Motivation

Moderne Energiesystemmodelle bilden Stromnetze mit hoher räumlicher und technischer Auflösung ab. Diese Detailtiefe ist zwar wichtig für realistische Analysen, führt jedoch zu hohen Rechenzeiten und erschwert umfangreiche Szenario- oder Sensitivitätsanalysen. NPAP unterstützt dabei, Netzwerke gezielt zu vereinfachen und die Modellkomplexität zu reduzieren, ohne zentrale strukturelle und elektrische Eigenschaften vollständig zu verlieren.

NPAP eignet sich insbesondere für die Reduktion von Stromnetzen in Energiesystemmodellen, beispielsweise in Kombination mit Tools wie PyPSA oder in Ausbauplanungsmodellen. Darüber hinaus kann die Bibliothek für Szenarioanalysen, Machine-Learning-Anwendungen oder allgemeine Fragestellungen der Graphreduktion eingesetzt werden.

Der Einstieg in NPAP ist unkompliziert. Das Package kann direkt aus dem Python Package Index installiert (pip install npap) und in bestehende Python-Projekte integriert werden. In der Dokumentation finden sich Beispiele für typische Workflows, von der Erstellung eines Netzwerks über die Auswahl einer Partitionierungsstrategie bis hin zur Aggregation.

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• Dokumentation

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