オープンエネルギーシステムモデル

プロジェクト	ディーター
ホスト	DIWベルリン
ステータス	アクティブ
範囲／種類	派遣と投資
コードライセンス	MIT
データライセンス	MIT
言語	GAMS
ウェブサイト	www.diw.de/dieter

プロジェクト	ブレークスルーエネルギーモデル
ホスト	ブレークスルーエネルギー財団
ステータス	アクティブ
範囲／種類	電力セクターモデリング
コードライセンス	MIT
データライセンス	CC-BY-4.0
言語	Python、Julia
ウェブサイト	science.breakthroughenergy.org
リポジトリ	github .com /ブレークスルーエネルギー
ドキュメント	breakthrough-energy.github.io/docs/index.html

プロジェクト	アミリス
ホスト	ドイツ航空宇宙センター
ステータス	アクティブ
範囲／種類	エージェントベースの電力市場
コードライセンス	Apache 2.0
データライセンス	CC-BY-4.0
言語	Java
ウェブサイト	ヘルムホルツ.ソフトウェア /ソフトウェア/amiris
リポジトリ	gitlab.com /dlr-ve /esy /amiris /amiris
ドキュメント	gitlab.com /dlr-ve /esy /amiris /amiris /- /wikis /home
ディスカッション	フォーラム.openmod .org /tag /amiris
データセット	gitlab.com /dlr-ve /esy /amiris /examples
出版物	zenodo.org /コミュニティ/amiris

オープンソースのエネルギーシステムモデル

オープンエネルギーシステムモデルとは、オープンソースのエネルギーシステムモデルです。^[^a^]ただし、一部のモデルでは、データの入力、処理、出力にワークフローの一部としてサードパーティ製の独自ソフトウェアを使用している場合があります。これらのモデルは、オープンサイエンスを促進するオープンデータを使用することが望ましいです。

エネルギーシステムモデルは、将来のエネルギーシステムを探求するために用いられ、エネルギー政策や気候政策に関わる問題にしばしば適用されます。モデル自体は、種類、設計、プログラミング、適用範囲、対象範囲、詳細度、洗練度、そして欠点において多岐にわたります。多くのモデルでは、解を求めるプロセスを支援するために、何らかの形の数学的最適化が用いられます。

欧州と北米のエネルギー規制当局とシステム運用者は、2020年代初頭から計画策定にオープンなエネルギーシステムモデルを採用し始めています。^{[ 1 ]}オープンモデルとオープンデータは、政府機関においてもネットゼロ公共政策の策定を導くためにますます活用されています。企業やエンジニアリングコンサルタントも同様に、分析のためにオープンモデルを採用しています。

一般的な考慮事項

組織

ここにリストされているオープンエネルギーモデリングプロジェクトは、ボトムアップパラダイムにのみ該当します。ボトムアップパラダイムでは、モデルは基礎となるシステムを比較的文字通りに表現したものです

オープンモデルとオープンデータの開発には、いくつかの要因が寄与しています。政策立案者や一般市民の受け入れを向上させるため、公共政策のエネルギーモデルの透明性を高めることへの関心が高まっています。 ^{[ 2 ]}また、オープンデータとオープンソフトウェア開発がもたらすメリット（作業の重複削減、アイデアや情報の共有促進、品質向上、より広範な関与と採用など）を活用したいという要望もあります。^{[ 3 ]}そのため、モデル開発は通常、チームワークであり、学術プロジェクト、商業ベンチャー、あるいは真に包括的なコミュニティイニシアチブのいずれかとして構成されます。

本稿では、ソースコードやスプレッドシートを単に一般公開してダウンロード可能にしているだけで、認められたフリーソフトウェアライセンスを省略しているプロジェクトは対象としません。ライセンス契約がないと、法的不確実性が生じ、潜在的なユーザーは、所有者が将来どのような制限を課す可能性があるのかを知ることができません。^{[ 4 ]}^{: 1}ここに挙げたプロジェクトは、学術論文が提出中または出版済みであるか、二次資料で報告されていることから、本稿に含めるのに適切であると判断されました。

2017年の論文では、オープンデータとオープンモデルの利点を列挙し、多くのプロジェクトが依然として閉鎖されたままである理由について議論している。^{[ 5 ]}^：211-213この論文では、よりオープンなアプローチへの移行を希望するプロジェクトに対して、いくつかの推奨事項が示されている。^{[ 5 ]}^：214著者らはまた、オープン性という点では、エネルギー研究は他の分野、特に物理学、バイオテクノロジー、医学に遅れをとっていると結論付けている。^{[ 5 ]}^：213-214

成長

オープンエネルギーシステムモデリングは2010年代に成熟期を迎えました。このトピックに関する2011年の論文では、OSeMOSYSとTEMOAという2つのプロジェクトのみが引用されていました。^{[ 6 ]}^{: 5861} Balmorelも2001年に公開され、当時は活動していました。^{[ b ]} 2022年7月現在^[更新]、31 のそのような事業がここにリストされています（ほぼ同数の事業が追加を待っています）。Changら（2021）はモデリングのトレンドを調査し、54のフレームワークをレビューした後、オープンとクローズの区分はほぼ同数であることを発見しました。ただし、この解釈はプロジェクト数に基づいており、採用と使用に基づいているわけではありません。^{[ 7 ]} 2022年にドイツで行われたモデル比較調査では、40のモデリングプロジェクトのうち8つ（20%）がオープンソースであると報告されており、 ^[⁸^]これらのプロジェクトには活発なコミュニティも存在していました。^[⁹^]

透明性、理解可能性、再現性

オープンエネルギーシステムモデルとオープンエネルギーデータの使用は、特に公共政策の策定を支援するために使用されるエネルギーシステムモデルの透明性、理解度、再現性を向上させるための1つの試みです。^{[ 2 ]}

2010年のエネルギー効率モデリングに関する論文では、「オープンなピアレビュープロセスは、モデル開発に不可欠なモデルの検証と妥当性確認を大いに支援できる」と主張している。^{[ 10 ]}^{: 17}^{[ 11 ]}ピアレビュープロセスをさらに尊重するために、研究者らは2012年の論文で、ソースコードとデータセットの両方を公開バージョン管理下に置くことが不可欠であり、第三者が特定のモデルを実行、検証、精査できるようにすることが重要であると主張している。^{[ 12 ]} 2016年の論文では、政府や産業界の意思決定者に影響を与えることを目的としたモデルベースのエネルギーシナリオ研究は、より理解しやすく透明性を高める必要があると主張している。この目的のため、この論文では、モデル作成者が完了すべき透明性基準のチェックリストが示されている。しかし、著者らは「オープンソースアプローチは透明性の極端な例であり、政策助言のための研究の理解可能性を自動的に促進するものではないと考えている」と述べている。^{[ 13 ]}^{: 4}

2017年の1ページの意見記事では、政策分析に対する国民の信頼を築くために、オープンエネルギーデータとモデリングを活用する必要性を主張しています。また、科学雑誌には、査読のためにデータとコードを本文と共に提出することを求める責任があると主張しています。^{[ 14 ]}また、2020年の学術論評では、分散開発によってより多様な貢献者基盤が促進され、モデルの品質が向上すると主張しています。これは、オンラインプラットフォームによって支えられ、オープンデータとコードによって実現されるプロセスです。^{[ 15 ]}

国のプロジェクト

あらゆる分野における国が後援するオープンソースプロジェクトは、比較的新しい現象です

2017年現在^[更新]、欧州委員会は、ヨーロッパの低炭素エネルギーシステムへの移行を支援するため、オープンソースのエネルギーシステムモデリングプロジェクトをいくつかサポートしています。 Dispa-SETプロジェクト（下記）は、ヨーロッパの電力システムをモデリングしており、そのコードベースをGitHubでホストしています。ヨーロッパ向けの新しいオープンソースのエネルギー経済モデルを設計および実装するMEDEASプロジェクトは、2016年2月にキックオフミーティングを開催しました。^{[ 16 ]}^{: 6}^{[ 17 ]} 2017年2月現在^[更新]、プロジェクトはまだソースコードを公開していませんでした。確立されたOSeMOSYSプロジェクト（下記）は、利害関係者への働きかけを支援するために委員会の資金提供を受けて、ヨーロッパ向けのマルチセクターエネルギーモデルを開発しています。^{[ 18 ]}ただし、主力のJRC-EU-TIMESモデルはクローズドソースのままです。^{[ 19 ]}

米国のNEMS国家モデルは利用可能だが、それでも使いにくい。NEMSは、一般的に認められている意味でのオープンソースプロジェクトとは分類されない。^{[ 14 ]}

欧州連合のホライズンヨーロッパ科学研究資金プログラムからの2021年の研究公募では、オープンソースのエネルギーシステムモデルが明確に求められていました。^{[ 20 ]}

調査

2021年に完了した調査では、オープンなエネルギーシステムモデリングフレームワークが、供給、需要、貯蔵、セクター結合、ネットワーク応答のそれぞれに分類された柔軟性オプションをどの程度サポートしているかを調査しました。調査対象のフレームワークのうち、すべてのタイプをサポートしているものはなかったため、補完的なフレームワークのソフトカップリングにより、より包括的な柔軟性評価を提供できる可能性があることが示唆されています。それでもなお、ほとんどの候補は完全な先見性を選択し、確率的な行動や明示的な行動応答をネイティブに受け入れていません。^{[ 21 ]}

電力セクターモデル

オープン電力セクターモデルは電力セクターのみに限定されます。これらのモデルの時間解像度は常に1時間以下です。一部のモデルは、高圧送電網や交流電力潮流を適切に表現するなど、システムの工学的特性に重点を置いています。他のモデルは電力スポット市場を描写し、ディスパッチモデルとして知られています。また、自律エージェントを組み込んで、例えば限定合理性の手法を用いて入札決定を行うモデルもあります。変動する再生可能エネルギー、送電システム、系統蓄電への対応能力は、重要な考慮事項になりつつあります。

オープン電力セクターモデル
プロジェクト	ホスト	ライセンス	アクセス	コーディング	ドキュメント	範囲／種類
アミリス	ドイツ航空宇宙センター	Apache 2.0	GitLab	Java	ウィキ	エージェントベースの電力市場モデリング
画期的なエネルギーモデル	ブレークスルーエネルギー財団	MIT	GitHub	Python、Julia	ウェブサイト、GitHub	電力セクターモデリング
ディーター	DIWベルリン	MIT	ダウンロード	GAMS	出版物	派遣と投資
ディスパセット	EC 共同研究センター	EUPL 1.1	GitHub	GAMS、Python	ウェブサイト	欧州送電および配電
E4ST	未来のための資源	GPLv3	GitHub	Julia	ウェブサイト	米国とカナダの詳細な配電と投資、地域のガス市場、他のセクターとの連携
EMLab世代	デルフト工科大学	Apache 2.0	GitHub	Java	マニュアル、ウェブサイト	エージェントベース
エマ	ネオン・ニュー・エネルギーエコノミク	CC BY-SA 3.0	ダウンロード	GAMS	ウェブサイト	電力市場
ジェネシス	アーヘン工科大学	LGPLv2.1	アプリケーションについて	C++	ウェブサイト	欧州電力システム
NEMO	ニューサウスウェールズ大学	GPLv3	Gitリポジトリ	Python	ウェブサイト、リスト	オーストラリアのNEM市場
OnSSET	KTH王立工科大学	MIT	GitHub	Python	ウェブサイト、GitHub	費用対効果の高い電化
パンダパワー	カッセル大学フラウンホーファー研究所IEE	BSD-new	GitHub	Python	ウェブサイト	自動電力系統解析
PowerMatcher	フレキシブルパワーアライアンスネットワーク	Apache 2.0	GitHub	Java	ウェブサイト	スマートグリッド
パワーTAC	エラスムス未来エネルギービジネスセンターロッテルダム経営大学院エラスムス大学	Apache 2.0	GitHub	Java	ウェブサイト、フォーラム	自動小売電力取引シミュレーション
レンパス	フレンスブルク大学	GPLv3	招待制	R、MySQL	マニュアル	再生可能エネルギーへの道
SciGRID	DLRネットワークエネルギーシステム研究所	Apache 2.0	Gitリポジトリ	Python	ウェブサイト、ニュースレター	欧州送電網
サイレン	持続可能なエネルギーを今	AGPLv3	GitHub	Python	ウェブサイト	再生可能エネルギー発電
スイッチ	ハワイ大学	Apache 2.0	GitHub	Python	ウェブサイト	最適計画
URBS	ミュンヘン工科大学	GPLv3	GitHub	Python	ウェブサイト	分散型エネルギーシステム
アクセスとは、コードベースにアクセスするために提供される方法を指します。

アミリス

AMIRISは、再生可能エネルギーおよび統合エネルギーシステムの調査のためのオープンなエージェントベース市場モデルです。AMIRISシミュレーションフレームワークは、2008年にドイツ航空宇宙センター（DLR）によって最初に開発され、その後2021年にオープンソースプロジェクトとしてリリースされました。^{[ 22 ]}

AMIRISは、研究者が将来のエネルギー市場、その市場設計、エネルギー関連政策手段に関する疑問に取り組むことを可能にします。 ^{[ 23 ]}特に、AMIRISは、再生可能エネルギー源と柔軟性オプションの統合から生じる可能性のある市場効果を、存在する様々なエネルギー市場関係者の戦略と行動を考慮することで捉えることができます。例えば、これらの行動は、現在の政治的枠組みや外部の不確実性によって影響を受ける可能性があります。^{[ 24 ]} AMIRISはまた、エネルギー市場参加者の相互依存関係から生じる可能性のある複雑な影響を明らかにする可能性があります。 ^{[ 25 ]}

組み込まれた市場決済アルゴリズムは、プロトタイプ化された市場参加者の入札に基づいて電力価格を計算します。これらの入札は、電力生産の限界費用だけでなく、参加者が利用できる限られた情報や関連する不確実性も反映している可能性があります。また、入札は、公的支援手段を操作したり、市場支配力の機会を利用したりするための戦略的な試みとなる可能性もあります

AMIRISのアクターは、発電所運営者、トレーダー、市場運営者、政策提供者、需要エージェント、貯蔵施設運営者の6つのクラスに大まかに分類できるエージェントとして表現されます。モデルでは、発電所運営者はトレーダーに発電容量を提供しますが、市場に直接参加することはありません。その代わりに、運営者に代わってマーケティングを行い入札戦略を展開するトレーダーに供給します。マーケットプレイスは取引プラットフォームとして機能し、市場クリアリングを計算します。政策提供者は規制の枠組みを定義し、それが他のエージェントの決定に影響を与える可能性があります。需要エージェントは電力市場で直接エネルギーを要求します。最後に、貯蔵運営者などの柔軟性プロバイダーは、予測を使用して、予測利益の最大化など、特定の目的に合った入札パターンを決定します。

AMIRISは、分散型エージェントベースエネルギーシステムのモデリングのためのオープンフレームワーク、またはFAMEに基づいています。^{[ 26 ]}^{[ 27 ]}

