نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة

تندرج مشاريع نمذجة الطاقة المفتوحة المدرجة هنا حصريًا ضمن نموذج "من الأسفل إلى الأعلى"، حيث يكون النموذج تمثيلًا حرفيًا نسبيًا للنظام الأساسي.

من العوامل التي تُشجع على تطوير النماذج والبيانات المفتوحة، تزايد الاهتمام بشفافية نماذج السياسات العامة ، وتحسين قبولها لدى صانعي السياسات والجمهور. ^{[ 2 ]} كما توجد رغبة في الاستفادة من مزايا البيانات المفتوحة وتطوير البرمجيات المفتوحة ، مثل: تقليل ازدواجية الجهود، وتحسين تبادل الأفكار والمعلومات، ورفع مستوى الجودة، وتوسيع نطاق المشاركة. ^{[ 3 ]} ولذلك، يُعد تطوير النماذج عادةً جهدًا جماعيًا ، ويتخذ شكل مشروع أكاديمي، أو مشروع تجاري، أو مبادرة مجتمعية شاملة.

لا تتناول هذه المقالة المشاريع التي تُتيح ببساطة شفرة المصدر أو جداول البيانات للجمهور، ولكنها تُغفل ترخيصًا معترفًا به للبرمجيات الحرة والمفتوحة المصدر . يُؤدي غياب اتفاقية الترخيص إلى حالة من عدم اليقين القانوني، حيث لا يستطيع المستخدمون المحتملون معرفة القيود التي قد يرغب المالك في فرضها مستقبلًا. ^{[ 4 ] : ​​1}

تُفصّل ورقة بحثية نُشرت عام ٢٠١٧ فوائد البيانات والنماذج المفتوحة، وتناقش أسباب بقاء العديد من المشاريع مغلقة. ^{[ ٥ ] : ٢١١-٢١٣.} وتقدم هذه الورقة عددًا من التوصيات للمشاريع الراغبة في الانتقال إلى نهج أكثر انفتاحًا. ^{[ ٥ ] : ٢١٤.} ويخلص الباحثون إلى أن أبحاث الطاقة، من حيث الانفتاح، قد تخلفت عن الفيزياء والتكنولوجيا الحيوية والطب. ^{[ ٥ ] : ٢١٣-٢١٤.}

بلغت نمذجة أنظمة الطاقة المفتوحة ذروتها في العقد الثاني من الألفية الثانية. وقد ذُكر مشروعان فقط في ورقة بحثية نُشرت عام 2011 حول هذا الموضوع: OSeMOSYS و TEMOA . ^{[ 6 ] : 5861.} وكان مشروع Balmorel نشطًا أيضًا في ذلك الوقت، حيث تم نشره عام 2001. ^{[ ب ]} اعتبارًا من يوليو 2022  تم إدراج 31 مشروعًا من هذا القبيل هنا (مع وجود عدد مماثل تقريبًا في انتظار الإضافة ). أجرى تشانغ وآخرون (  2021) مسحًا لاتجاهات النمذجة، ووجدوا أن نسبة المشاريع المفتوحة إلى المغلقة متساوية تقريبًا بعد مراجعة 54  إطار عمل - على الرغم من أن هذا التفسير يستند إلى عدد المشاريع وليس إلى مدى تبنيها واستخدامها. ^{[ 7 ]} أفادت دراسة  مقارنة للنماذج أجريت في ألمانيا عام 2022 أن ثمانية من أصل 40  مشروعًا للنمذجة (20%) كانت مفتوحة المصدر، ^{[ 8 ]} كما حظيت هذه المشاريع بدعم مجتمعات نشطة. ^{[ 9 ]}

يمثل استخدام نماذج أنظمة الطاقة المفتوحة وبيانات الطاقة المفتوحة محاولة لتحسين شفافية نماذج أنظمة الطاقة وفهمها وقابليتها للتكرار، لا سيما تلك المستخدمة للمساعدة في تطوير السياسات العامة. ^{[ 2 ]}

تُشير ورقة بحثية نُشرت عام 2010 حول نمذجة كفاءة الطاقة إلى أن "عملية مراجعة النظراء المفتوحة تُسهم بشكل كبير في دعم التحقق من صحة النماذج والتحقق من دقتها، وهما أمران أساسيان لتطوير النماذج". ^{[ 10 ] : 17 [ 11 ]} ولتعزيز عملية مراجعة النظراء ، يرى باحثون، في ورقة بحثية نُشرت عام 2012، أنه من الضروري وضع كل من شفرة المصدر ومجموعات البيانات تحت نظام تحكم في الإصدارات متاح للجمهور ، بحيث يُمكن لأطراف ثالثة تشغيل نماذج محددة والتحقق منها وفحصها بدقة. ^{[ 12 ]} وتؤكد ورقة بحثية نُشرت عام 2016 على ضرورة أن تُصبح دراسات سيناريوهات الطاقة القائمة على النماذج، والتي تسعى إلى التأثير على صانعي القرار في الحكومة والصناعة، أكثر وضوحًا وشفافية. ولتحقيق هذه الغاية، تُقدم الورقة قائمة مرجعية بمعايير الشفافية التي ينبغي على مُصممي النماذج استيفاؤها. ومع ذلك، يُشير المؤلفون إلى أنهم "يعتبرون مناهج المصادر المفتوحة حالةً مُتطرفةً من الشفافية لا تُسهل تلقائيًا فهم الدراسات المُخصصة لتقديم المشورة في مجال السياسات". ^{[ 13 ] : 4}

تُقدّم مقالة رأي من صفحة واحدة نُشرت عام ٢٠١٧ حجّةً لاستخدام بيانات الطاقة المفتوحة ونماذجها لبناء ثقة الجمهور في تحليل السياسات. كما تُجادل المقالة بأنّ المجلات العلمية مُلزمة باشتراط تقديم البيانات والبرمجيات مع النصّ لمراجعة الأقران . ^{[ ١٤ ]} ويُشير تعليق أكاديمي نُشر عام ٢٠٢٠ إلى أنّ التطوير الموزّع من شأنه أن يُسهّل وجود قاعدة مساهمين أكثر تنوّعًا، وبالتالي تحسين جودة النماذج - وهي عملية تدعمها المنصات الإلكترونية وتُمكّنها البيانات والبرمجيات المفتوحة. ^{[ ١٥ ]} 

تُعد المشاريع مفتوحة المصدر التي ترعاها الدولة في أي مجال ظاهرة جديدة نسبياً.

اعتبارًا من عام 2017تدعم المفوضية الأوروبية حاليًا العديد من مشاريع نمذجة أنظمة الطاقة مفتوحة المصدر للمساعدة في الانتقال إلى نظام طاقة منخفض الكربون في أوروبا. يقوم مشروع Dispa-SET ( المذكور أدناه ) بنمذجة نظام الكهرباء الأوروبي ويستضيف قاعدة بياناته على منصة GitHub . أما مشروع MEDEAS، الذي سيصمم وينفذ نموذجًا جديدًا مفتوح المصدر للطاقة والاقتصاد في أوروبا، فقد عقد اجتماعه الافتتاحي في فبراير 2016. ^{[ 16 ] : 6 [ 17 ]} اعتبارًا من فبراير 2017 لم ينشر المشروع أي شفرة مصدرية حتى الآن. يعمل مشروع OSeMOSYS القائم ( المذكور أدناه ) على تطوير نموذج طاقة متعدد القطاعات لأوروبا بتمويل من المفوضية لدعم التواصل مع أصحاب المصلحة. ^{[ 18 ]} أما نموذج JRC-EU-TIMES الرائد، فلا يزال مغلق المصدر. ^{[ 19 ]}

يتوفر النموذج الوطني الأمريكي لنظام NEMS، ولكنه مع ذلك صعب الاستخدام. ولا يُصنف نظام NEMS كمشروع مفتوح المصدر بالمعنى المتعارف عليه. ^{[ 14 ]}

سعى برنامج تمويل البحوث العلمية "هورايزون أوروبا" التابع للاتحاد الأوروبي، والذي أُطلق عام 2021، صراحةً إلى الحصول على نماذج لأنظمة الطاقة مفتوحة المصدر. ^{[ 20 ]}

استقصت دراسة استقصائية أُجريت عام 2021 مدى دعم أطر نمذجة أنظمة الطاقة المفتوحة لخيارات المرونة، مصنفةً حسب العرض والطلب والتخزين والترابط القطاعي واستجابة الشبكة. ومن بين الأطر التي شملتها الدراسة، لم يدعم أي منها جميع الأنواع، مما يشير إلى أن الربط المرن بين الأطر التكميلية قد يوفر تقييمات أكثر شمولية للمرونة. ومع ذلك، فإن معظم الأطر المقترحة تعتمد على التنبؤ الكامل ولا تسمح بشكل مباشر بالإجراءات الاحتمالية أو الاستجابات السلوكية الصريحة . ^{[ 21 ]}

AMIRIS هو نموذج سوق مفتوح قائم على الوكلاء لدراسة أنظمة الطاقة المتجددة والمتكاملة. ^{[ 22 ]} تم تطوير إطار محاكاة AMIRIS لأول مرة من قبل المركز الألماني لأبحاث الفضاء (DLR) في عام 2008، ثم تم إصداره كمشروع مفتوح المصدر في عام 2021.

يُمكّن نظام AMIRIS الباحثين من معالجة التساؤلات المتعلقة بأسواق الطاقة المستقبلية ، وتصميمها، وأدوات السياسة العامة المرتبطة بها. ^{[ 23 ]} وعلى وجه الخصوص، يستطيع AMIRIS رصد تأثيرات السوق التي قد تنشأ عن دمج مصادر الطاقة المتجددة وخيارات المرونة، وذلك من خلال دراسة استراتيجيات وسلوكيات مختلف الجهات الفاعلة في سوق الطاقة. فعلى سبيل المثال، قد تتأثر هذه السلوكيات بالإطار السياسي السائد وبالعوامل الخارجية غير المؤكدة. ^{[ 24 ]} كما قد يكشف AMIRIS عن تأثيرات معقدة قد تنشأ عن الترابط بين المشاركين في سوق الطاقة. ^{[ 25 ]}

تحسب خوارزمية تسوية السوق المدمجة أسعار الكهرباء بناءً على عروض أسعار الجهات الفاعلة في السوق التي تم تصميمها مسبقًا. قد لا تعكس هذه العروض التكلفة الحدية لإنتاج الكهرباء فحسب، بل تعكس أيضًا المعلومات المحدودة المتاحة للجهات الفاعلة وما يرتبط بها من شكوك. كما يمكن أن تكون عملية تقديم العروض استراتيجية، كمحاولة للتحايل على أدوات الدعم الرسمية أو استغلال فرص تعزيز قوة السوق .

يُمثَّل الفاعلون في نموذج AMIRIS كوكلاء يمكن تقسيمهم تقريبًا إلى ست فئات: مشغلو محطات توليد الطاقة، والتجار، ومشغلو السوق، ومقدمو السياسات، ووكلاء الطلب، ومشغلو مرافق التخزين. في هذا النموذج، يُزوِّد مشغلو محطات توليد الطاقة التجار بقدرات توليد الطاقة، لكنهم لا يشاركون مباشرةً في الأسواق. بدلًا من ذلك، يُزوِّدون التجار الذين يتولون التسويق ويضعون استراتيجيات المزايدة نيابةً عن المشغلين. تعمل الأسواق كمنصات تداول وتحسب توازن السوق. يُحدِّد مقدمو السياسات الإطار التنظيمي الذي قد يؤثر بدوره على قرارات الوكلاء الآخرين. يطلب وكلاء الطلب الطاقة مباشرةً من سوق الكهرباء . أخيرًا، يستخدم مقدمو المرونة، مثل مشغلي مرافق التخزين، التوقعات لتحديد أنماط المزايدة بما يتناسب مع أهدافهم الخاصة، كتحقيق أقصى ربح مُتوقع على سبيل المثال . ^{[ 26 ]}

يعتمد نظام AMIRIS على إطار العمل المفتوح للنمذجة الموزعة القائمة على الوكلاء لأنظمة الطاقة أو FAME. ^{[ 27 ] [ 28 ]}

يستطيع برنامج AMIRIS محاكاة أنظمة الوكلاء واسعة النطاق في أطر زمنية مقبولة. على سبيل المثال، قد تستغرق محاكاة عام واحد بدقة ساعة واحدة دقيقة واحدة فقط على جهاز كمبيوتر مكتبي حديث.

نموذج الطاقة المبتكر هو نموذج لتكلفة الإنتاج مزود بخوارزميات وأساليب استدلالية لتوسيع القدرة الإنتاجية، وقد صُمم في الأصل لاستكشاف احتياجات توسيع نطاق توليد ونقل الطاقة لتحقيق أهداف الطاقة النظيفة في الولايات المتحدة. تتم إدارة البيانات باستخدام لغة بايثون ، بينما تُنشأ مسألة تحسين DCOPF باستخدام لغة جوليا . ويتولى فريق علوم الطاقة المبتكر تطوير نموذج الطاقة المبتكر.

تعتمد البيانات المفتوحة التي يقوم عليها النموذج على حالات الاختبار الاصطناعية التي طورها باحثون في جامعة تكساس إيه آند إم. ^{[ 29 ] [ 30 ] [ 31 ]}

استكشف نموذج الطاقة الرائد في البداية التوسع اللازم في توليد ونقل الطاقة لتحقيق أهداف الطاقة النظيفة بحلول عام 2030 من خلال بناء شبكة كهربائية ضخمة. ^{[ 32 ]} ويجري العمل حاليًا على إضافة وتوسيع وحدات النموذج (مثل كهربة المباني والنقل) لتوفير إطار عمل لاختبار العديد من سيناريوهات التشغيل. كما يجري تطوير ودمج مجموعات بيانات مفتوحة المصدر أخرى لنمذجة دول ومناطق خارج الولايات المتحدة.

طُبِّق هذا النموذج لاحقًا على أزمة الطاقة في تكساس عام 2021 ، والتي أسفرت فيها انقطاعات التيار الكهربائي خلال فصل الشتاء عن مئات الوفيات وخسائر اقتصادية بمليارات الدولارات. ^{[ 33 ] : 1}

يرمز DIETER إلى أداة تقييم التوزيع والاستثمار مع مصادر الطاقة المتجددة الداخلية. DIETER هو نموذج للتوزيع والاستثمار، وقد استُخدم لأول مرة لدراسة دور تخزين الطاقة وخيارات المرونة الأخرى في بيئة جديدة مستقبلية تعتمد بشكل كبير على مصادر الطاقة المتجددة. يجري تطوير DIETER في المعهد الألماني للأبحاث الاقتصادية (DIW) في برلين ، ألمانيا. يمكن تنزيل قاعدة البيانات ومجموعات البيانات الخاصة بألمانيا من موقع المشروع الإلكتروني. تم وصف النموذج الأساسي بالكامل في ورقة عمل صادرة عن DIW ومقالة منشورة في إحدى المجلات العلمية. ^{[ 34 ] [ 35 ]} كُتب DIETER بلغة GAMS وطُوّر باستخدام برنامج CPLEX التجاري لحل المشكلات.

