمخرجات بكفاءة تعتمد على الحمل. الهدف من النموذج هو تلبية الطلب المعطى بأقل تكلفة. يستخدم ficus سلاسل زمنية للتكلفة الخارجية للسلع المستوردة بالإضافة إلى رسوم ذروة الطلب مع قاعدة زمنية قابلة للتكوين لكل سلعة قيد الاستخدام.

مشروع	جينيسيس-MOD
يستضيف	الجامعة التقنية في برلين
حالة	نشيط
النطاق/النوع	تحسين السلع المتعددة
رخصة الكود	أباتشي 2.0
رخصة البيانات	CC BY 4.0
لغة	جامس ، جوليا
موقع إلكتروني
مستودع	github.com/GENeSYS-MOD
التوثيق	github.com/GENeSYS-MOD
مجموعات البيانات	github.com/GENeSYS-MOD
المنشورات	zenodo.org/communities/genesys-mod

نموذج نظام الطاقة العالمي (GENeSYS‑MOD) هو نموذج تحسين خطي لتقليل التكلفة يجري تطويره في جامعة برلين التقنية ، ألمانيا. ^[f] كان المشروع في الأصل يعتمد على إطار عمل OSeMOSYS وتم إصدار الإصدار الأول في عام 2017 باستخدام GAMS . ^[147] تمت ترجمة قاعدة التعليمات البرمجية لاحقًا إلى Julia . يتوفر كلا الإصدارين ومجموعة بيانات تمثيلية على GitHub.

يقوم برنامج GENeSYS‑MOD بربط قطاعات الطلب التي تغطي الكهرباء والمباني والصناعة والنقل ويجد الاستثمار الأمثل من حيث التكلفة في توليد الطاقة التقليدية والمتجددة وتخزينها والبنية الأساسية. يركز البحث على تطوير النظام على المدى الطويل وتحليل المسار. ^[148]

استُخدم النموذج في البداية لتحليل سيناريوهات إزالة الكربون على المستوى العالمي، مقسمة إلى عشر مناطق. ومع ذلك، فإن الإطار مرن للغاية، مما يسمح بإجراء الحسابات على مستويات مختلفة من التفاصيل، من الأسر الفردية إلى التجميعات العالمية، اعتمادًا على سؤال البحث المطلوب وتوافر بيانات الإدخال.

وقد بحثت دراسة  أجريت عام 2019 في التحول المنخفض الكربون لنظام الطاقة الأوروبي وتحديدًا مشكلة الأصول العالقة في ظل  مجموعة من السيناريوهات. ووجدت أن ما يصل إلى 200  مليار يورو من القدرات التي تعمل بالوقود الأحفوري يمكن أن تصبح عالقة بحلول عام 2035 ما لم تكن إشارات السياسة الأقوى قادرة على معالجة تحيزات التخطيط قصيرة الأجل. ^[149] وتقيم دراسة أخرى أجريت عام 2019 تحول نظام الطاقة في الصين، وتسلط الضوء على الحاجة إلى تقليل استهلاك الفحم بنسبة 60٪ بحلول عام 2050 لتلبية أهداف المناخ العالمية. تظهر الطاقات المتجددة، وخاصة الطاقة الكهروضوئية وطاقة الرياح البرية ، كحلول فعالة من حيث التكلفة، ولكن التغلب على المقاومة المحلية وزيادة مشاركة أصحاب المصلحة يظل أمرًا بالغ الأهمية للنجاح. ^[150]  تبحث دراسة أجريت عام 2021 في هدف الصفقة الخضراء الأوروبية المتمثل في تحقيق تخفيضات بنسبة 100٪ في غازات الاحتباس الحراري بحلول عام 2050، وفحص التفاعل بين التطورات التكنولوجية، والضرورات السياسية، والمواقف المجتمعية. تقدم الدراسة أربع قصص مستقبلية تسلط الضوء على المساهمة الحاسمة لمعدلات عالية من الكهربة جنبًا إلى جنب مع نشر التكنولوجيا في الأمد القريب لتحقيق إزالة الكربون السريعة بالضرورة. ^[151]

مشروع	الجيل إكس
يستضيف	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة برينستون
حالة	نشيط
النطاق/النوع	تخطيط الاستثمار في قطاع السلع المتعددة
رخصة الكود	رخصة جنو العمومية الإصدار 2
موقع إلكتروني	جينكس.ميت.إدو
مستودع	github.com/GenXProject/GenX
التوثيق	genxproject.github.io/GenX/dev/

GenX هو نموذج لتوسيع القدرة على قطاع السلع المتعددة تم تطويره في الأصل من قبل باحثين في الولايات المتحدة. ^{[153] [154]} تمت كتابة الإطار بلغة جوليا ونشر مكتبة JuMP لبناء مشكلة التحسين الأساسية. ^{[155] [156]} يمكن لـ GenX من خلال JuMP الاستفادة من العديد من حلول التحسين مفتوحة المصدر (بما في ذلك CBC / CLP ) والتجارية (بما في ذلك CPLEX ). في يونيو  2021، تم إطلاق المشروع كمشروع مفتوح المصدر نشط وتتوفر مجموعات اختبار للمساعدة في التوجيه. ^[157]

وبالتوازي مع ذلك، تم تصميم مشروع PowerGenome لتزويد GenX بمجموعة بيانات شاملة عن الحالة الحالية لنظام الكهرباء في الولايات المتحدة . ^[158] ومن ثم يمكن استخدام مجموعة البيانات هذه كنقطة انطلاق لتطوير السيناريوهات المستقبلية.

