Development of a highly flexible prosumer model to shape sector-coupled urban quarters of the future

Este trabajo propone un framework de modelado altamente flexible para la optimización. La herramienta es capaz de generar modelos matemáticos de optimización de forma dinámica a partir de una topología y ciertos parámetros proporcionados por el usuario. Las aplicaciones de modelado de prosumidores requieren flexibilidad, racionalidad y un tiempo de ejecución corto. Estos requisitos se lograron con el framework de modelado prosumidor desarrollado en este trabajo. Esto se alcanzó mediante la implementación de los principios de la programación lineal en enteros mixta en el lenguaje de programación Python. Este trabajo es un intento de cerrar la brecha presente en los programas de modelado de energía de código abierto cuando se trata de modelar prosumidores. El framework está pensado para su uso y mejora continua con fines de investigación, proporcionando un bloque de construcción útil para los modelos energéticos de niveles superiores o como una aplicación independiente para la optimización y el dimensionamiento de prosumidores. Una ventaja clave para los usuarios de esta herramienta es la generación automática de modelos matemáticos. Esto significa que el usuario no necesita saber cómo formular programas de optimización para optimizar el sistema deseado. La principal motivación de este proyecto es facilitar un cálculo más exacto del acoplamiento de sectores a nivel local. A diferencia de otros marcos de modelización en Python diseñados para niveles superiores del sistema energético, este trabajo está motivado por la necesidad de desarrollar modelos matemáticos detallados de prosumidores.

This thesis proposes a highly flexible modeling framework for optimization. The framework is capable of generating mathematical optimization models dynamically based on a topology and certain parameters provided by the user. Prosumer modeling applications require flexibility, rationality, and a short runtime. These requirements were achieved by the prosumer modeling framework developed in this work. This was achieved by the implementation of mixed integer linear programming principles in the programming language Python. This work is an attempt to close the gap present in open-source energy modeling frameworks when it comes to modeling prosumers. The framework is meant for the continuous use and improvement for research purposes, providing a useful building block for higher energy level modeling schemes or as a standalone application for prosumer optimization and dimensioning. A key advantage for the users of this tool is the automatic generation of mathematical models. This means that the user does not need to know how to formulate optimization programs in order to optimize the desired system. The main motivation behind this project is to facilitate a more exact calculation of sector coupling at a local level. In contrast to other Python modeling frameworks designed for higher energy system levels, this work is motivated by the need to develop detailed mathematical models of prosumers.