يُصاغ نموذج DIETER كمسألة تقليل تكلفة خطية بحتة (بدون متغيرات عددية صحيحة). في الصيغة الأولية، تشمل متغيرات القرار الاستثمار في قدرات التوليد والتخزين وإدارة الطلب على الطاقة وتوزيعها في أسواق الكهرباء الألمانية بالجملة والموازنة. وتتضمن التوسعات اللاحقة للنموذج تفاعلات المركبات مع الشبكة وإنتاج الطاقة الشمسية واستهلاكها. ^{[ 36 ] [ 37 ]}

تتناول الدراسة الأولى باستخدام نموذج DIETER متطلبات تخزين الطاقة عند زيادة استخدام مصادر الطاقة المتجددة بنسبة تتراوح بين 60% و100%. في ظل سيناريو خط الأساس البالغ 80% (وهو الحد الأدنى لهدف الحكومة الألمانية لعام 2050)، تظل متطلبات تخزين الشبكة معتدلة، وتوفر الخيارات الأخرى على جانبي العرض والطلب مرونة بتكلفة منخفضة. ومع ذلك، يلعب التخزين دورًا هامًا في توفير الاحتياطيات. يزداد التخزين أهميةً مع ارتفاع نسب مصادر الطاقة المتجددة، ولكنه يعتمد بشكل كبير على تكاليف وتوافر خيارات المرونة الأخرى، ولا سيما توافر الكتلة الحيوية. ^{[ 38 ]}

يُطوّر حاليًا في مركز الأبحاث المشتركة التابع للمفوضية الأوروبية (JRC) في بيتن ، هولندا، نموذج Dispa-SET ، وهو نموذج لتخصيص الوحدات وتوزيعها، مُصمّم خصيصًا للاستخدام في أوروبا. كُتب النموذج بلغة بايثون (باستخدام Pyomo ) وبرنامج GAMS ، ويستخدم بايثون لمعالجة البيانات. يتطلب النموذج ترخيصًا ساريًا لبرنامج GAMS. يُصاغ النموذج كمسألة أعداد صحيحة مختلطة ، ويستخدم مركز الأبحاث المشتركة برنامج CPLEX الخاص به ، مع إمكانية استخدام مكتبات مفتوحة المصدر. تتوفر الأوصاف التقنية للإصدارين 2.0 ^{[ 39 ]} و 2.1 ^{[ 40 ]} . يُستضاف Dispa-SET على منصة GitHub ، بالإضافة إلى مجموعة بيانات تجريبية، ونشجع المساهمات الخارجية. تم اختبار قاعدة البيانات على أنظمة Windows وmacOS وLinux. تتوفر وثائق عبر الإنترنت ^{[ 41 ] .}  

يشير اختصار SET في اسم المشروع إلى الخطة الأوروبية الاستراتيجية لتكنولوجيا الطاقة (خطة SET)، التي تسعى إلى جعل أوروبا رائدة في تقنيات الطاقة القادرة على تحقيق أهداف الطاقة والمناخ المستقبلية (2020 و2050). ويُعدّ نمذجة أنظمة الطاقة، بأشكالها المختلفة، محورياً في هذه المبادرة التي أطلقتها المفوضية الأوروبية . ^{[ 42 ]}

يُدار نظام الطاقة النموذجي بواسطة مُشغّل واحد مُلِمّ إلمامًا تامًا بالخصائص الاقتصادية والتقنية لوحدات التوليد، والأحمال عند كل عقدة، وشبكة النقل المُبسّطة للغاية. يُعتبر الطلب غير مرن تمامًا . يخضع النظام لقيود التزام الوحدات داخل الفترة وبين الفترات (تغطي الأخيرة التوليد النووي والحراري في الغالب) ويُشغّل وفقًا للتوزيع الاقتصادي . ^{[ 40 ] : 4} تُستخدم بيانات كل ساعة، وعادةً ما يكون أفق المحاكاة سنة واحدة. ولكن لضمان بقاء النموذج قابلاً للتطبيق، يُستخدم تحسين الأفق المتجدد ليومين. يتقدم النموذج على مراحل يومية، مُحسّنًا الـ 48  ساعة التالية، ولكنه يحتفظ بالنتائج لأول 24  ساعة فقط. ^{[ 40 ] : 14-15}

يصف منشوران مرتبطان دورَ تدابير المرونة وتمثيلها في أنظمة الطاقة التي تواجه حصصًا متزايدة من الطاقة المتجددة المتغيرة . ^{[ 43 ] [ 44 ]} تشمل هذه التدابير: توليد الطاقة القابل للتوزيع (مع قيود على الكفاءة، ومعدل التغير، والحمل الجزئي، وأوقات التشغيل والإيقاف)، والتخزين التقليدي (وخاصةً التخزين بالضخ الكهرومائي )، والوصلات البينية العابرة للحدود، وإدارة جانب الطلب ، وتقليص الطاقة المتجددة، وفصل الأحمال كملاذ أخير ، وحلول تحويل الطاقة إلى منتجات أخرى (حيث تمثل هذه المنتجات الغاز أو الحرارة أو النقل). يمكن لمصمم النموذج تحديد هدف للطاقة المتجددة ووضع حدود قصوى لانبعاثات _ثاني أكسيد الكربون والملوثات الأخرى. ^{[ 40 ]} تشمل التوسعات المخطط لها للبرنامج دعم تدفق الطاقة المتردد المبسط ^{[ c ]} (حيث تُعامل عملية النقل حاليًا كمشكلة نقل )، وقيودًا جديدة (مثل إمدادات مياه التبريد )، وسيناريوهات عشوائية ، وإدراج أسواق للخدمات المساعدة . ^{[ 41 ]} 

تم تطبيق منهجية Dispa-SET، أو يجري تطبيقها، على دراسات حالة في بلجيكا وبوليفيا واليونان وأيرلندا وهولندا. وتبحث دراسة بلجيكية أجريت عام 2014 سيناريوهات افتراضية لمزيج مختلف من توليد الطاقة النووية، ومحطات التوربينات الغازية ذات الدورة المركبة (CCGT)، ومصادر الطاقة المتجددة المتغيرة (VRE)، وتخلص إلى أن محطات CCGT تخضع لدورات تشغيل أكثر حدة مع ازدياد انتشار مصادر الطاقة المتجددة. ^{[ 46 ]}

أجرت دراسة أجريت عام 2020 بحثاً حول التأثير الجماعي للظروف المناخية المستقبلية على 34 نظاماً للطاقة في أوروبا، بما في ذلك التغيرات المحتملة في إنتاج الطاقة الشمسية وطاقة الرياح والطاقة الكهرومائية والطلب على الكهرباء في ظل سيناريوهات الأرصاد الجوية المختلفة المتوقعة للقارة الأوروبية. ^{[ 47 ]}

تم تطبيق Dispa-SET في أفريقيا مع الربط اللين بنموذج LISFLOOD لدراسة مشاكل ترابط المياه والطاقة في سياق تغير المناخ. ^{[ 48 ]}

راجع e4st.org أو www.rff.org/topics/data-and-decision-tools/e4st/ .​​​​​​​

يُعدّ EMLab-Generation نموذجًا قائمًا على الوكلاء، يغطي سوقين مترابطين للكهرباء، سواءً أكانا دولتين متجاورتين أم مجموعتين من الدول. ويجري تطوير البرنامج في مختبر نمذجة الطاقة بجامعة دلفت للتكنولوجيا في دلفت ، هولندا. تتوفر نشرة معلومات ^{[ 49 ]} ، كما تتوفر وثائق البرنامج ^{[ 50 ]} . كُتب EMLab-Generation بلغة جافا .

يحاكي برنامج EMLab-Generation أنشطة شركات الطاقة التي تستثمر في قدرات توليد الطاقة، ويستخدم هذه الأنشطة لاستكشاف الآثار طويلة الأجل لسياسات الطاقة وحماية المناخ المختلفة . قد تستهدف هذه السياسات توليد الطاقة المتجددة، وانبعاثات _ثاني أكسيد الكربون ، وأمن الإمداد، و/أو القدرة على تحمل تكاليف الطاقة. تُعد شركات الطاقة هي الجهات الفاعلة الرئيسية، حيث تتنافس في أسواق الطاقة وتستثمر بناءً على صافي القيمة الحالية (NPV) لمشاريع محطات الطاقة المستقبلية. ويمكنها تبني مجموعة متنوعة من التقنيات، باستخدام سيناريوهات من تقرير توقعات الطاقة العالمية الصادر عن وكالة الطاقة الدولية لعام 2011. ^{[ 51 ]} تُمكّن منهجية المحاكاة القائمة على الوكلاء من اختبار مجموعات مختلفة من الافتراضات، مثل تباين الجهات الفاعلة، وعواقب التوقعات غير الكاملة، وسلوك المستثمرين خارج الظروف المثالية.

يُقدّم برنامج EMLab-Generation طريقة جديدة لنمذجة تأثيرات السياسات العامة على أسواق الكهرباء. فهو يُتيح فهمًا أعمق لسلوكيات الجهات الفاعلة والأنظمة بمرور الوقت، بما في ذلك دورات الاستثمار، ودورات خفض الانبعاثات، والاستجابات المتأخرة، وتأثيرات عدم اليقين والمخاطر على قرارات الاستثمار.

استقصت دراسة أجريت عام 2014 باستخدام برنامج EMLab-Generation آثار تطبيق حدين أدنى وأقصى لأسعار ثاني أكسيد _{الكربون} في إطار نظام الاتحاد الأوروبي لتجارة الانبعاثات . وعلى وجه الخصوص، أثر ذلك على مسار الاستثمار الديناميكي في سوقي كهرباء مترابطين (بريطانيا العظمى ووسط غرب أوروبا). وخلصت الدراسة إلى أن تحديد سعر احتياطي معتدل وموحد لانبعاثات _ثاني أكسيد الكربون في المزادات يُسهم في مسار أكثر استدامة لإزالة الكربون ويقلل من تقلبات أسعار _ثاني أكسيد الكربون . كما أن إضافة حد أقصى للسعر من شأنه حماية المستهلكين من الصدمات السعرية الحادة. ومن المتوقع ألا تؤدي هذه القيود السعرية إلى تجاوز أهداف خفض الانبعاثات على المدى الطويل. ^{[ 52 ]}

إيما (EMMA) هو نموذج سوق الكهرباء الأوروبي. وهو نموذج تقني-اقتصادي يغطي نظام الطاقة المتكامل في شمال غرب أوروبا. تتولى شركة الاستشارات الاقتصادية للطاقة "نيون نويه إنرجي أوكونوميك" (Neon Neue Energieökonomik) في برلين ، ألمانيا، تطوير إيما. يمكن تحميل الشفرة المصدرية ومجموعات البيانات من موقع المشروع الإلكتروني. يتوفر دليل استخدام. ^{[ 53 ]} كُتب إيما بلغة غامس (GAMS) ويستخدم برنامج حل المعادلات التجاري CPLEX .

يُحاكي نموذج EMMA توزيع الطاقة الكهربائية والاستثمار فيها، بهدف تقليل التكلفة الإجمالية المتعلقة بالاستثمار والتوليد والتجارة بين مناطق السوق. من الناحية الاقتصادية، يُصنف EMMA كنموذج توازن جزئي لسوق الكهرباء بالجملة مع التركيز على جانب العرض. يُحدد EMMA نقاط التوازن (أو الوضع الأمثل) على المدى القصير أو الطويل، ويُقدّر مزيج القدرات والأسعار بالساعة والتوزيع والتجارة عبر الحدود. من الناحية التقنية، يُعد EMMA برنامجًا خطيًا بحتًا (بدون متغيرات صحيحة) يحتوي على حوالي مليوني متغير غير صفري . اعتبارًا من عام 2016يغطي النموذج بلجيكا وفرنسا وألمانيا وهولندا وبولندا، ويدعم توليد الطاقة التقليدي، وتوليد الطاقة المتجددة، والتوليد المشترك للطاقة . ^{[ 53 ] [ 54 ]}

استُخدم نموذج EMMA لدراسة الآثار الاقتصادية لتزايد انتشار مصادر الطاقة المتجددة المتغيرة ، وتحديدًا الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، في شبكة الطاقة بشمال غرب أوروبا. وخلصت دراسة أجريت عام 2013 إلى أن زيادة حصص مصادر الطاقة المتجددة المتغيرة ستؤدي إلى انخفاض الأسعار، وبالتالي، سيصبح نشر توليد الطاقة المتجددة على نطاق واسع وبطريقة تنافسية أكثر صعوبة مما يتوقعه الكثيرون. ^{[ 55 ]} وتُقدّر دراسة أخرى أجريت عام 2015 الحصة السوقية المثلى من حيث الرفاهية لطاقة الرياح والطاقة الشمسية. بالنسبة لطاقة الرياح، تبلغ هذه الحصة 20%، أي ثلاثة أضعاف النسبة الحالية. ^{[ 56 ]}

استعرضت دراسة مستقلة أجريت عام 2015 نموذج EMMA وعلقت على التكاليف المحددة المرتفعة المفترضة للاستثمارات في الطاقة المتجددة. ^{[ 34 ] : 6}

يرمز GENESYS إلى التحسين الجيني لنظام إمداد الطاقة الأوروبي. ويجري تطوير البرنامج بشكل مشترك بين معهد أنظمة الطاقة واقتصاديات الطاقة (IAEW) ومعهد إلكترونيات الطاقة والمحركات الكهربائية (ISEA)، وكلاهما تابع لجامعة RWTH آخن ، آخن ، ألمانيا. يُدير المشروع موقعًا إلكترونيًا يُمكن للمستخدمين المحتملين من خلاله طلب الوصول إلى قاعدة البيانات ومجموعة البيانات الخاصة بسيناريو عام 2050 فقط. ^{[ 57 ]} تتوفر أوصاف تفصيلية للبرنامج. ^{[ 58 ] [ 59 ]} كُتب برنامج GENESYS بلغة C++ ويستخدم مكتبات Boost ، وقاعدة بيانات MySQL العلائقية، وإطار عمل Qt  4 ، وبرنامج CPLEX لحل المعادلات التفاضلية الجزئية (اختياريًا).

صُممت أداة المحاكاة GENESYS لتحسين نظام الطاقة المستقبلي لمنطقة أوروبا والشرق الأوسط وشمال أفريقيا (EUMENA)، مع افتراض نسبة عالية من الطاقة المتجددة. وهي قادرة على إيجاد التوزيع الأمثل اقتصاديًا لقدرات المولدات والتخزين والنقل ضمن 21  منطقة في EUMENA. وتتيح الأداة تحسين نظام الطاقة هذا باستخدام أسلوب تطوري. يعتمد التحسين على استراتيجية تطور التكيف مع مصفوفة التغاير (CMA-ES)، بينما تتم محاكاة التشغيل كهيكل هرمي لعناصر النظام التي توازن الحمل بين المناطق المختلفة بأقل تكلفة باستخدام خوارزمية الشبكة البسيطة . يأتي برنامج GENESYS مزودًا بمجموعة من سلاسل البيانات الزمنية المدخلة ومجموعة من المعلمات لعام 2050، والتي يمكن للمستخدم تعديلها.