AMIRISは、大規模なエージェントシステムを許容可能な時間枠でシミュレートできます。例えば、1時間単位の解像度で1年間のシミュレーションを、現代のデスクトップコンピュータでわずか1分で実行できます。DLRの研究者は、高性能コンピューティング施設も利用できます。

画期的なエネルギーモデル

ブレークスルー・エネルギー・モデルは、容量拡張アルゴリズムとヒューリスティックを備えた生産コストモデルであり、当初は米国各州のクリーンエネルギー目標を達成するために必要な発電および送電網の拡張を調査するために設計されました。データ管理はPythonで行われ、DCOPF最適化問題はJuliaで作成されます。ブレークスルー・エネルギー・モデルは、ブレークスルー・エネルギー・サイエンス・チームによって開発されています。

このモデルの基盤となるオープンデータは、テキサスA&M大学の研究者によって開発された合成テストケースに基づいています。^{[ 28 ]}^{[ 29 ]}^{[ 30 ]}

ブレークスルーエネルギーモデルは当初、マクログリッドの構築を通じて、2030年のクリーンエネルギー目標を達成するために必要な発電・送電網の拡張を検討しました。^{[ 31 ]}現在進行中の作業では、モデルにモジュール（建物や交通機関の電化など）を追加・拡張し、様々なシナリオの組み合わせをテストするための枠組みを提供しています。米国以外の国や地域をモデル化するための、他のオープンソースデータセットの開発と統合も進行中です。

このモデルは、2021年のテキサス州電力危機の後に適用されました。この危機では、冬季の停電により数百人の死者と数十億ドルの経済損失が発生しました。^{[ 32 ]}^{: 1}

ディーター

DIETERは、内生的再生可能エネルギーを用いたディスパッチおよび投資評価ツール（Dispatch and Investment Evaluation Tool with Endogenous Renewables）の略称です。DIETERはディスパッチおよび投資モデルです。このモデルは、再生可能エネルギー発電の割合が高い将来のグリーンフィールド環境において、電力貯蔵やその他の柔軟性オプションの役割を研究するために初めて使用されました。DIETERは、ドイツ・ベルリンのドイツ経済研究所（DIW）で開発されています。ドイツ向けのコードベースとデータセットは、プロジェクトのウェブサイトからダウンロードできます。基本モデルの詳細は、DIWのワーキングペーパーとジャーナル記事に記載されています。^[³³^]^[³⁴^] DIETERはGAMSで記述されており、 CPLEX商用ソルバーを用いて開発されました。

DIETERは、純粋に線形（整数変数を含まない）な費用最小化問題として定式化されている。初期の定式化では、決定変数として、ドイツの卸電力市場および需給調整市場における発電、蓄電、DSM容量への投資とディスパッチが含まれる。その後のモデル拡張では、車両と系統の連携や太陽光発電のプロサメージが考慮される。^{[ 35 ]}^{[ 36 ]}

DIETERを用いた最初の研究では、再生可能エネルギー導入率60%から100%までの電力貯蔵要件を検証した。ベースラインシナリオである80%（2050年までのドイツ政府の目標下限値）では、系統への貯蔵要件は中程度にとどまり、供給側と需要側の両方において、低コストで柔軟性を提供する他の選択肢が存在する。しかしながら、貯蔵は予備力供給において重要な役割を果たす。再生可能エネルギーの比率が高いほど貯蔵の重要性は増すが、貯蔵は他の柔軟性選択肢、特にバイオマスの利用可能性のコストと可用性に大きく依存する。^{[ 37 ]}

ディスパセット

プロジェクト	ディスパセット
ホスト	EC 共同研究センター
ステータス	アクティブ
範囲／種類	欧州送電および配電
コードライセンス	EUPL 1.2
データライセンス	CC-BY-4.0
ウェブサイト	www.dispaset.eu
リポジトリ	github.com /energy-modelling-toolkit /Dispa-SET
ドキュメント	www.dispaset.eu

オランダのペッテンにある欧州委員会共同研究センター（JRC）で開発中のDispa-SETは、主にヨーロッパ向けのユニットコミットメントおよびディスパッチモデルです。Python （Pyomoを使用）とGAMSで記述されており、データ処理にはPythonを使用します。有効なGAMSライセンスが必要です。このモデルは混合整数問題として定式化されており、JRCは独自のCPLEX soverを使用していますが、オープンソースライブラリも使用できます。バージョン2.0  ^[³⁸^]と2.1 ^[³⁹^]の技術説明が利用可能です。Dispa -SETは、トライアルデータセットとともにGitHubでホストされており、サードパーティからの貢献が奨励されています。コードベースはWindows、macOS、Linuxでテストされています。オンラインドキュメントも利用可能です。^[⁴⁰^]

プロジェクト名の「SET」は、欧州戦略エネルギー技術計画（SETプラン）を指し、欧州を将来（2020年および2050年）のエネルギーおよび気候目標を達成できるエネルギー技術のリーダーにすることを目指しています。様々な形態のエネルギーシステムモデリングは、この欧州委員会の取り組みの中核を成しています。^{[ 41 ]}

モデル電力システムは、発電ユニットの経済的・技術的特性、各ノードの負荷、および大幅に簡素化された送電網を熟知した単一のオペレータによって管理される。需要は完全に非弾性であると見なされる。システムは期間内および期間間のユニットコミットメント制約（後者は主に原子力発電と火力発電をカバー）の対象であり、経済的ディスパッチの下で運用される。^{[ 39 ]}^：4時間ごとのデータが使用され、シミュレーション期間は通常1年である。しかし、モデルの扱いやすさを確保するために、2日間のローリングホライズン最適化が採用されている。モデルは1日ずつ進み、次の48 時間先を最適化しますが、結果を保持できるのは最初の24 時間分のみである。^{[ 39 ]}^：14–15

関連する2つの出版物は、変動性再生可能エネルギー（VRE）のシェアがますます拡大する電力システムにおける柔軟性対策の役割と表現について説明しています。 ^{[ 42 ]}^{[ 43 ]}これらの柔軟性対策は、ディスパッチ可能な発電（効率、ランプレート、部分負荷、起動および停止時間に制約付き）、従来型の貯蔵（主に揚水発電）、国際連系線、需要側管理、再生可能エネルギーの出力抑制、最後の手段である負荷制限、および新興のpower-to-Xソリューション（Xはガス、熱、またはモビリティ）で構成されます。モデル作成者は再生可能エネルギーの目標を設定し、CO2やその他の汚染物質に上限を設定できます_。 [ ^{39 ]ソフトウェア}の計画されている拡張には、簡素化されたAC電力潮流のサポート ^{[ c ]}（送電は現在輸送問題として扱われています）、新しい制約（冷却水供給など）、確率的シナリオ、および補助サービス市場の組み込みが含まれます。^{[ 40 ]}

Dispa-SETは、ベルギー、ボリビア、ギリシャ、アイルランド、オランダのケーススタディに適用済み、または適用中です。2014年にベルギーで行われた研究では、原子力発電、複合サイクルガスタービン（CCGT）発電所、VREの様々な組み合わせにおける「もしも」のシナリオを調査し、再生可能エネルギー発電の普及に伴い、CCGT発電所のサイクルサイクルがより積極的になることが明らかになりました。^{[ 45 ]}

2020年の研究では、ヨーロッパ大陸のさまざまな気象シナリオを想定した上で、太陽光、風力、水力発電の出力と電力需要の潜在的な変動など、将来の気候条件が34のヨーロッパの電力システムに及ぼす総合的な影響を調査しました。^{[ 46 ]}

Dispa-SETは、 LISFLOODモデルとソフトリンクしてアフリカに適用され、気候変動の文脈における水とエネルギーの結びつきの問題を調査している。^{[ 47 ]}

E4ST

e4st.orgまたはwww.rff.org/topics/data-and-decision-tools/e4st/をご覧ください

EMLab世代

プロジェクト	EMLab世代
ホスト	デルフト工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	エージェントベース
コードライセンス	Apache 2.0
ウェブサイト	emlab.tudelft.nl/generation.html
リポジトリ	github.com /EMLab /emlab-generation

EMLab-Generationは、隣接する2つの国、あるいは2つの国群間の相互接続された電力市場をカバーするエージェントベースモデルです。このソフトウェアは、オランダのデルフトにあるデルフト工科大学のEnergy Modelling Labで開発されています。ファクトシート^[⁴⁸^]とソフトウェアドキュメント^[⁴⁹^]も入手可能です。EMLab -GenerationはJavaで記述されています。

EMLab-Generationは、発電容量への投資を行う電力会社の行動をシミュレートし、それを用いて様々なエネルギー・気候保護政策の長期的影響を探ります。これらの政策は、再生可能エネルギー発電、CO2排出量、供給安定性、エネルギー価格の妥当性などを対象とすることができます_。電力会社は主要なエージェントであり、電力市場に入札し、将来の発電所プロジェクトの正味現在価値（NPV）に基づいて投資を行います。電力会社は、2011年のIEA 世界エネルギー展望^{[ 50 ]}のシナリオを用いて、様々な技術を採用することができます。エージェントベースの手法により、アクターの異質性、不完全な期待の結果、理想的な条件以外での投資家の行動など、様々な仮定のセットを検証することができます。

EMLab-Generationは、公共政策が電力市場に与える影響をモデル化する新たな手法を提供します。投資サイクル、削減サイクル、対応の遅れ、不確実性とリスクが投資決定に与える影響など、時間の経過に伴う主体とシステムの行動に関する洞察を提供します。

EMLab-Generationを用いた2014年の研究では、EU ETSにおける_CO2の下限価格と上限価格の導入効果について調査しています。特に、これらが2つの相互に連携した電力市場（緩やかに英国と中央西ヨーロッパ）の動的な投資経路に及ぼす影響について調査しています。この研究では、共通の適度なCO2_{オークション}最低価格を設定することで、脱炭素化の経路がより持続的になり、CO2価格の変動が抑制されることが示されています_。上限価格の設定は、消費者を極端な価格ショックから保護することができます。このような価格制限は、長期的には排出量目標の超過につながるべきではありません。^[⁵¹^]

エマ

プロジェクト	エマ
ホスト	ネオン・ノイエ・エネルギエコノミク
ステータス	アクティブ
範囲／種類	電力市場
コードライセンス	CC BY-SA 3.0
データライセンス	CC BY-SA 3.0
ウェブサイト	neon-energie.de /emma /

EMMAは、欧州電力市場モデル（European Electricity Market Model）の略称です。北西ヨーロッパの統合電力システムを対象とした技術経済モデルです。EMMAは、ドイツ・ベルリンのエネルギー経済コンサルタント会社Neon Neue Energieökonomikによって開発されています。ソースコードとデータセットはプロジェクトのウェブサイトからダウンロードできます。マニュアルも入手可能です。^{[ 52 ]} EMMAはGAMSで記述されており、商用ソルバーCPLEXを使用しています。

EMMAは電力のディスパッチと投資をモデル化し、投資、発電、市場エリア間の取引に関する総費用を最小化します。経済的には、EMMAは供給側に焦点を当てた卸電力市場の部分均衡モデルに分類されます。EMMAは短期または長期の最適値（または均衡）を特定し、対応する容量ミックス、時間単価、ディスパッチ、および国境を越えた取引を推定します。技術的には、EMMAは約200万の非ゼロ変数を持つ純粋な線形計画（整数変数なし）です。2016年現在、このモデルはベルギー、フランス、ドイツ、オランダ、ポーランドをカバーし、従来型発電、再生可能エネルギー発電、およびコジェネレーションをサポートしています。^[⁵²^]^[⁵³^]^[更新]

EMMAは、北西ヨーロッパの電力システムにおける変動性再生可能エネルギー（VRE）、特に太陽光発電と風力発電の普及拡大による経済効果を研究するために利用されてきた。2013年の研究では、VREのシェア拡大は価格低下をもたらし、その結果、再生可能エネルギー発電の競争力のある大規模導入は、多くの人が予想するよりも困難になるとの見通しが示されている。^{[ 54 ]} 2015年の研究では、風力発電と太陽光発電の福祉最適市場シェアを推定している。風力発電の場合、これは20%で、現在の3倍に相当する。^{[ 55 ]}

2015年に実施された独立した研究では、EMMAモデルをレビューし、再生可能エネルギーへの投資にかかる想定特定コストの高さについてコメントしている。^{[ 33 ]}^{: 6}

ジェネシス

プロジェクト	ジェネシス
ホスト	アーヘン工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	欧州電力システム
コードライセンス	LGPLv2.1
データライセンス	LGPLv2.1
言語	C++
ウェブサイト	www.genesys.rwth-aachen.de /index.php?id=12&L=3

GENESYSは、欧州エネルギー供給システムの遺伝的最適化（Genetic Optimisation of a European Energy Supply System）の略称です。このソフトウェアは、ドイツのアーヘン工科大学の電力システム・電力経済研究所（IAEW）と電力エレクトロニクス・電気駆動研究所（ISEA）によって共同で開発されています。このプロジェクトはウェブサイトを運営しており、潜在的なユーザーは2050年の基本シナリオのみのコードベースとデータセットへのアクセスをリクエストできます。 ^[⁵⁶^]ソフトウェアの詳細な説明は入手可能です。^[⁵⁷^]^[⁵⁸^] GENESYSはC++で記述されており、 Boostライブラリ、MySQLリレーショナルデータベース、Qt 4アプリケーションフレームワーク、およびオプションでCPLEXソルバーを使用します。

GENESYSシミュレーションツールは、将来のEUMENA（欧州、中東、北アフリカ）電力システムを最適化するために設計されており、再生可能エネルギー発電の割合が高いことを想定しています。このツールは、 EUMENAの21地域における発電機、蓄電設備、送電設備の経済的に最適な配分を見つけることができます。このツールは、進化的手法と組み合わせることで、このエネルギーシステムの最適化を可能にします。最適化は共分散行列適応進化戦略（CMA-ES）に基づいており、システム要素の階層的な構成として動作をシミュレートし、ネットワークシンプレックスアルゴリズムを用いて、様々な地域間の負荷を最小コストで分散させます。GENESYSには、2050年時点の入力時系列データとパラメータが付属しており、ユーザーはこれらを変更できます。

再生可能エネルギー源（RES）の比率が高い将来のEUMENAエネルギー供給システムには、強固に相互接続されたエネルギー輸送網と大規模なエネルギー貯蔵容量が必要となる。GENESYSは、21の異なる地域間の貯蔵と送電の規模を決定するために使用された。100%自給を前提とすると、約合計2500GWの再生可能エネルギーと約年間エネルギー需要の6%に相当する240,000GWhの電力供給と、375,000 GW·km。配電を除く発電、貯蔵、送電の合計コストの推定値は6.87セント /kWhである。^{[ 57 ]}

