From 19ff6e1963e8bf397af5c69deec13fc555850ac1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 15 May 2026 12:11:15 -0600 Subject: [PATCH 01/33] initial example files for plm for a converter --- .../33_peak_load_management.yaml | 5 + .../demand_profiles/demand_profile.yaml | 418 ++++++++++++++++ .../demand_profile_upstream.yaml | 465 ++++++++++++++++++ .../driver_config.yaml | 5 + .../plant_config.yaml | 15 + .../run_peak_load_management.py | 147 ++++++ .../tech_config.yaml | 71 +++ 7 files changed, 1126 insertions(+) create mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/33_peak_load_management.yaml create mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml create mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml create mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/driver_config.yaml create mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml create mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py create mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/33_peak_load_management.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/33_peak_load_management.yaml new file mode 100644 index 000000000..3b0321e48 --- /dev/null +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/33_peak_load_management.yaml @@ -0,0 +1,5 @@ +name: H2Integrate_config +system_summary: Peak load management dispatch +driver_config: driver_config.yaml +technology_config: tech_config.yaml +plant_config: plant_config.yaml diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml new file mode 100644 index 000000000..d1f7fde9a --- /dev/null +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml @@ -0,0 +1,418 @@ +- 87 - 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1020 - 1260 - 1450 - 1525 - 1490 - 1320 - 1160 - 980 - 860 - 760 - 690 - 640 - 610 + - 700 - 860 - 1040 - 1230 - 1310 - 1200 - 980 - 760 - 470 - 430 - 390 - 350 - 310 - 280 - 320 - 410 - 560 - 740 - 930 + - 1140 - 1360 - 1550 - 1710 - 1800 - 1680 - 1440 - 1180 - 940 - 760 - 620 - 540 - 480 - 430 - 390 - 360 - 320 - 280 - + 250 - 300 - 380 - 520 - 690 - 860 - 1040 - 1260 - 1480 - 1610 - 1520 - 1340 - 1110 - 900 - 760 - 640 - 560 - 500 - 460 + - 380 - 340 - 310 - 280 - 260 - 300 - 420 - 650 - 980 - 1475 - 1380 - 1200 - 980 - 860 - 790 - 720 - 660 - 610 - 700 - + 880 - 1090 - 1030 - 820 - 600 - 450 - 410 - 370 - 330 - 290 - 260 - 310 - 390 - 540 - 710 - 900 - 1090 - 1310 - 1490 - + 1650 - 1730 - 1785 - 1600 - 1320 - 1040 - 820 - 660 - 560 - 490 - 300 - 280 - 250 - 230 - 220 - 240 - 290 - 360 - 440 + - 520 - 610 - 700 - 820 - 910 - 980 - 1020 - 1080 - 1150 - 1230 - 1290 - 1330 - 1360 - 1180 - 900 - 410 - 380 - 340 - + 300 - 270 - 250 - 290 - 360 - 500 - 670 - 860 - 1080 - 1420 - 1695 - 1580 - 1430 - 1270 - 1080 - 900 - 740 - 620 - 540 + - 480 - 430 - 620 - 700 - 860 - 1020 - 1260 - 1450 - 1525 - 1490 - 1320 - 1160 - 980 - 860 - 760 - 690 - 640 - 610 - 700 + - 860 - 1040 - 1230 - 1310 - 1200 - 980 - 760 - 470 - 430 - 390 - 350 - 310 - 280 - 320 - 410 - 560 - 740 - 930 - 1140 + - 1360 - 1550 - 1710 - 1800 - 1680 - 1440 - 1180 - 940 - 760 - 620 - 540 - 480 - 430 - 390 - 360 - 320 - 280 - 250 - 300 + - 380 - 520 - 690 - 860 - 1040 - 1260 - 1480 - 1610 - 1520 - 1340 - 1110 - 900 - 760 - 640 - 560 - 500 - 460 - 380 - 340 + - 310 - 280 - 260 - 300 - 420 - 650 - 980 - 1475 - 1380 - 1200 - 980 - 860 - 790 - 720 - 660 - 610 - 700 - 880 - 1090 + - 1030 - 820 - 600 - 450 - 410 - 370 - 330 - 290 - 260 - 310 - 390 - 540 - 710 - 900 - 1090 - 1310 - 1490 - 1650 - 1730 + - 1785 - 1600 - 1320 - 1040 - 820 - 660 - 560 - 490 - 300 - 280 - 250 - 230 - 220 - 240 - 290 - 360 - 440 - 520 - 610 + - 700 - 820 - 910 - 980 - 1020 - 1080 - 1150 - 1230 - 1290 - 1330 - 1360 - 1180 - 900 - 410 - 380 - 340 - 300 - 270 - + 250 - 290 - 360 - 500 - 670 - 860 - 1080 - 1420 - 1695 - 1580 - 1430 - 1270 - 1080 - 900 - 740 - 620 - 540 - 480 - 430 + - 620 - 700 - 860 - 1020 - 1260 - 1450 - 1525 - 1490 - 1320 - 1160 - 980 - 860 - 760 - 690 - 640 - 610 - 700 - 860 - 1040 + - 1230 - 1310 - 1200 - 980 - 760 - 470 - 430 - 390 - 350 - 310 - 280 - 320 - 410 - 560 - 740 - 930 - 1140 - 1360 - 1550 + - 1710 - 1800 - 1680 - 1440 - 1180 - 940 - 760 - 620 - 540 - 480 - 430 - 390 - 360 - 320 - 280 - 250 - 300 - 380 - 520 + - 690 - 860 - 1040 - 1260 - 1480 - 1610 - 1520 - 1340 - 1110 - 900 - 760 - 640 - 560 - 500 - 460 - 380 - 340 - 310 - 280 + - 260 - 300 - 420 - 650 - 980 - 1475 - 1380 - 1200 - 980 - 860 - 790 - 720 - 660 - 610 - 700 - 880 - 1090 - 1030 - 820 + - 600 - 450 - 410 - 370 - 330 - 290 - 260 - 310 - 390 - 540 - 710 - 900 - 1090 - 1310 - 1490 - 1650 - 1730 - 1785 - 1600 + - 1320 - 1040 - 820 - 660 - 560 - 490 - 300 - 280 - 250 - 230 - 220 - 240 - 290 - 360 - 440 - 520 - 610 - 700 - 820 - + 910 - 980 - 1020 - 1080 - 1150 - 1230 - 1290 - 1330 - 1360 - 1180 - 900 - 410 - 380 - 340 - 300 - 270 - 250 - 290 - 360 + - 500 - 670 - 860 - 1080 - 1420 - 1695 - 1580 - 1430 - 1270 - 1080 - 900 - 740 - 620 - 540 - 480 - 430 - 620 - 700 - 860 + - 1020 - 1260 - 1450 - 1525 - 1490 - 1320 - 1160 - 980 - 860 - 760 - 690 - 640 - 610 - 700 - 860 - 1040 - 1230 - 1310 + - 1200 - 980 - 760 - 470 - 430 - 390 - 350 - 310 - 280 - 320 - 410 - 560 - 740 - 930 - 1140 - 1360 - 1550 - 1710 - 1800 + - 1680 - 1440 - 1180 - 940 - 760 - 620 - 540 - 480 - 430 - 390 - 360 - 320 - 280 - 250 - 300 - 380 - 520 - 690 - 860 - + 1040 - 1260 - 1480 - 1610 - 1520 - 1340 - 1110 - 900 - 760 - 640 - 560 - 500 - 460 - 380 - 340 - 310 - 280 - 260 - 300 + - 420 - 650 - 980 - 1475 - 1380 - 1200 - 980 - 860 - 790 - 720 - 660 - 610 - 700 - 880 - 1090 - 1030 - 820 - 600 - 450 + - 410 - 370 - 330 - 290 - 260 - 310 - 390 - 540 - 710 - 900 - 1090 - 1310 - 1490 - 1650 - 1730 - 1785 - 1600 - 1320 - + 1040 - 820 - 660 - 560 - 490 - 300 - 280 - 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[grid_buy, battery, electricity, cable] + # include battery charge/discharge in the load + - [battery, electrical_load_demand, [electricity_out, electricity_in]] + # buy power from the grid to fulfill demand including to accommodate battery operation + - [electrical_load_demand, grid_buy, [unmet_electricity_demand_out, electricity_set_point]] diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py new file mode 100644 index 000000000..e40497820 --- /dev/null +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py @@ -0,0 +1,147 @@ +""" +Example 33: Peak load management dispatch + +This example demonstrates: +1. Peak load management dispatch open loop control with two demand profiles of interest +2. Battery charging without an input stream, assuming purchase from the grid + +In this example, two load profiles are provided. It is assumed that demand_profile is a +subset of demand_profile_upstream, where demand_profile_upstream may represent the total demand of a +larger/upstream system. In this case, the upstream system reserves the right to choose +when to dispatch the battery up to three times per week. The remaining days the sub-system +may choose when and how to dispatch the battery. The subsystem has certain expected peak +windows that may be critical in terms of their cost structure, grid limits, or some other +reason and so they will only dispatch the battery for peaks in the chosen range. The top- +level system does not have such a requirement and will simply dispatch to reduce the highest +peaks. Perfect a priori demand knowledge is assumed. The battery is only allowed to discharge +once per day and is further restricted to not charge during the expected peak windows defined +by the sub-system operator. + +The output figure indicates peaks from demand_profile_upstream that were selected to override the +peaks in demand_profile to demonstrate how the peak selection impacts dispatch. + +""" + +import numpy as np +import pandas as pd +import matplotlib.pyplot as plt +from matplotlib.patches import Patch + +from h2integrate import H2IntegrateModel +from h2integrate.core.utilities import build_time_series_from_plant_config + + +# Create, setup, and run the H2Integrate model +model = H2IntegrateModel("33_peak_load_management.yaml") + +model.setup() +model.run() +model.post_process() + +# plot the results for the first week +supervisor_demand = np.array( + model.technology_config["technologies"]["battery"]["model_inputs"]["control_parameters"][ + "demand_profile_upstream" + ] +) + +secondary_demand = model.prob.get_val("battery.electricity_demand", units="kW") +grid_output = model.prob.get_val("grid_buy.electricity_out", units="MW") + +time_series = build_time_series_from_plant_config(model.plant_config) + +n_plot = 24 * 7 +time_plot = time_series[:n_plot] + +# Shade peak window on every plotted day +peak_patch = Patch(facecolor="orange", alpha=0.12, label="Expected peak window (12pm to 7pm)") + +fig, ax = plt.subplots(4, 1, sharex=True, figsize=(10, 5)) +ax[0].plot(time_plot, secondary_demand[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") +ax[0].plot(time_plot, supervisor_demand[:n_plot] * 1e-3, label="Overriding demand (MW)") +ax[0].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) +ax[0].legend(handles=[*ax[0].get_legend_handles_labels()[0], peak_patch], frameon=True, ncol=3) + +ax[1].plot(time_plot, model.prob.get_val("battery.SOC", units="percent")[:n_plot]) +ax[1].set(ylabel="SOC", ylim=[0, 100]) +ax[1].legend(handles=[*ax[1].get_legend_handles_labels()[0]], frameon=False, ncol=2) + +ax[2].plot(time_plot, secondary_demand[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") +ax[2].plot( + time_plot, + model.prob.get_val("battery.electricity_out", units="MW")[:n_plot], + label="Battery charge/discharge", +) +ax[2].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) +ax[2].legend(handles=[*ax[2].get_legend_handles_labels()[0]], frameon=False, ncol=2) + +ax[3].plot(time_plot, secondary_demand[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") +ax[3].plot( + time_plot, + model.prob.get_val("electrical_load_demand.unmet_electricity_demand_out", units="MW")[:n_plot], + label="New demand profile", +) +ax[3].plot(time_plot, grid_output[:n_plot], label="Grid purchase (MW)", linestyle=":") + +ax[3].