前言：
欧洲能源研究所（EIFER）是卡尔斯鲁厄理工学院和EDF公司的联合研究中心，是一个处理不同地区能源系统分散化问题并推广可再生能源的组织。与传统的能源系统不同，因为与所服务的负载距离较近，局部能源系统不需要长距离传输电能。由于等级较低，它们提供了电力存储、可再生能源内含物和需求前景预测。EIFER的工程师选择了使用AnyLogic仿真建模，以对本地化的系统进行规划和操作。它有助于设计多尺度模型，包括能源系统的所有组成部分，并旨在了解整个系统范围内的因果关系。通过AnyLogic，该公司可以应对分散系统中可能发生的紧急情况。
案例1：岛上系统的智能电网建模–需求方的灵活性
问题：
岛屿地区的能源生产是昂贵的，取决于石油的成本。EIFER旨在测试太阳能光电板的加入将如何影响此类地区的传统能源系统，从而努力降低成本和减少对石油的依赖。
解决方案：
电流系统由三个基于电压区域的刻度组成。选择电压最低的区域（最终用户水平）以实施太阳能光电板。将这些数据分配到模型中并在运行实验后，将数据重新汇总以捕获对整个系统的影响，以避免出现任何损坏和功耗过大的情况。
他们决定模拟这个岛屿被部分云层覆盖的情景，以测试系统的平衡是否会受到干扰。结果表明，由于云层覆盖，位于非多云地区的热电厂产量更高，这可能导致系统失衡。
结果：
AnyLogic模拟了光能发电对该岛当前能源系统的影响。实施云覆盖方案是为了测试模型的灵活性并显示气象对系统的影响。
案例2：优化本地能源系统管理
问题：
EIFER研究人员不仅研究新的能源发电方式，而且还研究了现有的热电联产方式。该过程涉及同时发电和有效加热，从而降低生产成本。同时，这也是最经济有效的减少碳排放的方法之一。EIFER工程师使用AnyLogic对热电联产能源系统的行为进行建模和优化，并观察各能源间的相互作用。
解决方案：
在基于智能体的模型中，生产工厂发电和供热，而普通民众和第三产业消耗电力和热量。热量进入了家庭，而电力则进入了家庭或电网。产出统计数据显示了能源如何在消费者之间进行分配，并能够进行资本和运营支出分析。
结果：
AnyLogic将能源系统描述为一个整体，将一个模型中的各个部分连接在一起。借助AnyLogic，创建了一个建模库，以简化在其他模型中重用某些模块和智能体的过程。用户友好的界面简化了非熟练AnyLogic用户与模型的交互。
输出统计数据使建模人员能够捕获影响能源系统的季节性因素，并分析经济指标。
结论：
能源系统往往是多尺度的，容易受到各种因素的影响。通过使用AnyLogic仿真建模，可以简化复杂的系统并捕获与可变性相关的问题，从而演示某一层面的变化如何影响整个系统。
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