سيحتاج نظام إمداد الطاقة المستقبلي لمنطقة أوروبا والشرق الأوسط وشمال أفريقيا، الذي يعتمد بشكل كبير على مصادر الطاقة المتجددة، إلى شبكة نقل طاقة مترابطة بقوة وقدرات تخزين طاقة كبيرة. وقد استُخدم برنامج GENESYS لتحديد أبعاد التخزين والنقل بين  المناطق الـ 21 المختلفة. وبافتراض الاكتفاء الذاتي بنسبة 100%، فإن حوالي2500  جيجاواط من مصادر الطاقة المتجددة إجمالاً وسعة تخزين تبلغ حواليهناك حاجة إلى 240 ألف  جيجاواط/ساعة ، أي ما يعادل 6% من الطلب السنوي على الطاقة، وشبكة نقل تيار مستمر عالي الجهد من375000 جيجاواط  ·كم . التكلفة التقديرية الإجمالية للإنتاج والتخزين والنقل، باستثناء التوزيع، هي 6.87  سنت/كيلوواط ساعة. ^{[ 58 ]}

تناولت دراسة أجريت عام 2016 العلاقة بين سعة التخزين وسعة النقل في ظل ارتفاع نسبة مصادر الطاقة المتجددة في نظام الطاقة في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وشمال أفريقيا. وخلصت الدراسة إلى أنه، إلى حد ما، يمكن لسعة النقل وسعة التخزين أن تحل محل بعضها البعض. وللانتقال إلى نظام طاقة متجددة بالكامل بحلول عام 2050، يلزم إجراء تغييرات هيكلية جذرية. وتشير النتائج إلى التوزيع الأمثل للطاقة الكهروضوئية وطاقة الرياح، والطلب الناتج على سعات التخزين لتقنيات مختلفة (البطاريات، والطاقة الكهرومائية المخزنة، وتخزين الهيدروجين)، وسعة شبكة النقل. ^{[ 59 ]}

يُعدّ NEMO، وهو مُحسِّن سوق الكهرباء الوطني، نموذجًا زمنيًا لتوزيع الطاقة لاختبار وتحسين محافظ مختلفة من تقنيات توليد الكهرباء التقليدية والمتجددة. وهو مُخصَّص حصريًا لسوق الكهرباء الوطني الأسترالي (NEM)، الذي يقتصر، على الرغم من اسمه، على شرق وجنوب أستراليا. ويجري تطوير NEMO في مركز أسواق الطاقة والبيئة (CEEM) بجامعة نيو ساوث ويلز (UNSW) في سيدني ، أستراليا، منذ عام 2011. ^{[ 60 ]} ويُدير المشروع موقعًا إلكترونيًا صغيرًا وقائمة بريدية . NEMO مكتوب بلغة بايثون . وقد وُصِف NEMO نفسه في منشورين. ^{[ 61 ] : القسم 2 [ 62 ] : القسم 2.} كما ذُكِرَت مصادر البيانات. ^{[ 61 ] : القسم 3.} تُجرى عمليات التحسين باستخدام دالة تقييم أحادية الهدف، مع تطبيق عقوبات. ويتم البحث في فضاء حلول قدرات المولدات باستخدام خوارزمية CMA-ES (استراتيجية تطور التكيف مع مصفوفة التغاير). الخطوة الزمنية اختيارية، ولكن عادةً ما يتم استخدام ساعة واحدة.

استُخدمت منصة سوق الطاقة الوطنية (NEMO) لاستكشاف خيارات توليد الطاقة لعام 2030 في ظل سيناريوهات متنوعة للطاقة المتجددة وتقنيات الحد من استخدام الوقود الأحفوري. وقد بحثت دراسة أُجريت عام 2012 جدوى نظام يعتمد كليًا على الطاقة المتجددة باستخدام الطاقة الشمسية المركزة مع التخزين الحراري، ومزارع الرياح ، والخلايا الكهروضوئية ، والطاقة الكهرومائية القائمة ، وتوربينات الغاز التي تعمل بالوقود الحيوي . وتم تحديد عدد من الأنظمة المحتملة التي تستوفي معايير موثوقية سوق الطاقة الوطنية. ويتمثل التحدي الرئيسي في تلبية ذروة الطلب في أمسيات الشتاء التي تعقب الأيام الغائمة وفترات انخفاض سرعة الرياح. ^{[ 61 ]} كما بحثت دراسة أُجريت عام 2014 ثلاثة سيناريوهات باستخدام محطات توليد الطاقة الحرارية التي تعمل بالفحم مع احتجاز الكربون وتخزينه ، وتوربينات الغاز التي تعمل بالغاز مع وبدون احتجاز الكربون. وقد قورنت هذه السيناريوهات بتحليل عام 2012 الذي اعتمد على توليد الطاقة المتجددة بالكامل. تُشير الدراسة إلى أنه "في ظل عدد قليل من تركيبات التكاليف، والتي تبدو غير محتملة، يُمكن لأي من سيناريوهات الوقود الأحفوري أن تُنافس اقتصاديًا الكهرباء المُستمدة من مصادر الطاقة المتجددة بنسبة 100% في عالم مُقيّد بانبعاثات الكربون". ^{[ 63 ] : 196.} وقد قيّمت دراسة أُجريت عام 2016 التكاليف الإضافية لزيادة حصص الطاقة المتجددة في ظل مجموعة من حدود انبعاثات غازات الاحتباس الحراري وأسعار الكربون. وخلصت الدراسة إلى أن التكاليف الإضافية تزداد خطيًا من الصفر إلى 80% من الطاقة المتجددة، ثم ترتفع بشكل معتدل. وخلصت الدراسة إلى أن هذا الارتفاع في التكاليف ليس سببًا كافيًا لتجنب أهداف الطاقة المتجددة بنسبة 100%. ^{[ 62 ]}

OnSSET هي مجموعة أدوات OpenSource Spatial Electrification Toolkit. يتم تطوير OnSSET من قِبل قسم أنظمة الطاقة في المعهد الملكي للتكنولوجيا KTH ، ستوكهولم ، السويد. يُستخدم البرنامج لدراسة المناطق غير المخدومة بشبكة الكهرباء وتحديد الخيارات التقنية ومتطلبات الاستثمار التي ستوفر الوصول إلى خدمات الكهرباء بأقل تكلفة. صُممت OnSSET لدعم الهدف السابع من أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة : توفير طاقة حديثة ومستدامة وموثوقة وبأسعار معقولة للجميع. تُعرف مجموعة الأدوات باسم OnSSET، وقد تم إصدارها في 26 نوفمبر 2016. لا تتضمن OnSSET بيانات، ولكن تتوفر مجموعات بيانات مناسبة على موقع energydata.info . يُدير المشروع موقعًا إلكترونيًا وقائمة بريدية . ^{[ 64 ] [ 65 ] [ 66 ]} 

يُمكن لبرنامج OnSSET تقدير وتحليل وتصوير خيارات الوصول إلى الكهرباء الأكثر فعالية من حيث التكلفة، سواء كانت شبكة تقليدية أو شبكة مصغرة أو نظامًا مستقلًا. ^{[ 67 ]} تدعم مجموعة الأدوات مجموعة من تقنيات الطاقة التقليدية والمتجددة، بما في ذلك الخلايا الكهروضوئية وتوربينات الرياح وتوليد الطاقة الكهرومائية الصغيرة . اعتبارًا من عام 2017وتتم إضافة الطاقة الحيوية والتقنيات الهجينة ، مثل طاقة الرياح والديزل .

يستفيد نظام OnSSET من معلومات الطاقة والمعلومات الجغرافية، والتي قد تشمل حجم وموقع المستوطنات، والبنية التحتية القائمة والمخطط لها لنقل وتوليد الطاقة، والنشاط الاقتصادي، وموارد الطاقة المتجددة، وشبكات الطرق، واحتياجات الإضاءة الليلية. ويمكن دعم معلومات نظم المعلومات الجغرافية باستخدام حزمة ArcGIS الاحتكارية أو برنامج مفتوح المصدر مكافئ لها مثل GRASS أو QGIS . ^{[ 68 ]} وقد طُبِّق نظام OnSSET على الشبكات الصغيرة باستخدام تحليل ثلاثي المستويات يبدأ بنماذج المستوطنات. ^{[ 69 ]}

استُخدم برنامج OnSSET في دراسات حالة في أفغانستان ^{[ 70 ]} ، وبوليفيا ^{[ 69 ] [ 71 ]} ، والكاميرون ^{[ 72 ]} ، وإثيوبيا ^{[ 67 ] [ 73 ]} ، وملاوي ^{[ 74 ]} ، ونيجيريا ^{[ 67 ] [ 75 ] [ 76 ]} ، وتنزانيا ^{[ 68 ]} . كما طُبِّق البرنامج في الهند وكينيا وزيمبابوي . إضافةً إلى ذلك، أُجريت دراسات قارية في أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى وأمريكا اللاتينية ^{[ 77 ]} . وأظهرت دراسةٌ رباعية الأبعاد قائمة على نظم المعلومات الجغرافية في نيجيريا أن برنامج OnSSET يُقدِّم أفضل مجموعة من الإمكانيات ^{[ 78 ] .} 

ساهمت نتائج مشروع OnSSET في تقارير توقعات الطاقة العالمية الصادرة عن وكالة الطاقة الدولية لعامي 2014 ^{[ 79 ]} و2015 ^{[ 80 ]} ، وتقرير الإطار العالمي لتتبع الطاقة الصادر عن البنك الدولي في عام 2015 ^{[ 81 ]} ، وتقرير توقعات الطاقة في أفريقيا الصادر عن وكالة الطاقة الدولية في عام 2019 ^{[ 82 ].} كما يُعد مشروع OnSSET جزءًا من منصة GEP الناشئة ^{[ 83 ] .}

باندا باور هو برنامج لتحليل وتحسين أنظمة الطاقة، يتم تطويره بالتعاون بين مجموعة أبحاث إدارة الطاقة وتشغيل أنظمة الطاقة بجامعة كاسل ، وقسم تشغيل أنظمة التوزيع بمعهد فراونهوفر لاقتصاديات الطاقة وتكنولوجيا أنظمة الطاقة (IEE)، وكلاهما في كاسل ، ألمانيا. يُستضاف كود البرنامج على منصة GitHub ، وهو متاح أيضًا كحزمة برمجية . يُدير المشروع موقعًا إلكترونيًا، وقائمة بريدية ، ووثائق إلكترونية. باندا باور مكتوب بلغة بايثون ، ويستخدم مكتبة بانداز لمعالجة البيانات وتحليلها، ومكتبة PYPOWER ^{[ 84 ]} لحساب تدفق الطاقة . وعلى عكس بعض أدوات أنظمة الطاقة مفتوحة المصدر، لا يعتمد باندا باور على منصات احتكارية مثل MATLAB .

يدعم برنامج pandapower التحليل الآلي لشبكات التوزيع والنقل وتحسينها. يتيح ذلك استكشاف عدد كبير من السيناريوهات، استنادًا إلى تكوينات وتقنيات الشبكة المستقبلية المختلفة. يوفر pandapower مجموعة من عناصر نظام الطاقة، بما في ذلك: الخطوط، والمحولات ثنائية الملفات، والمحولات ثلاثية الملفات، ومكافئات الدوائر. كما يحتوي على نموذج مفتاح يسمح بنمذجة مفاتيح التوصيل المثالية بين الحافلات، بالإضافة إلى مفاتيح التوصيل بين الحافلات والخطوط/الحافلات والمحولات. يدعم البرنامج البحث الطوبولوجي. ويمكن رسم الشبكة نفسها، مع أو بدون معلومات جغرافية، باستخدام مكتبتي matplotlib و plotly .

قيّم منشور صدر عام 2016 جدوى البرنامج من خلال إجراء عدة دراسات حالة مع مشغلي أنظمة التوزيع الرئيسيين. تناولت هذه الدراسات دمج مستويات متزايدة من الطاقة الشمسية الكهروضوئية في شبكات التوزيع القائمة. وخلصت الدراسة إلى أن القدرة على اختبار عدد كبير من السيناريوهات التفصيلية أمرٌ أساسي لتخطيط الشبكة بكفاءة. ومع ذلك، ستظل مشكلات توفر البيانات وتعقيد المشكلة تشكل تحديات. ^{[ 85 ]}

تصف ورقة بحثية نُشرت عام ٢٠١٨ الحزمة البرمجية وتصميمها، وتقدم دراسة حالة توضيحية. تشرح المقالة كيفية تعامل المستخدمين مع نموذج قائم على العناصر (EBM) يتم تحويله داخليًا إلى نموذج تفرع ناقل (BBM) لأغراض الحساب. تدعم الحزمة محاكاة أنظمة الطاقة، وحسابات تدفق الطاقة الأمثل (مع توفر معلومات التكلفة)، وتقدير حالة النظام (في حال عدم دقة توصيف النظام)، وتحليل الشبكات القائم على الرسوم البيانية . توضح دراسة الحالة كيف يمكن لبضعة أسطر من البرمجة النصية التفاعل مع pandapower لتحسين تصميم نظام يخضع لمتطلبات تشغيل متنوعة. الكود البرمجي ذو الصلة مُستضاف على GitHub كملفات Jupyter Notebook . ^{[ ٨٦ ]}

اعتبارًا من عام 2018تستخدم هيئة تنظيم الشبكات الألمانية (BNetzA) برنامج pandapower لتحليل الشبكة آليًا. [ 87 ^{] كما تتابع} معاهد أبحاث الطاقة في ألمانيا تطوير برنامج pandapower. ^{[ 88 ] : 90}

يُطبّق برنامج PowerMatcher آلية تنسيق للشبكة الذكية تُوازن بين موارد الطاقة الموزعة والأحمال المرنة من خلال نظام مزايدة تلقائي . يُدار المشروع من قِبل شبكة تحالف الطاقة المرنة (FAN) في أمستردام ، هولندا. للمشروع موقع إلكتروني، ويُستضاف كود المصدر على منصة GitHub . (حتى يونيو 2016) لا تتوفر مجموعات البيانات الحالية. برنامج PowerMatcher مكتوب بلغة جافا .

يُعبّر كل جهاز في نظام الشبكة الذكية - سواءً كان غسالة ملابس، أو مولد طاقة رياح، أو توربين صناعي - عن رغبته في استهلاك أو إنتاج الكهرباء من خلال تقديم عرض. تُجمع هذه العروض وتُستخدم لتحديد سعر التوازن. وبذلك، يسمح برنامج PowerMatcher بدمج نسب عالية من الطاقة المتجددة في أنظمة الكهرباء القائمة، كما يُفترض أن يمنع أي زيادة في الأحمال المحلية في شبكات التوزيع التي قد تكون قديمة. ^{[ 89 ]}

يرمز اختصار Power TAC إلى "مسابقة وكلاء تداول الطاقة". وهو نموذج قائم على الوكلاء يحاكي أداء أسواق التجزئة في بيئة كهربائية تتأثر بشكل متزايد بالمستهلكين المنتجين والطاقة المتجددة. بدأ الإصدار الأول من مشروع Power TAC في عام 2009، عندما تم إطلاق المنصة مفتوحة المصدر كمنصة ألعاب تنافسية متعددة الوكلاء مفتوحة المصدر لمحاكاة أداء سوق التجزئة للكهرباء في سيناريوهات الشبكات الذكية. أُقيمت البطولة السنوية الافتتاحية في فالنسيا، إسبانيا، عام 2012.

تتنافس وكالات التداول الآلية ذاتية التعلم ، أو ما يُعرف بـ"الوسطاء"، فيما بينها مباشرةً كوسيط يجمع بين أسواق الجملة وعملاء التجزئة بهدف تحقيق أقصى ربح. وتشمل نماذج العملاء الأسر، والشركات الصغيرة والكبيرة، والمباني السكنية متعددة الوحدات، ومزارع الرياح، ومالكي الألواح الشمسية، ومالكي المركبات الكهربائية، ومستودعات التبريد، وغيرها. ويهدف الوسطاء إلى تحقيق الربح من خلال تقديم تعريفات الكهرباء للعملاء وتداولها في سوق الجملة، مع الحرص على تحقيق التوازن بين العرض والطلب.