2016年の研究では、EUMENA電力系統における再生可能エネルギー源（RES）の比率が高い場合の貯蔵容量と送電容量の関係が調査されました。その結果、送電容量と貯蔵容量はある程度まで相互に代替可能であることがわかりました。2050年までに完全に再生可能エネルギーシステムに移行するには、大規模な構造変化が必要です。この研究結果は、太陽光発電と風力発電の最適な配分、それに伴う様々な技術（バッテリー、揚水発電、水素貯蔵）の貯蔵容量に対する需要、そして送電網の容量を示しています。^{[ 58 ]}

NEMO

プロジェクト	NEMO
ホスト	ニューサウスウェールズ大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	オーストラリアNEM市場
コードライセンス	GPLv3
言語	Python
ウェブサイト	nemo.ozlabs.org
リポジトリ	github.com / bje- /NEMO
ドキュメント	nbviewer .jupyter .org /urls /nemo .ozlabs .org /guide .ipynb

NEMO（National Electricity Market Optimiser）は、従来型および再生可能発電技術のさまざまなポートフォリオをテストして最適化するための時系列ディスパッチモデルです。このモデルは、名前にもかかわらず東オーストラリアと南オーストラリアに限定されているオーストラリア国立電力市場（NEM）にのみ適用されます。NEMOは、 2011年からオーストラリアのシドニーにあるニューサウスウェールズ大学（UNSW）のエネルギー環境市場センター（CEEM）で開発されています。^[⁵⁹^]プロジェクトは小さなウェブサイトを管理し、メーリングリストを運営しています。NEMOは Pythonで書かれています。NEMO自体は2つの出版物で説明されています。^[⁶⁰^]^{：sec 2}^[⁶¹^]^{：sec 2}データソースも示されています。^[⁶⁰^]^{：sec 3}最適化は、ペナルティ付きの単目的評価関数を使用して実行されます。発電機容量の解空間は、 CMA-ES（共分散行列適応進化戦略）アルゴリズムを使用して検索されます。時間ステップは任意ですが、通常は 1 時間が使用されます。

NEMOは、さまざまな再生可能エネルギー（RE）および削減された化石燃料技術のシナリオの下で、2030年の発電オプションを調査するために使用されてきた。2012年の研究では、集光型太陽熱発電（CSP）と蓄熱、風力発電所、太陽光発電、既存の水力発電、およびバイオ燃料ガスタービンを使用した完全な再生可能システムの実現可能性を調査している。NEMの信頼性基準も満たす多くの潜在的なシステムが特定されている。主な課題は、曇りの日と弱風期間の後の冬の夕方にピーク需要に対応することである。^{[ 60 ]} 2014年の研究では、炭素回収貯留（CCS）を備えた石炭火力発電と、回収ありと回収なしのガス火力タービンを使用した3つのシナリオを調査している。これらのシナリオは、完全な再生可能発電を使用した2012年の分析と比較されている。この研究は、「炭素制約の世界では、化石燃料シナリオのいずれも、ごく少数の、そして一見ありそうもないコストの組み合わせにおいてのみ、100%再生可能エネルギー電力と経済的に競合できる」と結論付けている。^{[ 62 ]}^{: 196} 2016年の研究では、様々な温室効果ガス排出量上限と炭素価格の下で再生可能エネルギーの割合を増やすことによる増分コストを評価している。この研究では、増分コストは再生可能エネルギーの割合が0%から80%まで直線的に増加し、その後緩やかに上昇することがわかった。この研究は、このコスト上昇は再生可能エネルギー100%目標を回避する十分な理由にはならないと結論付けている。^{[ 61 ]}

オンセット

プロジェクト	OnSSET
ホスト	KTH王立工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	費用対効果の高い電化
コードライセンス	MIT
ウェブサイト	www.onsset.org
メーリングリスト	グループ.google .com /g /onsset
リポジトリ	github.com /OnSSET /onsset
ドキュメント	onsset-manual .readthedocs .io
データセット	エネルギーデータ.info

OnSSETは、オープンソース空間電化ツールキットです。OnSSETは、スウェーデン、ストックホルムのKTH王立工科大学のエネルギーシステム部門によって開発されています。このソフトウェアは、送電網による電力供給を受けていない地域を調査し、電力サービスへの最低コストのアクセスを提供する技術オプションと投資要件を特定するために使用されます。OnSSETは、国連のSDG 7「すべての人々に手頃な価格で信頼でき、持続可能で近代的なエネルギーを提供する」を支援するように設計されています。このツールキットはOnSSETとして知られており、2016年11月26日にリリースされました。OnSSETにはデータは同梱されていませんが、適切なデータセットはenergydata.infoから入手できます。このプロジェクトはウェブサイトを運営し、メーリングリストを運営しています。^[⁶³^]^[⁶⁴^]^[⁶⁵^]

OnSSETは、従来型グリッド、ミニグリッド、独立型グリッドなど、最も費用対効果の高い電化アクセスオプションを推定、分析、視覚化することができます。 ^{[ 66 ]}このツールキットは、太陽光発電、風力タービン、小規模水力発電など、従来のエネルギー技術と再生可能エネルギー技術の幅広い範囲をサポートしています。2017年現在^[更新]、バイオエネルギー技術と風力ディーゼルなどのハイブリッド技術が追加されています。

OnSSETはエネルギー情報と地理情報を活用します。地理情報には、集落の規模と位置、既存および計画中の送電・発電インフラ、経済活動、再生可能エネルギー資源、道路網、夜間照明のニーズなどが含まれます。GIS情報は、独自のArcGISパッケージ、またはGRASSやQGISなどのオープンソースの同等のパッケージを使用してサポートできます。^{[ 67 ]} OnSSETは、集落のアーキタイプから始まる3層分析を用いてマイクログリッドに適用されています。 ^{[ 68 ]}

OnSSETはアフガニスタン^{[ 69 ]} 、^[ 68 ^]、^[⁷⁰^]^{、[ 71} ]、^[⁷²^]^{、[73]、[ 66} ]、^[⁷²^{] 、}^[ 73 ^]、^[⁷⁴^]、^[⁷⁵^]^、^[⁶⁷^]での^ケーススタディに使用されています。OnSSET^はインド、ケニア、^{ジンバブエ}でも適用されています。さらに、サハラ以南のアフリカ^とラテンアメリカを^対象とした大陸規模の研究が行われています。^[⁷⁶^]ナイジェリアで行われた4方向GISベースの研究では、OnSSETが最も優れた機能セットを提供したと報告されています。^[⁷⁷^]

OnSSETの成果は、2014年と2015年の IEA 世界エネルギー展望報告書^{[ 78 ]}、^{[ 79 ]} 、 2015年の世界銀行世界追跡枠組み報告書^{[ 80 ]} 、 2019年のIEAアフリカエネルギー展望報告書^{[ 81 ]}に貢献しました。OnSSETは、新興のGEPプラットフォームの一部でもあります。^{[ 82 ]}

パンダパワー

プロジェクト	パンダパワー
ホスト	カッセル大学フラウンホーファー研究所（IEE）
ステータス	アクティブ
範囲／種類	自動電力系統解析
コードライセンス	BSD-new
ウェブサイト	www.pandapower.org
リポジトリ	github.com / e2nIEE /pandapower
Pythonパッケージ	pypi.org /project / pandapower /
ドキュメント	pandapower.readthedocs.io
ディスカッション	フォーラム.openmod .org /tag /pandapower

pandapowerは、ドイツのカッセルにあるカッセル大学のエネルギー管理と電力システム運用研究グループとフラウンホーファーエネルギー経済・エネルギーシステム技術研究所（IEE）の配電システム運用部門によって共同開発されている電力システム解析および最適化プログラムです。コードベースはGitHubでホストされており、パッケージとしても利用できます。プロジェクトはウェブサイト、メーリングリスト、オンラインドキュメントを管理しています。pandapowerはPythonで書かれています。データの操作と解析には pandasライブラリを使用し、電力潮流の計算にはPYPOWERライブラリ ^[⁸³^]を使用します。一部のオープンソースの電力システムツールとは異なり、pandapowerはMATLABのような独自のプラットフォームに依存しません。

pandapowerは、配電網および送電網の自動解析と最適化をサポートします。これにより、将来の様々な送電網構成や技術に基づいた、膨大なシナリオを検討することが可能になります。pandapowerは、送電線、2巻線変圧器、3巻線変圧器、等価変圧器など、電力システム要素のコレクションを提供します。また、理想的なバス間スイッチやバス線路/バス・トラフォ間スイッチをモデル化できるスイッチモデルも含まれています。このソフトウェアはトポロジ検索をサポートしています。ネットワーク自体は、matplotlibおよびplotlyライブラリを使用して、地理情報の有無にかかわらずプロットできます。

2016年に発表された論文では、大手配電事業者（DSO）を対象とした複数のケーススタディを実施し、このソフトウェアの有用性を評価しています。これらの研究では、既存の配電網への太陽光発電の導入レベルの増加について検証しています。この研究では、多数の詳細なシナリオをテストできることが、堅牢な系統計画に不可欠であると結論付けています。しかしながら、データの入手可能性と問題の次元性に関する問題は、今後も課題として残るでしょう。^{[ 84 ]}

2018年の論文では、このパッケージとその設計について説明し、ケーススタディの例を示しています。論文では、計算のために内部的にバスブランチモデル（BBM）に変換される要素ベースモデル（EBM）の操作方法を説明しています。このパッケージは、電力系統シミュレーション、最適電力潮流計算（コスト情報が必要）、状態推定（システム特性の忠実度が低い場合）、グラフベースのネットワーク解析をサポートしています。このケーススタディでは、数十行のスクリプトでpandapowerと連携し、多様な動作要件を持つシステムの設計を進化させる方法を示しています。関連コードはGitHubでjupyterノートブックとしてホストされています。^{[ 85 ]}

2018年現在^[更新]、ドイツの電力網規制機関であるBNetzAは、自動グリッド分析にpandapowerを使用している。^{[ 86 ]}ドイツのエネルギー研究機関もpandapowerの開発を追っている。^{[ 87 ]}^：90

PowerMatcher

プロジェクト	PowerMatcher
ホスト	フレキシブルパワーアライアンスネットワーク
ステータス	アクティブ
範囲／種類	スマートグリッド
コードライセンス	Apache 2.0
ウェブサイト	flexiblepower.github.io
リポジトリ	github .com /flexiblepower /powermatcher

PowerMatcherソフトウェアは、自律入札を通じて分散型エネルギー資源（DER）と柔軟な負荷のバランスをとるスマートグリッド調整メカニズムを実装しています。このプロジェクトは、オランダのアムステルダムにあるFlexiblepower Alliance Network（FAN）によって管理されています。プロジェクトはウェブサイトを運営しており、ソースコードは GitHubでホストされています。2016年6月現在、既存のデータセットは利用できません。PowerMatcherはJavaで記述されています^[更新]

スマートグリッドシステム内の各デバイス（洗濯機、風力発電機、産業用タービンなど）は、電力消費または発電の意思を入札という形で表明します。これらの入札は収集され、均衡価格を決定するために使用されます。PowerMatcherソフトウェアは、既存の電力システムに再生可能エネルギーを高い割合で統合することを可能にし、老朽化が進む可能性のある配電網における局所的な過負荷を回避することも期待されます。^{[ 88 ]}

パワーTAC

プロジェクト	パワーTAC
ホスト	エラスムス大学ロッテルダム経営大学院エラスムス未来エネルギービジネスセンター
ステータス	アクティブ
範囲／種類	自動小売電力取引シミュレーション
コードライセンス	Apache 2.0
ウェブサイト	パワータック.org

Power TACは、Power Trading Agent Competition（電力取引エージェント競技会）の略称です。Power TACは、プロシューマー化と再生可能エネルギーの影響を受ける電力市場における小売市場のパフォーマンスをシミュレートするエージェントベースモデルです。Power TACプロジェクトの最初のバージョンは2009年に開始され、スマートグリッドシナリオにおける電力小売市場のパフォーマンスをシミュレートするオープンソースのマルチエージェント競争ゲームプラットフォームとしてリリースされました。第1回年次トーナメントは2012年にスペインのバレンシアで開催されました。

自律型機械学習トレーディングエージェント（ブローカー）は、卸売市場と小売顧客の間で利益最大化を図るアグリゲーターとして、互いに直接競争します。顧客モデルは、家庭、中小企業、大企業、集合住宅、風力発電所、太陽光パネル所有者、電気自動車所有者、冷蔵倉庫などを表します。ブローカーは、需要と供給のバランスを慎重に調整しながら、顧客に電気料金を提供し、卸売市場で電力を取引することで利益を上げることを目指します。

このコンペティションは、ヴォルフガング・ケッター教授とジョン・コリンズ教授によって創設・運営され、プラットフォームソフトウェアはロッテルダム経営大学院、エラスムス大学未来エネルギービジネスセンター、ケルン大学エネルギー経済研究所、ミネソタ大学コンピュータサイエンス学部の研究者によって共同で開発されています。このプラットフォームは、天気、市場価格と総需要、顧客行動に関するさまざまな現実世界のデータを使用します。ブローカーエージェントは世界中の研究チームによって開発され、毎年開催されるトーナメントに出場します。これらのトーナメントのデータは公開されており、エージェントのパフォーマンスと相互作用を評価するために使用できます。このプラットフォームは、競争ベンチマークを活用して、小売電力市場における料金設計、卸売電力市場における入札戦略、持続可能エネルギー源や電気自動車の普及率が上昇または低下したときの市場のパフォーマンス、機械学習アプローチの有効性、市場規制に対する代替政策アプローチなどのトピックの研究を促進します。このソフトウェアは、電気自動車群を仮想発電所として使用することから、電力顧客意思決定支援システム (DSS) を使用して動的価格設定などの方法を使用した効果的な需要応答プログラムを設計する方法まで、さまざまな研究トピックに貢献しています。

レンパス

プロジェクト	レンパス
ホスト	フレンスブルク大学
ステータス	非アクティブ
範囲／種類	再生可能エネルギーへの道
コードライセンス	GPLv3
ウェブサイト	github.com /fraukewiese /renpass
リポジトリ	github.com / znes /renpass

renpassはRenewable Energy Pathways Simulation Systemの略称である。renpassは、既存のシステムと最大100%の再生可能エネルギー発電を実現する将来のシステムを捉えるために設計された、高い地域的・時間的解像度を持つシミュレーション電力モデルである。このソフトウェアは、ドイツのフレンスブルク大学持続可能エネルギーシステムセンター（CSESまたはZNES）によって開発されている。このプロジェクトはウェブサイトを運営しており、そこからコードベースをダウンロードできる。renpassはRで書かれており、 MySQLデータベースにリンクしている。PDFマニュアルも利用可能である。^{[ 89 ]} renpassは博士論文でも説明されている。^{[ 90 ]} 2015年現在、renpassはoemof^[更新]に基づいてrenpassG!Sとして拡張されている。

renpassは、与えられたインフラ（シミュレーション）の制限内で、各時間ステップ（最適化）におけるシステムコストを最小化する電力配分モデルです。時間ステップは15分または1時間から選択できます。この手法は完全な先見性を前提としています。renpassは、オーストリア、ベルギー、チェコ共和国、デンマーク、エストニア、フランス、フィンランド、ドイツ、ラトビア、リトアニア、ルクセンブルク、オランダ、ノルウェー、ポーランド、スウェーデン、スイスの電力システムをサポートしています。

