MCP Netsim

⚡ MCP NetSim

市场清算问题——电网仿真

*电力市场优化与电网分析相结合的专业研究和工程工具*

  

特性 • 安装 • 快速开始 • 文档 • 贡献

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📋 目录

• 概述
• 特性
• 建筑
• 安装
• 快速开始
• 用法
• 项目结构
• 配置
• 故障排除
• 文档
• 贡献
• 许可证

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🎯 概述

MCP NetSim 是一个综合仿真平台，解决了 市场清算问题（MCP） 在确保电网运行的物理可行性的同时，为电力市场提供服务。该项目实现了经济优化（PyPSA）和物理网络分析（pandapower）之间的迭代耦合，以提供最优和可行的解决方案。

关键问题已解决

电力市场运营商必须：

• ✅ 将发电成本降至最低 （经济优化）
• ✅ 确保物理可行性 （网络约束）
• ✅ 处理拥堵 （线路容量限制）
• ✅ 保持电压稳定 （电压限制）
• ✅ 整合可再生能源 （变量生成）

MCP NetSim 通过迭代算法自动解决这个复杂的优化问题，该算法收敛到经济最优和物理可行的解。

用例

• 🔬 学术研究：市场设计、拥堵管理、可再生能源整合
• 🏭 工业应用：生产计划、网络分析、应急研究
• 📚 教育：教授电力市场和电力系统优化
• 🔍 分析：情景评估、敏感性分析、政策影响研究

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✨ 特性

核心能力

• 🔌 网络建模：使用pandapower进行交流潮流分析
• 💰 市场优化：PyPSA经济调度（市场清算问题）
• 🔄 迭代耦合：自动收敛到最佳可行的解决方案
• 🌱 可再生能源一体化：可变剖面的风能和太阳能发电
• 🔋 存储建模：具有充电/放电限制的电池存储
• 📊 多个场景：正常、拥堵、可再生能源、N-1应急
• 📈 交互式可视化：使用Plotly进行实时绘图
• 🌐 网络界面：现代Streamlit仪表板
• 💾 结果导出：CSV和Excel导出结构化数据

高级功能

• 多时间步模拟：每小时或15分钟的分辨率
• LMP计算：每辆巴士的位置边际价格
• 拥塞检测：自动识别超载线路
• 电压监测：实时电压违规检测
• 场景管理：在测试用例之间轻松切换
• 配置管理：基于YAML的集中式配置
• 结构化日志记录：JSON格式的日志用于分析
• 单元测试：带pytest的全面测试套件

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🏗️ 建筑

系统架构

┌───────────────────────────────────────────────────┐
│                    MCP-NetSim Platform            │        
├───────────────────────────────────────────────────│
│                                                   │          
│  ┌──────────────┐         ┌──────────────┐        │         
│  │   Economic   │         │   Physical   │        │ 
│  │ Optimization │◄───────►│   Network    │        │         
│  │   (PyPSA)    │Iterative│   Analysis   │        │          
│  │              │Coupling │ (pandapower) │        │          
│  └──────────────┘         └──────────────┘        │          
│         │                        │                │       
│         └──────────┬─────────────┘                │          
│                    │                              │        
│              ┌─────▼─────┐                        │          
│              │  Results  │                        │          
│              │  Export   │                        │          
│              └───────────┘                        │          
│                                                   │          
└───────────────────────────────────────────────────┘

技术栈

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📦 安装

先决条件

• python：3.8或更高
• 操作系统：macOS、Linux或Windows（带WSL）
• 程序包管理器：pip（Python包安装程序）

步骤1：克隆存储库

git clone https://github.com/yourusername/MCP-NetSim.git
cd MCP-NetSim

步骤2：安装Python依赖项

# Install all required packages
pip install -r requirements.txt

# Or with trusted hosts (if SSL issues)
pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org -r requirements.txt

步骤3：安装优化求解器（必需）

MCP NetSim需要一个优化求解器才能使PyPSA工作。

macOS

brew install cbc

Linux（Ubuntu/Debian）

sudo apt-get update
sudo apt-get install coinor-cbc

Linux（Fedora/RHEL）

sudo dnf install coin-or-Cbc

Windows（带WSL）

# In WSL Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install coinor-cbc

步骤4：验证安装

# Test Python imports
python3 -c "import pypsa, pandapower; print('✓ All imports successful')"

# Test solver availability
python3 -c "
import pypsa
n = pypsa.Network()
n.set_snapshots([0])
n.add('Bus', 'bus1', v_nom=110)
n.add('Generator', 'gen1', bus='bus1', p_nom=100, marginal_cost=30)
n.add('Load', 'load1', bus='bus1', p_set=50)
n.optimize()
print('✓ Solver works!')
"

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🚀 快速开始

选项1：Web界面（推荐）

1. 启动web界面:

   python3 -m streamlit run app.py

1. 打开浏览器:

- 界面将在以下时间自动打开 http://localhost:8501 - 如果没有，请手动导航到终端中显示的URL

1. 运行模拟:

- 从侧边栏中选择一个场景（例如“正常”） - 点击“🚀 运行模拟” - 在交互式选项卡中查看结果

选项2：命令行界面

# Run normal scenario
python3 main.py --scenario normal

# Run with verbose output
python3 main.py --scenario normal --verbose

# Run multi-timestep simulation (24 hours)
python3 main.py --scenario normal --multi-timestep --hours 24

选项3：程序化使用

from src.data.network_data import NetworkDataGenerator
from src.network.network_model import NetworkModel
from src.market.market_model import MarketModel
from src.coupling.coupling_logic import CouplingLogic

# Create network data
generator = NetworkDataGenerator()
network_data = generator.create_ieee_14_bus_network()

# Initialize models
network_model = NetworkModel(network_data)
market_model = MarketModel(network_data)
coupling_logic = CouplingLogic(network_model, market_model)

# Solve coupled problem
results = coupling_logic.solve_coupled_problem(verbose=True)

# Access results
print(f"Converged: {results['converged']}")
print(f"Total Cost: {results['total_cost']:.2f} €")
print(f"Generation: {results['generation_schedule']}")
print(f"LMPs: {results['lmps']}")

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📖 用法

可用场景

Web界面功能

• 📊 实时可视化：价格、发电量、负载和电压的交互式图表
• 💾 导出结果：将结果下载为CSV或Excel文件
• ⚙️ 配置：通过侧边栏调整模拟参数
• 📈 多个视图：在不同的可视化选项卡之间切换

命令行选项

python3 main.py [OPTIONS]

Options:
  --scenario SCENARIO     Scenario to run (normal, congestion, renewable_heavy, n1_outage)
  --verbose               Enable verbose output
  --multi-timestep        Enable multi-timestep simulation
  --hours HOURS           Number of hours for multi-timestep (default: 24)
  --output-dir DIR        Output directory for results (default: results/)

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📁 项目结构

MCP-NetSim/
├── src/                          # Source code
│   ├── data/                    # Network data generation
│   │   └── network_data.py      # IEEE 14-bus and custom networks
│   ├── network/                 # Network modeling
│   │   └── network_model.py     # pandapower integration
│   ├── market/                  # Market optimization
│   │   └── market_model.py      # PyPSA MCP solver
│   ├── coupling/                # Coupling logic
│   │   └── coupling_logic.py    # Iterative algorithm
│   ├── renewables/              # Renewable integration
│   │   ├── renewable_integration.py
│   │   └── storage_model.py
│   ├── scenarios/               # Scenario management
│   │   └── scenario_manager.py
│   ├── visualization/           # Plotting functions
│   │   └── visualizer.py
│   ├── results/                 # Results export
│   │   └── results_export.py
│   └── utils/                   # Utilities
│       ├── config_loader.py     # Configuration management
│       ├── logger.py            # Structured logging
│       └── exceptions.py        # Custom exceptions
├── config/                      # Configuration files
│   └── config.yaml             # Centralized configuration
├── tests/                       # Test suite
│   ├── test_network_model.py
│   ├── test_market_model.py
│   └── conftest.py
├── results/                     # Output directory
│   └── data/                    # Exported results
├── logs/                        # Log files
├── app.py                       # Streamlit web interface
├── main.py                      # CLI entry point
├── requirements.txt             # Python dependencies
├── pytest.ini                   # pytest configuration
├── presentation.html            # Project presentation
└── README.md                    # This file

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⚙️ 配置

配置通过以下方式管理 config/config.yaml.关键部分：

网络配置

network:
  base_voltage_kv: 110.0
  voltage_min_pu: 0.95
  voltage_max_pu: 1.05

市场配置

market:
  solver: cbc  # or glpk
  tolerance: 1e-6

联轴器配置

coupling:
  max_iterations: 20
  convergence_tolerance: 1e-3
  congestion_threshold: 90.0  # Percentage

日志记录配置

logging:
  level: INFO
  format: json
  file: logs/mcpsim.log

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🔧 故障排除

问题：模拟不收敛（0 MW发电）

症状：

• 汇聚：✗ No
• 总发电量：0.00兆瓦
• 总成本：0.00€

解决方案： 这通常意味着未安装PyPSA求解器。安装CBC：

# macOS
brew install cbc

# Linux
sudo apt-get install coinor-cbc

然后重新启动应用程序。

问题：“没有名为'pypsa'的模块”

解决方案：

pip install pypsa

问题：“没有名为'pandapower'的模块”

解决方案：

pip install pandapower

问题：功率流不收敛

可能的原因：

• 网络数据问题
• 电压设定值超出范围
• 线路参数无效

解决方案：

• 检查网络数据有效性
• 验证电压是否在0.9-1.1 pu之间
• 审查线路电阻/电抗值

问题：市场优化失败

可能的原因：

• 未安装求解器
• 发电量\90%|0（理想）|

| 电压违规 |超出限制的公交车|0（理想）|

了解结果

• LMP地图：显示因拥堵导致的价格差异
• 发电计划：每台发电机的最佳调度
• 线路加载：识别网络中的瓶颈
• 电压分布图：确保系统稳定性

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📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

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🙏 致谢

• PyPSA：Python用于电力系统分析
• 潘达波：易于使用的电力系统分析工具
• 溪流：用于web界面框架
• Plotly：用于交互式可视化

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📧 联系与支持

• 电子邮件:zaksab98@gmail.com

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由...制作⚡ 电力系统研究与工程

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