أسس المسابقة وأشرف عليها البروفيسوران فولفغانغ كيتر وجون كولينز، بينما طُوّر برنامج المنصة بالتعاون بين باحثين من كلية روتردام للإدارة، ومركز إيراسموس الجامعي لأعمال الطاقة المستقبلية، ومعهد اقتصاديات الطاقة بجامعة كولونيا، وقسم علوم الحاسوب بجامعة مينيسوتا. تستخدم المنصة بيانات واقعية متنوعة حول الطقس وأسعار السوق والطلب الكلي وسلوك المستهلكين. تُطوّر فرق بحثية من مختلف أنحاء العالم وكلاء وساطة، ويتم إدخالهم في بطولات سنوية. تُتاح بيانات هذه البطولات للعموم، ويمكن استخدامها لتقييم أداء الوكلاء وتفاعلاتهم. تستفيد المنصة من المقارنة المعيارية التنافسية لتسهيل البحث في مواضيع عديدة، منها تصميم تعريفات الكهرباء في أسواق التجزئة، واستراتيجيات تقديم العطاءات في أسواق الجملة، وأداء الأسواق مع زيادة أو انخفاض انتشار موارد الطاقة المستدامة أو المركبات الكهربائية، وفعالية أساليب التعلم الآلي، والنهج السياسية البديلة لتنظيم السوق. وقد ساهم البرنامج في مواضيع بحثية تتراوح من استخدام أساطيل المركبات الكهربائية كمحطات طاقة افتراضية إلى كيفية استخدام نظام دعم قرار عملاء الكهرباء (DSS) لتصميم برامج فعالة للاستجابة للطلب باستخدام أساليب مثل التسعير الديناميكي.

renpass هو اختصار لـ "نظام محاكاة مسارات الطاقة المتجددة". وهو نموذج محاكاة للكهرباء يتميز بدقة مكانية وزمنية عالية، مصمم لمحاكاة الأنظمة الحالية والمستقبلية التي تصل نسبة توليدها للطاقة المتجددة إلى 100%. يتم تطوير البرنامج من قبل مركز أنظمة الطاقة المستدامة (CSES أو ZNES) بجامعة فلنسبورغ ، ألمانيا. يدير المشروع موقعًا إلكترونيًا يمكن من خلاله تنزيل قاعدة البيانات . كُتب renpass بلغة R ويرتبط بقاعدة بيانات MySQL . يتوفر دليل استخدام بصيغة PDF. ^{[ 90 ]} كما تم وصف renpass في أطروحة دكتوراه. ^{[ 91 ]} اعتبارًا من عام 2015، يتم توسيع renpass ليصبح renpassG!S، استنادًا إلى oemof .

رينباس هو نموذج لإدارة توزيع الطاقة الكهربائية، يهدف إلى تقليل تكاليف النظام في كل خطوة زمنية (التحسين) ضمن حدود بنية تحتية محددة (المحاكاة). تتراوح الخطوات الزمنية بين 15 دقيقة وساعة واحدة. ويفترض هذا النموذج معرفة مسبقة تامة. يدعم رينباس أنظمة الكهرباء في النمسا، وبلجيكا، وجمهورية التشيك، والدنمارك، وإستونيا، وفرنسا، وفنلندا، وألمانيا، ولاتفيا، وليتوانيا، ولوكسمبورغ، وهولندا، والنرويج، وبولندا، والسويد، وسويسرا.

تتمثل مشكلة التحسين لكل خطوة زمنية في تقليل تكلفة إمداد الكهرباء باستخدام أسطول محطات توليد الطاقة الحالي لجميع المناطق. بعد هذا التوزيع الإقليمي، يتم تبادل الطاقة بين المناطق، ويخضع ذلك لقيود سعة الشبكة. تُحل هذه المشكلة الأخيرة باستخدام إجراء استدلالي بدلاً من حسابها بشكل حتمي. المدخلات هي ترتيب الاستحقاق، ومحطة توليد الطاقة الحدية، والطاقة الفائضة (الطاقة المتجددة التي يمكن تقليصها)، والطلب الفائض (الطلب الذي لا يمكن تلبيته) لكل منطقة. تسعى خوارزمية التبادل إلى تحقيق أقل تكلفة لجميع المناطق، وبالتالي فإن دالة الهدف هي تقليل إجمالي التكاليف لجميع المناطق، مع الأخذ في الاعتبار البنية التحتية الحالية للشبكة، وقدرات التخزين، والتوليد. يُعرَّف إجمالي التكلفة بأنه الحمل المتبقي مضروبًا في السعر في كل منطقة، ثم يُجمع على جميع المناطق.

استخدمت دراسة أجريت عام 2012 برنامج renpass لدراسة جدوى إنشاء نظام كهرباء يعتمد كليًا على مصادر الطاقة المتجددة لمنطقة بحر البلطيق (الدنمارك، إستونيا، فنلندا، ألمانيا، لاتفيا، ليتوانيا، بولندا، والسويد) بحلول عام 2050. يفترض السيناريو الأساسي استخدامًا متحفظًا لإمكانيات الطاقة المتجددة وتحسينات الشبكة، وانخفاضًا في الطلب بنسبة 20%، واستخدامًا معتدلًا لخيارات التخزين، ونشر الكتلة الحيوية لتوليد الطاقة بمرونة. وخلصت الدراسة إلى أن إنشاء نظام كهرباء يعتمد كليًا على مصادر الطاقة المتجددة أمر ممكن، وإن كان يتطلب استيرادًا عرضيًا من الدول المجاورة، وأن الكتلة الحيوية تلعب دورًا محوريًا في استقرار النظام. وقُدّرت تكاليف هذا التحول بنحو 50  يورو/ميغاواط ساعة. ^{[ 92 ]} كما استخدمت دراسة أخرى أجريت عام 2014 برنامج renpass لنمذجة ألمانيا وجيرانها. ^{[ 93 ]} تستخدم أطروحة نُشرت عام 2014 برنامج renpass لدراسة فوائد كلٍّ من كابل جديد بين ألمانيا والنرويج، وسعة تخزين الطاقة بالضخ الجديدة في النرويج ، في ظل وجود أنظمة كهرباء متجددة بنسبة 100% في كلا البلدين. ^{[ 94 ]} وتستخدم دراسة أخرى نُشرت عام 2014 برنامج renpass لدراسة التحول الألماني نحو الطاقة المستدامة (Energiewende ). وتؤكد الدراسة أيضًا أن بناء ثقة الجمهور اللازمة لدعم هذا التحول لا يمكن تحقيقه إلا من خلال استخدام نماذج طاقة شفافة مفتوحة المصدر. ^{[ 95 ]}

sci2grid هي أداة برمجية لاستخراج البيانات وتصفيتها ومعالجتها لبناء نماذج شبكية مفتوحة المصدر. والهدف الرئيسي من sci2grid هو توفير نماذج سهلة الوصول وشفافة تدعم تطبيقات أخرى في العلوم والصناعة والمجتمع.

صُممت نماذج بيانات sci2grid لمعالجة المعلومات الجغرافية المرجعية للأجسام، مثل خطوط الإمداد والمحطات الفرعية ومحطات الضغط. تُستخرج هذه المعلومات تلقائيًا من مصادر البيانات المفتوحة، وقد تشمل الإحداثيات الجغرافية وأطوال الخطوط وأقطارها، أو القدرات المركبة. إضافةً إلى ذلك، تُجمع معلومات تكميلية يدويًا من مصادر إلكترونية فردية، مثل المقالات الصحفية، وتُدقّق، ثم تُدمج في النماذج. تُقدّر البيانات المفقودة باستخدام أساليب استدلالية لتوفير نماذج بيانات متسقة وشاملة للتحليلات اللاحقة. حاليًا، توفر هذه النماذج نماذج لشبكات نقل الغاز والكهرباء في أوروبا، والتي يمكن استخدامها لدراسة التحديات المتعلقة بالشبكات.

تتمتع نماذج الشبكة المتاحة والشفافة هذه بنطاق واسع من التطبيقات. يمكن استخدامها لتقييم سيناريوهات نظام الطاقة، ومحاكاة تشغيل الشبكة، وتحديد الاختناقات في إمدادات الطاقة، وتقييم خطط تطوير الشبكة، وتحديد احتياجات توسيع الشبكة في المستقبل.

يركز مشروع sci2grid حاليًا على البنية التحتية لنقل الكهرباء والغاز في أوروبا. ومع ذلك، يمكن تطبيق الأساليب المطورة على دول منفردة أو مناطق جغرافية أخرى حول العالم.

يرمز SIREN إلى مجموعة أدوات شبكة الطاقة المتجددة المتكاملة (SEN). يُدار المشروع من قِبل منظمة "الطاقة المستدامة الآن" (Sustainable Energy Now)، وهي منظمة غير حكومية مقرها بيرث ، أستراليا. للمشروع موقع إلكتروني. يعمل SIREN على نظام ويندوز، ويُستضاف كود المصدر على منصة SourceForge . كُتب البرنامج بلغة بايثون، ويستخدم نموذج SAM (نموذج مستشار النظام) من المختبر الوطني الأمريكي للطاقة المتجددة لإجراء حسابات الطاقة. يستخدم SIREN مجموعات بيانات تُحدّث كل ساعة لنمذجة منطقة جغرافية محددة. يمكن للمستخدمين استخدام البرنامج لاستكشاف موقع وحجم مصادر الطاقة المتجددة لتلبية طلب محدد على الكهرباء. يستفيد SIREN من عدد من مصادر البيانات المفتوحة أو المتاحة للجمهور: يمكن إنشاء الخرائط من مربعات OpenStreetMap ، ويمكن إنشاء مجموعات بيانات الطقس باستخدام بيانات القمر الصناعي NASA MERRA-2. ^{[ د ] [ 96 ]}

أظهرت دراسة أجريت عام 2016 باستخدام برنامج SIREN لتحليل نظام الربط البيني الجنوبي الغربي (SWIS) في غرب أستراليا، إمكانية التحول إلى 85% من الطاقة المتجددة بتكلفة مماثلة لتكلفة استخدام الفحم والغاز الجديدين. إضافةً إلى ذلك، سيتم تجنب انبعاث 11.1  مليون طن من مكافئ _{ثاني أكسيد} الكربون . ويفترض النموذج سعرًا للكربون قدره 30 دولارًا أستراليًا / _طن من ثاني أكسيد الكربون . وتتناول سيناريوهات أخرى هدف توليد الطاقة المتجددة بنسبة 100%. ^{[ 97 ]} 

SWITCH هو اختصار غير رسمي لمصطلحات توليد ونقل الطاقة الشمسية، وطاقة الرياح، والطاقة التقليدية، والطاقة الكهرومائية. يُعدّ SWITCH نموذجًا مثاليًا لتخطيط أنظمة الطاقة التي تعتمد بشكل كبير على مصادر الطاقة المتجددة. يتم تطوير SWITCH من قِبل قسم الهندسة الكهربائية في جامعة هاواي في مانوا ، هاواي، الولايات المتحدة الأمريكية. يدير المشروع موقعًا إلكترونيًا صغيرًا، ويستضيف قاعدة بياناته ومجموعات بياناته على منصة GitHub . تمت كتابة SWITCH باستخدام Pyomo ، وهي مكتبة مكونات تحسين مُبرمجة بلغة Python . يمكن استخدام مُحلِّل GLPK مفتوح المصدر أو مُحلِّل CPLEX التجاري .

SWITCH هو نموذج لنظام الطاقة يركز على دمج مصادر الطاقة المتجددة. يُمكنه تحديد مشاريع التوليد والنقل التي يجب إنشاؤها لتلبية الطلب على الكهرباء بأقل تكلفة على مدى عدة سنوات، مع تقليل انبعاثات _ثاني أكسيد الكربون في الوقت نفسه. يستخدم SWITCH أسلوب التحسين الخطي العشوائي متعدد المراحل بهدف تقليل القيمة الحالية لتكلفة محطات الطاقة، وسعة النقل، واستهلاك الوقود، ورسوم ثاني _أكسيد الكربون لكل طن (لتمثيل ضريبة الكربون أو سعر الشهادة)، على مدار فترة استثمار متعددة السنوات. يحتوي النموذج على مجموعتين رئيسيتين من متغيرات القرار. أولًا، في بداية كل فترة استثمار، يختار SWITCH مقدار سعة التوليد التي سيتم إنشاؤها في كل منطقة من مناطق الأحمال الجغرافية المتعددة، ومقدار سعة نقل الطاقة التي سيتم إضافتها بين هذه المناطق، وما إذا كان سيتم تشغيل سعة التوليد الحالية خلال فترة الاستثمار أو إيقافها مؤقتًا لتجنب تكاليف التشغيل والصيانة الثابتة. ثانيًا، خلال مجموعة من أيام العينة ضمن كل فترة استثمار، يتخذ نظام SWITCH قرارات ساعية بشأن كمية الطاقة التي يجب توليدها من كل محطة توليد طاقة قابلة للتشغيل، وتخزينها في كل منشأة لتخزين الطاقة الكهرومائية بالضخ ، أو نقلها عبر كل خط ربط لنقل الطاقة. كما يجب أن يضمن النظام سعة كافية للتوليد والنقل لتوفير هامش احتياطي للتخطيط بنسبة 15% فوق توقعات الأحمال. لكل ساعة عينة، يستخدم نظام SWITCH بيانات الطلب على الكهرباء وإنتاج الطاقة المتجددة بناءً على قياسات فعلية، بحيث تبقى الارتباطات بين هذه العناصر، المرتبطة بالطقس، سليمة.

بعد مرحلة التحسين، يُستخدم برنامج SWITCH في مرحلة ثانية لاختبار خطة الاستثمار المقترحة في ظل مجموعة أشمل من الظروف الجوية، ولإضافة قدرة توليد احتياطية لضمان استيفاء هامش الاحتياطي المخطط له دائمًا. وأخيرًا، في مرحلة ثالثة، تُحسب التكاليف بتثبيت خطة الاستثمار وتشغيل نظام الطاقة المقترح في ظل مجموعة كاملة من الظروف الجوية.

استخدمت ورقة بحثية نُشرت عام ٢٠١٢ ولاية كاليفورنيا خلال الفترة من ٢٠١٢ إلى ٢٠٢٧ كدراسة حالة لمشروع SWITCH. وخلصت الدراسة إلى أنه لا يوجد حد أقصى لكمية طاقة الرياح والطاقة الشمسية التي يمكن استخدامها، وأن هذه الموارد قادرة على خفض الانبعاثات بنسبة ٩٠٪ أو أكثر (مقارنة بمستويات عام ١٩٩٠) دون المساس بموثوقية الشبكة أو رفع التكاليف بشكل كبير. علاوة على ذلك، فإن السياسات التي تشجع مستهلكي الكهرباء على تحويل الطلب إلى أوقات ذروة وفرة الطاقة المتجددة (على سبيل المثال، من خلال شحن السيارات الكهربائية في الوقت المناسب ) قد تحقق خفضًا جذريًا في الانبعاثات بتكلفة معقولة. ^{[ ٩٨ ]}

استُخدم نموذج SWITCH مؤخراً لدعم تخطيط أنظمة الطاقة القائم على التوافق في هاواي. ^{[ 99 ]} ويجري تطبيق هذا النموذج أيضاً في تشيلي والمكسيك وأماكن أخرى. ^{[ 100 ]}

 تم إصدار النسخة الرئيسية 2.0 في أواخر عام 2018. ^{[ 100 ]} وقد قارنت دراسة أجريت في ذلك العام برنامج SWITCH بشكل إيجابي مع نموذج MAPS الخاص بشركة جنرال إلكتريك باستخدام هاواي كدراسة حالة. ^{[ 101 ]}

URBS، وهي كلمة لاتينية تعني "مدينة"، نموذج برمجة خطية لاستكشاف مشاكل توسيع القدرة والتزام الوحدات، وهو مناسب بشكل خاص لأنظمة الطاقة الموزعة . يتم تطويره من قبل معهد أنظمة الطاقة المتجددة والمستدامة التابع لجامعة ميونخ التقنية في ألمانيا. قاعدة البيانات متاحة على GitHub . URBS مكتوب بلغة بايثون ويستخدم حزم Pyomo للتحسين.