各タイムステップの最適化問題は、既存の発電所群を使用して全地域の電力供給コストを最小化することです。この地域ディスパッチの後、地域間の交換が実行され、グリッド容量によって制限されます。この後者の問題は、決定論的に計算されるのではなく、ヒューリスティックな手順で解決されます。入力は、各地域のメリットオーダー、限界発電所、余剰エネルギー（削減可能な再生可能エネルギー）、および余剰需要（供給できない需要）です。交換アルゴリズムは全地域の最小コストを求めるため、目標関数は、既存のグリッドインフラストラクチャ、ストレージ、および発電能力を与えられた場合に、全地域の総コストを最小化することです。総コストは、各地域の残余負荷に価格を乗じ、全地域を合計したものとして定義されます。

2012年の研究では、renpassを用いて、 2050年のバルト海地域（デンマーク、エストニア、フィンランド、ドイツ、ラトビア、リトアニア、ポーランド、スウェーデン）における100%再生可能電力システムの実現可能性を検証している。基本シナリオでは、再生可能エネルギーの潜在能力と送電網の強化を控えめに想定し、需要を20%減少させ、蓄電オプションを適度に導入し、柔軟な発電のためにバイオマスを導入することを想定している。この研究では、隣接国からの輸入が時々必要となるものの、100%再生可能電力システムの構築は可能であり、バイオマスがシステムの安定性に重要な役割を果たすことがわかった。この移行にかかるコストは50 ユーロ/MWhと推定されている。^{[ 91 ]} 2014年の研究では、renpassを用いてドイツとその近隣諸国をモデル化している。^{[ 92 ]} 2014年の論文では、ドイツとノルウェーの電力システムが100%再生可能エネルギーであることを前提に、両国間の新ケーブルとノルウェーの揚水発電容量のメリットをrenpassを用いて検証しています。 ^[⁹³^] 2014年の別の研究では、renpassを用いてドイツの持続可能なエネルギーシステムへの移行（Energiewende）を検証しています。この研究ではまた、このような移行を支えるために必要な国民の信頼は、透明性のあるオープンソースのエネルギーモデルの活用を通じてのみ構築できると主張しています。^[⁹⁴^]

SciGRID

プロジェクト	SciGRID
ホスト	ドイツ航空・空間交通センター
ステータス	アクティブ
範囲／種類	欧州送電網
コードライセンス	Apache 2.0
ウェブサイト	www.scigrid.de

SciGRID（Scientific Gridの略）は、ドイツおよびヨーロッパの電力送電網のオープンソースモデルです。この研究プロジェクトは、ドイツのオルデンブルクにあるDLRネットワークエネルギーシステム研究所によって管理されています。プロジェクトはウェブサイトとメールニュースレターを運営しています。SciGRIDはPythonで記述されており、PostgreSQLデータベースを使用しています。最初のリリース（v0.1）は2015年6月 15日に行われました

SciGRIDは、欧州における電力送電網の構造に関するオープンな研究データの不足を是正することを目指しています。このデータ不足は、高解像度のエネルギーシステムモデルの構築、特性評価、比較といった試みを阻害しています。SciGRIDは、 OpenStreetMapプロジェクトから入手可能な送電網データをOpen Database License （ODbL）に基づいて利用し、送電接続を自動的に作成します。SciGRIDは、非公開の情報源からのデータは使用しません。また、SciGRIDは、与えられたネットワークを数学的に分解し、エネルギーモデルで使用できるより単純な表現にすることもできます。^{[ 95 ]}^{[ 96 ]}

サイレン

プロジェクト	サイレン
ホスト	持続可能なエネルギーを今
ステータス	アクティブ
範囲／種類	再生可能エネルギー発電
コードライセンス	AGPLv3
ウェブサイト	www.sen.asn.au/modelling_overview
リポジトリ	SourceForge.net /projects /sensiren /

SIRENはSEN統合再生可能エネルギーネットワークツールキットの略です。このプロジェクトは、オーストラリアのパースに拠点を置くNGO 、Sustainable Energy Nowによって運営されています。このプロジェクトはウェブサイトを運営しています。SIRENはWindows上で動作し、ソースコードは SourceForgeでホストされています。ソフトウェアはPythonで書かれており、エネルギー計算には米国国立再生可能エネルギー研究所のSAMモデル（システムアドバイザーモデル）を使用しています。SIRENは1時間ごとのデータセットを使用して特定の地理的領域をモデル化します。ユーザーはこのソフトウェアを使用して、指定された電力需要を満たす再生可能エネルギー源の場所と規模を調査できます。SIRENは、オープンまたは公開されている多数のデータソースを利用しています。地図はOpenStreetMapタイルから作成でき、気象データセットは NASA MERRA-2衛星データから作成できます。^[^d^]^[⁹⁷^]

2016年にSIRENを用いて西オーストラリア州の南西連系系統（SWIS）を分析した研究では、新規の石炭火力発電と天然ガス火力発電と同等のコストで、再生可能エネルギー（RE）比率を85%にまで引き上げることができることが示されています。さらに、1,110 万トンのCO2_換算排出量を削減できます。このモデルでは、炭素価格を30豪ドル /tCO2_と想定しています。さらに、100%再生可能エネルギー発電という目標を検証するシナリオも用意されています。^{[ 98 ]}

スイッチ

プロジェクト	スイッチ
ホスト	ハワイ大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	最適計画
コードライセンス	Apache 2.0
ウェブサイト	switch-model.org
リポジトリ	github.com / switch- model

SWITCHは、太陽光、風力、従来型および水力発電、送電の略称です。SWITCHは、再生可能エネルギーの割合が高い電力システムの最適計画モデルです。SWITCHは、米国ハワイ州マノアにあるハワイ大学電気工学部によって開発されています。このプロジェクトは小規模なウェブサイトを運営し、コードベースとデータセットをGitHubでホストしています。SWITCHは、 Pythonでプログラムされた最適化コンポーネントライブラリであるPyomoで記述されています。オープンソースのGLPKソルバーまたは商用のCPLEXソルバーのいずれかを使用できます

SWITCH は、再生可能エネルギーの統合に重点を置いた電力システムモデルです。数年にわたって最低コストで電力需要を満たし、同時に CO2 排出量を削減するために、どの発電機と送電プロジェクトを構築すべきかを特定できます。SWITCH は、複数年にわたる投資期間にわたって、_発電所のコスト、送電容量、燃料使用量、および任意の 1 トンあたりの CO2 課税（炭素税または証明書価格のいずれかを表す）の現在_価値を最小化する目的で、多段階確率線形最適化を活用します。SWITCH には 2 つの主要な決定変数セットがあります。まず、各投資期間の開始時に、SWITCH は複数の地理的負荷ゾーンのそれぞれに構築する発電容量、これらのゾーン間に追加する電力伝送容量、および投資期間中に既存の発電容量を運用するか、または固定の運用および保守コストを回避するために一時的に休止するかを選択します。次に、各投資期間内の一連のサンプル日について、SWITCHは各ディスパッチ可能な発電所からどれだけの電力を発電するか、各揚水発電施設にどれだけの電力を貯蔵するか、各送電連系線を通じてどれだけの電力を送電するかを1時間ごとに決定します。また、システムは、負荷予測よりも15%高い計画予備率を確保するために、十分な発電容量と送電容量を確保する必要があります。サンプル時間ごとに、SWITCHは実際の測定値に基づく電力需要と再生可能エネルギー発電量を使用し、これらの要素間の気象による相関関係を維持します。

最適化フェーズに続き、第2フェーズではSWITCHを用いて、提案された投資計画をより包括的な気象条件下でテストし、計画予備率が常に満たされるようバックアップ発電容量を追加します。最後に、第3フェーズでは、投資計画を凍結し、提案された電力システムを包括的な気象条件下で運用することでコストを計算します。

2012年の論文では、2012年から2027年までのカリフォルニア州をSWITCHのケーススタディとして用いている。この研究では、風力発電と太陽光発電の利用量に上限はなく、これらの資源は信頼性の低下や大幅なコスト上昇を招くことなく、1990年比で排出量を90%以上削減できる可能性があることが明らかになっている。さらに、再生可能エネルギーが最も豊富な時間帯に需要をシフトさせるよう電力需要家を促す政策（例えば、電気自動車の適切なタイミングでの充電など）は、中程度のコストで大幅な排出量削減を実現できる可能性がある。^{[ 99 ]}

SWITCHは、最近ではハワイの合意に基づく電力システム計画を支えるために使用されました。^{[ 100 ]}このモデルは、チリ、メキシコ、その他の地域でも適用されています。^{[ 101 ]}

メジャーバージョン 2.0は2018年後半にリリースされました。^{[ 101 ]}その年の調査では、ハワイをケーススタディとして、SWITCHとゼネラル・エレクトリック社独自のMAPSモデルを比較したところ、SWITCHが有利な結果となりました。^{[ 102 ]}

URBS

プロジェクト	URBS
ホスト	ミュンヘン工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	分散型エネルギーシステム
コードライセンス	GPLv3
リポジトリ	github.com /tum-ens /urbs

URBS（ラテン語で都市の意味）は、容量拡張とユニットコミットメントの問題を探索するための線形計画モデルであり、分散型エネルギーシステム（DES）に特に適しています。ドイツのミュンヘン工科大学の再生可能エネルギー・持続可能エネルギーシステム研究所によって開発されています。コードベースは GitHubでホストされています。URBSはPythonで記述されており、 Pyomo最適化パッケージを使用しています

URBSはエネルギーモデリングフレームワークの一つであり、システムの総割引コストを最小化することを目指します。特定のモデルは、所定の電力需要を満たすために、複数の技術から選択します。時間解像度は1時間、空間解像度はモデルによって定義されます。決定変数は、電力の生産、貯蔵、輸送の能力と、それらの運用スケジュールです。^{[ 103 ]}^{: 11–14}

このソフトウェアは、2020年の風力および太陽光発電の予測容量を使用して、欧州送電網のコストが最適な拡張を調査するために使用されています。2012年の研究では、高い空間解像度と技術解像度を使用して、変動性再生可能エネルギー（VRE）の追加により従来の発電所の収益が低下し、送電網の拡張によってこの影響が再分配され、緩和されることがわかりました。^{[ 104 ]}このソフトウェアは、欧州、中東、北アフリカ（EUMENA）^{[ 103 ]}、インドネシア、マレーシア、シンガポールにまたがるエネルギーシステムの調査にも使用されています。^{[ 105 ]}

エネルギーシステムモデル

オープンエネルギーシステムモデルは、エネルギーシステムに含まれるエネルギー商品の一部またはすべてを捕捉します。通常、電力部門のモデルは常に含まれています。一部のモデルでは熱部門が追加されており、これは地域暖房が盛んな国にとって重要となる場合があります。他のモデルではガスネットワークが追加されています。eモビリティの登場により、他のモデルでは依然として輸送部門の側面が含まれています。実際、 Power-to-X技術を用いてこれらの様々な部門を結合することは、新たな研究分野となっています。^{[ 57 ]}

オープンエネルギーシステムモデル（ボトムアップ、電気に加えて熱、ガスなどをサポート）
プロジェクト	ホスト	ライセンス	アクセス	コーディング	ドキュメント	範囲／種類
AnyMOD.jl	ベルリン工科大学	MIT	GitHub	Julia	ウェブサイト	システム計画フレームワーク
バックボーン	VTT	LGPLv3	GitLab	GAMS	ウェブサイト	派遣、投資、全セクター、LP/MILP
バルモレル	デンマーク	ISC	登録	GAMS	マニュアル	エネルギー市場
カリオペ	チューリッヒ工科大学	Apache 2.0	ダウンロード	Python	マニュアル、ウェブサイト、リスト	派遣と投資
DESSTinEE	インペリアル・カレッジ・ロンドン	CC BY-SA 3.0	ダウンロード	Excel / VBA	ウェブサイト	シミュレーション
エネルギー移行モデル	クインテル	MIT	GitHub	Ruby on Rails	ウェブサイト	ウェブベース
エネルギーパスウェイズ	進化型エネルギー研究	MIT	GitHub	Python	ウェブサイト	主にシミュレーション
ETEM	ORDECSYS、スイス	Eclipse 1.0	登録	MathProg	マニュアル	市営
イチジク	ミュンヘン工科大学	GPLv3	GitHub	Python	マニュアル	地元の電気と熱
GENeSYS-MOD	ベルリン工科大学	Apache 2.0	GitHub	GAMS Julia	GitHub	マルチコモディティ最適化
ジェネレーションX	MITとプリンストン大学	GPLv2	GitHub	Julia	ウェブサイト	複数商品セクターの投資計画
oemof	oemofコミュニティは以下によってサポートされていますライナー・ルモワーヌ研究所フレンスブルク大学フレンスブルク応用科学大学	MIT	GitHub	Python	ウェブサイト	派遣、投資、全セクター、LP/MILP
OSeMOSYS	KTH王立工科大学	Apache 2.0	GitHub	GAMS MathProg Python	ウェブサイト、フォーラム	あらゆる規模の計画
PyPSA	フランクフルト・ゲーテ大学	MIT	GitHub	Python	ウェブサイト	セクター結合型電力システム
レミックス	ドイツ航空・空間交通センター（eV）	BSD 3条項	GitLab	Python / GAMS	ウェブサイト	派遣、投資、全セクター、LP/MILP
TEMOA	ノースカロライナ州立大学	GPLv2+	GitHub	Python	ウェブサイト、フォーラム	システム計画
アクセスとは、コードベースにアクセスするために提供される方法を指します。

AnyMOD.jl

プロジェクト	AnyMOD.jl
ホスト	ベルリン工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	エネルギーシステム計画
コードライセンス	MIT
言語	Julia
ウェブサイト	github.com /leonardgoeke /AnyMOD.jl
ドキュメント	leonardgoeke .github .io /AnyMOD .jl /stable /
出版物	www.researchgate.net /project / AnyMODjl-Methods-and-applications

AnyMOD.jlは、マクロエネルギーシステムを高レベルの時空間詳細度で計画するためのフレームワークです。このフレームワークは、短期および季節貯蔵、化石燃料および再生可能エネルギー発電、送電インフラ、セクターカップリング技術の拡張と運用をカバーしています。完全な先見性に基づいて長期的な経路を計画するために使用できます。

AnyMOD.jlはJuliaで実装されており、最適化にはJuMPライブラリ、データ管理にはDataFrames.jlを使用しています。モデルは線形最適化問題として定式化されており、 HiGHSなどのオープンソースライブラリやCPLEXなどの商用ソルバーで解くことができます。アクセシビリティを向上させ、バージョン管理された開発を可能にするため、具体的なモデルはCSVファイルを使用して完全に定義されています。