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) +ax[3].legend(handles=[*ax[3].get_legend_handles_labels()[0]], frameon=False, ncol=3) +ax[3].tick_params(axis="x", labelrotation=90) + +days = pd.to_datetime(np.unique(pd.DatetimeIndex(time_plot).normalize())) +for axis in ax: + for day in days: + axis.axvspan( + day + pd.Timedelta(hours=12), + day + pd.Timedelta(hours=19), + color="orange", + alpha=0.12, + linewidth=0, + zorder=0, + ) + +for axis in ax: + axis.minorticks_on() + axis.grid(True, which="major", alpha=0.45, linewidth=0.8) + axis.grid(True, which="minor", alpha=0.2, linewidth=0.5) + +############################## annotate override peaks ########################### + +# Find top 3 daily peaks in supervisor demand (one per day in first week) +supervisor_demand_first_week = supervisor_demand[:n_plot] * 1e-3 +days_first_week = pd.to_datetime(np.unique(pd.DatetimeIndex(time_plot).normalize())) + +daily_peaks = [] +for day in days_first_week: + day_start = day + day_end = day + pd.Timedelta(days=1) + day_mask = (time_plot >= day_start) & (time_plot < day_end) + if day_mask.any(): + day_indices = np.where(day_mask)[0] + peak_idx = day_indices[np.argmax(supervisor_demand_first_week[day_indices])] + peak_time = time_plot[peak_idx] + peak_value = supervisor_demand_first_week[peak_idx] + daily_peaks.append((peak_time, peak_value)) + +# Sort by peak value and get top 3 +top_3_peaks = sorted(daily_peaks, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3] +top_3_peaks_sorted_by_time = sorted(top_3_peaks, key=lambda x: x[0]) + +# Draw vertical dashed lines for top 3 daily peaks across all subplots +colors = ["k", "k", "k"] +for idx, (peak_time, _) in enumerate(top_3_peaks_sorted_by_time): + for axis in ax: + axis.axvline(peak_time, color=colors[idx], linestyle="--", linewidth=1.5, alpha=0.7) + # Add label on top subplot + ax[0].text( + peak_time, + ax[0].get_ylim()[1] + 0.3, + f"Peak override {idx + 1}", + fontsize=9, + ha="center", + color=colors[idx], + weight="bold", + ) +########################################################################################### + +plt.tight_layout() +plt.savefig("example_peak_load_dispatch.png", transparent=False) diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml new file mode 100644 index 000000000..fa1012159 --- /dev/null +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml @@ -0,0 +1,71 @@ +name: technology_config +description: This plant charges a battery from the grid to reduce peak demand +technologies: + fuel_cell: + performance_model: + model: LinearH2FuelCellPerformanceModel + cost_model: + model: H2FuelCellCostModel + control_strategy: + model: PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopStorageController + model_inputs: + shared_parameters: + system_capacity_kw: 1000.0, + performance_parameters: + fuel_cell_efficiency_hhv: 0.50, + cost_parameters: + capex_per_kw: 200.0, + fixed_opex_per_kw_per_year: 10.0, + cost_year: 2018 + control_parameters: + commodity: electricity + commodity_rate_units: kW + max_charge_rate: 300.0 # kW + max_discharge_rate: 300.0 # kW. Defaults to battery power limit when matched to max_charge_rate + charge_equals_discharge: true # enforce symmetric charge and discharge power limits + max_capacity: 1200.0 # kWh, 1 MWh + max_soc_fraction: 0.9 # percent as decimal + min_soc_fraction: 0.1 # percent as decimal + init_soc_fraction: 0.9 # percent as decimal + charge_efficiency: 1.0 # percent as decimal + discharge_efficiency: 1.0 # percent as decimal + demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml + demand_profile_upstream: !include demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml # demand used to define when the supervisor commands battery dispatch. This may represent an upstream load. + dispatch_priority_demand_profile: demand_profile_upstream # demand profile the controller prioritizes when deciding dispatch + n_override_events: 3 # maximum number of peak events from the priority demand profile that the controller will respond to within each event period + override_events_period: W # pandas-style period code for resetting event counts; W means per week, M means month, etc + peak_range: + start: 12:00:00 # start of the preferred daily peak-shaving window + end: 19:00:00 # end of the preferred daily peak-shaving window + advance_discharge_period: + units: h # time units applied to the advance-discharge offset + val: 1 # begin discharging this far ahead of the detected peak + delay_charge_period: + units: h # time units applied to the charge-delay offset + val: 4 # wait this long after the peak window before recharging + allow_charge_in_peak_range: false # if false, charging is blocked during the peak window + min_peak_proximity: + units: h # time units used for the minimum distance-to-peak threshold + val: 4 # throws an error when the next peak is closer than this threshold + electrical_load_demand: + performance_model: + model: GenericDemandComponent + model_inputs: + performance_parameters: + commodity: electricity + commodity_rate_units: kW + demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml + grid_buy: + performance_model: + model: GridPerformanceModel + cost_model: + model: GridCostModel + model_inputs: + shared_parameters: + interconnection_size: 100000 + cost_parameters: + cost_year: 2024 + fixed_interconnection_cost: 0.0 + interconnection_capex_per_kw: 0.0 + interconnection_opex_per_kw: 0.0 + electricity_buy_price: 0.09 From d026a8a35f4595be74392c895ca2f402ccbd5418 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 15 May 2026 15:33:14 -0600 Subject: [PATCH 02/33] run converter plm with single demand profile --- .../plant_config.yaml | 5 +- .../run_peak_load_management.py | 94 +++++++++---------- .../tech_config.yaml | 54 +++++------ h2integrate/core/supported_models.py | 6 ++ 4 files changed, 74 insertions(+), 85 deletions(-) diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml index 93be1cecf..b2c186a04 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml @@ -8,8 +8,9 @@ plant: timezone: -6 start_time: 2025/07/01 00:00:00 technology_interconnections: - - [grid_buy, battery, electricity, cable] + - [grid_buy, fuel_cell, electricity, cable] # include battery charge/discharge in the load - - [battery, electrical_load_demand, [electricity_out, electricity_in]] + - [hydrogen_feedstock, fuel_cell, hydrogen, pipe] + - [fuel_cell, electrical_load_demand, [electricity_out, electricity_in]] # buy power from the grid to fulfill demand including to accommodate battery operation - [electrical_load_demand, grid_buy, [unmet_electricity_demand_out, electricity_set_point]] diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py index e40497820..5d719090f 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py @@ -24,6 +24,7 @@ import numpy as np import pandas as pd +import openmdao.api as om import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Patch @@ -35,17 +36,11 @@ model = H2IntegrateModel("33_peak_load_management.yaml") model.setup() +om.n2(model.prob) model.run() model.post_process() -# plot the results for the first week -supervisor_demand = np.array( - model.technology_config["technologies"]["battery"]["model_inputs"]["control_parameters"][ - "demand_profile_upstream" - ] -) - -secondary_demand = model.prob.get_val("battery.electricity_demand", units="kW") +demand_profile = model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_demand", units="kW") grid_output = model.prob.get_val("grid_buy.electricity_out", units="MW") time_series = build_time_series_from_plant_config(model.plant_config) @@ -57,25 +52,20 @@ peak_patch = Patch(facecolor="orange", alpha=0.12, label="Expected peak window (12pm to 7pm)") fig, ax = plt.subplots(4, 1, sharex=True, figsize=(10, 5)) -ax[0].plot(time_plot, secondary_demand[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") -ax[0].plot(time_plot, supervisor_demand[:n_plot] * 1e-3, label="Overriding demand (MW)") +ax[0].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") ax[0].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) ax[0].legend(handles=[*ax[0].get_legend_handles_labels()[0], peak_patch], frameon=True, ncol=3) -ax[1].plot(time_plot, model.prob.get_val("battery.SOC", units="percent")[:n_plot]) -ax[1].set(ylabel="SOC", ylim=[0, 100]) -ax[1].legend(handles=[*ax[1].get_legend_handles_labels()[0]], frameon=False, ncol=2) - -ax[2].plot(time_plot, secondary_demand[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") +ax[2].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") ax[2].plot( time_plot, - model.prob.get_val("battery.electricity_out", units="MW")[:n_plot], - label="Battery charge/discharge", + model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_out", units="MW")[:n_plot], + label="fuel_cell charge/discharge", ) ax[2].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) ax[2].legend(handles=[*ax[2].get_legend_handles_labels()[0]], frameon=False, ncol=2) -ax[3].plot(time_plot, secondary_demand[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") +ax[3].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") ax[3].plot( time_plot, model.prob.get_val("electrical_load_demand.unmet_electricity_demand_out", units="MW")[:n_plot], @@ -107,40 +97,40 @@ ############################## annotate override peaks ########################### # Find top 3 daily peaks in supervisor demand (one per day in first week) -supervisor_demand_first_week = supervisor_demand[:n_plot] * 1e-3 -days_first_week = pd.to_datetime(np.unique(pd.DatetimeIndex(time_plot).normalize())) - -daily_peaks = [] -for day in days_first_week: - day_start = day - day_end = day + pd.Timedelta(days=1) - day_mask = (time_plot >= day_start) & (time_plot < day_end) - if day_mask.any(): - day_indices = np.where(day_mask)[0] - peak_idx = day_indices[np.argmax(supervisor_demand_first_week[day_indices])] - peak_time = time_plot[peak_idx] - peak_value = supervisor_demand_first_week[peak_idx] - daily_peaks.append((peak_time, peak_value)) - -# Sort by peak value and get top 3 -top_3_peaks = sorted(daily_peaks, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3] -top_3_peaks_sorted_by_time = sorted(top_3_peaks, key=lambda x: x[0]) - -# Draw vertical dashed lines for top 3 daily peaks across all subplots -colors = ["k", "k", "k"] -for idx, (peak_time, _) in enumerate(top_3_peaks_sorted_by_time): - for axis in ax: - axis.axvline(peak_time, color=colors[idx], linestyle="--", linewidth=1.5, alpha=0.7) - # Add label on top subplot - ax[0].text( - peak_time, - ax[0].get_ylim()[1] + 0.3, - f"Peak override {idx + 1}", - fontsize=9, - ha="center", - color=colors[idx], - weight="bold", - ) +# supervisor_demand_first_week = supervisor_demand[:n_plot] * 1e-3 +# days_first_week = pd.to_datetime(np.unique(pd.DatetimeIndex(time_plot).normalize())) + +# daily_peaks = [] +# for day in days_first_week: +# day_start = day +# day_end = day + pd.Timedelta(days=1) +# day_mask = (time_plot >= day_start) & (time_plot < day_end) +# if day_mask.any(): +# day_indices = np.where(day_mask)[0] +# peak_idx = day_indices[np.argmax(supervisor_demand_first_week[day_indices])] +# peak_time = time_plot[peak_idx] +# peak_value = supervisor_demand_first_week[peak_idx] +# daily_peaks.append((peak_time, peak_value)) + +# # Sort by peak value and get top 3 +# top_3_peaks = sorted(daily_peaks, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3] +# top_3_peaks_sorted_by_time = sorted(top_3_peaks, key=lambda x: x[0]) + +# # Draw vertical dashed lines for top 3 daily peaks across all subplots +# colors = ["k", "k", "k"] +# for idx, (peak_time, _) in enumerate(top_3_peaks_sorted_by_time): +# for axis in ax: +# axis.axvline(peak_time, color=colors[idx], linestyle="--", linewidth=1.5, alpha=0.7) +# # Add label on top subplot +# ax[0].text( +# peak_time, +# ax[0].get_ylim()[1] + 0.3, +# f"Peak override {idx + 1}", +# fontsize=9, +# ha="center", +# color=colors[idx], +# weight="bold", +# ) ########################################################################################### plt.tight_layout() diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml index fa1012159..537b6dc95 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml @@ -1,52 +1,44 @@ name: technology_config description: This plant charges a battery from the grid to reduce peak demand technologies: + hydrogen_feedstock: + performance_model: + model: FeedstockPerformanceModel + cost_model: + model: FeedstockCostModel + model_inputs: + shared_parameters: + commodity: hydrogen + commodity_rate_units: kg/h + performance_parameters: + rated_capacity: 50.0 # kg of H2/hour + cost_parameters: + cost_year: 2022 + price: 5.0 # USD/kg H2 + annual_cost: 0. + start_up_cost: 0.0 fuel_cell: performance_model: model: LinearH2FuelCellPerformanceModel cost_model: model: H2FuelCellCostModel control_strategy: - model: PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopStorageController + model: PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController model_inputs: shared_parameters: - system_capacity_kw: 1000.0, + system_capacity_kw: 1000.0 performance_parameters: - fuel_cell_efficiency_hhv: 0.50, + fuel_cell_efficiency_hhv: 0.50 cost_parameters: - capex_per_kw: 200.0, - fixed_opex_per_kw_per_year: 10.0, + capex_per_kw: 200.0 + fixed_opex_per_kw_per_year: 10.0 cost_year: 2018 control_parameters: commodity: electricity commodity_rate_units: kW - max_charge_rate: 300.0 # kW - max_discharge_rate: 300.0 # kW. Defaults to battery power limit when matched to max_charge_rate - charge_equals_discharge: true # enforce symmetric charge and discharge power limits - max_capacity: 1200.0 # kWh, 1 MWh - max_soc_fraction: 0.9 # percent as decimal - min_soc_fraction: 0.1 # percent as decimal - init_soc_fraction: 0.9 # percent as decimal - charge_efficiency: 1.0 # percent as decimal - discharge_efficiency: 1.0 # percent as decimal + max_discharge_rate: 1000.0 # kW. Defaults to battery power limit when matched to max_charge_rate demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml - demand_profile_upstream: !include demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml # demand used to define when the supervisor commands battery dispatch. This may represent an upstream load. - dispatch_priority_demand_profile: demand_profile_upstream # demand profile the controller prioritizes when deciding dispatch - n_override_events: 3 # maximum number of peak events from the priority demand profile that the controller will respond to within each event period - override_events_period: W # pandas-style period code for resetting event counts; W means per week, M means month, etc - peak_range: - start: 12:00:00 # start of the preferred daily peak-shaving window - end: 19:00:00 # end of the preferred daily peak-shaving window - advance_discharge_period: - units: h # time units applied to the advance-discharge offset - val: 1 # begin discharging this far ahead of the detected peak - delay_charge_period: - units: h # time units applied to the charge-delay offset - val: 4 # wait this long after the peak window before recharging - allow_charge_in_peak_range: false # if false, charging is blocked during the peak window - min_peak_proximity: - units: h # time units used for the minimum distance-to-peak threshold - val: 4 # throws an error when the next peak is closer than this threshold + peak_start_val: 400.0 electrical_load_demand: performance_model: model: GenericDemandComponent diff --git a/h2integrate/core/supported_models.py b/h2integrate/core/supported_models.py index b2abecd78..21e578c5d 100644 --- a/h2integrate/core/supported_models.py +++ b/h2integrate/core/supported_models.py @@ -186,6 +186,9 @@ from h2integrate.control.control_strategies.storage.demand_openloop_storage_controller import ( DemandOpenLoopStorageController, ) +from h2integrate.control.control_strategies.converters.plm_openloop_converter_controller import ( + PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController, +) supported_models = { @@ -285,6 +288,9 @@ # Simple Summers "GenericSummerPerformanceModel": GenericSummerPerformanceModel, # Storage + "PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController": ( + PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController + ), "PySAMBatteryPerformanceModel": PySAMBatteryPerformanceModel, "StoragePerformanceModel": StoragePerformanceModel, "StorageAutoSizingModel": StorageAutoSizingModel, From 1d802546eca933f9206ff31ded6367ad7c5d000c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 26 May 2026 20:28:08 -0600 Subject: [PATCH 03/33] have precommit ignore demand profiles for converter plm example --- .pre-commit-config.yaml | 2 +- .../demand_profiles/demand_profile.yaml | 9178 +++++++++++++++- .../demand_profile_upstream.yaml | 9225 ++++++++++++++++- 3 files changed, 17521 insertions(+), 884 deletions(-) diff --git a/.pre-commit-config.yaml b/.pre-commit-config.yaml index 9743b9340..b8487b513 100644 --- a/.pre-commit-config.yaml +++ b/.pre-commit-config.yaml @@ -27,7 +27,7 @@ repos: - id: yamlfix # Exclude YAML files that are used as inputs for testing or examples, or ones for desired schedule in HOPP as they # expect misformatted YAML files. - exclude: ^(h2integrate/core/test/inputs/.*|examples/11_hybrid_energy_plant/tech_inputs/desired_schedules/.*|examples/33_peak_load_management/demand_profiles/.*|examples/34_plm_optimized_dispatch/demand_profiles/.*)$ + exclude: ^(h2integrate/core/test/inputs/.*|examples/11_hybrid_energy_plant/tech_inputs/desired_schedules/.*|examples/33_peak_load_management/demand_profiles/.*|examples/34_plm_optimized_dispatch/demand_profiles/.*|examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/.*)$ - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit # Ruff version. rev: v0.8.1 diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml index d1f7fde9a..655da28d6 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml @@ -1,418 +1,8760 @@ -- 87 - 81 - 75 - 66 - 60 - 63 - 75 - 93 - 117 - 150 - 198 - 264 - 372 - 456 - 513 - 477 - 423 - 354 - 270 - 216 - 174 - - 138 - 111 - 93 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 69 - 81 - 102 - 129 - 171 - 222 - 294 - 396 - 450 - 498 - 519 - 540 - 486 - - 402 - 306 - 234 - 180 - 138 - 105 - 78 - 72 - 66 - 63 - 60 - 66 - 78 - 99 - 123 - 162 - 210 - 282 - 378 - 492 - 474 - - 438 - 396 - 330 - 258 - 204 - 162 - 129 - 105 - 87 - 93 - 87 - 81 - 72 - 66 - 72 - 87 - 108 - 141 - 186 - 240 - 318 - - 414 - 456 - 480 - 504 - 516 - 528 - 444 - 354 - 270 - 210 - 162 - 120 - 81 - 75 - 69 - 63 - 60 - 66 - 81 - 105 - 138 - - 180 - 237 - 324 - 507 - 486 - 462 - 438 - 390 - 336 - 264 - 207 - 165 - 132 - 108 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 63 - 69 - - 84 - 111 - 147 - 195 - 252 - 336 - 420 - 474 - 510 - 534 - 498 - 450 - 378 - 294 - 228 - 174 - 132 - 99 - 90 - 84 - 78 - - 69 - 63 - 66 - 78 - 96 - 120 - 159 - 207 - 276 - 384 - 468 - 519 - 495 - 441 - 363 - 279 - 222 - 177 - 141 - 114 - 96 - - 87 - 81 - 75 - 66 - 60 - 63 - 75 - 93 - 117 - 150 - 198 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610 +- 700 +- 880 +- 1090 +- 1030 +- 820 +- 600 +- 450 +- 410 +- 370 +- 330 +- 290 +- 260 +- 310 +- 390 +- 540 +- 710 +- 900 +- 1090 +- 1310 +- 1490 +- 1650 +- 1730 +- 1785 +- 1600 +- 1320 +- 1040 +- 820 +- 660 +- 560 +- 490 +- 300 +- 280 +- 250 +- 230 +- 220 +- 240 +- 290 +- 360 +- 440 +- 520 +- 610 +- 700 +- 820 +- 910 +- 980 +- 1020 +- 1080 +- 1150 +- 1230 +- 1290 +- 1330 +- 1360 +- 1180 +- 900 +- 410 +- 380 +- 340 +- 300 +- 270 +- 250 +- 290 +- 360 +- 500 +- 670 +- 860 +- 1080 +- 1420 +- 1695 +- 1580 +- 1430 +- 1270 +- 1080 +- 900 +- 740 +- 620 +- 540 +- 480 +- 430 +- 620 +- 700 +- 860 +- 1020 +- 1260 +- 1450 +- 1525 +- 1490 +- 1320 +- 1160 +- 980 +- 860 +- 760 +- 690 +- 640 +- 610 +- 700 +- 860 +- 1040 +- 1230 +- 1310 +- 1200 +- 980 +- 760 +- 470 +- 430 +- 390 +- 350 +- 310 +- 280 +- 320 +- 410 +- 560 +- 740 +- 930 +- 1140 +- 1360 +- 1550 +- 1710 +- 1800 +- 1680 +- 1440 +- 1180 +- 940 +- 760 +- 620 +- 540 +- 480 +- 430 +- 390 +- 360 +- 320 +- 280 +- 250 +- 300 +- 380 +- 520 +- 690 +- 860 +- 1040 +- 1260 +- 1480 +- 1610 +- 1520 +- 1340 +- 1110 +- 900 +- 760 +- 640 +- 560 +- 500 +- 460 +- 380 +- 340 +- 310 +- 280 +- 260 +- 300 +- 420 +- 650 +- 980 +- 1475 +- 1380 +- 1200 +- 980 +- 860 +- 790 +- 720 +- 660 +- 610 +- 700 +- 880 +- 1090 +- 1030 +- 820 +- 600 +- 450 +- 410 +- 370 +- 330 +- 290 +- 260 +- 310 +- 390 +- 540 +- 710 +- 900 +- 1090 +- 1310 +- 1490 +- 1650 +- 1730 +- 1785 +- 1600 +- 1320 +- 1040 +- 820 +- 660 +- 560 +- 490 +- 300 +- 280 +- 250 +- 230 +- 220 +- 240 +- 290 +- 360 +- 440 +- 520 +- 610 +- 700 +- 820 +- 910 +- 980 +- 1020 +- 1080 +- 1150 +- 1230 +- 1290 +- 1330 +- 1360 +- 1180 +- 900 +- 410 +- 380 +- 340 +- 300 +- 270 +- 250 +- 290 +- 360 +- 500 +- 670 +- 860 +- 1080 +- 1420 +- 1695 +- 1580 +- 1430 +- 1270 +- 1080 +- 900 +- 740 +- 620 +- 540 +- 480 +- 430 +- 620 +- 700 +- 860 +- 1020 +- 1260 +- 1450 +- 1525 +- 1490 +- 1320 +- 1160 +- 980 +- 860 +- 760 +- 690 +- 640 +- 610 +- 700 +- 860 +- 1040 +- 1230 +- 1310 +- 1200 +- 980 +- 760 +- 470 +- 430 +- 390 +- 350 +- 310 +- 280 +- 320 +- 410 +- 560 +- 740 +- 930 +- 1140 +- 1360 +- 1550 +- 1710 +- 1800 +- 1680 +- 1440 +- 1180 +- 