تم استخدام GenX لاستكشاف خيارات التخزين طويلة الأجل في الأنظمة ذات حصص الطاقة المتجددة العالية، ^{[159] [160]} لاستكشاف قيمة خيارات توليد الطاقة منخفضة الكربون " الثابتة "، ^[161] ومجموعة متنوعة من التطبيقات الأخرى. وبينما تظل أمريكا الشمالية محورًا رئيسيًا، فقد تم تطبيق البرنامج على مشاكل في الهند، ^[162] وإيطاليا، ^[163] وإسبانيا. ^[164]

تم نشر GenX في دراسة حالة أجريت عام 2021 مع Louisville Gas and Electric و Kentucky Utilities والتي أظهرت أن النمذجة التي يقودها أصحاب المصلحة باستخدام أدوات مفتوحة المصدر والبيانات العامة يمكن أن تساهم بشكل منتج في التحليل والتخطيط بقيادة المرافق. ^{[165] [166]}

بحثت دراسة أجريت في منتصف عام 2022 في أزمة الغاز الطبيعي التي تواجه أوروبا ، وخاصة ألمانيا، وخلصت إلى وجود عدة مسارات ممكنة (تسمى "حالات") للقضاء على جميع واردات الغاز الطبيعي الروسي بحلول أكتوبر  2022. ^{[152] [167]} يسعى العمل الجاري إلى دراسة تأثير تمديد العمر التشغيلي للمفاعلات النووية الثلاثة المتبقية في ألمانيا بعد عام 2022 وتأثير ظروف الجفاف القوية على  توليد الطاقة الكهرومائية والنظام بشكل عام. ^{[ بحاجة لمصدر ]}

مشروع	أوموف
يستضيف	منظمة oemof  e.V. غير ربحية بدعم من المجتمع معهد راينر ليموين جامعة فلنسبورغ جامعة فلنسبورغ للعلوم التطبيقية
حالة	نشيط
النطاق/النوع	الكهرباء والحرارة والتنقل والغاز
رخصة الكود	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
لغة	بايثون
موقع إلكتروني	oemof.org
مستودع	github.com/oemof/
التوثيق	oemof.readthedocs.io
مناقشة	المنتدى.openmod.org/tag/oemof

oemof تعني إطار عمل نمذجة الطاقة المفتوحة. يتم إدارة المشروع من قبل معهد راينر ليموين، برلين ، ألمانيا ومركز أنظمة الطاقة المستدامة (CSES أو ZNES) في جامعة فلنسبورغ وجامعة فلنسبورغ للعلوم التطبيقية ، وكلاهما فلنسبورغ ، ألمانيا. يدير المشروع موقعين على الويب ومستودع GitHub . تم كتابة oemof بلغة بايثون ويستخدم مكونات Pyomo و COIN-OR للتحسين. يمكن تمثيل أنظمة الطاقة باستخدام جداول البيانات ( CSV ) والتي من شأنها تبسيط إعداد البيانات. تم إصدار الإصدار 0.1.0  في 1 ديسمبر 2016.

فئات oemof كإطار عمل لنمذجة الطاقة. وهي تتكون من مكتبة صياغة مشكلة التحسين الخطية أو المختلطة (solph)، ومكتبة توليد بيانات الإدخال (feedin-data)، ومكتبات مساعدة أخرى. تُستخدم مكتبة solph لتمثيل أنظمة متعددة المناطق ومتعددة القطاعات (الكهرباء والحرارة والغاز والتنقل) ويمكنها التحسين لأهداف مختلفة، مثل التكلفة المالية أو انبعاثات ثاني أكسيد الكربون _. علاوة على ذلك، من الممكن التبديل بين وضعي الإرسال والاستثمار. من حيث النطاق، يمكن لـ oemof التقاط نظام الطاقة الأوروبي أو بدلاً من ذلك يمكنه وصف مخطط معقد لقطاع الطاقة والحرارة المحلي.

تم تطبيق oemof في أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى. ^[168] قام مشروع ماجستير في عام 2020 بمقارنة oemof و OSeMOSYS . ^[169]

مشروع	أوسيموسيس
يستضيف	مشروع مجتمعي
حالة	نشيط
النطاق/النوع	التخطيط على كافة المقاييس
رخصة الكود	أباتشي 2.0
لغة	متنوع
موقع إلكتروني	www.osemosys.org
المنتدى	المجموعات.google.com/g/osemosys
مستودع	github.com/OSeMOSYS/OSeMOSYS
مناقشة	forum.openmod.org/tag/osemosys

OSeMOSYS تعني نظام نمذجة الطاقة مفتوح المصدر. يهدف OSeMOSYS إلى تطوير السياسات الوطنية والإقليمية ويستخدم إطار عمل للتحسين بين الفترات الزمنية. يفترض النموذج وجود مشغل/مستثمر واحد مدفوع اجتماعيًا يتمتع بنظرة ثاقبة مثالية. مشروع OSeMOSYS هو مسعى مجتمعي، بدعم من قسم أنظمة الطاقة، المعهد الملكي للتكنولوجيا KTH ، ستوكهولم ، السويد. يحتفظ المشروع بموقع ويب يوفر الخلفية. يقدم المشروع أيضًا العديد من المنتديات النشطة على الإنترنت على مجموعات Google . تم كتابة OSeMOSYS في الأصل بلغة MathProg ، وهي لغة برمجة رياضية عالية المستوى . تمت إعادة تنفيذه لاحقًا في GAMS و Python ويتم الآن صيانة جميع قواعد البيانات الثلاثة. يوفر المشروع أيضًا نموذج اختبار يسمى UTOPIA. ^{[ بحاجة لمصدر ]} يتوفر دليل. ^[170]

يوفر OSeMOSYS إطارًا لتحليل أنظمة الطاقة على المدى المتوسط ​​(10-15 عامًا) والطويل (50-100 عام). يستخدم OSeMOSYS التحسين الخطي البحت ، مع خيار البرمجة الصحيحة المختلطة لمعالجة، على سبيل المثال، توسعات سعة محطة الطاقة المنفصلة. وهو يغطي معظم قطاعات الطاقة، بما في ذلك التدفئة والكهرباء والنقل. يتم تشغيل OSeMOSYS من خلال متطلبات خدمات الطاقة المحددة خارجيًا . ثم يتم تلبية هذه المتطلبات من خلال مجموعة من التقنيات التي تعتمد على مجموعة من الموارد، والتي تتميز بإمكانياتها وتكاليفها. لا تقتصر هذه الموارد على سلع الطاقة وقد تشمل، على سبيل المثال، المياه واستخدام الأراضي . يتيح هذا تطبيق OSeMOSYS في مجالات أخرى غير الطاقة، مثل أنظمة المياه. يمكن أيضًا فرض القيود الفنية والقيود الاقتصادية و/أو الأهداف البيئية لتعكس الاعتبارات السياسية. يتوفر OSeMOSYS في صيغ MathProg موسعة ومضغوطة، ويجب أن يعطي أي منهما نتائج متطابقة. في نسخته الموسعة، يشتمل OSeMOSYS على ما يزيد قليلاً عن 400 سطر من التعليمات البرمجية . وقد تم استخدام OSeMOSYS كأساس لبناء نماذج مخفضة لأنظمة الطاقة. ^[171]