類似のツールと比較して、AnyMOD.jlは、地域やセクターの観点から包括的な範囲を維持しながら、高い詳細度を実現し、間欠的な再生可能エネルギーを捕捉するための革新的な手法に重点を置いています。これらの手法には、同一モデル内でエネルギーキャリアごとに時空間解像度を変化させることや、基礎となる最適化問題の特性を改善するためのスケーリングアルゴリズムなどが含まれます。^{[ 108 ]}^{[ 107 ]}再生可能エネルギー発電に関連する不確実性への対応を改善するために、確率計画法の手法が実装されつつあります。^{[ 109 ]}

2022年現在、^[更新]このツールを活用した研究のほとんどは、ヨーロッパの文脈におけるドイツのエネルギーシステムに焦点を当てており、例えば、集中型と分散型の設計のトレードオフ、グリッド計画の役割、充足度対策の可能性などを調査しています。^{[ 110 ]}^{[ 111 ]}^{[ 112 ]}さらに、AnyMOD.jlは、ドイツ経済研究所（DIW）の欧州グリーンディールとドイツのエネルギー転換の調整に関する政策報告書をサポートするために使用されています。^{[ 106 ]}^{[ 113 ]}

バックボーン

プロジェクト	バックボーン
ホスト	VTT
ステータス	アクティブ
範囲／種類	枠組み - 派遣、投資、全セクター、LP/MILP
コードライセンス	LGPLv3
言語	GAMS
ウェブサイト	gitlab .vtt .fi /backbone /backbone /- /wikis /home
リポジトリ	gitlab .vtt .fi /backbone /backbone
ドキュメント	gitlab .vtt .fi /backbone /backbone /- /wikis /home

Backboneは、高度な詳細度と適応性を可能にするエネルギーシステムモデリングフレームワークです。都市レベルのエネルギーシステムだけでなく、複数国のエネルギーシステムの研究にも使用されています。2015年から2018年にかけて、フィンランド科学アカデミーが資金提供したプロジェクト「VaGe」において、VTTのエネルギーシステム設計・運用チームによって開発されました。その後、 VTT、UCD、RUBを含む共同研究によって開発が進められています

このフレームワークは、モデル化の対象を限定しませんが、発電と送電、予備力、ユニットコミットメント、建物内の熱拡散、貯蔵、多重排出、P2Xなど、幅広いエネルギーシステム特性を表現する機能を備えています。ユニットの起動や投資決定などを捉えるための線形および混合整数制約を提供します。モデラーは、タイムステップ間でモデルの時間解像度を変更することができます。これにより、例えば、モデルの時間範囲のさらに先では、より粗い時間解像度を使用することが可能です。このモデルは、投資モデル（単一期間または複数期間、近視眼的または完全予測）として、あるいは運用をシミュレートするためのローリング生産コストユニットコミットメントモデルとして解くことができます。^{[ 114 ]}

BackboneのWikiページには、新規ユーザー向けのチュートリアル、サンプルモデル、ユーザー作成のMODが掲載されています。公開データセットには、北欧の電気・熱・水素モデル ^{[ 115 ]}やフィンランド首都圏の地域冷暖房モデル^{[ 116 ]などがあります。}

バルモレル

プロジェクト	バルモレル
ホスト	デンマークからの独立
ステータス	アクティブ
範囲／種類	エネルギー市場
コードライセンス	ISC
ウェブサイト	www.balmorel.com

Balmorelはデンマーク発の市場ベースのエネルギーシステムモデルです。開発は2001年にデンマークエネルギー研究プログラムによって資金提供されました。 ^{[ 90 ]}^{: 23}コードベースは2001年3月に公開されました。^{[ 117 ]} Balmorelプロジェクトは大規模なウェブサイトを運営しており、そこからコードベースとデータセットをzipファイルとしてダウンロードできます。ユーザーは登録することをお勧めします。ドキュメントも同じサイトから入手できます。^{[ 118 ]}^{[ 119 ]}^{[ 120 ]} BalmorelはGAMSで記述されています。

バルモレル・プロジェクトの当初の目的は、政策分析を目的として、バルト海地域の電力およびコージェネレーション（CHP）部門の部分均衡モデルを構築することでした。 ^[¹²¹^]これらの野心と限界は既に過ぎ去り、バルモレルはもはや当初の地理や政策上の問題に縛られていません。^[¹¹⁹^]バルモレルはディスパッチ・投資モデルに分類され、1時間単位の時間分解能を使用します。電力と熱の需給をモデル化し、両者の異時点間の貯蔵をサポートします。バルモレルは純粋な線形計画（整数変数なし）として構成されています。

2016年現在^[更新]、バルモレルは約22の出版物の対象となっている。2008年の研究では、バルモレルを用いて2050年の北欧のエネルギーシステムについて調査している。焦点は、再生可能エネルギーの供給と主要な輸送燃料としての水素の導入にある。将来の石油と炭素の価格と水素の摂取に関する特定の仮定を考慮すると、モデルは、再生可能エネルギーを使用して、電力と地域暖房のための一次エネルギー消費の95％以上と輸送の65％をカバーすることが経済的に最適であることを示している。^{[ 122 ]} 2010年の研究では、バルモレルを使用して、4分の1の風力発電と4分の3の火力発電で構成されるシステムへのプラグインハイブリッド車（PHEV）の統合を検証している。この研究では、PHEVを積極的に統合すれば電力システムからの_CO2排出量を削減できるが、ユーザーが自由に車を充電できるハンズオフアプローチでは排出量が増加する可能性が高いことが示されている。^{[ 123 ]} 2013年の研究では、バルモレルを用いて北欧・ドイツ地域におけるコスト最適化された風力発電投資を検証しています。この研究では、風況、負荷までの距離、既存の発電・送電インフラを考慮し、風力発電所の最適な配置について調査しています。^{[ 124 ]}

カリオペ

プロジェクト	カリオペ
ホスト	チューリッヒ工科大学、デルフト工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	派遣と投資
コードライセンス	Apache 2.0
言語	Python
ウェブサイト	www.callio.pe
リポジトリ	github.com /calliope-project / calliope
ドキュメント	calliope .readthedocs .io

Calliopeは、柔軟性、高い空間および時間解像度、そして同じベースケースデータセットを使用して異なる実行を実行する機能に重点を置いたエネルギーシステムモデリングフレームワークです。このプロジェクトは、スイスのチューリッヒにあるETHチューリッヒの環境システム科学部で開発されています。プロジェクトはウェブサイトを運営し、GitHubでコードベースをホストし、課題追跡システムを運用し、2つのメーリングリストを運営しています。CalliopeはPythonで書かれており、Pyomoライブラリを使用しています。オープンソースの GLPKソルバーと商用のCPLEXソルバーにリンクできます。PDFドキュメントが利用可能です。^[¹²⁵^] また、2ページのソフトウェアレビューも利用可能です。^[¹²⁶^]

Calliopeモデルは、 YAMLおよびCSV形式の構造化テキストファイルの集合で構成され、技術、場所、および資源ポテンシャルを定義します。Calliopeはこれらのファイルを受け取り、純粋な線形最適化（整数変数なし）問題を構築して解き、結果を分析用のpandas データ構造の形式で報告します。このフレームワークには、供給、需要、変換、貯蔵、伝送という5つの抽象的な基本技術が含まれており、そこから新たな具体的な技術を導き出すことができます。Calliopeの設計は、フレームワーク（コード）とモデル（データ）を明確に分離することを意図しています。

2015年の研究では、Calliopeを用いて南アフリカにおける原子力とCSPの将来の役割を比較している。その結果、CSPは2030年までにベースロード電源として原子力と競合可能となり、ベースロードを超える電源供給においては原子力よりも競争力が増す可能性があることが判明している。また、CSPは投資リスクや環境リスクが低く、その他の相乗効果も得られる。[ ¹²⁷^]²⁰¹⁵年の2つ目の研究では、イギリスの将来の電力システムを多数、コスト最適化して比較している。再生可能エネルギー、原子力、化石燃料（CCSあり、なし）の3つの発電技術がテストされている。シナリオは、財務コスト、排出量削減、エネルギー安全保障の観点から評価されている。変動性再生可能エネルギー容量の最大60%まではコスト増加はほとんどなく可能であるが、割合を増やすには大規模貯蔵、輸入、潮位差などのディスパッチ可能な再生可能エネルギーが必要となる。^[¹²⁸^]

Calliopeの共同開発者であるStefan Pfenninger氏は、2021年半ばに開催されたセミナーで、エネルギーシステムモデルが現実世界の意思決定を支援する上で果たす役割について議論しました。^{[ 129 ]}引用された研究の1つは、ますます制限的な内部制約を適切に追加することでエネルギーの自給自足を追求することの結果を調査しています。^{[ 130 ]}もう1つは、イタリアのほぼ最適なソリューションです。^{[ 131 ]} 2023年のビデオでは、多くのユーザーが利用できるように設計された最近の開発について説明しています。^{[ 132 ]}

DESSTinEE

プロジェクト	DESSTinEE
ホスト	インペリアル・カレッジ・ロンドン
ステータス	アクティブ
範囲／種類	シミュレーション
コードライセンス	CC BY-SA 3.0
ウェブサイト	sites.google.com /site /2050desstinee /

DESSTinEEは、ヨーロッパにおけるエネルギーサービス、供給、送電需要（Demand for Energy Services, Supply and Transmission in EuropE）の略称です。DESSTinEEは、電力システムに焦点を当てた2050年の欧州エネルギーシステムのモデルです。DESSTinEEは、英国ロンドンのインペリアル・カレッジ・ロンドン（ICL）のインペリアル・カレッジ・ビジネススクール（ICL）が中心となって開発されています。ソフトウェアはプロジェクトのウェブサイトからダウンロードできます。DESSTinEEはExcel / VBAで記述されており、複数の独立したスプレッドシートで構成されています。パンフレットも入手可能です。^[¹³³^]

DESSTinEEは、エネルギー輸送（特に電力）の技術的要件に関する仮定と、必要なインフラ整備における経済的課題の規模を調査するために設計されている。ヨーロッパおよびその周辺40カ国を対象とし、10種類の一次エネルギーおよび二次エネルギーがサポートされている。このモデルは、部分均衡または一般均衡を解くのではなく、予測シミュレーション手法を用いている。このモデルは、各国の2050年までの年間エネルギー需要を予測し、2010年と2050年の電力需要の1時間ごとのプロファイルを統合し、地域における最小コストの発電・送電をシミュレートする。^{[ 134 ]}

DESSTinEE（および2つ目のモデルであるeLOAD）を用いた2016年の研究では、ドイツとイギリスにおける電力負荷曲線の現在から2050年までの推移が検証されている。2050年には、ピーク負荷とランプレートが20～60%上昇し、システム利用率は15～20%低下する。これは、ヒートポンプと電気自動車の大幅な普及によるところが大きい。これらは大きな変化である。^{[ 135 ]}

エネルギー移行モデル

プロジェクト	エネルギー移行モデル
ホスト	クインテル・インテリジェンス
ステータス	アクティブ
範囲／種類	ウェブベース
コードライセンス	MIT
ウェブサイト	energytransitionmodel.com
インタラクティブなウェブサイト	プロ.energytransitionmodel.com
リポジトリ	github.com / quintel /documentation

エネルギー移行モデル（ETM）は、国のエネルギーシステムを包括的に記述したインタラクティブなウェブベースのモデルです。オランダ、アムステルダムのQuintel Intelligenceによって開発されています。プロジェクトは、プロジェクトウェブサイト、インタラクティブウェブサイト、GitHubリポジトリを運営しています。ETMはRuby（on Rails ）で記述されており、ウェブブラウザで表示されます。ETMは、ドキュメントに記載されているように、複数のソフトウェアコンポーネントで構成されています。

ETMは完全にインタラクティブです。地域（フランス、ドイツ、オランダ、ポーランド、スペイン、イギリス、EU27カ国、ブラジル）と年（2020年、2030年、2040年、2050年）を選択すると、ユーザーは300個のスライダーを設定（または数値を入力）して、以下の情報を調べることができます。

目標：シナリオの目標を設定し、それが達成可能かどうかを確認する。目標は、CO2_削減、再生可能エネルギーの割合、総コスト、輸入上限で構成される。
需要：将来のエネルギー需要の拡大または制限
コスト：エネルギーキャリアとエネルギー技術の将来のコストを予測します。これらのコストには税金や補助金は含まれません。
供給：熱や電気を生成するために使用できる技術を選択する

ETMはエネルギーグラフ（有向グラフ）に基づいており、ノード（頂点）は、損失を伴う場合もあるエネルギーをあるタイプから別のタイプに変換できます。接続（有向エッジ）はエネルギーフローであり、量（メガジュール単位）とキャリアタイプ（石炭、電気、使用可能な熱など）によって特徴付けられます。需要とその他の選択肢が与えられると、ETMは一次エネルギー使用量、総コスト、および結果として生じるCO2排出量を計算します_。このモデルは需要主導型であり、有向グラフは有用な需要（暖房、温水使用量、自動車走行距離など）から一次需要（ガス採掘、石炭輸入など）へと横断されます。

エネルギーパスウェイズ

プロジェクト	エネルギーパスウェイズ
ホスト	進化型エネルギー研究
ステータス	アクティブ
範囲／種類	主にシミュレーション
コードライセンス	MIT
リポジトリ	github.com / energyPATHWAYS /energyPATHWAYS

EnergyPATHWAYSは、長期的な脱炭素化の短期的な影響を探るために使用される、ボトムアップ型のエネルギーセクターモデルです。主導開発は、エネルギーおよび気候保護に関するコンサルティング会社であるEvolved Energy Research（米国サンフランシスコ）です。コードはGitHubでホストされています。EnergyPATHWAYSはPythonで記述されており、オープンソースのCbcソルバーにリンクしています。また、GLPKまたはCPLEXソルバーも利用可能です。EnergyPATHWAYSは、PostgreSQL オブジェクトリレーショナルデータベース管理システム（ORDBMS）を使用してデータを管理しています。

EnergyPATHWAYSは、経済全体のエネルギーインフラシナリオを構築するために用いられる包括的な会計フレームワークです。モデルの一部では、例えば電力配分に線形計画法を用いていますが、EnergyPATHWAYSモデルは本質的に最適化モデルではなく、意思決定ダイナミクスをほとんど組み込んでいません。EnergyPATHWAYSは、一次供給から最終需要までのエネルギーフローを考慮した詳細なエネルギー、コスト、排出量を提供します。エネルギーシステムの表現は柔軟で、様々な詳細レベルや都市、州、国のネスト化が可能です。このモデルは、時間単位の最小コスト電力配分を採用し、電力ガス変換、短期エネルギー貯蔵、長期エネルギー貯蔵、および需要応答をサポートしています。シナリオは通常、2050年まで続きます。

EnergyPATHWAYSソフトウェアの前身であるPATHWAYSは、政策モデルの構築に利用されてきました。カリフォルニア州のPATHWAYSモデルは、カリフォルニア州の2030年気候目標策定に活用されました。^{[ 136 ]}また、米国のPATHWAYSモデルは、国連の Deep Decarbonization Pathways Project（DDPP）による米国における評価に貢献しました。^{[ 137 ]}^[更新] DDPPは 2016年現在、今後の分析にEnergyPATHWAYSを活用する予定です。