940 +- 760 +- 620 +- 540 +- 480 +- 430 +- 390 +- 360 +- 320 +- 280 +- 250 +- 300 +- 380 +- 520 +- 690 +- 860 +- 1040 +- 1260 +- 1480 +- 1610 +- 1520 +- 1340 +- 1110 +- 900 +- 760 +- 640 +- 560 +- 500 +- 460 +- 380 +- 340 +- 310 +- 280 +- 260 +- 300 +- 420 +- 650 +- 980 +- 1475 +- 1380 +- 1200 +- 980 +- 860 +- 790 +- 720 +- 660 +- 610 +- 700 +- 880 +- 1090 +- 1030 +- 820 +- 600 +- 450 +- 410 +- 370 +- 330 +- 290 +- 260 +- 310 +- 390 +- 540 +- 710 +- 900 +- 1090 +- 1310 +- 1490 +- 1650 +- 1730 +- 1785 +- 1600 +- 1320 +- 1040 +- 820 +- 660 +- 560 +- 490 +- 300 +- 280 +- 250 +- 230 +- 220 +- 240 +- 290 +- 360 +- 440 +- 520 +- 610 +- 700 +- 820 +- 910 +- 980 +- 1020 +- 1080 +- 1150 +- 1230 +- 1290 +- 1330 +- 1360 +- 1180 +- 900 +- 410 +- 380 +- 340 +- 300 +- 270 +- 250 +- 290 +- 360 +- 500 +- 670 +- 860 +- 1080 +- 1420 +- 1695 +- 1580 +- 1430 +- 1270 +- 1080 +- 900 +- 740 +- 620 +- 540 +- 480 +- 430 +- 620 +- 700 +- 860 +- 1020 +- 1260 +- 1450 +- 1525 +- 1490 +- 1320 +- 1160 +- 980 +- 860 +- 760 +- 690 +- 640 +- 610 +- 700 +- 860 +- 1040 +- 1230 +- 1310 +- 1200 +- 980 +- 760 +- 470 +- 430 +- 390 +- 350 +- 310 +- 280 +- 320 +- 410 +- 560 +- 740 +- 930 +- 1140 +- 1360 +- 1550 +- 1710 +- 1800 +- 1680 +- 1440 +- 1180 +- 940 +- 760 +- 620 +- 540 +- 480 +- 430 +- 390 +- 360 +- 320 +- 280 +- 250 +- 300 +- 380 +- 520 +- 690 +- 860 +- 1040 +- 1260 +- 1480 +- 1610 +- 1520 +- 1340 +- 1110 +- 900 +- 760 +- 640 +- 560 +- 500 +- 460 +- 380 +- 340 +- 310 +- 280 +- 260 +- 300 +- 420 +- 650 +- 980 +- 1475 +- 1380 +- 1200 +- 980 +- 860 +- 790 +- 720 +- 660 +- 610 +- 700 +- 880 +- 1090 +- 1030 +- 820 +- 600 +- 450 +- 410 +- 370 +- 330 +- 290 +- 260 +- 310 +- 390 +- 540 +- 710 +- 900 +- 1090 +- 1310 +- 1490 +- 1650 +- 1730 +- 1785 +- 1600 +- 1320 +- 1040 +- 820 +- 660 +- 560 +- 490 +- 300 +- 280 +- 250 +- 230 +- 220 +- 240 +- 290 +- 360 +- 440 +- 520 +- 610 +- 700 +- 820 +- 910 +- 980 +- 1020 +- 1080 +- 1150 +- 1230 +- 1290 +- 1330 +- 1360 +- 1180 +- 900 +- 410 +- 380 +- 340 +- 300 +- 270 +- 250 +- 290 +- 360 +- 500 +- 670 +- 860 +- 1080 +- 1420 +- 1695 +- 1580 +- 1430 +- 1270 +- 1080 +- 900 +- 740 +- 620 +- 540 +- 480 +- 430 +- 620 +- 700 +- 860 +- 1020 +- 1260 +- 1450 +- 1525 +- 1490 +- 1320 +- 1160 +- 980 +- 860 +- 760 +- 690 +- 640 +- 610 +- 700 +- 860 +- 1040 +- 1230 +- 1310 +- 1200 +- 980 +- 760 +- 470 +- 430 +- 390 +- 350 +- 310 +- 280 +- 320 +- 410 +- 560 +- 740 +- 930 +- 1140 +- 1360 +- 1550 +- 1710 +- 1800 +- 1680 +- 1440 +- 1180 +- 940 +- 760 +- 620 +- 540 +- 480 +- 430 +- 390 +- 360 +- 320 +- 280 +- 250 +- 300 +- 380 +- 520 +- 690 +- 860 +- 1040 +- 1260 +- 1480 +- 1610 +- 1520 +- 1340 +- 1110 +- 900 +- 760 +- 640 +- 560 +- 500 +- 460 From bcd95c2ad283d35bd205f30e4d2241a625444a49 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Wed, 27 May 2026 08:24:44 -0600 Subject: [PATCH 04/33] peak load converter working with multiple demand profiles --- .../run_peak_load_management.py | 63 +++++++++---------- .../tech_config.yaml | 6 +- h2integrate/core/supported_models.py | 1 + 3 files changed, 35 insertions(+), 35 deletions(-) diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py index 5d719090f..63373a3e9 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py @@ -23,10 +23,7 @@ """ import numpy as np -import pandas as pd -import openmdao.api as om import matplotlib.pyplot as plt -from matplotlib.patches import Patch from h2integrate import H2IntegrateModel from h2integrate.core.utilities import build_time_series_from_plant_config @@ -36,11 +33,23 @@ model = H2IntegrateModel("33_peak_load_management.yaml") model.setup() -om.n2(model.prob) +# om.n2(model.prob) model.run() model.post_process() demand_profile = model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_demand", units="kW") +# plot the results for the first week +demand_profile_upstream = np.array( + model.technology_config["technologies"]["fuel_cell"]["model_inputs"]["control_parameters"][ + "demand_profile_upstream" + ] +) +demand_profile_peak_cutoff = model.technology_config["technologies"]["fuel_cell"]["model_inputs"][ + "control_parameters" +]["demand_profile_peak_cutoff"] +demand_profile_upstream_peak_cutoff = model.technology_config["technologies"]["fuel_cell"][ + "model_inputs" +]["control_parameters"]["demand_profile_upstream_peak_cutoff"] grid_output = model.prob.get_val("grid_buy.electricity_out", units="MW") time_series = build_time_series_from_plant_config(model.plant_config) @@ -48,46 +57,34 @@ n_plot = 24 * 7 time_plot = time_series[:n_plot] -# Shade peak window on every plotted day -peak_patch = Patch(facecolor="orange", alpha=0.12, label="Expected peak window (12pm to 7pm)") - -fig, ax = plt.subplots(4, 1, sharex=True, figsize=(10, 5)) -ax[0].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") +fig, ax = plt.subplots(3, 1, sharex=True, figsize=(10, 5)) +ax[0].plot(time_plot, demand_profile_upstream[:n_plot] * 1e-3, label="Upstream demand") +ax[0].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand") +ax[0].axhline(demand_profile_peak_cutoff * 1e-3, label="Demand peak cutoff") +ax[0].axhline(demand_profile_upstream_peak_cutoff * 1e-3, label="Upstream demand peak cutoff") ax[0].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) -ax[0].legend(handles=[*ax[0].get_legend_handles_labels()[0], peak_patch], frameon=True, ncol=3) +ax[0].legend(frameon=True, ncol=3) -ax[2].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") -ax[2].plot( +ax[1].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") +ax[1].plot( time_plot, model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_out", units="MW")[:n_plot], - label="fuel_cell charge/discharge", + label="fuel_cell dispatch", ) -ax[2].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) -ax[2].legend(handles=[*ax[2].get_legend_handles_labels()[0]], frameon=False, ncol=2) +ax[1].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) +ax[1].legend(frameon=False, ncol=2) -ax[3].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") -ax[3].plot( +ax[2].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand (MW)") +ax[2].plot( time_plot, model.prob.get_val("electrical_load_demand.unmet_electricity_demand_out", units="MW")[:n_plot], label="New demand profile", ) -ax[3].plot(time_plot, grid_output[:n_plot], label="Grid purchase (MW)", linestyle=":") - -ax[3].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) -ax[3].legend(handles=[*ax[3].get_legend_handles_labels()[0]], frameon=False, ncol=3) -ax[3].tick_params(axis="x", labelrotation=90) +ax[2].plot(time_plot, grid_output[:n_plot], label="Grid purchase (MW)", linestyle=":") -days = pd.to_datetime(np.unique(pd.DatetimeIndex(time_plot).normalize())) -for axis in ax: - for day in days: - axis.axvspan( - day + pd.Timedelta(hours=12), - day + pd.Timedelta(hours=19), - color="orange", - alpha=0.12, - linewidth=0, - zorder=0, - ) +ax[2].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) +ax[2].legend(frameon=False, ncol=3) +ax[2].tick_params(axis="x", labelrotation=90) for axis in ax: axis.minorticks_on() diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml index 537b6dc95..670655e56 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml @@ -36,9 +36,11 @@ technologies: control_parameters: commodity: electricity commodity_rate_units: kW - max_discharge_rate: 1000.0 # kW. Defaults to battery power limit when matched to max_charge_rate + system_capacity_rate: 1000.0 demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml - peak_start_val: 400.0 + demand_profile_upstream: !include demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml + demand_profile_peak_cutoff: 400.0 + demand_profile_upstream_peak_cutoff: 1000.0 electrical_load_demand: performance_model: model: GenericDemandComponent diff --git a/h2integrate/core/supported_models.py b/h2integrate/core/supported_models.py index 830a7ea5b..dd5c30b18 100644 --- a/h2integrate/core/supported_models.py +++ b/h2integrate/core/supported_models.py @@ -159,6 +159,7 @@ def copy(self): "OptimizedDispatchStorageController": "control.control_strategies.storage:OptimizedDispatchStorageController", "GenericDemandComponent": "demand:GenericDemandComponent", "FlexibleDemandComponent": "demand:FlexibleDemandComponent", + "PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController": "control.control_strategies.converters:PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController", # Dispatch "PyomoDispatchGenericConverter": "control.control_rules.converters:PyomoDispatchGenericConverter", "PyomoRuleStorageBaseclass": "control.control_rules.storage:PyomoRuleStorageBaseclass", From d58cbf9db6f1f09d033f8d67a0b1b07ba8c96ae4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Wed, 27 May 2026 08:31:32 -0600 Subject: [PATCH 05/33] minor plot updates --- .../run_peak_load_management.py | 11 +++++++++-- 1 file changed, 9 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py index 63373a3e9..b129a5a88 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py @@ -60,8 +60,15 @@ fig, ax = plt.subplots(3, 1, sharex=True, figsize=(10, 5)) ax[0].plot(time_plot, demand_profile_upstream[:n_plot] * 1e-3, label="Upstream demand") ax[0].plot(time_plot, demand_profile[:n_plot] * 1e-3, label="Original demand") -ax[0].axhline(demand_profile_peak_cutoff * 1e-3, label="Demand peak cutoff") -ax[0].axhline(demand_profile_upstream_peak_cutoff * 1e-3, label="Upstream demand peak cutoff") +ax[0].axhline( + demand_profile_peak_cutoff * 1e-3, label="Demand peak cutoff", color="k", linestyle="--" +) +ax[0].axhline( + demand_profile_upstream_peak_cutoff * 1e-3, + label="Upstream demand peak cutoff", + color="k", + linestyle=":", +) ax[0].set(ylabel="Power (MW)", ylim=[-2, 2]) ax[0].legend(frameon=True, ncol=3) From 0f9953798f92cba8b0922a2757d22588d93b7ffe Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Thu, 28 May 2026 12:06:50 -0600 Subject: [PATCH 06/33] remove incorrect comments --- examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml | 3 --- 1 file changed, 3 deletions(-) diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml index b2c186a04..4422a7eda 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/plant_config.yaml @@ -8,9 +8,6 @@ plant: timezone: -6 start_time: 2025/07/01 00:00:00 technology_interconnections: - - [grid_buy, fuel_cell, electricity, cable] - # include battery charge/discharge in the load - [hydrogen_feedstock, fuel_cell, hydrogen, pipe] - [fuel_cell, electrical_load_demand, [electricity_out, electricity_in]] - # buy