تتوفر ورقة بحثية رئيسية تصف نظام OSeMOSYS. ^[6] تستخدم دراسة أجريت عام 2011 نظام OSeMOSYS للتحقيق في دور قرارات الاستثمار المنزلية. ^[173] وتوسعت دراسة أجريت عام 2012 نظام OSeMOSYS لالتقاط السمات البارزة للشبكة الذكية . تشرح الورقة كيفية نمذجة التباين في التوليد والطلب المرن وتخزين الشبكة وكيف تؤثر هذه على استقرار الشبكة. ^[174] تم تطبيق نظام OSeMOSYS على أنظمة القرية. تقارن ورقة بحثية أجريت عام 2015 بين مزايا كهربة الشبكة المستقلة والشبكة الصغيرة والشبكة للمناطق الريفية في تيمور الشرقية في ظل مستويات مختلفة من الوصول. ^[175] في دراسة أجريت عام 2016، تم تعديل نظام OSeMOSYS لمراعاة سلوك المستهلك الواقعي. ^[176] تستخدم دراسة أخرى أجريت عام 2016 نظام OSeMOSYS لبناء نموذج نظام طاقة محلي متعدد المناطق لمنطقة لومباردي في إيطاليا. كان أحد أهداف التمرين تشجيع المواطنين على المشاركة في عملية تخطيط الطاقة. تشير النتائج الأولية إلى أن هذا كان ناجحًا وأن النمذجة المفتوحة ضرورية لتضمين كل من الديناميكيات التكنولوجية والقضايا غير التكنولوجية بشكل صحيح. ^[177] تتناول ورقة بحثية عام 2017 ألبرتا، كندا، عوامل في خطر تجاوز أهداف الانبعاثات المحددة بسبب عدم اليقين التكنولوجي. من بين النتائج الأخرى، وجدت الورقة أن تقنيات الطاقة الشمسية وطاقة الرياح يتم بناؤها قبل سبع وخمس سنوات على التوالي عند تضمين مخاطر الانبعاثات. ^[178] تحلل ورقة بحثية أخرى عام 2017 نظام الكهرباء في قبرص وتجد أنه بعد تطبيق اللوائح البيئية للاتحاد الأوروبي بعد عام 2020، فإن التحول من توليد الطاقة باستخدام النفط إلى توليد الطاقة باستخدام الغاز الطبيعي أمر ضروري. ^[179]

تم استخدام OSeMOSYS لبناء نماذج كهرباء واسعة النطاق لأفريقيا ، التي تضم 45  دولة ^{[180] [181]} وأمريكا الجنوبية، التي تضم 13  دولة. ^{[182] [183]} ​​كما تم استخدامه لدعم استراتيجيات الأمم المتحدة الإقليمية للمناخ والأرض والطاقة والمياه (CLEWS) ^[184] لحوض نهر سافا ، وأوروبا الوسطى، ^[185] وحوض نهر سير داريا ، وأوروبا الشرقية، ^{[186] : 29} وموريشيوس. ^[187] تم بناء نماذج سابقًا لدول البلطيق وبوليفيا ونيكاراغوا والسويد وتنزانيا . ^[188] تلخص ورقة بحثية عام 2021 التطبيقات الحديثة وتوضح أيضًا الإصدارات المختلفة والشوك والتحسينات المحلية المتعلقة بقاعدة بيانات OSeMOSYS. [ ^189] خلص تحليل لقطاع الكهرباء في بنغلاديش اكتمل في عام 2021 إلى أن الطاقة الشمسية قادرة على المنافسة اقتصاديًا في ظل كل سيناريو تم التحقيق فيه. ^[190] بحثت دراسة أجريت عام 2022 في آثار تغير المناخ على نظام الطاقة الإثيوبي . ^[191] كما تم تطبيق OSeMOSYS بشكل مختلف في زيمبابوي ^[192] والإكوادور. ^[193] فحصت دراسة أخرى أجريت عام 2022 استخدام المياه، مقسمة حسب السحب والاستهلاك، لعدة استراتيجيات طاقة منخفضة الكربون لأفريقيا. ^[172] فحصت دراسة أخرى في ذلك العام الطاقة المتجددة في مصر . ^[194] وأخرى في جمهورية الدومينيكان. ^[195] تم استخدام جزيرة بانتيليريا الإيطالية كدراسة حالة لمقارنة تخزين البطاريات والهيدروجين ووجدت أن النظام الهجين هو الأقل تكلفة. ^[196]     

في عام 2016، بدأ العمل على واجهة تعتمد على المتصفح لنظام OSeMOSYS، والمعروفة باسم البنية الأساسية لإدارة النماذج (MoManI). بقيادة إدارة الشؤون الاقتصادية والاجتماعية التابعة للأمم المتحدة (DESA)، يتم تجربة MoManI في بلدان مختارة. يمكن استخدام الواجهة لبناء النماذج وتصور النتائج وتطوير سيناريوهات أفضل. أتلانتس هو اسم دراسة حالة دولة خيالية لأغراض التدريب. ^{[197] [198] [199] تم إصدار واجهة} مستخدم رسومية مبسطة تسمى clicSAND وتستخدم Excel وAccess في مارس  2021. ^{[200] [201]} تجمع أداة سير عمل CLI المسماة otoole العديد من الأدوات المساعدة المخصصة، بما في ذلك الأداة التي يمكنها التحويل بين بيانات OKI الخالية من الاحتكاك وتنسيقات بيانات GNU MathProg . ^{[202] [189] : 3} في عام 2022، أصدر المشروع  مجموعات بداية لنمذجة بلدان مختارة في إفريقيا وشرق آسيا وأمريكا الجنوبية. ^[203]

تم الإعلان عن نموذج OSeMBE المرجعي الذي يغطي غرب ووسط أوروبا في 27 أبريل 2018. ^{[205] [206]} يستخدم النموذج تنفيذ MathProg لـ OSeMOSYS ولكنه يتطلب تصحيحًا صغيرًا أولاً. سيتم استخدام النموذج، الممول كجزء من Horizon 2020 والذي يقع ضمن حزمة العمل WP7 لمشروع REEEM، لمساعدة أصحاب المصلحة على التعامل مع مجموعة من مستقبل الطاقة المستدامة لأوروبا. ^[207] يمتد مشروع REEEM من أوائل عام 2016 حتى منتصف عام 2020.