ETEM

プロジェクト	ETEM
ホスト	ORDECSYS 2016年11月9日アーカイブWayback Machine
ステータス	アクティブ
範囲／種類	市営
コードライセンス	Eclipse 1.0
ウェブサイト	apps.ordecsys.com/etem www .energyplan .eu /othertools /local /etem /

ETEMはエネルギー技術環境モデルの略称です。ETEMモデルはOSeMOSYSと同様の構造を備えていますが、都市計画を対象としています。このソフトウェアは、スイスのシェーヌ＝ブジェリーにあるORDECSYS社によって開発されており、欧州連合および各国の研究助成金の支援を受けています。このプロジェクトには2つのウェブサイトがあります。ソフトウェアは最初のウェブサイトからダウンロードできます（ただし、2016年7月現在^[更新]、この情報は古くなっています）。ソフトウェアにはマニュアルが付属しています。^{[ 138 ]} ETEMはMathProgで記述されています。^{[ e ]} ETEMに関するプレゼンテーション資料も入手可能です。^{[ 139 ]}^{[ 140 ]}

ETEMは、地域または都市に最適なエネルギーと技術のオプションを特定するボトムアップモデルです。このモデルは、新しい機器（新しい技術）への投資、生産能力の開発（導入された技術）、および/または一次エネルギーの実現可能な輸入/輸出を提案しながら、最小限のコストでエネルギー政策を見つけ出します。ETEMは通常、 2年または5年刻みで50年先まで予測し、通常は個々の日またはより細かい間隔で四季のタイムスライスを使用します。空間解像度は非常に詳細にできます。電気と熱の両方がサポートされており、地域暖房ネットワーク、家庭用エネルギーシステム、およびプラグインハイブリッド電気自動車（PHEV）の使用を含むグリッドストレージもサポートされています。開発中のETEM-SGは、スマートグリッドの開発によって可能になるオプションであるデマンドレスポンスをサポートします。

ETEMモデルは、ルクセンブルク、スイスのジュネーブ州とバーゼル＝ベルン＝チューリッヒ州、フランスのグルノーブル都市圏とミディ＝ピレネー地域に適用されている。2005年の研究では、スイスの住宅部門における気候保護をETEMを用いて研究している。ETEMモデルは、GEMINI-E3世界計算可能一般均衡モデル（CGEM）と結合して分析を完了した。^{[ 141 ]} 2012年の研究では、スマートグリッドの設計を調査している。配電システムがよりインテリジェントになるにつれて、それを分析するために必要なモデルもインテリジェントになる必要がある。ETEMは、ジュネーブ州を大まかに基準とした3つのシナリオに基づくケーススタディを用いて、スマートグリッド技術の可能性を評価するために使用されている。これらのシナリオは、 _CO2排出量と電力輸入に異なる制約を適用する。将来の電力価格と電気自動車の普及に関する不確実性に対処するために、確率論的アプローチが用いられている。^[¹⁴²^]

イチジク

プロジェクト	イチジク
ホスト	ミュンヘン工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	地元の電気と熱
コードライセンス	GPLv3
リポジトリ	github.com /yabata / ficus
ドキュメント	ficus .readthedocs .io /en /latest /

ficusは、ローカルエネルギーシステムのための混合整数最適化モデルです。ミュンヘン工科大学（ドイツ、ミュンヘン）のエネルギー経済・応用技術研究所で開発されています。このプロジェクトはウェブサイトを運営しており、GitHubでホストされています。ficusはPythonで記述されており、Pyomoライブラリを使用しています。ユーザーは、オープンソースのGLPKソルバーまたは商用のCPLEXソルバーを選択できます。

ficusはURBSをベースとし、当初は工場のエネルギーシステムの最適化のために開発されましたが、現在では地域エネルギーシステムにも対応するように拡張されています。ficusは、電気や熱など、輸入・輸出、発電、貯蔵、消費が可能な複数のエネルギー商品をサポートしています。負荷依存の効率を持つ、多入力・多出力のエネルギー変換技術をサポートしています。このモデルの目的は、与えられた需要を最小コストで供給することです。ficusは、輸入商品の外生コスト時系列と、使用中の商品ごとに設定可能な時間ベースを持つピーク需要料金を使用します。

GENeSYS-MOD

プロジェクト	GENeSYS-MOD
ホスト	ベルリン工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	マルチコモディティ最適化
コードライセンス	Apache 2.0
データライセンス	CC-BY-4.0
言語	GAMS、ジュリア
ウェブサイト
リポジトリ	github.com /GENeSYS-MOD
ドキュメント	github.com /GENeSYS-MOD
データセット	github.com /GENeSYS-MOD
出版物	zenodo.org /communities / genesys-mod

グローバルエネルギーシステムモデル（GENeSYS-MOD）は、ドイツのベルリン工科大学で開発されている線形コスト最小化最適化モデルです。^{[ f ]}このプロジェクトはもともとOSeMOSYSフレームワークをベースとしており、最初のバージョンは2017年にGAMSを使用してリリースされました。^{[ 143 ]} コードベースは後にJuliaに翻訳されました。両方のバージョンと代表的なデータセットはGitHubで入手できます。

GENeSYS-MODは、電力、建物、産業、輸送を含む需要セクターを統合し、従来型および再生可能エネルギーの発電、貯蔵、インフラへの最適なコスト投資を導き出します。本研究は、長期的なシステム開発と経路分析に重点を置いています。^{[ 144 ]}

このモデルは、まず世界規模で10地域に細分化された脱炭素化シナリオを分析するために使用されました。しかし、このフレームワークは非常に柔軟性が高く、研究課題や入力データの入手可能性に応じて、個々の世帯から世界全体の集計まで、様々な詳細レベルでの計算が可能です。

2019年の研究では、欧州のエネルギーシステムの低炭素化への移行と、特にさまざまなシナリオにおける座礁資産の問題が調査された。その結果、より強力な政策シグナルによって短期的な計画の偏りに対処できない限り、2035年までに最大2000億ユーロの化石燃料発電能力が座礁する可能性があることが判明した。^[¹⁴⁵^] 2019年の別の研究では、中国のエネルギーシステムの変革を評価し、世界の気候目標を達成するには2050年までに石炭消費を60％削減する必要性を強調した。再生可能エネルギー、特に太陽光発電と陸上風力発電は、費用対効果の高い解決策として浮上しているが、地域の抵抗を克服し、利害関係者の関与を増やすことが成功のために依然として重要である。^[¹⁴⁶^] 2021年の研究では、2050年までに温室効果ガスを100％削減するという欧州グリーンディールの目標を調査し、技術開発、政策上の要請、および社会の態度の相互作用を検証している。この研究では、急速な脱炭素化を達成するために、高い電化率と近い将来の技術導入が重要な貢献を果たすことを強調した4つの将来ストーリーを提示している。^[¹⁴⁷^]

ジェネレーションX

プロジェクト	ジェネレーションX
ホスト	MITとプリンストン大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	複数商品セクターの投資計画
コードライセンス	GPLv2
ウェブサイト	genx .mit .edu
リポジトリ	github.com /GenXProject / GenX
ドキュメント	genxproject .github .io /GenX /dev /

GenXは、もともとアメリカの研究者によって開発された、マルチコモディティセクターの生産能力拡大モデルです。^{[ 149 ]}^{[ 150 ]}このフレームワークはJuliaで記述されており、基盤となる最適化問題を構築するためにJuMPライブラリを導入しています。 ^{[ 151 ]}^{[ 152 ]} GenXはJuMPを通じて、様々なオープンソース（ CBC / CLPを含む）および商用最適化ソルバー（CPLEXを含む）を利用できます。 2021年6月、このプロジェクトはアクティブなオープンソースプロジェクトとして立ち上げられ、オンボーディングを支援するためのテストスイートが用意されています。^{[ 153 ]}

並行して、PowerGenomeプロジェクトは、GenXに米国の電力システムの包括的な現状データセットを提供するように設計されています。^{[ 154 ]}このデータセットは、将来のシナリオを開発するための出発点として使用できます。

GenXは、再生可能エネルギー比率の高いシステムにおける長期貯蔵オプションの検討^{[ 155 ]}^{[ 156 ]} 、安定した低炭素発電オプションの価値の検討^{[ 157 ] 、その他様々な用途に利用されてきました。北米が依然として主要な焦点となっていますが、このソフトウェアはインド}^{[ 158 ]}、^{[ 159 ]}、^[¹⁶⁰^]の問題にも適用されています。

GenXは、2021年にルイビル・ガス・アンド・エレクトリックとケンタッキー・ユーティリティーズとのケーススタディで導入され、オープンソースツールと公開データを活用したステークホルダー主導のモデリングが、公益事業主導の分析と計画に生産的に貢献できることが示されました。^{[ 161 ]}^{[ 162 ]}

2022年半ばの研究では、ヨーロッパ、特にドイツが直面している天然ガス危機を調査し、 2022年10月までにロシアからの天然ガスの輸入をすべて廃止するための実現可能な道筋（「ケース」と呼ばれる）がいくつかあると結論付けました。 ^{[ 148 ]}^{[ 163 ]}現在進行中の作業では、ドイツに残る3基の原子炉の運転寿命を2022年以降まで延長した場合の影響と、深刻な干ばつが水力発電とシステム全体に及ぼす影響を調査しようとしています。[^要出典]

oemof

プロジェクト	oemof
ホスト	oemof e.V. 非営利団体、コミュニティからの支援ライナー・ルモワーヌ研究所フレンスブルク大学フレンスブルク応用科学大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	電気、熱、モビリティ、ガス
コードライセンス	MIT
言語	Python
ウェブサイト	oemof.org
リポジトリ	github.com / oemof /
ドキュメント	oemof .readthedocs .io
ディスカッション	フォーラム.openmod .org /タグ/oemof

oemofはOpen Energy Modelling Frameworkの略です。このプロジェクトは、ドイツ・ベルリンのライナー・ルモワーヌ研究所と、ドイツ・フレンスブルクにあるフレンスブルク大学およびフレンスブルク応用科学大学の持続可能エネルギーシステムセンター（CSESまたはZNES）によって運営されています。このプロジェクトは2つのウェブサイトとGitHubリポジトリを運営しています。oemofは Pythonで記述されており、最適化にはPyomoとCOIN-ORコンポーネントを使用しています。エネルギーシステムはスプレッドシート（ CSV ）で表現できるため、データ準備が簡素化されます。バージョン0.1.0は2016年12月1日にリリースされました。

エネルギーモデリングフレームワークとしてのoemofクラス。線形または混合整数最適化問題定式化ライブラリ（solph）、入力データ生成ライブラリ（feedin-data）、およびその他の補助ライブラリで構成されています。solphライブラリは、複数の地域および複数のセクター（電力、熱、ガス、モビリティ）のシステムを表現するために使用され、財務コストやCO2排出量などのさまざまな目標に合わせて最適化できます_。さらに、ディスパッチモードと投資モードを切り替えることも可能です。oemofは、欧州の電力システムを網羅することも、複雑な地域電力・熱セクタースキームを記述することもできます。

oemofはサハラ以南のアフリカで応用されている。^{[ 164 ]} 2020年の修士課程プロジェクトでは、oemofとOSeMOSYSが比較された。^{[ 165 ]}

OSeMOSYS

プロジェクト	OSeMOSYS
ホスト	コミュニティプロジェクト
ステータス	アクティブ
範囲／種類	あらゆる規模の計画
コードライセンス	Apache 2.0
言語	各種
ウェブサイト	www.osemosys.org
リポジトリ	github.com / OSeMOSYS / OSeMOSYS

OSeMOSYSはOpen Source Energy Modelling Systemの略です。OSeMOSYSは国家および地域の政策策定を目的としており、異時点間の最適化フレームワークを使用しています。このモデルは、完璧な先見性を持つ、社会的に動機付けられた単一の事業者/投資家を想定しています。OSeMOSYSプロジェクトはコミュニティの取り組みであり、スウェーデン、ストックホルムのKTH Royal Institute of Technologyのエネルギーシステム部門によってサポートされています。このプロジェクトは、背景情報を提供するウェブサイトを運営しています。また、Googleグループでいくつかのアクティブなインターネットフォーラムも提供しています。OSeMOSYSは元々、高水準の数理プログラミング言語である MathProgで書かれていました。その後、 GAMSとPythonで再実装され、現在では3つのコードベースすべてがメンテナンスされています。このプロジェクトは、UTOPIAと呼ばれるテストモデルも提供しています。^[^要出典^]マニュアルが利用可能です。^[¹⁶⁶^]

OSeMOSYSは、中期（10～15年）および長期（50～100年）のエネルギーシステムを分析するためのフレームワークを提供します。OSeMOSYSは純粋な線形最適化を使用し、たとえば離散的な発電所の容量拡張を処理するための混合整数計画法のオプションを備えています。熱、電気、輸送など、ほとんどのエネルギー部門をカバーしています。OSeMOSYSは、外生的に定義されたエネルギーサービスの需要によって駆動されます。これらの需要は、潜在的可能性とコストの両方で特徴付けられる一連のリソースを活用する一連の技術によって満たされます。これらのリソースはエネルギー商品に限定されず、たとえば水や土地利用を含む場合があります。これにより、OSeMOSYSは、水道システムなど、エネルギー以外の領域にも適用できます。政策的配慮を反映するために、技術的制約、経済的制限、および/または環境目標を課すこともできます。OSeMOSYSは、拡張およびコンパクトなMathProg形式で提供されているため、どちらでも同じ結果が得られます。拡張バージョンでは、OSeMOSYSは400行強のコードで構成されています。 OSeMOSYSはエネルギーシステムの縮小モデルを構築するための基盤として利用されてきた。^{[ 167 ]}

OSeMOSYSについて説明した重要な論文が公開されています。^{[ 6 ]} 2011年の研究では、OSeMOSYSを使用して家計の投資決定の役割を調査しています。^{[ 169 ]} 2012年の研究では、スマートグリッドの顕著な特徴を捉えるためにOSeMOSYSを拡張しています。この論文では、発電、柔軟な需要、グリッドストレージの変動をモデル化する方法と、これらがグリッドの安定性にどのように影響するかを説明しています。^{[ 170 ]} OSeMOSYSは村のシステムに適用されています。 2015年の論文では、異なるレベルのアクセス下にある東ティモールの農村地域におけるスタンドアロン、ミニグリッド、グリッド電化のメリットを比較しています。^{[ 171 ]} 2016年の研究では、OSeMOSYSは現実的な消費者行動を考慮に入れるように修正されています。^{[ 172 ]} 2016年の別の研究では、OSeMOSYSを使用してイタリアのロンバルディア州のローカルな複数地域エネルギーシステムモデルを構築しています。この取り組みの目的の一つは、市民にエネルギー計画プロセスへの参加を促すことだった。予備的な結果は、これが成功したこと、そして技術的なダイナミクスと非技術的な問題の両方を適切に考慮するためにはオープンモデリングが必要であることを示している。^{[ 173 ]}カナダのアルバータ州を対象とした2017年の論文では、技術的な不確実性により、指定された排出目標を超過するリスクが考慮されている。この論文では、排出リスクを考慮すると、太陽光発電と風力発電の導入がそれぞれ7年と5年早まることが明らかになっている。^{[ 174 ]} 2017年の別の論文では、キプロスの電力システムを分析し、2020年以降に欧州連合（EU）の環境規制が適用されると、石油火力発電から天然ガス発電への転換が示唆されることを明らかにしている。^{[ 175 ]}