يُصنف نظام URBS كإطار لنمذجة الطاقة، ويسعى إلى تقليل التكلفة الإجمالية المخصومة للنظام. يختار نموذج معين من بين مجموعة من التقنيات لتلبية طلب محدد مسبقًا على الكهرباء. يستخدم هذا النموذج دقة زمنية مدتها ساعة واحدة، بينما تُحدد الدقة المكانية من قِبل النموذج نفسه. تتمثل متغيرات القرار في قدرات إنتاج وتخزين ونقل الكهرباء، بالإضافة إلى الجدولة الزمنية لتشغيلها. ^{[ 102 ] : 11-14}

استُخدم البرنامج لاستكشاف التوسعات الأمثل من حيث التكلفة لشبكة نقل الطاقة الأوروبية باستخدام القدرات المتوقعة لطاقة الرياح والطاقة الشمسية لعام 2020. وخلصت دراسة أجريت عام 2012، باستخدام دقة مكانية وتقنية عالية، إلى أن إضافة مصادر الطاقة المتجددة المتغيرة (VRE) تُسبب انخفاضًا في إيرادات محطات الطاقة التقليدية، وأن توسعات الشبكة تُعيد توزيع هذا التأثير وتُخففه. ^{[ 103 ]} كما استُخدم البرنامج لاستكشاف أنظمة الطاقة التي تغطي أوروبا والشرق الأوسط وشمال إفريقيا (EUMENA) ^{[ 102 ]} وإندونيسيا وماليزيا وسنغافورة. ^{[ 104 ]}

AnyMOD.jl هو إطار عمل لتخطيط أنظمة الطاقة الكلية بمستوى عالٍ من التفصيل المكاني والزماني. يغطي هذا الإطار توسيع وتشغيل أنظمة التخزين قصيرة الأجل والموسمية، وتوليد الطاقة من الوقود الأحفوري والمتجدد، وبنية النقل التحتية، وتقنيات ربط القطاعات . ويمكن استخدامه لتخطيط مسارات طويلة الأجل مع استشراف دقيق.

تم تطوير AnyMOD.jl باستخدام لغة جوليا ، ويعتمد على مكتبة JuMP للتحسين ومكتبة DataFrames.jl لإدارة البيانات. تُصاغ النماذج على شكل مسائل تحسين خطي، ويمكن حلها باستخدام مكتبات مفتوحة المصدر مثل HiGHS أو برامج حل تجارية مثل CPLEX . ولزيادة سهولة الوصول وتمكين التطوير المُتحكم فيه بالإصدارات ، تُعرّف النماذج المحددة بالكامل باستخدام ملفات CSV .

بالمقارنة مع الأدوات المماثلة، يركز برنامج AnyMOD.jl على أساليب مبتكرة لتحقيق دقة عالية في التفاصيل ورصد مصادر الطاقة المتجددة المتقطعة ، مع الحفاظ على نطاق شامل من حيث المناطق والقطاعات. تشمل هذه الأساليب تغيير الدقة المكانية والزمانية حسب ناقل الطاقة ضمن النموذج نفسه، وخوارزمية قياس لتحسين خصائص مسألة التحسين الأساسية. ^{[ 107 ] [ 106 ]} ويجري حاليًا تطبيق أساليب من البرمجة العشوائية لمعالجة حالات عدم اليقين المرتبطة بتوليد الطاقة المتجددة بشكل أفضل. ^{[ 108 ]}

اعتبارًا من عام 2022،ركزت معظم الدراسات التي استخدمت هذه الأداة على نظام الطاقة الألماني في سياق أوروبي، حيث بحثت، على سبيل المثال، المفاضلات بين التصاميم المركزية واللامركزية، ودور تخطيط الشبكة، وإمكانات تدابير الاكتفاء الذاتي. ^{[ 109 ] [ 110 ] [ 111 ]} بالإضافة إلى ذلك، استُخدم برنامج AnyMOD.jl لدعم تقارير السياسات الصادرة عن المعهد الألماني للأبحاث الاقتصادية (DIW) بشأن الصفقة الخضراء الأوروبية وتنسيق التحول في قطاع الطاقة الألماني (Energiewende ). ^{[ 105 ] [ 112 ]}

يُعدّ Backbone إطارًا لنمذجة أنظمة الطاقة، يتيح مستوى عالٍ من التفصيل والمرونة. وقد استُخدم لدراسة أنظمة الطاقة على مستوى المدن، فضلًا عن أنظمة الطاقة متعددة الدول. طُوّر Backbone في الأصل خلال الفترة 2015-2018 ضمن مشروع "VaGe" المُموّل من أكاديمية فنلندا ، من قِبل فريق تصميم وتشغيل أنظمة الطاقة في مركز الأبحاث التقنية الفنلندي (VTT) . ثمّ جرى تطويره لاحقًا من خلال تعاون يضمّ VTT وجامعة دبلن ( UCD) والجامعة الروسية في بروم (RUB) .

لا يتقيد هذا الإطار بنوع النموذج المُراد نمذجته، ولكنه مع ذلك يمتلك القدرة على تمثيل نطاق واسع من خصائص أنظمة الطاقة ، مثل التوليد والنقل، والاحتياطيات، والتزام الوحدات، وانتشار الحرارة في المباني، والتخزين، والانبعاثات المتعددة، وتقنية تحويل الطاقة إلى بخار (P2X)، وغيرها. ويوفر قيودًا خطية ومختلطة للأعداد الصحيحة لرصد أمور مثل بدء تشغيل الوحدات وقرارات الاستثمار. كما يسمح لمصمم النموذج بتغيير الدقة الزمنية بين الخطوات الزمنية، مما يُمكّن، على سبيل المثال، من استخدام دقة زمنية أقل في المراحل اللاحقة من أفق النموذج الزمني. ويمكن حل النموذج كنموذج استثماري (لفترة واحدة أو عدة فترات، قصير النظر أو طويل النظر) أو كنموذج التزام وحدة تكلفة الإنتاج المتغيرة لمحاكاة العمليات. ^{[ 113 ]}

تحتوي صفحة ويكي Backbone على دليل تعليمي للمستخدمين الجدد، ونماذج توضيحية، وتعديلات أنشأها المستخدمون. تشمل مجموعات البيانات المفتوحة نموذج شمال أوروبا للكهرباء والحرارة والهيدروجين ^{[ 114 ]} ونموذج التدفئة والتبريد المركزي لمنطقة العاصمة الفنلندية. ^{[ 115 ]}

بالموريل هو نموذج لنظام الطاقة قائم على السوق، من الدنمارك. تم تمويل تطويره في الأصل من قبل برنامج أبحاث الطاقة الدنماركي عام ٢٠٠١. ^{[ ٩١ ] : ٢٣.} تم نشر قاعدة البيانات في مارس ٢٠٠١. ^{[ ١١٦ ]} يمتلك مشروع بالموريل موقعًا إلكترونيًا شاملًا، حيث يمكن تنزيل قاعدة البيانات ومجموعات البيانات كملف مضغوط . يُشجع المستخدمون على التسجيل. تتوفر الوثائق على الموقع نفسه. ^{[ ١١٧ ] [ ١١٨ ] [ ١١٩ ]} كُتب بالموريل بلغة GAMS .

كان الهدف الأصلي لمشروع بالموريل هو بناء نموذج توازن جزئي لقطاعي الكهرباء والتدفئة والتبريد في منطقة بحر البلطيق ، لأغراض تحليل السياسات. ^{[ 120 ]} وقد تجاوزت هذه الطموحات والقيود منذ زمن طويل، ولم يعد بالموريل مرتبطًا بجغرافيته الأصلية أو قضاياه السياسية. ^{[ 118 ]} يُصنف بالموريل كنموذج للإرسال والاستثمار، ويستخدم دقة زمنية مدتها ساعة واحدة. وهو يُحاكي العرض والطلب على الكهرباء والحرارة، ويدعم التخزين الزمني لكليهما. يُبنى بالموريل كبرنامج خطي بحت (بدون متغيرات عددية صحيحة).

اعتبارًا من عام 2016كان نموذج بالموريل موضوعًا لحوالي 22  منشورًا. استخدمت دراسة أجريت عام 2008 نموذج بالموريل لاستكشاف نظام الطاقة في بلدان الشمال الأوروبي عام 2050. ركزت الدراسة على إمدادات الطاقة المتجددة واستخدام الهيدروجين كوقود رئيسي للنقل. وبافتراضات معينة حول أسعار النفط والكربون مستقبلًا، فضلًا عن معدل استخدام الهيدروجين، أظهر النموذج أن تغطية أكثر من 95% من استهلاك الطاقة الأولية للكهرباء والتدفئة المركزية، و65% من استهلاك النقل، باستخدام الطاقة المتجددة، هو الأمثل اقتصاديًا. ^{[ 121 ]} واستخدمت دراسة أخرى أجريت عام 2010 نموذج بالموريل لدراسة دمج المركبات الهجينة القابلة للشحن (PHEV) في نظام يتكون من ربع طاقة رياح وثلاثة أرباع طاقة حرارية. أظهرت الدراسة أن المركبات الهجينة القابلة للشحن يمكنها خفض انبعاثات _ثاني أكسيد الكربون من نظام الطاقة إذا تم دمجها بشكل فعال، بينما من المرجح أن يؤدي ترك المستخدمين يشحنون سياراتهم وقتما يشاؤون إلى زيادة الانبعاثات. ^{[ 122 ]} استخدمت دراسة أجريت عام 2013 برنامج بالموريل لفحص استثمارات طاقة الرياح المُحسّنة من حيث التكلفة في منطقة شمال ألمانيا. وتبحث الدراسة في أفضل مواقع مزارع الرياح، مع مراعاة ظروف الرياح، والمسافة إلى الأحمال، والبنية التحتية القائمة لتوليد ونقل الطاقة. ^{[ 123 ]}

كاليوبي هو إطار عمل لنمذجة أنظمة الطاقة، يتميز بالمرونة والدقة المكانية والزمانية العالية، وإمكانية تنفيذ عمليات محاكاة مختلفة باستخدام نفس مجموعة بيانات الحالة الأساسية. يجري تطوير المشروع في قسم علوم الأنظمة البيئية ، المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ ، زيورخ ، سويسرا. يُدير المشروع موقعًا إلكترونيًا، ويستضيف قاعدة بياناته على منصة GitHub ، ويُشغّل نظامًا لتتبع المشكلات، وقائمتين بريديتين . كُتب كاليوبي بلغة بايثون ويستخدم مكتبة بيومو . ويمكن ربطه ببرنامج حل المعادلات مفتوح المصدر GLPK وبرنامج حل المعادلات التجاري CPLEX . تتوفر وثائق بصيغة PDF. ^{[ 124 ]} كما تتوفر مراجعة للبرنامج من صفحتين . ^{[ 125 ]}

يتألف نموذج كاليوبي من مجموعة من ملفات نصية منظمة، بصيغتي YAML و CSV ، تُحدد التقنيات والمواقع وإمكانيات الموارد. يأخذ كاليوبي هذه الملفات، ويُنشئ مسألة تحسين خطي بحت (بدون متغيرات عددية صحيحة)، ويحلها، ويُقدم النتائج في شكل هياكل بيانات باندا لتحليلها. يحتوي الإطار على خمس تقنيات أساسية مجردة - العرض، والطلب، والتحويل، والتخزين، والنقل - والتي يُمكن اشتقاق تقنيات ملموسة جديدة منها. يُؤكد تصميم كاليوبي على الفصل الواضح بين الإطار (البرمجة) والنموذج (البيانات).

استخدمت دراسة أجريت عام 2015 برنامج كاليوبي لمقارنة الأدوار المستقبلية للطاقة النووية والطاقة الشمسية المركزة في جنوب إفريقيا . وخلصت الدراسة إلى أن الطاقة الشمسية المركزة قد تصبح منافسة للطاقة النووية بحلول عام 2030 لتلبية احتياجات الحمل الأساسي، وأكثر تنافسية عند إنتاج طاقة تتجاوز هذا الحمل. كما توفر الطاقة الشمسية المركزة مخاطر استثمارية وبيئية أقل، بالإضافة إلى مزايا أخرى. ^{[ 126 ]} وفي دراسة ثانية أجريت عام 2015، تمت مقارنة عدد كبير من أنظمة الطاقة المستقبلية المثلى من حيث التكلفة لبريطانيا العظمى . وتم اختبار ثلاث تقنيات لتوليد الطاقة: الطاقة المتجددة، والطاقة النووية، والوقود الأحفوري مع وبدون تقنية احتجاز الكربون وتخزينه . وقد تم تقييم السيناريوهات بناءً على التكلفة المالية، وخفض الانبعاثات، وأمن الطاقة. ويمكن تحقيق ما يصل إلى 60% من قدرة الطاقة المتجددة المتغيرة مع زيادة طفيفة في التكلفة، بينما تتطلب النسب الأعلى تخزينًا واسع النطاق ، واستيراد الطاقة، و/أو مصادر طاقة متجددة قابلة للتوزيع مثل طاقة المد والجزر . ^{[ 127 ]}

ناقش ستيفان بفينينجر، أحد مطوري برنامج كاليوبي ، دور نماذج أنظمة الطاقة في دعم القرارات الواقعية خلال ندوة عُقدت في منتصف عام 2021. [ ^{128 ] وتتناول} إحدى الدراسات المذكورة عواقب السعي لتحقيق الاكتفاء الذاتي في مجال الطاقة من خلال إضافة قيود داخلية متزايدة الصرامة. ^{[ 129 ]} بينما تتناول دراسة أخرى حلولاً شبه مثالية لإيطاليا . ^{[ 130 ]} ويصف فيديو  نُشر عام 2023 التطورات الأخيرة، والتي صُمم العديد منها لصالح المستخدمين. ^{[ 131 ]}

يرمز DESSTinEE إلى الطلب على خدمات الطاقة، والإمداد، والنقل في أوروبا. وهو نموذج لنظام الطاقة الأوروبي في عام 2050، مع التركيز على نظام الكهرباء. يجري تطوير DESSTinEE بشكل أساسي في كلية إدارة الأعمال بجامعة إمبريال كوليدج لندن (ICL)، لندن ، المملكة المتحدة. يمكن تحميل البرنامج من موقع المشروع الإلكتروني. كُتب DESSTinEE بلغة Excel / VBA ، ويتألف من مجموعة من جداول البيانات المستقلة . يتوفر منشور تعريفي. ^{[ 132 ]}

صُمم نموذج DESSTinEE لدراسة الافتراضات المتعلقة بالمتطلبات التقنية لنقل الطاقة، ولا سيما الكهرباء، وحجم التحدي الاقتصادي لتطوير البنية التحتية اللازمة. يشمل النموذج أربعين دولة في أوروبا وحولها، ويدعم عشرة أنواع من مصادر الطاقة الأولية والثانوية. يستخدم النموذج تقنية المحاكاة التنبؤية، بدلاً من إيجاد حلول للتوازن الجزئي أو العام . يتوقع النموذج الطلب السنوي على الطاقة لكل دولة حتى عام 2050، ويُحلل أنماط الطلب على الكهرباء بالساعة في عامي 2010 و2050، ويحاكي توليد ونقل الكهرباء بأقل تكلفة ممكنة في جميع أنحاء المنطقة. ^{[ 133 ]}

تُحلل دراسة أُجريت عام 2016 باستخدام برنامج DESSTinEE (ونموذج ثانٍ يُسمى eLOAD) تطور منحنيات استهلاك الكهرباء في ألمانيا وبريطانيا من الوقت الحاضر وحتى عام 2050. في عام 2050، ترتفع أحمال الذروة ومعدلات التغير بنسبة 20-60%، بينما ينخفض ​​استخدام النظام بنسبة 15-20%، ويعود ذلك جزئيًا إلى الانتشار الواسع لمضخات الحرارة والمركبات الكهربائية . هذه تغييرات جوهرية. ^{[ 134 ]}

نموذج تحول الطاقة (ETM) هو نموذج تفاعلي قائم على الويب، يستخدم وصفًا شاملاً لنظام الطاقة في أي بلد. تتولى شركة كوينتل إنتليجنس، أمستردام ، هولندا، تطويره. يُدير المشروع موقعًا إلكترونيًا خاصًا به، وموقعًا تفاعليًا، ومستودعًا على منصة جيت هاب . كُتب نموذج ETM بلغة روبي (على منصة ريلز ) ويُعرض في متصفح الويب . يتكون النموذج من عدة مكونات برمجية كما هو موضح في الوثائق.