تستعرض ورقة بحثية صدرت عام 2021 مجتمع OSeMOSYS وتكوينه وأنشطة حوكمته. كما تصف استخدام OSeMOSYS في التعليم وبناء القدرات التحليلية داخل البلدان النامية. ^[189]

أطلق مجتمع OSeMOSYS مشروع OSeMOSYS Global في عام 2022 لإنشاء نموذج عالمي وتدفقات العمل المرتبطة به. اعتبارًا من أواخر عام 2022، يقتصر نطاق OSeMOSYS Global على قطاع الكهرباء ويتألف النظام العالمي المقدم من 164  دولة تفصل بينها 265  عقدة. ^[204]

مشروع	باي بي إس إيه
يستضيف	الجامعة التقنية في برلين
حالة	نشيط
النطاق/النوع	أنظمة الطاقة الكهربائية مع اقتران القطاع
رخصة الكود	معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
لغة	بايثون
موقع الكود	pypsa.org
موقع المشروع	pypsa-يلتقي-بالأرض.github.io
مستودع	github.com/PyPSA/PyPSA
التوثيق	pypsa.readthedocs.io
حزمة بايثون	pypi.org/project/pypsa
قائمة البريد	المجموعات.google.com/g/pypsa
محادثة	ديسكورد.gg/AnuJBk23FU
مناقشة	المنتدى.openmod.org/tag/pypsa

PyPSA تعني Python لتحليل نظام الطاقة. PyPSA هي مجموعة أدوات برمجية مجانية لمحاكاة وتحسين أنظمة الطاقة الكهربائية والقطاعات المرتبطة بها. ^{[208] [209]} وهي تدعم التوليد التقليدي وتوليد طاقة الرياح والطاقة الشمسية المتغيرة وتخزين الكهرباء والاقتران بقطاعات الغاز الطبيعي والهيدروجين والحرارة والنقل والشبكات الهجينة المتناوبة والمستمرة. علاوة على ذلك، تم تصميم PyPSA للتوسع بشكل جيد. يدير المشروع معهد الأتمتة والمعلوماتية التطبيقية (IAI)، معهد كارلسروه للتكنولوجيا (KIT)، كارلسروه ، ألمانيا، على الرغم من أن المشروع نفسه موجود بشكل مستقل تحت اسمه وحساباته الخاصة. يحتفظ المشروع بموقع ويب ويدير قائمة بريد إلكتروني . PyPSA نفسه مكتوب بلغة Python ويستخدم مكتبة Pyomo . يتم استضافة الكود المصدر على GitHub ويتم إصداره أيضًا بشكل دوري كحزمة PyPI .

تم وصف الوظيفة الأساسية لـ PyPSA في ورقة بحثية عام 2018. يربط PyPSA بين برامج تحليل تدفق الطاقة التقليدية في الحالة المستقرة ونماذج نظام الطاقة الكامل متعدد الفترات. يمكن استدعاؤه باستخدام معادلات تدفق الطاقة غير الخطية لمحاكاة النظام أو التقريبات الخطية لتمكين التحسين المشترك للعمليات والاستثمار عبر فترات متعددة. يمكن تحديد زيادة سرعة المولد وأوقات التشغيل والإيقاف متعددة الفترات، ويتم دعم DSM ، لكن الطلب يظل غير مرن من حيث السعر . ^[210]

تدرس دراسة أجريت عام 2018 التآزر المحتمل بين اقتران القطاع وتعزيز النقل في نظام طاقة أوروبي مستقبلي مقيد بخفض انبعاثات الكربون بنسبة 95٪. يلتقط نموذج PyPSA-Eur-Sec-30 إمكانات إدارة جانب الطلب لمركبات البطارية الكهربائية (BEV) بالإضافة إلى الدور الذي يمكن أن تلعبه الطاقة إلى الغاز وتخزين الطاقة الحرارية طويلة الأجل والتقنيات ذات الصلة. تشير النتائج إلى أن مركبات البطارية الكهربائية يمكنها تخفيف الاختلافات اليومية في الطاقة الشمسية بينما تعمل التقنيات المتبقية على تخفيف الاختلافات الإجمالية والموسمية في كل من الطلب والإمداد المتجدد. مطلوب بناء كبير لشبكة الكهرباء للحصول على تكوين أقل تكلفة. بشكل عام، مثل هذا النظام ممكن وبأسعار معقولة. تتوفر مجموعات البيانات الأساسية من Zenodo . ^[211]

اعتبارًا من يناير 2018 ^[update]، يتم استخدام PyPSA من قبل أكثر من اثني عشر معهدًا بحثيًا وشركة في جميع أنحاء العالم. ^{[210] : 2} قامت بعض مجموعات البحث بتوسيع البرنامج بشكل مستقل، على سبيل المثال لنمذجة توسيع نقل الأعداد الصحيحة. ^[212]

في عام 2020، تم استخدام نموذج PyPSA‑Eur‑Sec لأوروبا لتحليل العديد من السيناريوهات المتوافقة مع اتفاقية باريس للبنية التحتية للطاقة  ^[213] وتم تحديد أن العمل المبكر يجب أن يؤتي ثماره. ^[214]