power from the grid to fulfill demand including to accommodate battery operation - [electrical_load_demand, grid_buy, [unmet_electricity_demand_out, electricity_set_point]] From 3d7dc9cc76b739c9208f95d69f626231af2d38b5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 29 May 2026 13:18:12 -0600 Subject: [PATCH 07/33] add key file that was missed earlier --- .../plm_openloop_converter_controller.py | 79 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 79 insertions(+) create mode 100644 h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py new file mode 100644 index 000000000..e02dcef9f --- /dev/null +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -0,0 +1,79 @@ +import numpy as np +from attrs import field, define + +from h2integrate.core.utilities import merge_shared_inputs +from h2integrate.control.control_strategies.storage.openloop_storage_control_base import ( + StorageOpenLoopControlBase, + StorageOpenLoopControlBaseConfig, +) + + +@define(kw_only=True) +class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig( + StorageOpenLoopControlBaseConfig +): + """ + Configuration class for the PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopStorageController. + + Defines peak-selection and dispatch-priority rules used to pre-compute + an open-loop discharge and recharge schedule. + + Attributes: + + + """ + + system_capacity_rate: int | float = field() + demand_profile_peak_cutoff: int | float = field() + demand_profile_upstream: int | float | list | None = field() + demand_profile_upstream_peak_cutoff: int | float | None = field() + + def __attrs_post_init__(self): + super().__attrs_post_init__() + + +class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController(StorageOpenLoopControlBase): + def setup(self): + self.config = PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig.from_dict( + merge_shared_inputs(self.options["tech_config"]["model_inputs"], "control"), + strict=False, + additional_cls_name=self.__class__.__name__, + ) + super().setup() + + self.add_input( + "system_capacity_rate", + val=self.config.system_capacity_rate, + units=f"{self.config.commodity_rate_units}", + desc="Converter control system awareness of the system capacity", + ) + + self.n_timesteps = self.options["plant_config"]["plant"]["simulation"]["n_timesteps"] + self.set_point_array = np.zeros(self.n_timesteps) + + def compute(self, inputs, outputs): + commodity = self.config.commodity + demand_profile = inputs[f"{commodity}_demand"] + system_capacity_rate = inputs["system_capacity_rate"] + demand_profile_peak_cutoff = self.config.demand_profile_peak_cutoff + demand_profile_upstream = self.config.demand_profile_upstream + demand_profile_upstream_peak_cutoff = self.config.demand_profile_upstream_peak_cutoff + + for idx, val in enumerate(demand_profile): + val_upstream = demand_profile_upstream[idx] + if ( + val > demand_profile_peak_cutoff + or val_upstream > demand_profile_upstream_peak_cutoff + ): + desired_dispatch = val - demand_profile_peak_cutoff + desired_dispatch_upstream = val_upstream - demand_profile_upstream_peak_cutoff + self.set_point_array[idx] = min( + max( + max(desired_dispatch, 0), + max(desired_dispatch_upstream, 0), + ), + val, + system_capacity_rate, + ) + + outputs[f"{commodity}_set_point"] = self.set_point_array From 3b2fdfd2e56e49512892f9c13819d78fdce00448 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 29 May 2026 13:18:54 -0600 Subject: [PATCH 08/33] include init file --- h2integrate/control/control_strategies/converters/__init__.py | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) create mode 100644 h2integrate/control/control_strategies/converters/__init__.py diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/__init__.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..88f398739 --- /dev/null +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/__init__.py @@ -0,0 +1,3 @@ +from h2integrate.control.control_strategies.converters.plm_openloop_converter_controller import ( + PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController, +) From eafbf149a657a22465e3e92e2ac8e5fa4e3fb579 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Mon, 1 Jun 2026 16:31:34 -0600 Subject: [PATCH 09/33] update units/naming --- .../converters/plm_openloop_converter_controller.py | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index e02dcef9f..84d51fbe3 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -23,7 +23,7 @@ class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig( """ - system_capacity_rate: int | float = field() + system_capacity_kw: int | float = field() demand_profile_peak_cutoff: int | float = field() demand_profile_upstream: int | float | list | None = field() demand_profile_upstream_peak_cutoff: int | float | None = field() @@ -42,8 +42,8 @@ def setup(self): super().setup() self.add_input( - "system_capacity_rate", - val=self.config.system_capacity_rate, + f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}", + val=self.config.system_capacity_kw, units=f"{self.config.commodity_rate_units}", desc="Converter control system awareness of the system capacity", ) @@ -54,7 +54,7 @@ def setup(self): def compute(self, inputs, outputs): commodity = self.config.commodity demand_profile = inputs[f"{commodity}_demand"] - system_capacity_rate = inputs["system_capacity_rate"] + system_capacity_rate = inputs[f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}"] demand_profile_peak_cutoff = self.config.demand_profile_peak_cutoff demand_profile_upstream = self.config.demand_profile_upstream demand_profile_upstream_peak_cutoff = self.config.demand_profile_upstream_peak_cutoff From d885c1277a6ccab8d299e512d8f6a2004b7c97ff Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 2 Jun 2026 10:51:20 -0600 Subject: [PATCH 10/33] bugfix, grap element instead of array --- .../converters/plm_openloop_converter_controller.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index 84d51fbe3..da5e78a7f 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -54,7 +54,7 @@ def setup(self): def compute(self, inputs, outputs): commodity = self.config.commodity demand_profile = inputs[f"{commodity}_demand"] - system_capacity_rate = inputs[f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}"] + system_capacity_rate = inputs[f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}"][0] demand_profile_peak_cutoff = self.config.demand_profile_peak_cutoff demand_profile_upstream = self.config.demand_profile_upstream demand_profile_upstream_peak_cutoff = self.config.demand_profile_upstream_peak_cutoff From 19b84f9109e4f5da9de1d476479920b76eb65900 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 9 Jun 2026 13:15:06 -0600 Subject: [PATCH 11/33] include price dispatch capability to converter demand control --- .../plm_openloop_converter_controller.py | 38 ++++++++++++++----- 1 file changed, 29 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index da5e78a7f..20fc9d50e 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -2,6 +2,7 @@ from attrs import field, define from h2integrate.core.utilities import merge_shared_inputs +from h2integrate.core.validators import contains from h2integrate.control.control_strategies.storage.openloop_storage_control_base import ( StorageOpenLoopControlBase, StorageOpenLoopControlBaseConfig, @@ -27,6 +28,9 @@ class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig( demand_profile_peak_cutoff: int | float = field() demand_profile_upstream: int | float | list | None = field() demand_profile_upstream_peak_cutoff: int | float | None = field() + demand_profile_upstream_kind: str = field( + default="electricity", validator=contains(["electricity", "price"]) + ) def __attrs_post_init__(self): super().__attrs_post_init__() @@ -66,14 +70,30 @@ def compute(self, inputs, outputs): or val_upstream > demand_profile_upstream_peak_cutoff ): desired_dispatch = val - demand_profile_peak_cutoff - desired_dispatch_upstream = val_upstream - demand_profile_upstream_peak_cutoff - self.set_point_array[idx] = min( - max( - max(desired_dispatch, 0), - max(desired_dispatch_upstream, 0), - ), - val, - system_capacity_rate, - ) + + if self.config.demand_profile_upstream_kind == "electricity": + desired_dispatch_upstream = val_upstream - demand_profile_upstream_peak_cutoff + self.set_point_array[idx] = min( + max( + max(desired_dispatch, 0), + max(desired_dispatch_upstream, 0), + ), + val, + system_capacity_rate, + ) + elif self.config.demand_profile_upstream_kind == "price": + if val_upstream > demand_profile_upstream_peak_cutoff: + self.set_point_array[idx] = min( + max(desired_dispatch, 0), + val, + system_capacity_rate, + ) + else: + raise ( + ValueError( + f"Invalid demand_profile_upstream_kind \ + '{self.config.demand_profile_upstream_kind}'" + ) + ) outputs[f"{commodity}_set_point"] = self.set_point_array From 1602280ca881c32c0057466a188468f92eeb95c4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Thu, 11 Jun 2026 10:22:17 -0600 Subject: [PATCH 12/33] wip --- .../plm_openloop_converter_controller.py | 14 +++++++++++++- 1 file changed, 13 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index 20fc9d50e..21a71ffc6 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -52,6 +52,18 @@ def setup(self): desc="Converter control system awareness of the system capacity", ) + # if self.config.demand_profile_upstream_kind == "price": + # peak_cutoff_units = f"USD/({self.config.commodity_amount_units})" + # else: + # peak_cutoff_units = self.config. + + self.add_input( + "demand_profile_upstream_peak_cutoff", + val=self.config.demand_profile_upstream_peak_cutoff, + # units=peak_cutoff_units, + desc="demand_profile_upstream_peak_cutoff", + ) + self.n_timesteps = self.options["plant_config"]["plant"]["simulation"]["n_timesteps"] self.set_point_array = np.zeros(self.n_timesteps) @@ -61,7 +73,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): system_capacity_rate = inputs[f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}"][0] demand_profile_peak_cutoff = self.config.demand_profile_peak_cutoff demand_profile_upstream = self.config.demand_profile_upstream - demand_profile_upstream_peak_cutoff = self.config.demand_profile_upstream_peak_cutoff + demand_profile_upstream_peak_cutoff = inputs["demand_profile_upstream_peak_cutoff"] for idx, val in enumerate(demand_profile): val_upstream = demand_profile_upstream[idx] From 