يتميز برنامج ETM بتفاعليته الكاملة. بعد اختيار منطقة (فرنسا، ألمانيا، هولندا، بولندا، إسبانيا، المملكة المتحدة، دول الاتحاد الأوروبي الـ 27، أو البرازيل) وسنة (2020، 2030، 2040، أو 2050)، يمكن للمستخدم ضبط 300 شريط تمرير (أو إدخال قيم رقمية) لاستكشاف ما يلي:

• الأهداف: تحديد أهداف للسيناريو ومعرفة ما إذا كان من الممكن تحقيقها، وتشمل الأهداف: خفض انبعاثات _ثاني أكسيد الكربون ، وحصص الطاقة المتجددة، والتكلفة الإجمالية، ووضع حدود قصوى للواردات.
• المتطلبات: توسيع أو تقييد الطلب على الطاقة في المستقبل
• التكاليف: توقع التكاليف المستقبلية لناقلات الطاقة وتقنيات الطاقة، وهذه التكاليف لا تشمل الضرائب أو الإعانات.
• الإمدادات: حدد التقنيات التي يمكن استخدامها لإنتاج الحرارة أو الكهرباء

يعتمد نموذج ETM على رسم بياني للطاقة ( مخطط موجه ) حيث يمكن للعقد ( الرؤوس ) التحويل من نوع طاقة إلى آخر، مع احتمال حدوث خسائر. تمثل الروابط ( الحواف الموجهة ) تدفقات الطاقة، وتتميز بحجمها ( بالميغا جول ) ونوع ناقلها (مثل الفحم والكهرباء والحرارة القابلة للاستخدام، وما إلى ذلك). وبناءً على الطلب وخيارات أخرى، يحسب نموذج ETM استهلاك الطاقة الأولية، والتكلفة الإجمالية، وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون الناتجة _. يعتمد النموذج على الطلب، أي أن المخطط الموجه يُسلك من الطلب المفيد (مثل تدفئة المساحات، واستخدام الماء الساخن، وعدد كيلومترات السيارات) إلى الطلب الأولي (استخراج الغاز، واستيراد الفحم، وما إلى ذلك).

EnergyPATHWAYS هو نموذج قطاع طاقة تصاعدي يُستخدم لاستكشاف الآثار قصيرة المدى لعملية إزالة الكربون العميقة طويلة الأجل. المطور الرئيسي هو شركة Evolved Energy Research، وهي شركة استشارات في مجال الطاقة وحماية المناخ، مقرها سان فرانسيسكو ، الولايات المتحدة الأمريكية. الكود البرمجي متاح على GitHub . كُتب EnergyPATHWAYS بلغة Python ويرتبط ببرنامج Cbc مفتوح المصدر لحل المعادلات. بدلاً من ذلك، يمكن استخدام برنامجي GLPK أو CPLEX . يستخدم EnergyPATHWAYS نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية الكائنية PostgreSQL (ORDBMS) لإدارة بياناته .

يُعدّ EnergyPATHWAYS إطارًا محاسبيًا شاملًا يُستخدم لبناء سيناريوهات البنية التحتية للطاقة على مستوى الاقتصاد. ورغم أن بعض أجزاء النموذج تستخدم تقنيات البرمجة الخطية ، على سبيل المثال، لتوزيع الكهرباء، إلا أن نموذج EnergyPATHWAYS ليس نموذجًا للتحسين في جوهره، ولا يتضمن سوى القليل من آليات اتخاذ القرار. يوفر EnergyPATHWAYS محاسبة تفصيلية للطاقة والتكلفة والانبعاثات لتدفقات الطاقة من الإمداد الأولي إلى الطلب النهائي. يتميز تمثيل نظام الطاقة بالمرونة، مما يسمح بمستويات تفصيلية مختلفة وتداخل المدن والولايات والدول. يستخدم النموذج توزيع الكهرباء بأقل تكلفة على أساس ساعي، ويدعم تحويل الطاقة إلى غاز ، وتخزين الطاقة لفترات قصيرة وطويلة، والاستجابة للطلب . تمتد السيناريوهات عادةً حتى عام 2050.

استُخدم برنامج سابق لبرنامج EnergyPATHWAYS، يُسمى ببساطة PATHWAYS، لبناء نماذج سياسات. استُخدم نموذج PATHWAYS الخاص بكاليفورنيا لتحديد أهداف ولاية كاليفورنيا المناخية لعام 2030. ^{[ 135 ]} وساهم نموذج PATHWAYS الأمريكي في تقييمات مشروع مسارات إزالة الكربون العميق التابع للأمم المتحدة (DDPP) للولايات المتحدة. ^{[ 136 ]} اعتبارًا من عام 2016وتخطط إدارة التخطيط والتنمية الاقتصادية لاستخدام برنامج EnergyPATHWAYS في التحليلات المستقبلية.

يرمز ETEM إلى نموذج بيئة تكنولوجيا الطاقة. يقدم نموذج ETEM بنية مشابهة لنموذج OSeMOSYS، ولكنه مصمم خصيصًا للتخطيط الحضري. تتولى شركة ORDECSYS، الكائنة في شين-بوجيري ، سويسرا، تطوير هذا البرنامج بدعم من منح بحثية من الاتحاد الأوروبي ومنح وطنية. للمشروع موقعان إلكترونيان، ويمكن تحميل البرنامج من أحدهما (حتى يوليو 2016) . (يبدو هذا قديمًا). يتوفر دليل استخدام مع البرنامج. ^{[ 137 ]} كُتب برنامج ETEM بلغة MathProg . ^{[ هـ ]} تتوفر عروض تقديمية تشرح برنامج ETEM. ^{[ 138 ] [ 139 ]}

يُعدّ نموذج ETEM نموذجًا تصاعديًا يُحدد خيارات الطاقة والتكنولوجيا الأمثل لمنطقة أو مدينة. ويهدف النموذج إلى إيجاد سياسة طاقة بأقل تكلفة ممكنة، مع الاستثمار في معدات جديدة (تقنيات جديدة)، وتطوير القدرة الإنتاجية (التقنيات المُثبتة)، و/أو اقتراح استيراد/تصدير الطاقة الأولية المُجدية. عادةً ما يُخطط ETEM للمستقبل لمدة 50  عامًا، بفواصل زمنية تتراوح بين سنتين وخمس سنوات، مع فترات زمنية تغطي الفصول الأربعة، باستخدام بيانات يومية أو أدق. ويمكن أن تصل الدقة المكانية إلى مستوى عالٍ من التفصيل. يدعم النموذج كلاً من الكهرباء والتدفئة، بالإضافة إلى شبكات التدفئة المركزية ، وأنظمة الطاقة المنزلية، وتخزين الطاقة في الشبكة، بما في ذلك استخدام المركبات الكهربائية الهجينة القابلة للشحن (PHEV). يدعم نموذج ETEM-SG، وهو نموذج قيد التطوير، استجابة الطلب ، وهو خيار يُمكن تحقيقه من خلال تطوير الشبكات الذكية .

طُبِّق نموذج ETEM على لوكسمبورغ، وكانتونات جنيف وبازل-برن-زيورخ في سويسرا، ومنطقة غرونوبل الحضرية ومنطقة ميدي بيرينيه في فرنسا. استخدمت دراسة أُجريت عام 2005 نموذج ETEM لدراسة حماية المناخ في قطاع الإسكان السويسري. رُبط نموذج ETEM بنموذج التوازن العام العالمي القابل للحساب GEMINI-E3 (CGEM) لإتمام التحليل. ^{[ 140 ]} تتناول دراسة أُجريت عام 2012 تصميم الشبكات الذكية . مع ازدياد ذكاء أنظمة التوزيع، يجب أن تتطور النماذج اللازمة لتحليلها. يُستخدم نموذج ETEM لتقييم إمكانات تقنيات الشبكات الذكية من خلال دراسة حالة ، مُعايرة تقريبًا على كانتون جنيف ، في ظل ثلاثة سيناريوهات. تُطبِّق هذه السيناريوهات قيودًا مختلفة على انبعاثات _ثاني أكسيد الكربون وواردات الكهرباء. يُستخدم نهج احتمالي للتعامل مع عدم اليقين في أسعار الكهرباء المستقبلية وانتشار المركبات الكهربائية. ^{[ 141 ]}

فيكوس هو نموذج تحسين مختلط الأعداد الصحيحة لأنظمة الطاقة المحلية. يجري تطويره في معهد اقتصاديات الطاقة وتكنولوجيا التطبيقات، التابع لجامعة ميونخ التقنية ، ميونخ ، ألمانيا. للمشروع موقع إلكتروني، وهو مُستضاف على منصة جيت هاب . كُتب فيكوس بلغة بايثون ، ويستخدم مكتبة بيومو . يُمكن للمستخدم الاختيار بين مُحلِّل GLPK مفتوح المصدر أو مُحلِّل CPLEX التجاري .

استنادًا إلى نموذج URBS ، طُوِّر برنامج ficus في الأصل لتحسين أنظمة الطاقة في المصانع، وتم توسيعه ليشمل أنظمة الطاقة المحلية. يدعم ficus سلعًا متعددة من الطاقة - سلعًا يمكن استيرادها أو تصديرها، أو توليدها، أو تخزينها، أو استهلاكها - بما في ذلك الكهرباء والحرارة. كما يدعم تقنيات تحويل الطاقة متعددة المدخلات والمخرجات بكفاءات تعتمد على الحمل. يهدف النموذج إلى تلبية الطلب المحدد بأقل تكلفة ممكنة. يستخدم ficus سلاسل زمنية خارجية للتكاليف الخاصة بالسلع المستوردة، بالإضافة إلى رسوم ذروة الطلب، مع قاعدة زمنية قابلة للتكوين لكل سلعة مستخدمة.

نموذج نظام الطاقة العالمي (GENeSYS - MOD) هو نموذج تحسين خطي لتقليل التكاليف، ويجري تطويره في جامعة برلين التقنية ، ألمانيا. ^{[ f ]} استند المشروع في الأصل إلى إطار عمل OSeMOSYS ، وصدرت النسخة الأولى منه عام 2017 باستخدام GAMS . ^{[ 142 ]} تُرجمت قاعدة البيانات لاحقًا إلى لغة جوليا . كلا النسختين ومجموعة بيانات نموذجية متاحة على GitHub.

يربط نظام GENeSYS - MOD قطاعات الطلب التي تشمل الكهرباء والمباني والصناعة والنقل، ويحدد الاستثمار الأمثل من حيث التكلفة في توليد الطاقة التقليدية والمتجددة وتخزينها والبنية التحتية لها. ويركز البحث على تطوير الأنظمة على المدى الطويل وتحليل المسارات. ^{[ 143 ]}

استُخدم النموذج في البداية لتحليل سيناريوهات إزالة الكربون على المستوى العالمي، مقسمة إلى عشر مناطق. ومع ذلك، يتميز الإطار بمرونة عالية، مما يسمح بإجراء حسابات بمستويات تفصيلية مختلفة، بدءًا من الأسر الفردية وصولًا إلى التجميعات العالمية، وذلك بحسب سؤال البحث المطلوب وتوافر بيانات الإدخال.

 تناولت دراسة أجريت عام 2019 التحول نحو اقتصاد منخفض الكربون في نظام الطاقة الأوروبي، وتحديدًا مشكلة الأصول العالقة في ظل  سيناريوهات متعددة. وخلصت الدراسة إلى أن ما يصل إلى 200  مليار يورو من قدرات توليد الطاقة التي تعمل بالوقود الأحفوري قد تصبح عالقة بحلول عام 2035 ما لم تُتخذ إجراءات سياسية أكثر فعالية لمعالجة التحيزات في التخطيط قصير الأجل. [ ^{144 ] كما} قيّمت دراسة أخرى أجريت عام 2019 تحول نظام الطاقة في الصين، مسلطة الضوء على ضرورة خفض استهلاك الفحم بنسبة 60% بحلول عام 2050 لتحقيق أهداف المناخ العالمية. وتبرز الطاقات المتجددة، ولا سيما الطاقة الشمسية الكهروضوئية وطاقة الرياح البرية ، كحلول فعالة من حيث التكلفة، إلا أن التغلب على المقاومة المحلية وزيادة مشاركة أصحاب المصلحة يظلان عنصرين حاسمين لتحقيق النجاح. ^{[ 145 ]}  وتبحث دراسة أجريت عام 2021 هدف الصفقة الخضراء الأوروبية المتمثل في تحقيق خفض بنسبة 100% في انبعاثات غازات الاحتباس الحراري بحلول عام 2050، وتدرس التفاعل بين التطورات التكنولوجية، والضرورات السياسية، والمواقف المجتمعية. تقدم الدراسة أربعة سيناريوهات مستقبلية تسلط الضوء على المساهمة الحاسمة لمعدلات عالية من الكهربة مقترنة بنشر التكنولوجيا على المدى القريب لتحقيق إزالة الكربون السريعة الضرورية. ^{[ 146 ]}

GenX هو نموذج لتوسيع القدرات في قطاعات السلع المتعددة ، طُوِّر في الأصل من قِبَل باحثين في الولايات المتحدة. ^{[ 148 ] [ 149 ]} كُتِبَ إطار العمل بلغة جوليا، ويستخدم مكتبة JuMP لبناء مسألة التحسين الأساسية. ^{[ 150 ] [ 151 ]} يمكن لـ GenX، من خلال JuMP، الاستفادة من العديد من برامج حل التحسين مفتوحة المصدر (بما في ذلك CBC / CLP ) والتجارية (بما في ذلك CPLEX ). في يونيو  2021، انطلق المشروع كمشروع مفتوح المصدر نشط، وتتوفر مجموعات اختبار للمساعدة في عملية الإعداد. ^{[ 152 ]}

في الوقت نفسه، صُمم مشروع PowerGenome لتزويد الجيل X بمجموعة بيانات شاملة عن الوضع الحالي لنظام الكهرباء في الولايات المتحدة . ^{[ 153 ]} ويمكن استخدام مجموعة البيانات هذه كنقطة انطلاق لتطوير سيناريوهات مستقبلية.

