[论文解读] Power System Studies Using Open-Access Software

Juan A. Martínez-Velasco, Pau Casals-Torrens+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 24, 2026

Power System Optimization and Stability被引用 0

一句话总结

论文提出一个在 R/RStudio 中的灵活仿真环境，用于整合开放获取工具（EMTP/ATP 和 OpenDSS）进行电力系统研究，实现双向数据交换和潜在的基于机器学习的性能预测。

ABSTRACT

The use of open-access software is an option that can be considered by those interested in power system studies. In addition, the combination of two or more of these tools can expand the capabilities and the fields of application of each tool. This paper proposes the implementation of a flexible and powerful simulation environment based on R/Rstudio for carrying out power system studies. Several simple case studies are presented aimed at showing how the combination of either EMTP/ATP or OpenDSS with R/RStudio can expand the capabilities of each of these tools for performing either steady-state or transient power system studies. Basically, the proposed environment uses RStudio as control center from which each simulation tool (e.g., R, ATP, OpenDSS) can be run. Some procedures for generating information that must be exchanged between RStudio and ATP or RStudio and OpenDSS have been implemented. Such exchanges are bidirectional: ATP and OpenDSS produce simulation results that can be read by RStudio (text files in the case of ATP, comma separated value (CSV) and text files in the case of OpenDSS), while RStudio capabilities are used to generate files that are embedded into the input file to be read by either ATP or OpenDSS. This late option can be used to change either the configuration or some parameters of the test system under study. Finally, one very interesting option illustrated in this paper is the possibility of using machine learning algorithms to predict the performance of the test system.

研究动机与目标

• 为电力系统研究倡导使用开放获取软件。
• 提出一个以 R/RStudio 为中心的灵活、基于组件的仿真环境。
• 演示将 EMTP/ATP 与 OpenDSS 与 RStudio 的集成，以进行稳态和瞬态分析。
• 展示 RStudio 与仿真工具（ATP 和 OpenDSS）之间的数据交换机制。
• 说明潜在扩展，包括用于性能预测的机器学习。

提出的方法

• 以 RStudio 作为控制中心，从 R 运行外部仿真器（ATP、OpenDSS）。
• 实现双向数据交换：ATP 输出由 R 读取（文本文件）；OpenDSS 输出由 R 读取（CSV/文本）；R 生成嵌入到工具输入文件中的输入修改。
• 提供生成并嵌入交换文件以改变配置或参数的步骤。
• 通过简单案例研究演示工作流程，展示稳态与瞬态分析能力。
• 提出将机器学习整合到预测系统性能的工作流。

实验结果

研究问题

• RQ1 在 R/RStudio 中，开放获取工具如 ATP 和 OpenDSS 能否有效整合用于综合的电力系统研究？
• RQ2 RStudio 与外部仿真器之间的数据交换机制是什么，如何支持双向通信？
• RQ3 在该环境中，机器学习在多大程度上可用于预测测试电力系统的性能？

主要发现

• 基于 R/RStudio 的灵活仿真环境可以协调多种工具用于电力系统研究。
• 通过文本/CSV 文件和嵌入输入修改，RStudio 与 ATP/OpenDSS 之间的双向数据交换是可行的。
• 该方法通过工具集成实现了稳态和瞬态研究。
• 该工作流支持生成和使用信息来修改测试配置和参数。
• 论文展示了使用机器学习预测系统性能的潜在应用。