في 9  يناير 2019، أصدر المشروع نموذج "لعبة" تفاعلي بواجهة ويب، باستخدام مُحلل Cbc ، للسماح للجمهور بتجربة تكاليف وتقنيات مستقبلية مختلفة. ^{[215] [216]} أعيد إطلاق الموقع في 5  نوفمبر 2019 مع بعض التحسينات الداخلية، وعنوان URL جديد، ومُحلل أسرع يكتمل الآن في حوالي12 ثانية . ^[217] يستخدم الإصدار الأحدث الآن مُحلل HiGHS . ^[218]

خلال شهر سبتمبر 2021، أعلن مطورو PyPSA عن مشروع PyPSA‑Server لتوفير واجهة ويب لإصدار مبسط من نموذجهم الأوروبي المقترن بقطاع PyPSA‑Eur‑Sec. ^{[220] [221]} لا يحتاج المستخدمون إلى تثبيت أي برنامج ويمكنهم تحديد سيناريوهات جديدة "حسب الاختلاف" باستخدام صفحة ويب تعتمد على النماذج. يتم تخزين السيناريوهات التي تم تشغيلها مسبقًا للرجوع إليها في المستقبل. يعد التنفيذ اعتبارًا من أكتوبر 2021 ^[update]بمثابة إثبات للمفهوم بشكل أساسي.

في أواخر عام 2021، أبلغ مطورو PyPSA-Eur عن تحقيقاتهم في خيارات توسيع شبكة الكهرباء والهيدروجين المتكاملة عالية الجهد لأوروبا والمملكة المتحدة وتأثير نوع المقايضات التي قد تنبع من القبول العام المحدود للبنية التحتية الجديدة. ^{[222] [223]} أضاف العمل اللاحق تأثيرات التعلم الداخلي وحدد تخفيضات تكلفة التكنولوجيا الأكثر حدة من تلك التي توقعتها المفوضية الأوروبية . ^[224] دمج العمل المنشور في عام 2024 PyPSA-Eur مع نموذج سلسلة توريد الطاقة العالمية TRACE وأبرز الحاجة إلى تنسيق سياسات البنية التحتية واستراتيجيات الاستيراد. ^[225]

نشرت دراسة أجريت  في ديسمبر  2021 وعمل مستمر نموذج PyPSA-PL لتقييم خيارات السياسة لبولندا. ^{[226] [227] [228] [229] نشر باحثو} جامعة إدنبرة نموذجًا مستقلًا لنظام الطاقة لبريطانيا يسمى PyPSA-GB في عام 2024، جنبًا إلى جنب مع تقييمات سيناريوهات الطاقة المستقبلية الرسمية ذات صافي الصفر (FES) من الشبكة الوطنية للمملكة المتحدة . ^[230]

أعلن العديد من صياني PyPSA عن شركة ناشئة غير ربحية جديدة في يونيو 2023 لتقديم خدمات استشارية باستخدام PyPSA. ^[231] 

نشأت مبادرة PyPSA meets Earth في أكتوبر  2022 كوسيلة لجمع العديد من تطبيقات PyPSA المتفرقة تاريخيًا. ^[232] أحد المحاور الرئيسية هو مشروع PyPSA-Africa (سابقًا PyPSA-meets-Africa)، الذي تم إطلاقه قبل بضعة أشهر لتوفير نموذج واحد ومجموعة بيانات تمتد عبر القارة الأفريقية . ^{[233] [234]} تقدمت ندوة عبر الإنترنت في  يوليو  2022، والتي استضافتها CPEEL، نيجيريا، بهذه الأجندة. ^{[235] [236]} تبحث ورقة البحث الأولى، التي صدرت في عام 2022، في مسارات مختلفة لأفريقيا لتصبح صافي  صفر بحلول عام 2060  - حيث من المتوقع أن تكون الطاقة الشمسية وتخزين البطاريات هي التقنيات السائدة. ^[219]

إن أحد المحاور الرئيسية للمبادرة هو مشروع PyPSA‑Earth الذي يسعى إلى إنشاء نموذج لأنظمة الطاقة العالمية بدقة مكانية وزمنية عالية. ^[232] ويأمل المشروع في تشجيع التعاون على نطاق واسع من خلال توفير البرامج والعمليات القادرة على التقاط نظام الطاقة العالمي وبالتالي أي جزء منه. تدعم قاعدة البيانات حاليًا دراسات تكامل النظام التي تجمع بين توليد الكهرباء وتخزينها وتوسيع النقل. وهناك نسخة مرتبطة بالقطاع من الإطار قيد التطوير والتي ستوفر أيضًا خيارًا بين اتخاذ القرار قصير النظر أو الاستشراف المثالي. ^{[219] [237]}

مشروع	ريمكس
يستضيف	Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt eV
حالة	نشيط
النطاق/النوع	تخطيط النظام والاستثمار في قطاعات الكهرباء والتدفئة والتنقل والغاز
رخصة الكود	BSD 3-الفقرة
لغة	بايثون / GAMS
موقع إلكتروني	dlr-ve.gitlab.io/esy/remix/framework/
مستودع	gitlab.com/dlr-ve/esy/remix/framework/
قائمة البريد	forum.openmod.org/tag/remix

REMix تعني "مزيج الطاقة المتجددة". وهو إطار عمل مفتوح المصدر طوره مركز الفضاء الألماني لإعداد نماذج تحسين الأعداد الصحيحة الخطية أو المختلطة المكتوبة بلغة GAMS . ^[238] يُفهم الإطار على أنه مجموعة من أكواد المصدر المتوافقة المتبادلة المطلوبة لنموذج معين، والتي يمكن دمجها بطريقة معيارية. وبهذه الطريقة، يمكن إعادة استخدام نفس مفاهيم النمذجة، جنبًا إلى جنب مع كود المصدر المرتبط بها ، لمعالجة تركيزات محتوى مختلفة بناءً على مجموعة مشتركة من ميزات النموذج المتاحة.

