Wat is DOTS-energy?
DOTS staat voor Distributed Orchestrated Time Simulation en is een nieuw simulatieplatform ontwikkeld binnen GO-e door TNO, de TU Eindhoven en de TU Delft. Het platform is opgericht om zo efficiënt mogelijk simulaties van agent-gebaseerde energiesystemen uit te voeren. Hierbij kan een agent in de breedste zin geïnterpreteerd worden als element in een energiesysteem, zoals een partij, een apparaat, maar ook als een elektriciteitsmarkt of het weer. Het energiesysteem wordt in DOTS-energy beschreven met behulp van de Energy-System-Description-Language (ESDL, https://www.esdl.nl/) welke ontwikkeld is door TNO. In principe kan dus elk object uit de ESDL-taal als een agent in de simulatie aangemaakt worden. Het is daarbij belangrijk om te vermelden dat in DOTS op dit moment niet alle logica voor modellen van allerlei elementen bevat, maar dat het een tool is om modellen aan te maken, simulaties te starten, en om de simulaties op een efficiënte manier over de beschikbare rekenkernen te verdelen, bijvoorbeeld je eigen computer, of in een cloudomgeving. De implementatie van de modellen zelf dienen door de modelleurs in templates te worden ingevuld in Python, zoals ook in GO-e door onderzoekers van de TU/e is gedaan.
DOTS is open-source gemaakt en te vinden op: https://github.com/dots-energy/simulation-orchestrator/wiki
Principe van DOTS-energy
Binnen GO-e ontstond de behoefte om een grote hoeveelheid simulaties uit te voeren en werd er opgemerkt dat bestaande software voor agent-gebaseerde simulaties (bv Mosaik of AnyLogic) niet ontworpen zijn schaalbaarheid in het achterhoofd; bijvoorbeeld omdat alle data die de modellen uitwisselen door een centraal punt gaan (een potentiële bottleneck), of omdat de modelleur zelf niet kan bepalen hoeveel rekenkracht hij/zij voor de klus wil vrijmaken. Om grootschalige simulatiestudies uit te kunnen voeren in GO-e is DOTS ontworpen met schaalbaarheid als prioriteit.
DOTS-energy bestaat los gezegd uit 3 stukken software:
- De Simulation Orchestrator (SO) ontvangt de ESDL bestand met de informatie van het te simuleren energiesysteem van de gebruiker via een FastAPI REST interface en leest deze uit. Deze informatie wordt doorgegeven naar de andere componenten. Verder is de orchistrator verantwoordelijk voor het aankondigen van een nieuwe simulatie tijdstap en wacht deze tot alle modellen hun berekening hebben uitgevoerd.
- De Model Service Orchestrator (MSO) krijgt van de SO te horen welke modellen opgezet moeten worden en op welke locatie de docker images van de code te vinden is. De MSO zet dan de modellen op in een verzameling docker containers op de door de gebruiker aangemaakt Kubernetes rekenclusters.
- Calculation Service Models zijn de modellen die de berekeningen uitvoeren in de simulatie. Elke agent is een calculation service. Bij het aan maken van een nieuwe calculation service kan met behulp van een Calculation Service Generator een Python template worden aangemaakt waarin de modelleur de logica van het model dient te implementeren.
Verder wordt er gebruik gemaakt van de volgende drie componenten:
- Een ‘Mosquitto’ message broker maakt de communicatie mogelijk tussen alle softwarecomponenten op het kubernetes cluster. Dit werkt via een publish-subscribe mechanisme. Zo is de MSO geabonneerd op de SO, zodat deze instructies kan verkrijgen en zo worden o.b.v. de ESDL de juiste communicatie kanalen opgezet tussen de verschillende calculation services.
- ‘Influx’ tijdseries database waar alle tijdreeks resultaten in worden opgeslagen.
- ‘Grafana’ dashboards waarmee de resultaten gevisualiseerd kunnen worden
Toepassing van DOTS-energy in GO-e
Binnen GO-e is DOTS-energy toegepast om een grootschalige simulatiestudie uit te voeren om de effectiviteit te onderzoeken van combinaties van instrumenten voor congestiemanagement in Nederland. Voorbeelden van instrumenten zijn tarieven, flexibiliteitsmarkten en nieuwe contractsvormen. Door de schaalbaarheid van het DOTS framework worden op een grote hoeveelheid netwerken en instrument parameters combinaties van instrumenten getoetst. De verkregen inzichten kunnen een belangrijke bijdrage leveren aan de implementatie van nieuwe instrumenten voor congestiemanagement in Nederland voor de komende jaren.
Subtitel: meer informatie over DOTS-energy
- Voor meer informatie over de werking van het framework verwijzen we graag naar de documentatie op: https://github.com/dots-energy/simulation-orchestrator/wiki
- Voor een argumentatie waarom het framework relevant is en naar een eerste simulatiestudie met het framework verwijzen we graag naar het volgende paper:
van der Holst, B., Verhoeven, G., Matthijssen, E., Vrijlandt, M., Plug, R., van der Meer, A., & Kok, K. (2023). A dynamic bandwidth tariff assessment in a Dutch distribution network using a novel scalable distributed simulation framework.