PYPOWER 项目技术文档

1. 安装指南

1.1 系统要求

PYPOWER 依赖于以下系统级别的先决条件：

• Python 2.7 - 3.9

1.2 虚拟环境

建议将 PYPOWER 安装到虚拟环境中：

$ python3.8 -m venv venv  # 或者使用任何支持的 Python 版本

1.3 依赖安装

PYPOWER 依赖于 NumPy、SciPy 和 PyRLU，可以通过以下命令安装：

$ venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt

1.4 安装 PYPOWER

推荐使用 pip 安装 PYPOWER：

$ venv/bin/python -m pip install PYPOWER

或者，下载并解压 tarball 后安装：

$ tar zxf PYPOWER-5.x.y.tar.gz
$ venv/bin/python setup.py install

2. 项目使用说明

2.1 命令行工具

安装 PYPOWER 后，会创建 pf 和 opf 命令。可以使用以下命令查看命令选项：

$ venv/bin/pf -h

或

$ venv/bin/opf -h

2.2 运行示例

例如，运行 IEEE 14 节点测试案例的潮流计算：

$ venv/bin/pf -c case14

或者，指定 PYPOWER 案例数据文件的路径：

$ venv/bin/pf /path/to/case14.py

opf 命令的调用语法与 pf 相同。例如，解决 IEEE 可靠性测试系统的 OPF 问题，并将解决的案例写入文件：

$ venv/bin/opf -c case24_ieee_rts --solvedcase=rtsout.py

3. 项目API使用文档

3.1 API 概述

PYPOWER 提供了潮流计算（Power Flow）和最优潮流计算（Optimal Power Flow, OPF）的功能。API 文档详细描述了如何使用这些功能。

3.2 主要功能

• 潮流计算：支持直流和交流潮流计算，包括牛顿法和快速解耦法。
• 最优潮流计算：支持直流和交流最优潮流计算。

3.3 使用示例

以下是一个简单的 API 使用示例：

import pypower.api as pp

# 加载案例数据
case = pp.loadcase('case14')

# 运行潮流计算
results = pp.runpf(case)

# 打印结果
print(results)

4. 项目安装方式

4.1 使用 pip 安装

$ venv/bin/python -m pip install PYPOWER

4.2 手动安装

下载并解压 tarball 后安装：

$ tar zxf PYPOWER-5.x.y.tar.gz
$ venv/bin/python setup.py install

4.3 测试安装

可以使用以下命令在本地测试 PYPOWER：

$ venv/bin/python -m tox -e py27,py38  # 或者使用任何支持的 Python 版本

5. 支持与反馈

5.1 邮件列表

如有关于 PYPOWER 的问题和评论，请发送至邮件列表：

[e-mail]

5.2 版权与许可

PYPOWER 的代码基于 3-clause BSD 许可证发布。案例文件的版权信息请参考项目文档。

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通过以上文档，您应该能够顺利安装和使用 PYPOWER 项目。如有任何问题，请参考项目文档或联系支持团队。