2afd03bb51e05ee8dbabddd2146a7cc393c75d6b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 16 Jun 2026 09:04:29 -0600 Subject: [PATCH 13/33] include unit definitions for peak cutoff --- .../converters/plm_openloop_converter_controller.py | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index 21a71ffc6..5a0e24c27 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -52,20 +52,19 @@ def setup(self): desc="Converter control system awareness of the system capacity", ) - # if self.config.demand_profile_upstream_kind == "price": - # peak_cutoff_units = f"USD/({self.config.commodity_amount_units})" - # else: - # peak_cutoff_units = self.config. + if self.config.demand_profile_upstream_kind == "price": + peak_cutoff_units = f"USD/({self.config.commodity_amount_units})" + else: + peak_cutoff_units = self.config.commodity_amount_units self.add_input( "demand_profile_upstream_peak_cutoff", val=self.config.demand_profile_upstream_peak_cutoff, - # units=peak_cutoff_units, + units=peak_cutoff_units, desc="demand_profile_upstream_peak_cutoff", ) self.n_timesteps = self.options["plant_config"]["plant"]["simulation"]["n_timesteps"] - self.set_point_array = np.zeros(self.n_timesteps) def compute(self, inputs, outputs): commodity = self.config.commodity @@ -74,6 +73,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): demand_profile_peak_cutoff = self.config.demand_profile_peak_cutoff demand_profile_upstream = self.config.demand_profile_upstream demand_profile_upstream_peak_cutoff = inputs["demand_profile_upstream_peak_cutoff"] + self.set_point_array = np.zeros(self.n_timesteps) for idx, val in enumerate(demand_profile): val_upstream = demand_profile_upstream[idx] From c124ecbfa3fd8710b0ac58754baab35e3f46ca51 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Wed, 17 Jun 2026 11:07:09 -0600 Subject: [PATCH 14/33] update naming: --- .../converters/plm_openloop_converter_controller.py | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index 5a0e24c27..362602c70 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -68,12 +68,12 @@ def setup(self): def compute(self, inputs, outputs): commodity = self.config.commodity - demand_profile = inputs[f"{commodity}_demand"] + demand_profile = inputs[f"{commodity}_set_point"] system_capacity_rate = inputs[f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}"][0] demand_profile_peak_cutoff = self.config.demand_profile_peak_cutoff demand_profile_upstream = self.config.demand_profile_upstream demand_profile_upstream_peak_cutoff = inputs["demand_profile_upstream_peak_cutoff"] - self.set_point_array = np.zeros(self.n_timesteps) + self.command_value = np.zeros(self.n_timesteps) for idx, val in enumerate(demand_profile): val_upstream = demand_profile_upstream[idx] @@ -85,7 +85,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): if self.config.demand_profile_upstream_kind == "electricity": desired_dispatch_upstream = val_upstream - demand_profile_upstream_peak_cutoff - self.set_point_array[idx] = min( + self.command_value[idx] = min( max( max(desired_dispatch, 0), max(desired_dispatch_upstream, 0), @@ -95,7 +95,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): ) elif self.config.demand_profile_upstream_kind == "price": if val_upstream > demand_profile_upstream_peak_cutoff: - self.set_point_array[idx] = min( + self.command_value[idx] = min( max(desired_dispatch, 0), val, system_capacity_rate, @@ -108,4 +108,4 @@ def compute(self, inputs, outputs): ) ) - outputs[f"{commodity}_set_point"] = self.set_point_array + outputs[f"{commodity}_command_value"] = self.command_value From b4f54ba5bcac12a1d188865749149837f274eece Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kbrunik <102193481+kbrunik@users.noreply.github.com> Date: Thu, 18 Jun 2026 13:05:56 -0500 Subject: [PATCH 15/33] Fuel Cell Operational Calculations (#5) * varopex * refurb schedule * update fuel cell schedule calc to allow for non-integer multiples of eol and timesteps * extend liftime for schedule test * Update h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py --------- Co-authored-by: Jared Thomas Co-authored-by: Jared Thomas --- .../converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py | 66 +++++++++++++- .../hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py | 87 ++++++++++++++++++- h2integrate/core/model_baseclasses.py | 4 +- 3 files changed, 152 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py b/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py index f6288386d..418dd2d1c 100644 --- a/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py +++ b/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py @@ -19,10 +19,13 @@ class LinearH2FuelCellPerformanceConfig(BaseConfig): system_capacity_kw (float): The capacity of the fuel cell system in kilowatts (kW). fuel_cell_efficiency_hhv (float): The higher heating value efficiency of the fuel cell (0 <= efficiency <= 1). + uptime_hours_until_eol (int): Number of "on" hours until the electrolyzer reaches + end-of-life (EOL). """ system_capacity_kw: float = field(validator=gte_zero) fuel_cell_efficiency_hhv: float = field(validator=range_val(0, 1)) + uptime_hours_until_eol: int = field(validator=gte_zero) class LinearH2FuelCellPerformanceModel(PerformanceModelBaseClass): @@ -146,6 +149,42 @@ def compute(self, inputs, outputs): # calculate electricity output in kW electricity_out_kw = hydrogen_in / kw_to_kgh_h2 + # calculate replacement schedule based on cumulative "on" hours, where "on" hours + # are timesteps where electricity output is greater than zero + n_hours_eol = self.config.uptime_hours_until_eol + on_off_status = np.where(electricity_out_kw > 0, 1, 0) + + # Calculate cumulative hours and find all crossings of n_hours_eol multiples + cumsum_hours = np.cumsum(np.tile(on_off_status, self.plant_life)) + + # Find all replacement thresholds (n_hours_eol, 2*n_hours_eol, 3*n_hours_eol, ...) + max_hours = np.max(cumsum_hours) + n_replacements = int(max_hours / n_hours_eol) + + # For each replacement threshold, find the first index where cumsum >= threshold + i_replace = [] + for k in range(1, n_replacements + 1): + threshold = k * n_hours_eol + # Find first index where cumsum >= threshold + idx = np.searchsorted(cumsum_hours, threshold, side="left") + if idx < len(cumsum_hours): + i_replace.append(idx) + + i_replace = np.array(i_replace) if i_replace else np.array([], dtype=int) + + # Convert indices to years and count replacements per year + refurb_schedule = np.zeros(self.plant_life) + for idx in i_replace: + year = int(np.floor(idx / self.n_timesteps)) + if 0 <= year < self.plant_life: + refurb_schedule[year] += 1 + + # The replacement_schedule is the fraction of the total capacity that is replaced per year + # The replacement_schedule may be used in the finance model if the replacement_cost_percent + # is specified in the tech_config under + # ['model_inputs']['finance_parameters']['capital_items']['replacement_cost_percent'] + outputs["replacement_schedule"] = refurb_schedule + # clip the electricity output to the system capacity outputs["electricity_out"] = np.minimum(electricity_out_kw, system_capacity) outputs["total_electricity_produced"] = np.sum(outputs["electricity_out"]) * ( @@ -165,13 +204,19 @@ def compute(self, inputs, outputs): class H2FuelCellCostConfig(CostModelBaseConfig): """Configuration class for the hydrogen fuel cell cost model. - Fields include `system_capacity_kw`, `capex_per_kw`, and `fixed_opex_per_kw_per_year`. - The `cost_year` field is inherited from `CostModelBaseConfig`. + Attributes: + system_capacity_kw (float): The capacity of the fuel cell system in kilowatts (kW). + capex_per_kw (float): Capital cost per unit of capacity in USD/kW. + fixed_opex_per_kw_per_year (float): Fixed operating expenses per unit of capacity per year + in USD/(kW*year). +variable_opex_per_kwh (float): Variable operating expenses per unit of production per year in + USD/(kWh). """ system_capacity_kw: float = field(validator=gte_zero) capex_per_kw: float = field(validator=gte_zero) fixed_opex_per_kw_per_year: float = field(validator=gte_zero) + variable_opex_per_kwh: float = field(validator=gte_zero) class H2FuelCellCostModel(CostModelBaseClass): @@ -216,6 +261,20 @@ def setup(self): desc="Fixed operating expenses per unit capacity per year", ) + self.add_input( + "unit_varopex", + val=self.config.variable_opex_per_kwh, + units="USD/(kW*h)", + desc="Variable operating expenses per unit of electricity produced", + ) + + self.add_input( + "annual_electricity_produced", + val=0.0, + shape=self.plant_life, + units="(kW*h)/year", + ) + def compute(self, inputs, outputs, discrete_inputs, discrete_outputs): """ Compute capital and fixed operating costs for the fuel cell system. @@ -232,3 +291,6 @@ def compute(self, inputs, outputs, discrete_inputs, discrete_outputs): # Calculate fixed operating cost per year outputs["OpEx"] = system_capacity_kw * inputs["fixed_opex_per_year"] + + # Calculate variable operating cost per year + outputs["VarOpEx"] = inputs["annual_electricity_produced"] * inputs["unit_varopex"] diff --git a/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py b/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py index cfce4935d..e7d38a2c2 100644 --- a/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py +++ b/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py @@ -30,6 +30,7 @@ def tech_config(): "performance_parameters": { "system_capacity_kw": 1000.0, "fuel_cell_efficiency_hhv": 0.50, + "uptime_hours_until_eol": (8760 * 7.0), } } } @@ -44,6 +45,7 @@ def cost_config(): "system_capacity_kw": 1000.0, "capex_per_kw": 200.0, "fixed_opex_per_kw_per_year": 10.0, + "variable_opex_per_kwh": 5.0, "cost_year": 2018, } } @@ -121,6 +123,79 @@ def test_fuel_cell_performance(tech_config, plant_config, subtests): == 175230.7542647681 ) + with subtests.test("refurbishment_schedule"): + np.testing.assert_allclose( + prob.get_val("fuel_cell.replacement_schedule", units="unitless"), + np.tile([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], 15)[:30], + atol=1e-6, + ) + + with subtests.test("refurbishment_schedule_non_int_multiple"): + n_timesteps = int(plant_config["plant"]["simulation"]["n_timesteps"]) + tech_config_copy = tech_config + tech_config_copy["model_inputs"]["performance_parameters"]["uptime_hours_until_eol"] = ( + 8760 * 1.5 + ) + prob = om.Problem() + + fuel_cell_2 = LinearH2FuelCellPerformanceModel( + plant_config=plant_config, tech_config=tech_config_copy, driver_config={} + ) + + prob.model.add_subsystem("fuel_cell", fuel_cell_2, promotes=["*"]) + + prob.setup() + + hydrogen_input = np.ones(n_timesteps) * 20.0 # kg/h + hydrogen_input[0] = ( + 500000000.0 # test case of extreme hydrogen input to check system capacity limit + ) + + prob.set_val("fuel_cell.hydrogen_in", hydrogen_input, units="kg/h") + + prob.run_model() + + # Check that electricity output is less than or equal to system capacity + electricity_output = prob.get_val("fuel_cell.electricity_out", units="kW") + np.testing.assert_allclose( + prob.get_val("fuel_cell.replacement_schedule", units="unitless"), + np.tile([0, 1, 1], 10), + atol=1e-6, + ) + + with subtests.test("refurbishment_schedule_multiple_replacements_in_some_years"): + n_timesteps = int(plant_config["plant"]["simulation"]["n_timesteps"]) + tech_config_copy = tech_config + tech_config_copy["model_inputs"]["performance_parameters"]["uptime_hours_until_eol"] = ( + 8760 * 0.75 + ) + prob = om.Problem() + + fuel_cell_2 = LinearH2FuelCellPerformanceModel( + plant_config=plant_config, tech_config=tech_config_copy, driver_config={} + ) + + prob.model.add_subsystem("fuel_cell", fuel_cell_2, promotes=["*"]) + + prob.setup() + + hydrogen_input = np.ones(n_timesteps) * 20.0 # kg/h + hydrogen_input[0] = ( + 500000000.0 # test case of extreme hydrogen input to check system capacity limit + ) + + prob.set_val("fuel_cell.hydrogen_in", hydrogen_input, units="kg/h") + + prob.run_model() + + # Check that electricity output is less than or equal to system capacity + electricity_output = prob.get_val("fuel_cell.electricity_out", units="kW") + np.testing.assert_allclose( + prob.get_val("fuel_cell.replacement_schedule", units="unitless"), + np.tile([1, 1, 2], 10), + atol=1e-6, + ) + @pytest.mark.unit def test_fuel_cell_demand(tech_config, plant_config, subtests): @@ -176,15 +251,22 @@ def test_fuel_cell_demand(tech_config, plant_config, subtests): ) -@pytest.mark.regression +@pytest.mark.unit def test_fuel_cell_cost(cost_config, plant_config, subtests): int(plant_config["plant"]["simulation"]["n_timesteps"]) prob = om.Problem() + annual_production = 45 # kwh/year + fuel_cell_cost = H2FuelCellCostModel( plant_config=plant_config, tech_config=cost_config, driver_config={} ) + annual_prod_comp = om.IndepVarComp( + name="annual_electricity_produced", val=annual_production, shape=30, units="(kW*h)/yr" + ) + + prob.model.add_subsystem("IVC1", annual_prod_comp, promotes=["*"]) prob.model.add_subsystem("fuel_cell_cost", fuel_cell_cost, promotes=["*"]) @@ -197,3 +279,6 @@ def test_fuel_cell_cost(cost_config, plant_config, subtests): with subtests.test("opex value"): assert prob.get_val("fuel_cell_cost.OpEx", units="USD/year") == 10000.0 + + with subtests.test("varopex"): + assert prob.get_val("fuel_cell_cost.VarOpEx", units="USD/year")[0] == 45 * 5.0 diff --git a/h2integrate/core/model_baseclasses.py b/h2integrate/core/model_baseclasses.py index 183dab9d1..0bc84657b 100644 --- a/h2integrate/core/model_baseclasses.py +++ b/h2integrate/core/model_baseclasses.py @@ -177,14 +177,14 @@ def initialize(self): self.options.declare("tech_config", types=dict) def setup(self): - plant_life = int(self.options["plant_config"]["plant"]["plant_life"]) + self.plant_life = int(self.options["plant_config"]["plant"]["plant_life"]) # Define outputs: CapEx and OpEx costs self.add_output("CapEx", val=0.0, units="USD", desc="Capital expenditure") self.add_output("OpEx", val=0.0, units="USD/year", desc="Fixed operational expenditure") self.add_output( "VarOpEx", val=0.0, - shape=plant_life, + shape=self.plant_life, units="USD/year", desc="Variable operational expenditure", ) From 8bc1616cb5029ba0a144ab5e79562570770f448e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 24 Jul 2026 16:16:50 -0600 Subject: [PATCH 16/33] move demand profiles for examples to library and update converter plm example to work with latest changes in H2I --- .../demand_profiles/demand_profile.yaml | 8760 ----------------- .../demand_profile_upstream.yaml | 8760 ----------------- .../demand_profiles/demand_profile.yaml | 8760 ----------------- .../demand_profile_upstream.yaml | 8760 ----------------- .../run_peak_load_management.py | 2 +- .../tech_config.yaml | 3 +- .../plm_openloop_converter_controller.py | 3 +- library/demand_profiles/demand_profile.yaml | 418 + .../demand_profile_upstream.yaml | 465 + 9 files changed, 888 insertions(+), 35043 deletions(-) delete mode 100644 examples/33_peak_load_management/demand_profiles/demand_profile.yaml delete mode 100644 examples/33_peak_load_management/demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml delete mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile.yaml delete mode 100644 examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml create mode 100644 library/demand_profiles/demand_profile.yaml create mode 100644 library/demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml diff --git a/examples/33_peak_load_management/demand_profiles/demand_profile.yaml b/examples/33_peak_load_management/demand_profiles/demand_profile.yaml deleted file mode 100644 index 655da28d6..000000000 --- a/examples/33_peak_load_management/demand_profiles/demand_profile.yaml +++ /dev/null @@ -1,8760 +0,0 @@ -- 87 -- 81 -- 75 -- 66 -- 60 -- 63 -- 75 -- 93 -- 117 -- 150 -- 198 -- 264 -- 372 -- 456 -- 513 -- 477 -- 423 -- 354 -- 270 -- 216 -- 174 -- 138 -- 111 -- 93 -- 90 -- 84 -- 78 -- 72 -- 66 -- 69 -- 81 -- 102 -- 129 -- 171 -- 222 -- 294 -- 396 -- 450 -- 498 -- 519 -- 540 -- 486 -- 402 -- 306 -- 234 -- 180 -- 138 -- 105 -- 78 -- 72 -- 66 -- 63 -- 60 -- 66 -- 78 -- 99 -- 123 -- 162 -- 210 -- 282 -- 378 -- 492 -- 474 -- 438 -- 396 -- 330 -- 258 -- 204 -- 162 -- 129 -- 105 -- 87 -- 93 -- 87 -- 81 -- 72 -- 66 -- 72 -- 87 -- 108 -- 141 -- 186 -- 240 -- 318 -- 414 -- 456 -- 480 -- 504 -- 516 -- 528 -- 444 -- 354 -- 270 -- 210 -- 162 -- 120 -- 81 -- 75 -- 69 -- 63 -- 60 -- 66 -- 81 -- 105 -- 138 -- 180 -- 237 -- 324 -- 507 -- 486 -- 462 -- 438 -- 390 -- 336 -- 264 -- 207 -- 165 -- 132 -- 108 -- 90 -- 84 -- 78 -- 72 -- 66 -- 63 -- 69 -- 84 -- 111 -- 147 -- 195 -- 252 -- 336 -- 420 -- 474 -- 510 -- 534 -- 498 -- 450 -- 378 -- 294 -- 228 -- 174 -- 132 -- 99 -- 90 -- 84 -- 78 -- 69 -- 63 -- 66 -- 78 -- 96 -- 120 -- 159 -- 207 -- 276 -- 384 -- 468 -- 519 -- 495 -- 441 -- 363 -- 279 -- 222 -- 177 -- 141 -- 114 -- 96 -- 87 -- 81 -- 75 -- 66 -- 60 -- 63 -- 75 -- 93 -- 117 -- 150 -- 198 -- 264 -- 372 -- 456 -- 513 -- 477 -- 423 -- 354 -- 270 -- 216 -- 174 -- 138 -- 111 -- 93 -- 90 -- 84 -- 78 -- 72 -- 66 -- 69 -- 81 -- 102 -- 129 -- 171 -- 222 -- 294 -- 396 -- 450 -- 498 -- 519 -- 540 -- 486 -- 402 -- 306 -- 234 -- 180 -- 138 -- 105 -- 78 -- 72 -- 66 -- 63 -- 60 -- 66 -- 78 -- 99 -- 123 -- 162 -- 210 -- 282 -- 378 -- 492 -- 474 -- 438 -- 396 -- 330 -- 258 -- 204 -- 162 -- 129 -- 105 -- 87 -- 93 -- 87 -- 81 -- 72 -- 66 -- 72 -- 87 -- 108 -- 141 -- 186 -- 240 -- 318 -- 414 -- 456 -- 480 -- 504 -- 516 -- 528 -- 444 -- 354 -- 270 -- 210 -- 162 -- 120 -- 81 -- 75 -- 69 -- 63 -- 60 -- 66 -- 81 -- 105 -- 138 -- 180 -- 237 -- 324 -- 507 -- 486 -- 462 -- 438 -- 390 -- 336 -- 264 -- 207 -- 165 -- 132 -- 108 -- 90 -- 84 -- 78 -- 72 -- 66 -- 63 -- 69 -- 84 -- 111 -- 147 -- 195 -- 252 -- 336 -- 420 -- 474 -- 510 -- 534 -- 498 -- 450 -- 378 -- 294 -- 228 -- 174 -- 132 -- 99 -- 90 -- 84 -- 78 -- 69 -- 63 -- 66 -- 78 -- 96 -- 120 -- 159 -- 207 -- 276 -- 384 -- 468 -- 519 -- 495 -- 441 -- 363 -- 279 -- 222 -- 177 -- 141 -- 114 -- 96 -- 87 -- 81 -- 75 -- 66 -- 60 -- 63 -- 75 -- 93 -- 117 -- 150 -- 198 -- 264 -- 372 -- 456 -- 513 -- 477 -- 423 -- 354 -- 270 -- 216 -- 174 -- 138 -- 111 -- 93 -- 90 -- 84 -- 78 -- 72 -- 66 -- 69 -- 81 -- 102 -- 129 -- 171 -- 222 -- 294 -- 396 -- 450 -- 498 -- 519 -- 540 -- 486 -- 402 -- 306 -- 234 -- 180 -- 138 -- 105 -- 78 -- 72 -- 66 -- 63 -- 60 -- 66 -- 78 -- 99 -- 123 -- 162 -- 210 -- 282 -- 378 -- 492 -- 474 -- 438 -- 396 -- 330 -- 258 -- 204 -- 162 -- 129 -- 105 -- 87 -- 93 -- 87 -- 81 -- 72 -- 66 -- 72 -- 87 -- 108 -- 141 -- 186 -- 240 -- 318 -- 414 -- 456 -- 480 -- 504 -- 516 -- 528 -- 444 -- 354 -- 270 -- 210 -- 162 -- 120 -- 81 -- 75 -- 69 -- 63 -- 60 -- 66 -- 81 -- 105 -- 138 -- 180 -- 237 -- 324 -- 507 -- 486 -- 462 -- 438 -- 390 -- 336 -- 264 -- 207 -- 165 -- 132 -- 108 -- 90 -- 84 -- 78 -- 72 -- 66 -- 63 -- 69 -- 84 -- 111 -- 147 -- 195 -- 252 -- 336 -- 420 -- 474 -- 510 -- 534 -- 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660 -- 560 -- 490 -- 300 -- 280 -- 250 -- 230 -- 220 -- 240 -- 290 -- 360 -- 440 -- 520 -- 610 -- 700 -- 820 -- 910 -- 980 -- 1020 -- 1080 -- 1150 -- 1230 -- 1290 -- 1330 -- 1360 -- 1180 -- 900 -- 410 -- 380 -- 340 -- 300 -- 270 -- 250 -- 290 -- 360 -- 500 -- 670 -- 860 -- 1080 -- 1420 -- 1695 -- 1580 -- 1430 -- 1270 -- 1080 -- 900 -- 740 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 620 -- 700 -- 860 -- 1020 -- 1260 -- 1450 -- 1525 -- 1490 -- 1320 -- 1160 -- 980 -- 860 -- 760 -- 690 -- 640 -- 610 -- 700 -- 860 -- 1040 -- 1230 -- 1310 -- 1200 -- 980 -- 760 -- 470 -- 430 -- 390 -- 350 -- 310 -- 280 -- 320 -- 410 -- 560 -- 740 -- 930 -- 1140 -- 1360 -- 1550 -- 1710 -- 1800 -- 1680 -- 1440 -- 1180 -- 940 -- 760 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 390 -- 360 -- 320 -- 280 -- 250 -- 300 -- 380 -- 520 -- 690 -- 860 -- 1040 -- 1260 -- 1480 -- 1610 -- 1520 -- 1340 -- 1110 -- 900 -- 760 -- 640 -- 560 -- 500 -- 460 -- 380 -- 340 -- 310 -- 280 -- 260 -- 300 -- 420 -- 650 -- 980 -- 1475 -- 1380 -- 1200 -- 980 -- 860 -- 790 -- 720 -- 660 -- 610 -- 700 -- 880 -- 1090 -- 1030 -- 820 -- 600 -- 450 -- 410 -- 370 -- 330 -- 290 -- 260 -- 310 -- 390 -- 540 -- 710 -- 900 -- 1090 -- 1310 -- 1490 -- 1650 -- 1730 -- 1785 -- 1600 -- 1320 -- 1040 -- 820 -- 660 -- 560 -- 490 -- 300 -- 280 -- 250 -- 230 -- 220 -- 240 -- 290 -- 360 -- 440 -- 520 -- 610 -- 700 -- 820 -- 910 -- 980 -- 1020 -- 1080 -- 1150 -- 1230 -- 1290 -- 1330 -- 1360 -- 1180 -- 900 -- 410 -- 380 -- 340 -- 300 -- 270 -- 250 -- 290 -- 360 -- 500 -- 670 -- 860 -- 1080 -- 1420 -- 1695 -- 1580 -- 1430 -- 1270 -- 1080 -- 900 -- 740 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 620 -- 700 -- 860 -- 1020 -- 1260 -- 1450 -- 1525 -- 1490 -- 1320 -- 1160 -- 980 -- 860 -- 760 -- 690 -- 640 -- 610 -- 700 -- 860 -- 1040 -- 1230 -- 1310 -- 1200 -- 980 -- 760 -- 470 -- 430 -- 390 -- 350 -- 310 -- 280 -- 320 -- 410 -- 560 -- 740 -- 930 -- 1140 -- 