استُخدم برنامج GenX لاستكشاف خيارات التخزين طويلة الأجل في الأنظمة ذات الحصص العالية من مصادر الطاقة المتجددة، ^{[ 154 ] [ 155 ]} ولاستكشاف قيمة خيارات توليد الطاقة منخفضة الكربون " المستقرة "، ^{[ 156 ]} بالإضافة إلى مجموعة متنوعة من التطبيقات الأخرى. وبينما لا تزال أمريكا الشمالية محورًا رئيسيًا، فقد طُبّق البرنامج على مشاكل في الهند، ^{[ 157 ]} وإيطاليا، ^{[ 158 ]} وإسبانيا. ^{[ 159 ]}

تم تطبيق GenX في دراسة حالة أجريت عام 2021 مع شركتي لويزفيل للغاز والكهرباء وكنتاكي للمرافق ، والتي أظهرت أن النمذجة التي يقودها أصحاب المصلحة باستخدام أدوات مفتوحة المصدر وبيانات عامة يمكن أن تساهم بشكل مثمر في التحليل والتخطيط الذي تقوده شركات المرافق. ^{[ 160 ] [ 161 ]}

أجرت دراسة في منتصف عام 2022 بحثاً حول أزمة الغاز الطبيعي التي تواجه أوروبا ، وخاصة ألمانيا، وخلصت إلى وجود عدة مسارات قابلة للتطبيق (مصنفة على أنها "حالات") للقضاء على جميع واردات الغاز الطبيعي الروسي بحلول أكتوبر  2022. ^{[ 147 ] [ 162 ]} ويسعى العمل الجاري إلى دراسة تأثير تمديد العمر التشغيلي للمفاعلات النووية الثلاثة المتبقية في ألمانيا لما بعد عام 2022 وتأثير ظروف الجفاف الشديدة على توليد الطاقة الكهرومائية  والنظام بشكل عام.

يرمز oemof إلى إطار عمل نمذجة الطاقة المفتوحة. يُدار المشروع من قِبل معهد راينر ليموين في برلين ، ألمانيا، ومركز أنظمة الطاقة المستدامة (CSES أو ZNES) في جامعة فلنسبورغ وجامعة فلنسبورغ للعلوم التطبيقية ، وكلاهما في فلنسبورغ ، ألمانيا. يُدير المشروع موقعين إلكترونيين ومستودعًا على منصة GitHub . كُتب oemof بلغة بايثون ، ويستخدم مكونات Pyomo و COIN-OR للتحسين. يمكن تمثيل أنظمة الطاقة باستخدام جداول البيانات ( CSV )، مما يُسهّل عملية إعداد البيانات. صدرت النسخة 0.1.0  في 1 ديسمبر 2016.

يُصنّف برنامج oemof كإطار عمل لنمذجة الطاقة. ويتألف من مكتبة لصياغة مسائل التحسين الخطي أو المختلط (solph)، ومكتبة لتوليد بيانات الإدخال (feedin-data)، ومكتبات مساعدة أخرى. تُستخدم مكتبة solph لتمثيل الأنظمة متعددة المناطق والقطاعات (الكهرباء، والتدفئة، والغاز، والنقل)، ويمكنها التحسين لأهداف مختلفة، مثل التكلفة المالية أو انبعاثات _{ثاني أكسيد} الكربون . علاوة على ذلك، يُمكن التبديل بين نمطي التشغيل والاستثمار. من حيث النطاق، يُمكن لبرنامج oemof تغطية نظام الطاقة الأوروبي، أو بدلاً من ذلك، يُمكنه وصف مخطط قطاع الطاقة والتدفئة المحلي المعقد.

تم تطبيق برنامج oemof في أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى. [ ^{163 ] قارن} مشروع ماجستير في عام 2020 بين برنامجي oemof و OSeMOSYS . ^{[ 164 ]}

يرمز OSeMOSYS إلى نظام نمذجة الطاقة مفتوح المصدر. يهدف OSeMOSYS إلى تطوير السياسات الوطنية والإقليمية، ويستخدم إطار عمل للتحسين بين الفترات الزمنية. يفترض النموذج وجود مُشغِّل/مستثمر واحد ذي دوافع اجتماعية وبصيرة كاملة. مشروع OSeMOSYS هو جهد مجتمعي، مدعوم من قسم أنظمة الطاقة في المعهد الملكي للتكنولوجيا KTH ، ستوكهولم ، السويد. يوفر المشروع موقعًا إلكترونيًا يقدم معلومات أساسية، بالإضافة إلى العديد من المنتديات النشطة على مجموعات جوجل . كُتب OSeMOSYS في الأصل بلغة MathProg ، وهي لغة برمجة رياضية عالية المستوى . ثم أُعيد تنفيذه لاحقًا باستخدام GAMS و Python ، ويتم الآن صيانة قواعد البيانات الثلاث. يوفر المشروع أيضًا نموذج اختبار يُسمى UTOPIA. يتوفر دليل استخدام. ^{[ 165 ]}

يوفر برنامج OSeMOSYS إطارًا لتحليل أنظمة الطاقة على المدى المتوسط ​​(10-15 عامًا) والمدى الطويل (50-100 عامًا). يستخدم البرنامج التحسين الخطي البحت ، مع إمكانية استخدام البرمجة الخطية المختلطة لمعالجة، على سبيل المثال، توسعات قدرة محطات الطاقة المنفصلة. ويغطي البرنامج معظم قطاعات الطاقة، بما في ذلك التدفئة والكهرباء والنقل. يعتمد OSeMOSYS على متطلبات خدمات الطاقة المحددة خارجيًا ، والتي يتم تلبيتها من خلال مجموعة من التقنيات التي تستخدم مجموعة من الموارد، والتي تتميز بإمكانياتها وتكاليفها. لا تقتصر هذه الموارد على سلع الطاقة، بل قد تشمل، على سبيل المثال، المياه واستخدام الأراضي . وهذا ما يُمكّن من تطبيق OSeMOSYS في مجالات أخرى غير الطاقة، مثل أنظمة المياه. كما يمكن فرض قيود تقنية واقتصادية و/أو أهداف بيئية لتعكس الاعتبارات السياسية. يتوفر OSeMOSYS بصيغتي MathProg الموسعة والمختصرة، وكلاهما يُفترض أن يُعطي نتائج متطابقة. يتألف برنامج OSeMOSYS في نسخته الموسعة من أكثر من 400 سطر من التعليمات البرمجية . وقد استُخدم OSeMOSYS كأساس لبناء نماذج مُبسطة لأنظمة الطاقة. ^{[ 166 ]}

تتوفر ورقة بحثية رئيسية تصف نظام OSeMOSYS. ^{[ 6 ]} استخدمت دراسة أجريت عام 2011 نظام OSeMOSYS لدراسة دور قرارات الاستثمار المنزلي. ^{[ 168 ]} ووسعت دراسة أخرى أجريت عام 2012 نطاق نظام OSeMOSYS ليشمل السمات البارزة للشبكة الذكية . تشرح الورقة البحثية كيفية نمذجة التباين في الإنتاج، والطلب المرن، وتخزين الشبكة ، وكيف يؤثر ذلك على استقرار الشبكة. ^{[ 169 ]} طُبِّق نظام OSeMOSYS على أنظمة القرى. تقارن ورقة بحثية نُشرت عام 2015 مزايا كهربة المناطق الريفية في تيمور الشرقية، سواءً كانت مستقلة أو مصغرة أو متصلة بالشبكة، في ظل مستويات وصول مختلفة. ^{[ 170 ]} وفي دراسة أجريت عام 2016، عُدِّل نظام OSeMOSYS ليأخذ في الاعتبار سلوك المستهلك الواقعي. ^{[ 171 ]} كما استخدمت دراسة أخرى أجريت عام 2016 نظام OSeMOSYS لبناء نموذج محلي متعدد المناطق لنظام الطاقة في منطقة لومبارديا بإيطاليا. كان أحد أهداف هذه الدراسة تشجيع المواطنين على المشاركة في عملية تخطيط الطاقة. وتشير النتائج الأولية إلى نجاح هذه الدراسة، وإلى ضرورة استخدام نماذج مفتوحة لتضمين كل من الديناميكيات التكنولوجية والقضايا غير التكنولوجية بشكل صحيح. ^{[ 172 ]} وتناولت دراسة نُشرت عام 2017، وتغطي مقاطعة ألبرتا الكندية، مخاطر تجاوز أهداف الانبعاثات المحددة بسبب عدم اليقين التكنولوجي. ومن بين النتائج الأخرى، وجدت الدراسة أن تقنيات الطاقة الشمسية وطاقة الرياح تُبنى قبل سبع وخمس سنوات على التوالي عند تضمين مخاطر الانبعاثات. ^{[ 173 ]} كما حللت دراسة أخرى نُشرت عام 2017 نظام الكهرباء في قبرص، وخلصت إلى أنه بعد تطبيق اللوائح البيئية للاتحاد الأوروبي بعد عام 2020، يُنصح بالتحول من توليد الطاقة بالنفط إلى توليدها بالغاز الطبيعي. ^{[ 174 ]}

استُخدم برنامج OSeMOSYS لبناء نماذج كهرباء واسعة النطاق لأفريقيا ، تضم 45  دولة ^{[ 175 ] [ 176 ]} وأمريكا الجنوبية، تضم 13  دولة ^{[ 177 ] [ 178 ]} . كما استُخدم لدعم استراتيجيات الأمم المتحدة الإقليمية للمناخ والأراضي والطاقة والمياه (CLEWS) ^{[ 179 ]} لحوض نهر سافا في وسط أوروبا ^{[ 180 ]} ، وحوض نهر سيحون في شرق أوروبا [181]، وموريشيوس [182]. وقد بُنيت نماذج سابقًا لدول البلطيق وبوليفيا ونيكاراغوا والسويد وتنزانيا [ 183 ] ^{. وتلخص ورقة بحثية} نُشرت ^{عام 2021 التطبيقات} الحديثة ، كما تُفصّل الإصدارات المختلفة ^{والنسخ المُعدّلة والتحسينات} المحلية المتعلقة بقاعدة بيانات ^برنامج OSeMOSYS . ^{[ 184 ]} خلص تحليل لقطاع الكهرباء في بنغلاديش، أُنجز عام 2021، إلى أن الطاقة الشمسية تتمتع بقدرة تنافسية اقتصادية في جميع السيناريوهات المدروسة. ^{[ 185 ]} تناولت دراسة أُجريت عام 2022 آثار تغير المناخ على نظام الطاقة في إثيوبيا . ^{[ 186 ]} كما طُبّق نظام OSeMOSYS بشكل متفاوت في زيمبابوي ^{[ 187 ]} والإكوادور. ^{[ 188 ]} وبحثت دراسة أخرى أُجريت عام 2022 استخدام المياه، مُقسّمًا إلى سحب واستهلاك، لعدة استراتيجيات طاقة منخفضة الكربون في أفريقيا. ^{[ 167 ]} وبحثت دراسة أخرى في العام نفسه الطاقة المتجددة في مصر . ^{[ 189 ]} وأخرى في جمهورية الدومينيكان. ^{[ 190 ]} واستُخدمت جزيرة بانتيليريا الإيطالية كدراسة حالة لمقارنة تخزين البطاريات وتخزين الهيدروجين، ووجدت أن النظام الهجين هو الأقل تكلفة. ^{[ 191 ]}    

في عام ٢٠١٦، بدأ العمل على واجهة متصفح لنظام OSeMOSYS، تُعرف باسم بنية إدارة النماذج (MoManI). بقيادة إدارة الشؤون الاقتصادية والاجتماعية التابعة للأمم المتحدة (DESA)، تُجرى تجارب MoManI في بلدان مختارة. يمكن استخدام هذه الواجهة لإنشاء النماذج، وعرض النتائج، وتطوير سيناريوهات أفضل. أتلانتس هو اسم دراسة حالة لدولة خيالية لأغراض التدريب. ^{[ ١٩٢ ] [ ١٩٣ ] [ ١٩٤ ]} في مارس ٢٠٢١، تم إصدار واجهة مستخدم رسومية مبسطة تُسمى clicSAND، تستخدم برنامجي Excel وAccess. ^{[ ١٩٥ ] [ ١٩٦ ]} تتضمن أداة سير عمل سطر الأوامر (CLI) المسماة otoole مجموعة من الأدوات المساعدة المتخصصة، بما في ذلك أداة لتحويل البيانات بين تنسيقات OKI و GNU MathProg . ^{[ 197 ] [ 184 ] : 3} في عام 2022، أصدر المشروع مجموعات أدوات تمهيدية لنمذجة بلدان مختارة في أفريقيا وشرق آسيا وأمريكا الجنوبية. ^{[ 198 ]}  

أُعلن عن نموذج OSeMBE المرجعي الذي يغطي غرب ووسط أوروبا في 27 أبريل 2018. ^{[ 200 ] [ 201 ]} يستخدم النموذج تطبيق MathProg لـ OSeMOSYS، ولكنه يتطلب تعديلًا بسيطًا أولًا. سيُستخدم هذا النموذج، المُموّل ضمن برنامج Horizon 2020 والمُدرج ضمن حزمة العمل WP7 لمشروع REEEM، لمساعدة الجهات المعنية على التفاعل مع مجموعة من سيناريوهات مستقبل الطاقة المستدامة في أوروبا. ^{[ 202 ]} يمتد مشروع REEEM من أوائل عام 2016 حتى منتصف عام 2020.

تستعرض ورقة بحثية صدرت عام 2021 مجتمع OSeMOSYS، وتكوينه، وأنشطته الإدارية. كما تصف استخدام OSeMOSYS في التعليم وبناء القدرات التحليلية في البلدان النامية. ^{[ 184 ]}

PyPSA اختصار لـ Python for Power System Analysis (تحليل أنظمة الطاقة باستخدام بايثون). PyPSA عبارة عن مجموعة أدوات برمجية مجانية لمحاكاة وتحسين أنظمة الطاقة الكهربائية والقطاعات المرتبطة بها. ^{[ 203 ] [ 204 ]} يدعم PyPSA توليد الطاقة التقليدي، وتوليد الطاقة المتغيرة من الرياح والطاقة الشمسية، وتخزين الكهرباء، والربط بقطاعات الغاز الطبيعي والهيدروجين والتدفئة والنقل، بالإضافة إلى شبكات التيار المتردد والتيار المستمر الهجينة. علاوة على ذلك، صُمم PyPSA ليكون قابلاً للتوسع بكفاءة. يُدار المشروع من قِبل معهد الأتمتة والمعلوماتية التطبيقية (IAI) التابع لمعهد كارلسروه للتكنولوجيا (KIT) في كارلسروه ، ألمانيا، على الرغم من أن المشروع نفسه قائم بذاته بشكل مستقل. يمتلك المشروع موقعًا إلكترونيًا وقائمة بريدية . كُتب PyPSA بلغة بايثون ويستخدم مكتبة linopy . يُستضاف كود المصدر على GitHub ويُصدر دوريًا كحزمة PyPI .