تم تطوير REMix لتطبيقات في دراسات نمذجة أنظمة الطاقة. وعادة ما يتم استخدامه لإعداد نماذج تحسين أنظمة الطاقة، على الرغم من إمكانية تصور تطبيقات محتملة تتجاوز أبحاث الطاقة. وعلى وجه الخصوص، غالبًا ما يتم وصف نماذج تحسين أنظمة الطاقة هذه بأنها نماذج من أسفل إلى أعلى من حيث النمذجة الصريحة لتقنيات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يتم حل هذه النماذج على بعد مكاني وزمني.

من الناحية العملية، يسمح الإطار بنمذجة المنافسة بين التقنيات التي يمكن أن تخدم نفس الغرض، مثل توليد الطاقة، مع توفير رؤى حول متى وأين تكون هناك حاجة إلى تقنية معينة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تطبيقه على مشاكل النقل ، حيث يجب تحديد التبادل الأمثل لسلعة ما بين منطقتين مختلفتين على الأقل. وعلاوة على ذلك، فإنه يعالج مشاكل التخزين، حيث يتم حساب التوازن الأمثل بين الإنتاج والاستهلاك في نقاط زمنية مختلفة. ^[239]

يقدم REMix العديد من الميزات الرئيسية التي تجعله أداة قوية لنمذجة نظام الطاقة. تم تصميمه للتعامل مع النماذج واسعة النطاق ذات الدقة المكانية والتكنولوجية العالية ، مما يجعله مناسبًا للتحليلات المعقدة. يشتمل الإطار أيضًا على تحسين المسار، مما يسمح بإجراء تحليلات متعددة السنوات والتخطيط الاستراتيجي على مدى فترات ممتدة. يتعامل العمل الجاري مع حالات كبيرة جدًا تتضمن تحسين المسار باستخدام المُحلل الموازي PIPS-IPM++. تتمثل إحدى الميزات البارزة في قدرته المحاسبية المخصصة، والتي يتم توفيرها من خلال وحدة المؤشر، والتي تمكن من تعريفات مرنة لما يساهم في وظائف الهدف. بالإضافة إلى ذلك، يدعم REMix النمذجة المرنة، ويقدم طرقًا متعددة لدمج ونمذجة التقنيات، مما يسمح للمستخدمين بتخصيص الإطار لاحتياجاتهم المحددة. أخيرًا، يدعم التحسين متعدد المعايير ، حيث يمكن، إلى جانب تقليل التكلفة، مراعاة عوامل إضافية مثل التأثيرات البيئية أو مؤشرات المرونة في وظيفة الهدف، مما يوفر نهجًا أكثر شمولاً لتحسين النظام .

في الماضي، تم استخدام النموذج للتحقيق في مجموعة واسعة من أسئلة البحث. بالإضافة إلى التحليلات التفصيلية لدمج الطاقات المتجددة في نظام الكهرباء، ^[240] على سبيل المثال، تم أيضًا فحص دور الهيدروجين في نظام الطاقة في المستقبل. ^{[241] [242]}

من أجل التحقق من صحة نموذج REMix، شارك مركز الفضاء الألماني في العديد من مقارنات النماذج. ^[243]

مشروع	تيموا
يستضيف	جامعة ولاية كارولينا الشمالية
الأشخاص الرئيسيون	جوزيف ديكاروليس
حالة	نشيط
النطاق/النوع	تخطيط النظام
رخصة الكود	رخصة جنو العمومية الإصدار 2+
لغة	بايثون
موقع إلكتروني	تيموا كلاود.كوم
مستودع	github.com/TemoaProject/temoa/
قائمة البريد	groups.google.com/g/temoa-project

TEMOA تعني أدوات تحسين وتحليل نموذج الطاقة. يتم تطوير البرنامج بواسطة قسم الهندسة المدنية والبناء والبيئة بجامعة ولاية كارولينا الشمالية ، رالي، كارولينا الشمالية ، الولايات المتحدة الأمريكية. يدير المشروع موقعًا على الويب ومنتدى. يتم استضافة الكود المصدر على GitHub . تم برمجة النموذج في Pyomo ، وهي مكتبة مكونات تحسين مكتوبة بلغة Python . يمكن استخدام TEMOA مع أي حل يدعمه Pyomo ، بما في ذلك حل GLPK مفتوح المصدر . يستخدم TEMOA التحكم في الإصدار لأرشفة الكود المصدر ومجموعات البيانات علنًا وبالتالي تمكين الجهات الخارجية من التحقق من جميع أعمال النمذجة المنشورة. ^[12]

تُصنف TEMOA كإطار عمل للنمذجة وتُستخدم لإجراء التحليل باستخدام نموذج نظام طاقة غني بالتكنولوجيا من الأسفل إلى الأعلى. ويتلخص هدف النموذج في تقليل تكلفة إمداد الطاقة على مستوى النظام من خلال نشر واستخدام تكنولوجيات الطاقة والسلع الأساسية بمرور الوقت لتلبية مجموعة من متطلبات الاستخدام النهائي المحددة خارجيًا. ^[244] TEMOA "متأثر بشدة بمولدات نموذج MARKAL/TIMES الموثقة جيدًا". ^{[245] : 4}

يشكل TEMOA الأساس لمشروع بحثي بعنوان Open Energy Outlook (OEO) يمتد من عام 2020 إلى عام 2022. يستخدم مشروع Open Energy Outlook أدوات مفتوحة المصدر وبيانات مفتوحة لاستكشاف خيارات سياسة إزالة الكربون العميقة للولايات المتحدة. ^{[15] [246]}

ابتداءً من منتصف عام 2021، تتيح واجهة تفاعلية موجودة على الموقع الرئيسي للمستخدمين المسجلين معالجة بيانات السيناريو محليًا، وتحميل ملفات SQLite المنظمة ، ثم تشغيل هذه السيناريوهات باستخدام برنامج TEMOA. ^{[247] [248]} توفر الخدمة أيضًا بعض وظائف تصور البيانات المحدودة وإدارة المشاريع.

يسرد هذا القسم أطر النمذجة المتخصصة التي تغطي جوانب معينة من نظام الطاقة بمزيد من التفصيل مقارنة بما قد يكون مناسبًا أو ممكنًا عادةً باستخدام أطر أكثر عمومية.

