Un primer tema bien interesante para iniciar esta serie de posts en el blog es el compartir con la comunidad el proyecto que es Pandapower, y con ello mostrar el potencial que tiene esta herramienta open-source para los ingenieros especialistas en sistemas de energía de desarrollar nuevas soluciones fuera de la caja (a la cual podemos imaginar como los softwares de versión pagada).
Pandapower nace como una iniciativa producto de la alianza entre la Universidad de Kassel (donde trabajo a la fecha) y el Instituto Fraunhofer en Kassel, Alemania. En el año 2017 realizaron la primera publicación oficial en la revista IEEE la cual comparto mediante el siguiente enlace.
Esta novedosa librería en pyhton usa como motor de cálculo base la librería PYPOWER, la cual ha demostrado realizar cálculos de flujo de potencia usando la técnica Newton-Raphson y flujo de potencia en corriente alterna con nivel de precisión al mismo nivel que herramientas de software de pago.
Al estar esta herramienta desarrollada en python, permite desarrollar un mundo de soluciones adaptadas a distintas necesidades, dependiendo del campo de estudio o proyecto de la industria donde exista compatibilidad con la programación en python. Un claro ejemplo de lo mencionado aquí es el proyecto Grid2Op, del cual profundizaremos más adelante, pero que para efectos de este post sólo mencionaremos que en Grid2Op se usa el proyecto Pandapower a modo de background para realizar entrenamiento y simulaciones de agentes de decisión I.A. mediante Reinforcement Learning.
Es por todo lo anterior que me entusiasma comenzar a crear ejemplos sencillos y casos de estudio para compartirlos a la comunidad. Por cada ejemplo desarrollado crearé un nuevo post, por lo que les invito encarecidamente a estar revisando el blog cada cierto tiempo.
Mientras tanto, nos vemos en el siguiente post 👋🏻