وُصفت الوظائف الأساسية لبرنامج PyPSA في ورقة بحثية نُشرت عام ٢٠١٨. يربط PyPSA بين برامج تحليل تدفق الطاقة التقليدية في حالة الاستقرار ونماذج أنظمة الطاقة متعددة الفترات. ويمكن استخدامه إما باستخدام معادلات تدفق الطاقة غير الخطية لمحاكاة النظام أو باستخدام تقريبات خطية لتمكين التحسين المشترك للعمليات والاستثمار عبر فترات متعددة. ويمكن تحديد زيادة تشغيل المولدات وفترات التشغيل والإيقاف المتعددة، كما يدعم البرنامج إدارة الطلب على الطاقة ، إلا أن الطلب يظل غير مرن سعريًا . ^{[ ٢٠٥ ]}

تتناول دراسة أجريت عام 2018 أوجه التآزر المحتملة بين ربط القطاعات وتعزيز شبكة النقل في نظام طاقة أوروبي مستقبلي مُقيد بخفض انبعاثات الكربون بنسبة 95%. يجسد نموذج PyPSA-Eur-Sec-30 إمكانات إدارة جانب الطلب لمركبات البطاريات الكهربائية ، بالإضافة إلى دور تقنيات تحويل الطاقة إلى غاز ، وتخزين الطاقة الحرارية على المدى الطويل ، والتقنيات ذات الصلة. تشير النتائج إلى أن مركبات البطاريات الكهربائية قادرة على تخفيف التقلبات اليومية في الطاقة الشمسية، بينما تعمل التقنيات الأخرى على تخفيف التقلبات الموسمية والتغيرات المناخية في كل من الطلب وإمدادات الطاقة المتجددة. يتطلب الوصول إلى أقل تكلفة ممكنة توسيعًا كبيرًا لشبكة الكهرباء. وبشكل عام، يُعد هذا النظام عمليًا وميسور التكلفة. تتوفر مجموعات البيانات الأساسية من Zenodo . ^{[ 206 ]}

اعتبارًا من يناير 2018 , PyPSA is used by more than a dozen research institutes and companies worldwide.^[205]:2 Some research groups have independently extended the software, for instance to model integer transmission expansion.^[207]

In 2020, the PyPSA‑Eur‑Sec model for Europe was used to analyze several Paris Agreement Compatible Scenarios for Energy Infrastructure^[208] and determined that early action should pay off.^[209]

On 9 January 2019, the project released an interactive web-interfaced "toy" model, using the Cbc solver, to allow the public to experiment with different future costs and technologies.^[210][211] The site was relaunched on 5 November 2019 with some internal improvements, a new URL, and faster solver now completing in about 12 s.^[212] A newer version now uses the HiGHS solver.^[213]

During September 2021, PyPSA developers announced the PyPSA‑Server project to provide a web interface to a simplified version of their PyPSA‑Eur‑Sec sector‑coupled European model.^[215][216] Users need not install software and can define fresh scenarios "by difference" using a forms‑based webpage. Previously run scenarios are stored for future reference. The implementation as of October 2021 is essentially proof‑of‑concept.

في أواخر عام 2021، نشر مطورو PyPSA - Eur نتائج بحثهم حول خيارات توسيع شبكة الكهرباء عالية الجهد والهيدروجين المتكاملة في أوروبا والمملكة المتحدة، وتأثير المفاضلات المحتملة الناجمة عن محدودية قبول الجمهور للبنية التحتية الجديدة. ^{[ 217 ] [ 218 ]} أضافت دراسات لاحقة تأثيرات التعلم الداخلي ، وحددت انخفاضات أكبر في تكاليف التكنولوجيا مقارنةً بما توقعته المفوضية الأوروبية . ^{[ 219 ]} وفي عام 2024، دمجت دراسة أخرى PyPSA - Eur مع نموذج سلسلة إمداد الطاقة العالمي TRACE، وأكدت على ضرورة تنسيق سياسات البنية التحتية واستراتيجيات الاستيراد. ^{[ 220 ]}

استخدمت دراسة أجريت في  ديسمبر  2021، بالإضافة إلى أعمال جارية، نموذج PyPSA-PL لتقييم خيارات السياسة العامة في بولندا. ^{[ 221 ] [ 222 ] [ 223 ] [ 224 ]} وفي عام 2024، نشر باحثون من جامعة إدنبرة نموذجًا مستقلًا لنظام الطاقة في بريطانيا يُسمى PyPSA - GB، إلى جانب تقييمات لسيناريوهات الطاقة المستقبلية الرسمية ذات صافي الانبعاثات الصفرية (FES) من الشبكة الوطنية البريطانية . ^{[ 225 ]}

أعلن العديد من القائمين على صيانة PyPSA عن تأسيس شركة ناشئة جديدة غير ربحية في يونيو 2023 لتقديم خدمات استشارية باستخدام PyPSA. ^{[ 226 ]} 

REMix stands for "Renewable Energy Mix". It is an open source framework developed by the German Aerospace Center for setting up linear or mixed integeroptimization models using GAMS for optimization and Python for data manipulation and interfaces. REMix is developed for applications in energy system modeling. The main focus is optimizing systems fed by renewable energy sources that vary in time, especially at national scale.^[233]

As an example of the type of problem REMix can tackle, the potential of Carnot batteries in the development of a zero-emissions energy system for Central Europe the 2050 time frame has been modeled. Wind energy systems were found to work especially well with these types of batteries. In that study, the energy modeling was paired with economic modeling to assess profitability of such a system.^[234] Another example compared pathways for transitioning over multiple years to a full green economy in Europe. By modeling the flow of energy and fuels through networks spanning the continent, optimal tradeoffs of blue and green hydrogen allow time for full development of solar and wind technologies. The framework also incorporates path optimization, allowing for multi-year analyses and strategic planning over extended periods.^[235] REMix was also used to model responses to a range of challenges to fuel supplies due to rising costs or political events,^[236] and to analyze of the integration of renewable energies into the electricity system.^[237]

يعتمد وقت الحساب لنمذجة REMix بشكل كبير على عدد قرارات تخطيط السعة المطلوبة للمسألة. بالنسبة للحالات الكبيرة جدًا، تم استخدام تحسين المسار باستخدام محلل PIPS-IPM++ المتوازي. ^{[ 238 ]}

لغرض التحقق من صحة نموذج REMix، شارك المركز الألماني لأبحاث الفضاء في العديد من مقارنات النماذج. ^{[ 239 ] [ 240 ]}

يرمز TEMOA إلى أدوات تحسين وتحليل نماذج الطاقة. ويجري تطوير هذا البرنامج من قِبل قسم الهندسة المدنية والإنشائية والبيئية بجامعة ولاية كارولينا الشمالية ، رالي، كارولينا الشمالية ، الولايات المتحدة الأمريكية. يدير المشروع موقعًا إلكترونيًا ومنتدى. ويُستضاف رمز المصدر على منصة GitHub . تمت برمجة النموذج باستخدام Pyomo ، وهي مكتبة مكونات تحسين مكتوبة بلغة Python . يمكن استخدام TEMOA مع أي مُحلِّل يدعمه Pyomo ، بما في ذلك مُحلِّل GLPK مفتوح المصدر . يستخدم TEMOA نظام التحكم في الإصدارات لأرشفة رمز المصدر ومجموعات البيانات علنًا ، مما يُمكّن جهات خارجية من التحقق من جميع أعمال النمذجة المنشورة. ^{[ 12 ]}

يُصنَّف برنامج TEMOA كإطار نمذجة، ويُستخدم لإجراء التحليلات باستخدام نموذج نظام طاقة غني بالتكنولوجيا، يعتمد على منهجية من القاعدة إلى القمة. يهدف النموذج إلى تقليل تكلفة إمدادات الطاقة على مستوى النظام ككل، وذلك من خلال نشر واستخدام تقنيات وموارد الطاقة على مر الزمن لتلبية مجموعة من متطلبات الاستخدام النهائي المحددة خارجيًا . ^{[ 241 ]} يتأثر برنامج TEMOA بشدة بمولدات نموذج MARKAL/TIMES الموثقة جيدًا . ^{[ 242 ] : 4}

يشكل مشروع TEMOA أساس مشروع البحث Open Energy Outlook (OEO) الذي يمتد من عام 2020 إلى عام 2022. يستخدم مشروع OEO أدوات مفتوحة المصدر وبيانات مفتوحة لاستكشاف خيارات سياسات خفض الانبعاثات الكربونية بشكل جذري في الولايات المتحدة. ^{[ 15 ] [ 243 ]}

ابتداءً من منتصف عام 2021، تتيح واجهة تفاعلية موجودة على الموقع الإلكتروني الرئيسي للمستخدمين المسجلين إمكانية معالجة بيانات السيناريوهات محليًا، وتحميل ملفات SQLite منظمة ، ثم تشغيل هذه السيناريوهات باستخدام برنامج TEMOA. ^{[ 244 ] [ 245 ]} كما توفر الخدمة بعض وظائف عرض البيانات وإدارة المشاريع المحدودة.

RAMP عبارة عن مجموعة برامج مفتوحة المصدر لمحاكاة سلاسل زمنية لاستهلاك الطاقة الناتج عن المستخدمين ، وذلك بالاعتماد على مدخلات بسيطة. على سبيل المثال، يتطلب تعريف بسيط لنوع المستخدم - لنفترض فئة معينة من الأسر - معلومات فقط حول الأجهزة المستهلكة للطاقة التي يمتلكها، وأوقات استخدامها في أي يوم عادي، ومدة استخدامها الإجمالية. ثم يستفيد البرنامج من العشوائية لتعويض نقص المعلومات الأكثر تفصيلاً، ولإدراج عدم القدرة على التنبؤ بالسلوك البشري.   

يستطيع برنامج RAMP توليد بيانات اصطناعية في أي مكان لا تتوفر فيه بيانات مُقاسة، كما هو الحال عند تصميم الأنظمة في المناطق النائية ^{[ 246 ]} أو عند التخطيط لأسطول المركبات الكهربائية المستقبلي. ^{[ 247 ]} كما أن متطلبات البيانات المحدودة تتيح مرونة أكبر في اختيار السيناريوهات وتطويرها مقارنةً بالنماذج المماثلة التي تتطلب بيانات أكثر كثافة. ^{[ 248 ]}

استُخدم برنامج RAMP في البحوث العلمية لمجموعة  متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك توليد بيانات الطلب على الكهرباء للمجتمعات النائية أو السكنية، واستخدام المياه الساخنة المنزلية، وممارسات الطهي، والتنقل الكهربائي. ويمكن أن تتراوح النطاقات الجغرافية المرتبطة به من الأحياء إلى القارات.

يستخدم برنامج RAMP عشرات المستخدمين حول العالم. في أوائل العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، أصبح البرنامج جزءًا من جهد تطوير برمجيات متعدد المؤسسات، بدعم من جامعة دلفت للتكنولوجيا ، ومعهد فيتو، ومعهد راينر ليموين ، وجامعة لييج ، وجامعة لايبنيز هانوفر ، وجامعة سان سيمون الكبرى  . ^{[ 248 ]}

يعمل برنامج RAMP بلغة بايثون ويتطلب إدخال البيانات في شكل جدولي. تتوفر واجهات مستخدم رسومية ( GUI )، مما يسمح بتشغيل البرنامج من متصفحات الويب. ^{[ 249 ]}

يمكن استخدام إطار عمل نموذج venco.py لدراسة التفاعلات بين انتشار المركبات الكهربائية التي تعمل بالبطاريات (BEV) ونظام الكهرباء بشكل عام. وبشكل أكثر تحديدًا، يمكن للمركبات الكهربائية التي تعمل بالبطاريات أن تُسهم بشكل فعّال في تخزين الطاقة لمسافات قصيرة في أنظمة الطاقة التي تواجه نسبًا عالية من الطاقة المتجددة المتقلبة. ولكن على عكس تخزين الطاقة المخصص للشبكة، فإن مساهمات المركبات الكهربائية التي تعمل بالبطاريات تعتمد بشكل كبير على خيارات التوصيل والشحن التي قد يتخذها مالكو المركبات. ^{[ 250 ]}

تم تطبيق Venco.py على سيناريوهات مختلفة في ألمانيا عام 2030 باستخدام توقعات بوجود 9  ملايين سيارة كهربائية تعمل بالبطارية في الخدمة واستهلاك سنوي للطاقة لأسطولها يبلغ٢٧  تيراواط ساعة . تُظهر المحاكاة أن قرارات المالكين مهمة بالفعل، وأن بعض متغيرات تصميم النظام لها تأثير أكبر من غيرها. على سبيل المثال، يبدو أن سعة الأسطول الإجمالية وتوافر مرافق الشحن السريع يؤثران بشكل كبير على مساهمة النظام المحتملة. هناك حاجة إلى مزيد من العمل لتقييم تأثير أنماط الطقس والطلب الأكثر دقة. ^{[ ٢٥٠ ]} الصيغة الرياضية متاحة. ^{[ ٢٥١ ]} يعتمد برنامج Venco.py على نموذج أولي سابق لجدول بيانات . ^{[ ٢٥٢ ]}

أصبح عدد من نماذج المكونات التقنية الآن مفتوح المصدر. ورغم أن هذه النماذج لا تُشكل نماذج أنظمة تهدف إلى تطوير السياسات العامة (وهو محور هذه الصفحة)، إلا أنها تستحق الذكر. ويمكن ربط الوحدات التقنية أو تكييفها بطريقة أخرى ضمن هذه المبادرات الأوسع نطاقًا.

• نموذج أداء مصفوفة الخلايا الكهروضوئية في سانديا ^{[ 254 ]}
• مكتبة مرافق الخلايا الكهروضوئية pvlib ^{[ 255 ]}
• مكتبة مرافق المضخات الحرارية hplib ^{[ 256 ]}
• مكتبة توربينات الرياح windpowerlib ^{[ 257 ]}
• مكتبة الطاقة الكهرومائية hydropowerlib ^{[ 258 ]}

تمت كتابة عدد من نماذج مزادات الكهرباء بلغات برمجة مثل GAMS و AMPL و MathProg وغيرها. ^{[ h ]} وتشمل هذه النماذج ما يلي:

• نموذج تسعير العقدة EPOC ^{[ 259 ]}
• يمكن الاطلاع على أمثلة لسوق الكهرباء الوطني الأسترالي باستخدام برنامج MathProg على الرابط التالي: b:GLPK/Electricity markets

تعتمد العديد من المشاريع على خوارزمية حل خطية بحتة أو خوارزمية حل أعداد صحيحة مختلطة لإجراء عمليات التحسين الكلاسيكية، أو حل القيود، أو مزيج من الاثنين. ورغم وجود العديد من مشاريع خوارزميات الحل مفتوحة المصدر، فإن خوارزمية GLPK هي الأكثر استخدامًا . وقد اعتمدتها مشاريع Calliope و ETEM و ficus و OSeMOSYS و SWITCH و TEMOA . وتُعد خوارزمية Clp بديلاً آخر. ^{[ 260 ] [ 261 ]} ومنذ منتصف عام 2022، توفر خوارزمية HiGHS مفتوحة المصدر خيارًا آخر. وتُستخدم HiGHS في النسخة الإلكترونية من نموذج PyPSA الأوروبي متعدد القطاعات . ^{[ 262 ]}

تتفوق برامج الحل الاحتكارية على برامج الحل مفتوحة المصدر بفارق كبير (ربما عشرة أضعاف)، لذا فإن اختيار برنامج حل مفتوح المصدر سيحد من الأداء من حيث السرعة واستهلاك الذاكرة، وربما حتى سهولة الاستخدام. ^{[ 263 ]}

يتم تطوير مجموعة أدوات التحسين المرنة SMS++، المكتوبة بلغة C++17 ، خصيصًا لتلبية احتياجات نمذجة أنظمة الطاقة. ^{[ 264 ]}