مشروع	منحدر
يستضيف	جامعة دلفت للتكنولوجيا
حالة	نشيط
النطاق/النوع	ملفات تعريف الطلب الاصطناعي
رخصة الكود	معيار EUPL-1.2
لغة	بايثون
موقع إلكتروني	موقع rampdemand.org
مستودع	github.com/RAMP-project/RAMP
التوثيق	طلب منحدر.اقرأ المستندات.io
حزمة بايثون	pypi.org/project/rampdemand/
محادثة	مشروع Gitter/RAMP/المجتمع

إن برنامج RAMP عبارة عن مجموعة برامج مفتوحة المصدر لمحاكاة عشوائية لسلاسل زمنية للطلب على الطاقة يعتمد على المستخدم، وذلك استناداً إلى عدد قليل من المدخلات البسيطة. على سبيل المثال، يتطلب التعريف البسيط لنوع المستخدم  ــ لنقل  فئة معينة من الأسر  ــ معلومات فقط عن الأجهزة المستهلكة للطاقة التي يمتلكها، ومتى يميل إلى استخدامها في أي يوم عادي، وإجمالي المدة التي يستخدمها. ثم يستفيد البرنامج من العشوائية للتعويض عن غياب معلومات أكثر تفصيلاً ولإدراج عدم القدرة على التنبؤ بالسلوك البشري.

يمكن لبرنامج RAMP بعد ذلك إنشاء بيانات اصطناعية حيث لا توجد بيانات مقاسة، مثل عند تصميم أنظمة في مناطق نائية  ^[249] أو عند التطلع إلى أساطيل المركبات الكهربائية المستقبلية. ^[250] تسمح متطلبات البيانات المحدودة أيضًا بمرونة أكبر في اختيار السيناريوهات وتطويرها مقارنة بالخصائص المماثلة ولكنها أكثر كثافة في البيانات. ^[251]

تم استخدام RAMP في البحث العلمي لمجموعة  متنوعة من حالات الاستخدام ، بما في ذلك توليد ملفات تعريف الطلب على الكهرباء للمجتمعات النائية أو السكنية، واستخدام المياه الساخنة المنزلية، وممارسات الطهي، والتنقل الكهربائي. يمكن أن تتراوح المقاييس الجغرافية المرتبطة من الأحياء إلى القارات.

يوجد لدى RAMP عشرات المستخدمين في جميع أنحاء العالم. في أوائل عشرينيات القرن العشرين، أصبح البرنامج جزءًا من جهد تطوير برمجيات متعدد المؤسسات، بدعم من TU Delft و VITO ومعهد Reiner Lemoine وجامعة لييج وجامعة Leibniz Hannover وجامعة Mayor de  San Simón . ^[251]

يعمل RAMP على Python ويتطلب إدخالًا في شكل جدول. تتوفر واجهات مستخدم رسومية ( GUI )، مما يسمح بتشغيل البرنامج من متصفحات الويب. ^[252]

مشروع	فينكو.باي
يستضيف	المركز الألماني لعلوم الفضاء
حالة	نشيط
النطاق/النوع	تفاعلات السيارة الكهربائية/النظام
رخصة الكود	BSD-جديد
لغة	بايثون
موقع إلكتروني	—
قائمة البريد	groups.google.com/g/openmod-trans
مستودع	gitlab.com/dlr-ve/vencopy
التوثيق	vencopy.readthedocs.io
مناقشة	forum.openmod.org/tag/vencopy

يمكن استخدام إطار عمل نموذج venco.py للتحقيق في التفاعلات بين استخدام المركبات الكهربائية التي تعمل بالبطاريات (BEV) ونظام الكهرباء بشكل عام. وبشكل أكثر تحديدًا، يمكن أن تساهم المركبات الكهربائية التي تعمل بالبطاريات بشكل مفيد في تخزين المسافات القصيرة في أنظمة الطاقة التي تواجه حصصًا عالية من الطاقة المتجددة المتقلبة. ولكن على عكس تخزين الشبكة المخصصة، تعتمد مساهمات المركبات الكهربائية التي تعمل بالبطاريات بشكل كبير على خيارات التوصيل والشحن التي قد يتخذها مالكو المركبات الأفراد. ^[253]

تم تطبيق Venco.py على سيناريوهات مختلفة في ألمانيا في عام 2030 باستخدام 9  ملايين سيارة كهربائية تعمل بالبطارية متوقعة في الخدمة واستهلاك طاقة أسطول سنوي يبلغ27 تيراواط/ساعة . تُظهر المحاكاة أن قرارات المالك مهمة بالفعل وأن بعض متغيرات تصميم النظام لها تأثير أكبر من غيرها. على سبيل المثال، يبدو أن سعة الأسطول الإجمالية وتوافر مرافق الشحن السريع تؤثر بقوة على المساهمة المحتملة للنظام. هناك حاجة إلى مزيد من العمل لتقييم تأثير أنماط الطقس والطلب الأكثر دقة. ^[253] الصيغة الرياضية متاحة. ^[254] يعتمد Venco.py على نموذج أولي سابق لجدول بيانات . ^[255]

الإحصائيات الخاصة بمشاريع نمذجة الطاقة المفتوحة الثلاثين المدرجة (في حال توفر معلومات كافية) هي كما يلي:

لغة البرمجة الأساسية نموذج لغة عدد البرمجة الإلزامية ر 1 البرمجة الشيئية  سي++ 1 جافا 2 بايثون 14 روبي 1 إرسال متعدد جوليا 3 البرمجة الرياضية جامس 7 برنامج الرياضيات 2 جدول بيانات إكسل / VBA 1  يشير إلى لغة مجمعة.  يشير إلى ضرورة الحصول على ترخيص برنامج تجاري.