OSeMOSYSは、アフリカ45か国^{[ 176 ]}^{[ 177 ]}と南米13か国^{[ 178 ]}^{[ 179 ]}の広域電力モデルの構築に使用されています。また、国連の地域気候・土地・エネルギー・水戦略（CLEWS）^{[ 180 ]}のサポートにも使用されており、サヴァ川流域（中央ヨーロッパ） ^{[ 181} ]、シルダリア川流域（東ヨーロッパ） [182 ^]^、モーリシャス^{[ 183 ]}を対象としています。これまでに、バルト諸国、ボリビア、ニカラグア、スウェーデン、タンザニアのモデルが構築されています。^[¹⁸⁴^] 2021年の論文では、最近のアプリケーションの概要と、OSeMOSYSコードベースに関連するさまざまなバージョン、^{フォーク、ローカル}^機能強化の詳細が説明されています^。^[¹⁸⁵^] 2021年に完了したバングラデシュの電力部門分析では、調査されたすべてのシナリオにおいて太陽光発電は経済的に競争力があると結論付けられました。 ^[¹⁸⁶^] 2022年の研究では、気候変動がエチオピアの電力システムに与える影響が検討されました。 ^[¹⁸⁷^] OSeMOSYSは、ジンバブエ^[¹⁸⁸^]やエクアドルでもさまざまな形で適用されています。 ^[¹⁸⁹^] 2022年の別の研究では、アフリカのいくつかの低炭素エネルギー戦略のために、取水量と消費量に分けて水の使用状況が調査されました。^[¹⁶⁸^]同年の別の研究では、エジプトの再生可能エネルギーが調査されました。^[¹⁹⁰^]また別の研究では、ドミニカ共和国が調査されました。^[¹⁹¹^]イタリアのパンテッレリア島は、バッテリーと水素貯蔵を比較するためのケーススタディとして使用され、ハイブリッドシステムが最小コストであることがわかりました。^[¹⁹²^]  

2016年に、モデル管理インフラストラクチャ（MoManI）として知られるOSeMOSYSへのブラウザベースのインターフェースの作業が開始されました。国連経済社会局（DESA）が主導し、MoManIは選択された国で試験的に導入されています。このインターフェースは、モデルの構築、結果の視覚化、およびより良いシナリオの開発に使用できます。アトランティスは、トレーニング用の架空の国のケーススタディの名前です。^{[ 193 ]}^{[ 194 ]}^{[ 195 ]} ExcelとAccessを利用したclicSANDという簡素化されたGUI インターフェースが2021年3月にリリースされました。 ^{[ 196 ]}^{[ 197 ]} otooleというCLIワークフローツールには、 OKIフリクションレスデータとGNU MathProgデータ形式間の変換が可能なユーティリティを含む、いくつかの専用ユーティリティがバンドルされています。^[¹⁹⁸^]^[¹⁸⁵^]^{: 3} 2022年に、プロジェクトは、アフリカ、東アジア、南米の選択された国をモデリングするためのスターターキットをリリースしました。^[¹⁹⁹^]

西ヨーロッパと中央ヨーロッパをカバーするOSeMBE参照モデルは、2018年4月27日に発表されました。^{[ 201 ]}^{[ 202 ]}このモデルはOSeMOSYSのMathProg実装を使用していますが、最初に小さなパッチが必要です。このモデルは、 Horizon 2020の一環として資金提供され、REEEMプロジェクトの作業パッケージWP7に含まれており、ヨーロッパの持続可能なエネルギーの将来に関する様々なステークホルダーの関与を支援するために使用されます。^{[ 203 ]} REEEMプロジェクトは2016年初頭から2020年半ばまで実施されます。

2021年の論文では、OSeMOSYSコミュニティ、その構成、ガバナンス活動についてレビューしています。また、教育や開発途上国における分析能力の構築におけるOSeMOSYSの活用についても説明しています。^{[ 185 ]}

OSeMOSYS Globalプロジェクト

OSeMOSYSコミュニティは、グローバルモデルと関連ワークフローを作成するために、2022年にOSeMOSYS Globalプロジェクトを開始しました。2022年末現在、OSeMOSYS Globalは電力部門に限定されており、提供される世界システムは 265のノードで区切られた164か国で構成されています。^{[ 200 ]}

PyPSA

プロジェクト	PyPSA
ホスト	ベルリン工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	セクター結合型電力システム
コードライセンス	MIT
言語	Python
コードウェブサイト	pypsa.org
プロジェクトウェブサイト	pypsa-meets-earth .github .io
リポジトリ	github .com /PyPSA /PyPSA
ドキュメント	pypsa .readthedocs .io
Pythonパッケージ	pypi .org /プロジェクト/pypsa
メーリングリスト	groups.google.com/g/pypsa
ディスカッション	フォーラム.openmod .org /tag /pypsa

PyPSAはPython for Power System Analysisの略です。PyPSAは、電力システムと関連分野のシミュレーションと最適化を行う無料のソフトウェアツールボックスです。^{[ 204 ]}^{[ 205 ]}従来型の発電、変動のある風力および太陽光発電、電力貯蔵、天然ガス、水素、熱、輸送部門との結合、ハイブリッド交流および直流ネットワークをサポートしています。さらに、PyPSAは拡張性に優れた設計になっています。このプロジェクトは、ドイツのカールスルーエにあるカールスルーエ工科大学（KIT）の自動化および応用情報学研究所（IAI）によって管理されていますが、プロジェクト自体は独自の名前とアカウントで独立して存在しています。プロジェクトはウェブサイトを運営し、メーリングリストを運営しています。PyPSA自体は Pythonで書かれており、linopyライブラリを使用しています。ソースコードは GitHubでホストされており、 PyPIパッケージとしても定期的にリリースされています。

PyPSAの基本機能は2018年の論文で説明されています。PyPSAは、従来の定常電力潮流解析ソフトウェアと完全な多期間エネルギーシステムモデルを橋渡しします。システムシミュレーション用の非線形電力潮流方程式、または複数期間にわたる運用と投資の同時最適化を可能にする線形近似のいずれかを使用して呼び出すことができます。発電機のランピングと複数期間の起動・停止時間を指定でき、DSMがサポートされていますが、需要は価格非弾力性を維持します。^{[ 206 ]}

2018年の研究では、炭素排出量を95%削減するという制約のある将来の欧州エネルギーシステムにおいて、セクターカップリングと送電網強化の潜在的な相乗効果を検証している。PyPSA-Eur-Sec-30モデルは、バッテリー電気自動車（BEV）の需要側管理の可能性と、パワー・ツー・ガス、長期熱エネルギー貯蔵、および関連技術が果たす役割を捉えている。結果によると、BEVは太陽光発電の日々の変動を平滑化でき、残りの技術は需要と再生エネルギー供給の両方における総観的および季節的な変動を平滑化できる。最小コスト構成を実現するには、電力網の大幅な拡張が必要である。より一般的には、このようなシステムは実現可能かつ手頃な価格である。基礎となるデータセットは Zenodoから入手可能である。^[²⁰⁷^]

2018年1月現在^[更新]、PyPSAは世界中で12以上の研究機関や企業で使用されています。^{[ 206 ]}^：2いくつかの研究グループは、例えば整数伝達展開をモデル化するためにソフトウェアを独立して拡張しています。^{[ 208 ]}

2020年には、ヨーロッパのPyPSA-Eur-Secモデルを使用して、エネルギーインフラに関するパリ協定適合シナリオをいくつか分析し ^{[ 209 ]}、早期の行動が成果をもたらすと判断されました。^{[ 210 ]}

2019年1月9日、このプロジェクトはCbc ソルバーを使ったインタラクティブなウェブインターフェースの「おもちゃ」モデルを公開し、一般の人々が様々な将来のコストや技術を実験できるようにした。^[²¹¹^]^[²¹²^]このサイトは2019年11月5日にリニューアルされ、内部的な改善、新しいURL、そしてより高速なソルバーが導入され、約1分で完了するようになった。 12秒。^{[ 213 ]}新しいバージョンではHiGHSソルバーが使用されるようになりました。^{[ 214 ]}

2021年9月、PyPSA開発者は、PyPSA-Eur-Secセクター結合型欧州モデルの簡易版へのウェブインターフェースを提供するPyPSA-Serverプロジェクトを発表しました。 ^{[ 216 ]}^{[ 217 ]}ユーザーはソフトウェアをインストールする必要がなく、フォームベースのウェブページを使用して「差分」で新しいシナリオを定義できます。以前に実行したシナリオは、将来の参照用に保存されます。2021年10月時点の実装は、^[更新]基本的に概念実証です。

2021年後半、PyPSA-Eurの開発者は、欧州と英国における高電圧電力と水素の統合送電網拡張オプションに関する調査と、新しいインフラに対する国民の受容度が限られていることから生じる可能性のあるトレードオフの影響について報告した。 ^{[ 218 ]}^{[ 219 ]}その後の研究では、内生的学習効果が追加され、欧州委員会が予想したよりも大幅な技術コストの削減が特定された。^{[ 220 ]} 2024年に発表された研究では、PyPSA-Eurを世界のエネルギーサプライチェーンモデルTRACEと統合し、インフラ政策と輸入戦略を調整する必要性を強調した。^{[ 221 ]}

2021年12月の研究と進行中の作業では、ポーランドの政策オプションを評価するためにPyPSA-PLモデルを導入した。^{[ 222 ]}^{[ 223 ]}^{[ 224 ]}^{[ 225 ]} エディンバラ大学の研究者らは、2024年に英国向けの独立電力システムモデルPyPSA-GBを、英国ナショナルグリッドの公式ネットゼロ将来エネルギーシナリオ（FES）の評価とともに発表した。^{[ 226 ]}

2023年6月、 PyPSAの複数のメンテナーが、PyPSAを使ったコンサルティングサービスを提供する新しい非営利のスタートアップ企業を発表しました。 ^[²²⁷^]

PyPSAと地球イニシアチブの出会い

PyPSA meets Earthイニシアチブは、歴史的にばらばらだった複数のPyPSAアプリケーションをまとめる手段として、2022年10月に誕生しました。^{[ 228 ]}重要な柱の1つは、PyPSA-Africaプロジェクト（旧称PyPSA-meets-Africa）で、数か月前に開始され、アフリカ大陸全体をカバーする単一のモデルとデータセットを提供しています。^{[ 229 ]}^{[ 230 ]} 2022年7月にナイジェリアのCPEELと共催されたウェビナーで、このアジェンダが進展しました。^{[ 231 ]}^{[ 232 ]} 2022年に発表された最初の研究論文では、 2060年までにアフリカがネットゼロを達成するためのさまざまな道筋が検討されており、太陽光発電と蓄電池が主流の技術になると予想されています。^{[ 215 ]}

このイニシアチブのもう一つの重要な柱は、高い空間・時間解像度で地球規模のエネルギーシステムモデルを構築することを目指すPyPSA-Earthプロジェクトです。^{[ 228 ]}このプロジェクトは、地球規模のエネルギーシステム全体、ひいてはそのサブセットを捉えることができるソフトウェアとプロセスを提供することで、大規模なコラボレーションを促進することを目指しています。コードベースは、発電、貯蔵、送電網の拡張を統合するシステム統合研究をサポートしています。^{[ 215 ]}セクター結合型バージョンには、輸送、建物、産業、サービス、農業からの需要が含まれています。これには、水素輸送とガスインフラの水素への転用が含まれます。^{[ 233 ]}

レミックス

プロジェクト	レミックス
ホスト	ドイツ航空・空間交通センター（eV）
ステータス	アクティブ
範囲／種類	電力、熱、モビリティ、ガス分野におけるシステム計画と投資
コードライセンス	BSD 3条項
言語	Python / GAMS
ウェブサイト	dlr-ve .gitlab .io /esy /remix /framework /
リポジトリ	gitlab.com /dlr-ve /esy /remix /framework /
メーリングリスト	フォーラム.openmod .org /タグ/リミックス

REMixは「再生可能エネルギーミックス」の略称です。これは、ドイツ航空宇宙センターがGAMSで記述された線形または混合整数最適化モデルを構築するためのオープンソースフレームワークです。^[²³⁴^]フレームワークとは、特定のモデルに必要な相互に互換性のあるソースコードの集合体であり、モジュール方式で組み合わせることができます。このように、同じモデリング概念と関連するソースコードを再利用することで、利用可能な共通のモデル機能セットに基づいて、様々なコンテンツフォーカスに対応することができます。

REMixは、エネルギーシステムモデリング研究への応用を目的として開発されました。エネルギーシステム最適化モデルの構築に主に用いられますが、エネルギー研究以外の分野への応用も考えられます。特に、これらのエネルギーシステム最適化モデルは、様々な技術を明示的にモデル化するという点で、ボトムアップモデルとして特徴付けられることが多いです。さらに、これらのモデルは空間次元と時間次元の両方で解析されます。

実用的には、この枠組みは、発電など、同じ目的を果たす技術間の競争をモデル化するのを可能にすると同時に、特定の技術がいつどこで必要とされるかについての洞察も提供します。さらに、少なくとも2つの異なる地域間での商品の最適な交換を決定する必要がある輸送問題にも適用できます。さらに、異なる時点における生産と消費の最適なバランスを計算する貯蔵問題にも適用できます。^{[ 235 ]}

REMix は、エネルギーシステムモデリング用の堅牢なツールとなる重要な機能をいくつか提供します。高い空間解像度と技術的解像度を持つ大規模モデルを扱えるように設計されているため、複雑な分析に適しています。フレームワークにはパス最適化も組み込まれているため、複数年にわたる分析や長期間にわたる戦略計画が可能です。現在行われている作業では、並列ソルバーPIPS-IPM++を使用したパス最適化を含む非常に大規模なインスタンスを扱っています。注目すべき機能は、インジケーターモジュールを通じて提供されるカスタムアカウンティング機能で、これにより目的関数に寄与するものを柔軟に定義できます。また、REMix は柔軟なモデリングをサポートしており、技術を統合およびモデル化するための複数のアプローチを提供しているため、ユーザーはフレームワークを特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。最後に、REMix はマルチ基準最適化をサポートしており、コスト最小化に加えて、生態学的影響や回復力指標などの追加要因を目的関数で考慮できるため、システム最適化に対するより包括的なアプローチが提供されます。

これまで、このモデルは幅広い研究課題の調査に用いられてきました。例えば、再生可能エネルギーの電力システムへの統合に関する詳細な分析に加え、^{[ 236 ]}将来のエネルギーシステムにおける水素の役割についても検討されています。 ^[²³⁷^]^[²³⁸^]