الأصل الأساسي دولة عدد  أستراليا 2  الدنمارك 1  الاتحاد الأوروبي 1  فنلندا 1  ألمانيا 14  هولندا 5  السويد  [ج] 2   سويسرا 2  المملكة المتحدة  1  الولايات المتحدة 3

مضيف المشروع يكتب عدد مؤسسة أكاديمية 21 كيان تجاري 5 قائم على المجتمع 1 كيان غير ربحي 2 برعاية الدولة 1

تتطلب لغة GAMS بيئة خاصة وتقتصر المشاركة فيها بشكل فعال من حيث التكلفة على أولئك الذين يمكنهم الوصول إلى نسخة مؤسسية. ^[256]

المكونات البرمجية ، في هذا السياق، عبارة عن كتل متماسكة من التعليمات البرمجية أو المكتبات المترجمة والتي يمكن استيرادها بسهولة نسبية أو ربطها بأطر النمذجة ذات المستوى الأعلى من أجل الحصول على بعض الوظائف المحددة جيدًا.

لقد أصبح عدد من نماذج المكونات التقنية الآن مفتوح المصدر أيضًا. ورغم أن هذه النماذج لا تشكل نماذج أنظمة تهدف إلى تطوير السياسات العامة (وهو محور هذه الصفحة)، فإنها تستحق الذكر مع ذلك. ويمكن ربط وحدات التكنولوجيا أو تكييفها بطريقة أخرى مع هذه المبادرات الأوسع نطاقًا.

• نموذج أداء مجموعة الخلايا الكهروضوئية في ساندي ^[257]
• مكتبة مرافق الطاقة الكهروضوئية pvlib ^[258]
• مكتبة مرافق المضخة الحرارية hplib ^[259]
• مكتبة توربينات الرياح windpowerlib ^[260]
• مكتبة الطاقة الكهرومائية ^[261]

لقد تم كتابة عدد من نماذج مزادات الكهرباء بلغات GAMS و AMPL و MathProg ولغات أخرى. ^[ح] وتشمل هذه:

• نموذج تسعير العقدة EPOC ^[262]
• يمكن العثور على أمثلة لسوق الكهرباء الوطنية الأسترالية باستخدام MathProg في b:GLPK/أسواق الكهرباء

تعتمد العديد من المشاريع على مُحلل خطي نقي أو مُحلل عدد صحيح مختلط لأداء التحسين الكلاسيكي أو إرضاء القيود أو مزيج من الاثنين. في حين أن هناك العديد من مشاريع الحلول مفتوحة المصدر، فإن المُحلل الأكثر انتشارًا هو GLPK . تم اعتماد GLPK بواسطة Calliope و ETEM و ficus و OSeMOSYS و SWITCH و TEMOA. بديل آخر هو مُحلل Clp. ^{[263] [264]} من منتصف عام 2022، يقدم مُحلل HiGHS مفتوح المصدر خيارًا آخر. يستخدم HiGHS الإصدار المستند إلى الويب من نموذج PyPSA الأوروبي متعدد القطاعات ^[265]

تتفوق الحلول الملكية على الحلول مفتوحة المصدر بهامش كبير (ربما عشرة أضعاف)، لذا فإن اختيار حل مفتوح المصدر سيحد من الأداء من حيث السرعة واستهلاك الذاكرة وربما حتى قابلية المعالجة. ^[266]

يتم تطوير مجموعة أدوات تحسين SMS++ المرنة، المكتوبة بلغة C++17 ، خصيصًا لتلبية احتياجات نمذجة نظام الطاقة. ^[267]

عام

• محاكاة الطاقة في المباني – نمذجة تدفقات الطاقة في المباني
• سيناريوهات التخفيف من آثار تغير المناخ
• نمذجة الطاقة – عملية بناء نماذج حاسوبية لأنظمة الطاقة
• نظام الطاقة – تفسير قطاع الطاقة من حيث النظام
• مبادرة نمذجة الطاقة المفتوحة – مجتمع نمذجة الطاقة مقره أوروبا
• قواعد بيانات أنظمة الطاقة المفتوحة – مشاريع قواعد البيانات التي تجمع وتنظف وتعيد نشر مجموعات البيانات المتعلقة بالطاقة
• مشكلة التزام الوحدة في إنتاج الطاقة الكهربائية

برمجة

• قائمة حلول التحسين المجانية والمفتوحة المصدر
• Cbc (COIN-OR Branch and Cut) – أداة مفتوحة المصدر لحل المشكلات
• Clp (COIN-OR LP) – برنامج مفتوح المصدر لحل التحسين الخطي
• نموذج نظام مناخ المجتمع - نموذج مناخ عالمي مقترن مفتوح المصدر في الغالب
• ESMF ( إطار عمل نمذجة نظام الأرض) – برنامج مفتوح المصدر لبناء تطبيقات المناخ والتنبؤ العددي بالطقس واستيعاب البيانات
• GHGProof – نموذج مفتوح المصدر لاستخدام الأراضي
• GLPK (GNU Linear Programming Kit) – أداة مفتوحة المصدر لحل المعادلات الخطية والمختلطة للأعداد الصحيحة
• GridLAB-D – أداة مفتوحة المصدر للمحاكاة والتحليل لتقنيات الطاقة في الشبكات الذكية
• GridSpice – حزمة محاكاة مفتوحة المصدر تعتمد على السحابة لنمذجة الشبكات الذكية
• HiGHS – حل تحسين مفتوح المصدر

الناس

• جو دي كاروليس - مصمم نماذج أنظمة الطاقة والرئيس الحالي لإدارة معلومات الطاقة في الولايات المتحدة

وتغطي القوائم وقواعد البيانات التالية نماذج أنظمة الطاقة بدرجات متفاوتة من الاكتمال، وعادةً مع التركيز على المصدر المفتوح:

• ويكي نماذج الطاقة المفتوحة التي تديرها مبادرة نمذجة الطاقة المفتوحة
• نشرات حقائق منصة الطاقة المفتوحة - ملخصات منظمة تغطي مجموعة من نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة والمغلقة
• قاعدة بيانات اتحاد تحويل نظام الطاقة العالمي — قاعدة بيانات قابلة للتصفية للنماذج المفتوحة والمشاريع ذات الصلة

جهود النمذجة حسب المنطقة

• أفريقيا: التقارير والمنشورات - مقسمة حسب المنطقة والبلد
• أمريكا اللاتينية: التقارير والمنشورات - مقسمة حسب المنطقة والبلد
• أوقيانوسيا: التقارير والمنشورات - مقسمة حسب المنطقة والبلد