REMixモデルの検証を目的として、ドイツ航空宇宙センターは様々なモデル比較に参加してきました。^{[ 239 ]}

TEMOA

プロジェクト	テモア
ホスト	ノースカロライナ州立大学
主要人物	ジョセフ・デカロリス
ステータス	アクティブ
範囲／種類	システム計画
コードライセンス	GPLv2+
言語	Python
ウェブサイト	temoacloud.com
リポジトリ	github.com / TemoaProject /temoa /
メーリングリスト	groups.google.com/g/temoa-project

TEMOAはTools for Energy Model Optimization and Analysis（エネルギーモデル最適化および分析ツール）の略称です。このソフトウェアは、米国ノースカロライナ州ローリーにあるノースカロライナ州立大学土木・建設・環境工学科によって開発されています。このプロジェクトはウェブサイトとフォーラムを運営しています。ソースコードは GitHubでホストされています。このモデルは、 Pythonで書かれた最適化コンポーネントライブラリであるPyomoでプログラムされています。TEMOAは、オープンソースのGLPKソルバーを含む、 Pyomoがサポートするあらゆるソルバーで使用できます。TEMOAはバージョン管理を使用してソースコードとデータセットを公開アーカイブし、公開されたすべてのモデリング作業を第三者が検証できるようにしています。^[¹²^]

TEMOAはモデリングフレームワークとして分類され、ボトムアップ型の技術リッチなエネルギーシステムモデルを用いた分析に使用されます。このモデルの目的は、外生的に指定された一連の最終用途需要を満たすために、エネルギー技術と商品を時間の経過とともに展開・活用することにより、システム全体のエネルギー供給コストを最小化することです。^{[ 240 ]} TEMOAは、「十分に文書化されたMARKAL/TIMESモデルジェネレーターの影響を強く受けています。」^{[ 241 ]}^：4

TEMOAは、2020年から2022年にかけて実施されるオープンエネルギーアウトルック（OEO）研究プロジェクトの基盤となります。OEOプロジェクトは、オープンソースツールとオープンデータを活用し、米国における抜本的な脱炭素化政策の選択肢を検討します。^{[ 15 ]}^{[ 242 ]}

2021年半ばからは、メインウェブサイト上のインタラクティブインターフェースを通じて、登録ユーザーはシナリオデータをローカルで操作し、構造化されたSQLiteファイルをアップロードして、TEMOAソフトウェアを使用してこれらのシナリオを実行できるようになります。^{[ 243 ]}^{[ 244 ]}このサービスでは、限定的なデータ視覚化機能とプロジェクト管理機能も提供されています。

専門モデル

このセクションでは、より一般的なフレームワークでは通常便利または実行できないほど詳細にエネルギーシステムの特定の側面をカバーする専門的なモデリングフレームワークを示します。

RAMP

プロジェクト	RAMP
ホスト	デルフト工科大学
ステータス	アクティブ
範囲／種類	総合的な需要プロファイル
コードライセンス	EUPL-1.2
言語	Python
ウェブサイト	rampdemand.org
リポジトリ	github.com / RAMP -project /RAMP
ドキュメント	rampdemand .readthedocs .io
Pythonパッケージ	pypi .org /プロジェクト/rampdemand /
チャット	Gitter/RAMPプロジェクト/コミュニティ

RAMPは、ユーザー主導のエネルギー需要時系列を、少数のシンプルな入力情報に基づいて確率的にシミュレーションするためのオープンソースソフトウェアスイートです。例えば、特定の世帯カテゴリといったユーザータイプの最小限の定義には、所有しているエネルギー消費機器、典型的な1日の時間帯、そして合計使用時間に関する情報のみが必要です。このソフトウェアは、より詳細な情報の欠如を補い、人間の行動の予測不可能性を考慮するために、確率性を活用します。

RAMPソフトウェアは、遠隔地でのシステムを設計する場合 ^{[ 245 ]}や将来の電気自動車の車両群を見据える場合など、計測データが存在しない場所でも合成データを生成することができます。^{[ 246 ]} また、データ要件が限定されているため、同様のデータ集約型の特性評価よりもシナリオの選択と開発において柔軟性が向上します。^{[ 247 ]}

RAMPは、遠隔地や住宅地における電力需要プロファイルの作成、家庭用給湯器の使用、調理方法、電動モビリティなど、様々なユースケースの科学研究に利用されています。関連する地理的スケールは、近隣地域から大陸規模まで多岐にわたります。

RAMPは世界中に数十人のユーザーを抱えています。2020年代初頭には、デルフト工科大学、VITO、ライナー・ルモワーヌ研究所、リエージュ大学、ハノーバー・ライプニッツ大学、サン・シモン・マヨール大学の支援を受けた複数機関によるソフトウェア開発プロジェクトの一部となりました。^{[ 247 ]}

RAMPはPython上で動作し、表形式での入力を必要とします。グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）が用意されており、Webブラウザからソフトウェアを実行できます。^{[ 248 ]}

venco.py

プロジェクト	venco.py
ホスト	ドイツ航空宇宙センター
ステータス	アクティブ
範囲／種類	電気自動車／システムの相互作用
コードライセンス	BSD-new
言語	Python
ウェブサイト	—
メーリングリスト	groups.google.com/g/openmod-trans
リポジトリ	gitlab.com /dlr-ve /vencopy
ドキュメント	vencopy .readthedocs .io
ディスカッション	フォーラム.openmod .org /タグ/vencopy

venco.pyモデルフレームワークは、バッテリー電気自動車（BEV）の普及と電力システム全体との相互作用を調査するために使用できます。より具体的には、BEVは、変動の大きい再生可能エネルギーの割合が高い電力システムにおいて、短距離電力貯蔵に有効に貢献することができます。しかし、専用の系統蓄電システムとは異なり、BEVの貢献は、個々の車両所有者が行う接続および充電方法の選択に大きく依存します。^{[ 249 ]}

Venco.pyは、2030年にドイツで900 万台のBEVが運行され、年間の車両電力消費量が27 TWh。シミュレーションでは、所有者の意思決定が実際に重要であり、システム設計変数の中には他の変数よりも大きな影響を与えるものがあることが示されています。例えば、フリートの総容量と急速充電施設の可用性は、システムへの貢献度に大きく影響するようです。より詳細な気象パターンや需要パターンの影響を評価するには、さらなる研究が必要です。 ^{[ 249 ]}数式は利用可能です。^{[ 250 ]} Venco.pyは、以前のスプレッドシートのプロトタイプに基づいています。^{[ 251 ]}

プロジェクト統計

リストされている30のオープンエネルギーモデリングプロジェクトの統計（十分な情報が利用可能である場合）は次のとおりです

コアプログラミング言語
パラダイム	言語	カウント
命令型プログラミング	R	1
オブジェクト指向プログラミング	C++	1
	Java	2
	Python	14
	Ruby	1
多重ディスパッチ	Julia	3
数理計画法	GAMS	7
数理計画法	MathProg	2
スプレッドシート	Excel / VBA	1
コンパイルされた言語を示します。商用ソフトウェアライセンスが必要であることを示します。

主な原産地
国	カウント
オーストラリア	2
デンマーク	1
欧州連合	1
フィンランド	1
ドイツ	14
オランダ	5
スウェーデン ^{[ g ]}	2
スイス	2
イギリス	1
アメリカ合衆国	3

プロジェクトホスト
種類	カウント
学術機関	21
営利団体	5
地域密着型	1
非営利団体	2
州後援	1

GAMS言語は独自の環境を必要とし、その多大なコストにより、参加は機関のコピーにアクセスできる人だけに限定されます。^{[ 252 ]}

プログラミングコンポーネント

ここでのプログラミングコンポーネントとは、明確に定義された機能を実現するために、高レベルのモデリングフレームワークによって比較的簡単にインポートまたはリンクできる、一貫性のあるコードブロックまたはコンパイル済みライブラリのことです

テクノロジーモジュール

多くの技術コンポーネントモデルも現在オープンソース化されています。これらのコンポーネントモデルは、公共政策の策定（このページの焦点）を目的としたシステムモデルを構成するものではありませんが、それでも言及する価値があります。テクノロジーモジュールは、これらのより広範な取り組みにリンクしたり、その他の方法で適応させたりすることができます

サンディア太陽光発電アレイ性能モデル^{[ 253 ]}
pvlib 太陽光発電施設ライブラリ^{[ 254 ]}
hplibヒートポンプ設備ライブラリ^{[ 255 ]}
windpowerlib風力タービンライブラリ^{[ 256 ]}
hydropowerlib水力発電ライブラリ^{[ 257 ]}

オークションモデル

GAMS、AMPL、MathProg、その他の言語で書かれた電力オークションモデルは数多くあります。 ^{[ h ]}これらには以下が含まれます

EPOCノード価格設定モデル^{[ 258 ]}
MathProgを使用したオーストラリア国立電力市場の例は、b:GLPK/Electricity marketでご覧いただけます。

オープンソルバー

多くのプロジェクトは、古典的な最適化、制約充足、またはその両方の組み合わせを実行するために、純粋な線形ソルバーまたは混合整数ソルバーに依存しています。オープンソースのソルバープロジェクトはいくつかありますが、最も一般的に導入されているソルバーはGLPKです。GLPKは、 Calliope、ETEM、ficus、OSeMOSYS、SWITCH、TEMOAに採用されています。もう1つの選択肢はClpソルバーです。^{[ 259 ]}^{[ 260 ]} 2022年半ばからは、HiGHSオープンソースソルバーが別の選択肢を提供します。HiGHSは、 PyPSA欧州マルチセクターモデルのWebベースバージョンで使用されています^{[ 261 ]}

独自のソルバーはオープンソースのソルバーに比べてかなり（おそらく10倍）優れた性能を発揮するため、オープンソルバーを選択すると、速度、メモリ消費量、さらには扱いやすさの面でパフォーマンスが制限されることになります。^{[ 262 ]}

C++17で書かれた柔軟なSMS++最適化ツールボックスは、エネルギーシステムモデリングのニーズを満たすために特別に開発されています。^{[ 263 ]}

参照

一般

建物エネルギーシミュレーション- 建物内のエネルギーフローのモデリング
気候変動緩和シナリオ
エネルギーモデリング– エネルギーシステムのコンピュータモデルを構築するプロセス
エネルギーシステム– システムの観点から見たエネルギー部門の解釈
オープンエネルギーモデリングイニシアチブ– 欧州を拠点とするエネルギーモデリングコミュニティ
オープンエネルギーシステムデータベース– エネルギー関連のデータセットを収集、整理、再公開するデータベースプロジェクト
電力生産におけるユニットコミットメント問題

ソフトウェア

無料およびオープンソースの最適化ソルバーのリスト
Cbc (COIN-OR Branch and Cut) – オープンソースの最適化ソルバー
Clp (COIN-OR LP) – オープンソースの線形最適化ソルバー
コミュニティ気候システムモデル– ほぼオープンソースの結合型全球気候モデル
ESMF （地球システムモデリングフレームワーク） –気候、数値天気予報、データ同化アプリケーションを構築するためのオープンソースソフトウェア
GHGProof – オープンソースの土地利用モデル
GLPK (GNU Linear Programming Kit) – オープンソースの線形および混合整数最適化ソルバー
GridLAB-D – スマートグリッドエネルギー技術のためのオープンソースのシミュレーションおよび分析ツール
GridSpice – スマートグリッドをモデル化するためのオープンソースのクラウドベースのシミュレーションパッケージ
HiGHS – オープンソースの最適化ソルバー

人物

ジョー・デカロリス– エネルギーシステムモデラー、現米国エネルギー情報局長

注釈

^ 用語は確定していません。これらのモデルは、オープンエネルギーモデル、オープンソースエネルギーシステムモデル、またはそれらの組み合わせ
^ NEMOも 2011 年に開発中でしたが、その時点でそのコードベースが公開されていたかどうかは不明です。
^ 簡易AC電力潮流法は、固定周波数ACの有効電力潮流方程式がDC電流を流す抵抗器に適用されるオームの法則に類似しているため、DC負荷潮流法とも呼ばれます。 ^[⁴⁴^]^：59 最適化の目的で、二次損失関数も区分的に線形化されます。
^ MERRA-2 は、研究と応用のための現代時代の回顧的分析バージョン 2 の略です。リモートセンシングデータは、 NASA ゴダード宇宙飛行センターの研究機関によって自由に提供されています。
^ ドキュメントで言及されている GMPL はMathProg の別名であることに注意してください。
^ このプロジェクトは、同様の名前のGENESYSプロジェクトと混同しないでください。
^ OSeMOSYS は、プロジェクトに対するKTH 王立工科大学の影響力により、スウェーデンに所在するものとみなされます
^ MathProgはAMPLのサブセットです。AMPL モデルを MathProg に変換することは、それほど手間がかからない場合もあります。

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詳細情報

以下のリストとデータベースは、さまざまなレベルの完全性を備えたエネルギーシステムモデルを網羅しており、通常はオープンソースに重点を置いています

オープンエネルギーモデリングイニシアチブによって管理されているオープンエネルギーモデルウィキ
オープンエネルギープラットフォームファクトシート- オープンおよびクローズドエネルギーシステムモデルの範囲を網羅した構造化された概要
グローバル電力システム変革コンソーシアムデータベース— オープンモデルと関連プロジェクトのフィルタリング可能なデータベース
Linux Foundation エネルギーインベントリ— 政策アプリケーションではなく産業に重点を置いた関連プロジェクト

外部リンク

地域別のモデリング活動

アフリカ：報告書と出版物— 地域別および国別
ラテンアメリカ：地域別・国別の報告書と出版物
オセアニア：地域別・国別の報告書と出版物

[1] 用語は確定していません。これらのモデルは、オープンエネルギーモデル、オープンソースエネルギーシステムモデル、またはそれらの組み合わせ

[8] NEMOも 2011 年に開発中でしたが、その時点でそのコードベースが公開されていたかどうかは不明です。

[47] 簡易AC電力潮流法は、固定周波数ACの有効電力潮流方程式がDC電流を流す抵抗器に適用されるオームの法則に類似しているため、DC負荷潮流法とも呼ばれます。 ^[⁴⁴^]^：59 最適化の目的で、二次損失関数も区分的に線形化されます。

[merra-2-100] MERRA-2 は、研究と応用のための現代時代の回顧的分析バージョン 2 の略です。リモートセンシングデータは、 NASA ゴダード宇宙飛行センターの研究機関によって自由に提供されています。

[143] ドキュメントで言及されている GMPL はMathProg の別名であることに注意してください。

[148] このプロジェクトは、同様の名前のGENESYSプロジェクトと混同しないでください。

[258] OSeMOSYS は、プロジェクトに対するKTH 王立工科大学の影響力により、スウェーデンに所在するものとみなされます

[265] MathProgはAMPLのサブセットです。AMPL モデルを MathProg に変換することは、それほど手間がかからない場合もあります。

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