1360 -- 1550 -- 1710 -- 1800 -- 1680 -- 1440 -- 1180 -- 940 -- 760 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 390 -- 360 -- 320 -- 280 -- 250 -- 300 -- 380 -- 520 -- 690 -- 860 -- 1040 -- 1260 -- 1480 -- 1610 -- 1520 -- 1340 -- 1110 -- 900 -- 760 -- 640 -- 560 -- 500 -- 460 -- 380 -- 340 -- 310 -- 280 -- 260 -- 300 -- 420 -- 650 -- 980 -- 1475 -- 1380 -- 1200 -- 980 -- 860 -- 790 -- 720 -- 660 -- 610 -- 700 -- 880 -- 1090 -- 1030 -- 820 -- 600 -- 450 -- 410 -- 370 -- 330 -- 290 -- 260 -- 310 -- 390 -- 540 -- 710 -- 900 -- 1090 -- 1310 -- 1490 -- 1650 -- 1730 -- 1785 -- 1600 -- 1320 -- 1040 -- 820 -- 660 -- 560 -- 490 -- 300 -- 280 -- 250 -- 230 -- 220 -- 240 -- 290 -- 360 -- 440 -- 520 -- 610 -- 700 -- 820 -- 910 -- 980 -- 1020 -- 1080 -- 1150 -- 1230 -- 1290 -- 1330 -- 1360 -- 1180 -- 900 -- 410 -- 380 -- 340 -- 300 -- 270 -- 250 -- 290 -- 360 -- 500 -- 670 -- 860 -- 1080 -- 1420 -- 1695 -- 1580 -- 1430 -- 1270 -- 1080 -- 900 -- 740 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 620 -- 700 -- 860 -- 1020 -- 1260 -- 1450 -- 1525 -- 1490 -- 1320 -- 1160 -- 980 -- 860 -- 760 -- 690 -- 640 -- 610 -- 700 -- 860 -- 1040 -- 1230 -- 1310 -- 1200 -- 980 -- 760 -- 470 -- 430 -- 390 -- 350 -- 310 -- 280 -- 320 -- 410 -- 560 -- 740 -- 930 -- 1140 -- 1360 -- 1550 -- 1710 -- 1800 -- 1680 -- 1440 -- 1180 -- 940 -- 760 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 390 -- 360 -- 320 -- 280 -- 250 -- 300 -- 380 -- 520 -- 690 -- 860 -- 1040 -- 1260 -- 1480 -- 1610 -- 1520 -- 1340 -- 1110 -- 900 -- 760 -- 640 -- 560 -- 500 -- 460 -- 380 -- 340 -- 310 -- 280 -- 260 -- 300 -- 420 -- 650 -- 980 -- 1475 -- 1380 -- 1200 -- 980 -- 860 -- 790 -- 720 -- 660 -- 610 -- 700 -- 880 -- 1090 -- 1030 -- 820 -- 600 -- 450 -- 410 -- 370 -- 330 -- 290 -- 260 -- 310 -- 390 -- 540 -- 710 -- 900 -- 1090 -- 1310 -- 1490 -- 1650 -- 1730 -- 1785 -- 1600 -- 1320 -- 1040 -- 820 -- 660 -- 560 -- 490 -- 300 -- 280 -- 250 -- 230 -- 220 -- 240 -- 290 -- 360 -- 440 -- 520 -- 610 -- 700 -- 820 -- 910 -- 980 -- 1020 -- 1080 -- 1150 -- 1230 -- 1290 -- 1330 -- 1360 -- 1180 -- 900 -- 410 -- 380 -- 340 -- 300 -- 270 -- 250 -- 290 -- 360 -- 500 -- 670 -- 860 -- 1080 -- 1420 -- 1695 -- 1580 -- 1430 -- 1270 -- 1080 -- 900 -- 740 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 620 -- 700 -- 860 -- 1020 -- 1260 -- 1450 -- 1525 -- 1490 -- 1320 -- 1160 -- 980 -- 860 -- 760 -- 690 -- 640 -- 610 -- 700 -- 860 -- 1040 -- 1230 -- 1310 -- 1200 -- 980 -- 760 -- 470 -- 430 -- 390 -- 350 -- 310 -- 280 -- 320 -- 410 -- 560 -- 740 -- 930 -- 1140 -- 1360 -- 1550 -- 1710 -- 1800 -- 1680 -- 1440 -- 1180 -- 940 -- 760 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 390 -- 360 -- 320 -- 280 -- 250 -- 300 -- 380 -- 520 -- 690 -- 860 -- 1040 -- 1260 -- 1480 -- 1610 -- 1520 -- 1340 -- 1110 -- 900 -- 760 -- 640 -- 560 -- 500 -- 460 -- 380 -- 340 -- 310 -- 280 -- 260 -- 300 -- 420 -- 650 -- 980 -- 1475 -- 1380 -- 1200 -- 980 -- 860 -- 790 -- 720 -- 660 -- 610 -- 700 -- 880 -- 1090 -- 1030 -- 820 -- 600 -- 450 -- 410 -- 370 -- 330 -- 290 -- 260 -- 310 -- 390 -- 540 -- 710 -- 900 -- 1090 -- 1310 -- 1490 -- 1650 -- 1730 -- 1785 -- 1600 -- 1320 -- 1040 -- 820 -- 660 -- 560 -- 490 -- 300 -- 280 -- 250 -- 230 -- 220 -- 240 -- 290 -- 360 -- 440 -- 520 -- 610 -- 700 -- 820 -- 910 -- 980 -- 1020 -- 1080 -- 1150 -- 1230 -- 1290 -- 1330 -- 1360 -- 1180 -- 900 -- 410 -- 380 -- 340 -- 300 -- 270 -- 250 -- 290 -- 360 -- 500 -- 670 -- 860 -- 1080 -- 1420 -- 1695 -- 1580 -- 1430 -- 1270 -- 1080 -- 900 -- 740 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 620 -- 700 -- 860 -- 1020 -- 1260 -- 1450 -- 1525 -- 1490 -- 1320 -- 1160 -- 980 -- 860 -- 760 -- 690 -- 640 -- 610 -- 700 -- 860 -- 1040 -- 1230 -- 1310 -- 1200 -- 980 -- 760 -- 470 -- 430 -- 390 -- 350 -- 310 -- 280 -- 320 -- 410 -- 560 -- 740 -- 930 -- 1140 -- 1360 -- 1550 -- 1710 -- 1800 -- 1680 -- 1440 -- 1180 -- 940 -- 760 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 390 -- 360 -- 320 -- 280 -- 250 -- 300 -- 380 -- 520 -- 690 -- 860 -- 1040 -- 1260 -- 1480 -- 1610 -- 1520 -- 1340 -- 1110 -- 900 -- 760 -- 640 -- 560 -- 500 -- 460 -- 380 -- 340 -- 310 -- 280 -- 260 -- 300 -- 420 -- 650 -- 980 -- 1475 -- 1380 -- 1200 -- 980 -- 860 -- 790 -- 720 -- 660 -- 610 -- 700 -- 880 -- 1090 -- 1030 -- 820 -- 600 -- 450 -- 410 -- 370 -- 330 -- 290 -- 260 -- 310 -- 390 -- 540 -- 710 -- 900 -- 1090 -- 1310 -- 1490 -- 1650 -- 1730 -- 1785 -- 1600 -- 1320 -- 1040 -- 820 -- 660 -- 560 -- 490 -- 300 -- 280 -- 250 -- 230 -- 220 -- 240 -- 290 -- 360 -- 440 -- 520 -- 610 -- 700 -- 820 -- 910 -- 980 -- 1020 -- 1080 -- 1150 -- 1230 -- 1290 -- 1330 -- 1360 -- 1180 -- 900 -- 410 -- 380 -- 340 -- 300 -- 270 -- 250 -- 290 -- 360 -- 500 -- 670 -- 860 -- 1080 -- 1420 -- 1695 -- 1580 -- 1430 -- 1270 -- 1080 -- 900 -- 740 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 620 -- 700 -- 860 -- 1020 -- 1260 -- 1450 -- 1525 -- 1490 -- 1320 -- 1160 -- 980 -- 860 -- 760 -- 690 -- 640 -- 610 -- 700 -- 860 -- 1040 -- 1230 -- 1310 -- 1200 -- 980 -- 760 -- 470 -- 430 -- 390 -- 350 -- 310 -- 280 -- 320 -- 410 -- 560 -- 740 -- 930 -- 1140 -- 1360 -- 1550 -- 1710 -- 1800 -- 1680 -- 1440 -- 1180 -- 940 -- 760 -- 620 -- 540 -- 480 -- 430 -- 390 -- 360 -- 320 -- 280 -- 250 -- 300 -- 380 -- 520 -- 690 -- 860 -- 1040 -- 1260 -- 1480 -- 1610 -- 1520 -- 1340 -- 1110 -- 900 -- 760 -- 640 -- 560 -- 500 -- 460 diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py index b129a5a88..60bfba5e9 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/run_peak_load_management.py @@ -37,7 +37,7 @@ model.run() model.post_process() -demand_profile = model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_demand", units="kW") +demand_profile = model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_command_value", units="kW") # plot the results for the first week demand_profile_upstream = np.array( model.technology_config["technologies"]["fuel_cell"]["model_inputs"]["control_parameters"][ diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml b/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml index 670655e56..ff4144214 100644 --- a/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml +++ b/examples/xx_peak_load_management_converter/tech_config.yaml @@ -29,14 +29,15 @@ technologies: system_capacity_kw: 1000.0 performance_parameters: fuel_cell_efficiency_hhv: 0.50 + uptime_hours_until_eol: 80000 cost_parameters: capex_per_kw: 200.0 fixed_opex_per_kw_per_year: 10.0 + variable_opex_per_kwh: 0.0 cost_year: 2018 control_parameters: commodity: electricity commodity_rate_units: kW - system_capacity_rate: 1000.0 demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml demand_profile_upstream: !include demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml demand_profile_peak_cutoff: 400.0 diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index 362602c70..ab63aed20 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -72,7 +72,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): system_capacity_rate = inputs[f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}"][0] demand_profile_peak_cutoff = self.config.demand_profile_peak_cutoff demand_profile_upstream = self.config.demand_profile_upstream - demand_profile_upstream_peak_cutoff = inputs["demand_profile_upstream_peak_cutoff"] + demand_profile_upstream_peak_cutoff = inputs["demand_profile_upstream_peak_cutoff"][0] self.command_value = np.zeros(self.n_timesteps) for idx, val in enumerate(demand_profile): @@ -85,6 +85,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): if self.config.demand_profile_upstream_kind == "electricity": desired_dispatch_upstream = val_upstream - demand_profile_upstream_peak_cutoff + self.command_value[idx] = min( max( max(desired_dispatch, 0), diff --git a/library/demand_profiles/demand_profile.yaml b/library/demand_profiles/demand_profile.yaml new file mode 100644 index 000000000..d1f7fde9a --- /dev/null +++ b/library/demand_profiles/demand_profile.yaml @@ -0,0 +1,418 @@ +- 87 - 81 - 75 - 66 - 60 - 63 - 75 - 93 - 117 - 150 - 198 - 264 - 372 - 456 - 513 - 477 - 423 - 354 - 270 - 216 - 174 - + 138 - 111 - 93 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 69 - 81 - 102 - 129 - 171 - 222 - 294 - 396 - 450 - 498 - 519 - 540 - 486 - + 402 - 306 - 234 - 180 - 138 - 105 - 78 - 72 - 66 - 63 - 60 - 66 - 78 - 99 - 123 - 162 - 210 - 282 - 378 - 492 - 474 - + 438 - 396 - 330 - 258 - 204 - 162 - 129 - 105 - 87 - 93 - 87 - 81 - 72 - 66 - 72 - 87 - 108 - 141 - 186 - 240 - 318 - + 414 - 456 - 480 - 504 - 516 - 528 - 444 - 354 - 270 - 210 - 162 - 120 - 81 - 75 - 69 - 63 - 60 - 66 - 81 - 105 - 138 - + 180 - 237 - 324 - 507 - 486 - 462 - 438 - 390 - 336 - 264 - 207 - 165 - 132 - 108 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 63 - 69 - + 84 - 111 - 147 - 195 - 252 - 336 - 420 - 474 - 510 - 534 - 498 - 450 - 378 - 294 - 228 - 174 - 132 - 99 - 90 - 84 - 78 + - 69 - 63 - 66 - 78 - 96 - 120 - 159 - 207 - 276 - 384 - 468 - 519 - 495 - 441 - 363 - 279 - 222 - 177 - 141 - 114 - 96 + - 87 - 81 - 75 - 66 - 60 - 63 - 75 - 93 - 117 - 150 - 198 - 264 - 372 - 456 - 513 - 477 - 423 - 354 - 270 - 216 - 174 + - 138 - 111 - 93 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 69 - 81 - 102 - 129 - 171 - 222 - 294 - 396 - 450 - 498 - 519 - 540 - 486 + - 402 - 306 - 234 - 180 - 138 - 105 - 78 - 72 - 66 - 63 - 60 - 66 - 78 - 99 - 123 - 162 - 210 - 282 - 378 - 492 - 474 + - 438 - 396 - 330 - 258 - 204 - 162 - 129 - 105 - 87 - 93 - 87 - 81 - 72 - 66 - 72 - 87 - 108 - 141 - 186 - 240 - 318 + - 414 - 456 - 480 - 504 - 516 - 528 - 444 - 354 - 270 - 210 - 162 - 120 - 81 - 75 - 69 - 63 - 60 - 66 - 81 - 105 - 138 + - 180 - 237 - 324 - 507 - 486 - 462 - 438 - 390 - 336 - 264 - 207 - 165 - 132 - 108 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 63 - 69 + - 84 - 111 - 147 - 195 - 252 - 336 - 420 - 474 - 510 - 534 - 498 - 450 - 378 - 294 - 228 - 174 - 132 - 99 - 90 - 84 - + 78 - 69 - 63 - 66 - 78 - 96 - 120 - 159 - 207 - 276 - 384 - 468 - 519 - 495 - 441 - 363 - 279 - 222 - 177 - 141 - 114 + - 96 - 87 - 81 - 75 - 66 - 60 - 63 - 75 - 93 - 117 - 150 - 198 - 264 - 372 - 456 - 513 - 477 - 423 - 354 - 270 - 216 - + 174 - 138 - 111 - 93 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 69 - 81 - 102 - 129 - 171 - 222 - 294 - 396 - 450 - 498 - 519 - 540 - + 486 - 402 - 306 - 234 - 180 - 138 - 105 - 78 - 72 - 66 - 63 - 60 - 66 - 78 - 99 - 123 - 162 - 210 - 282 - 378 - 492 - + 474 - 438 - 396 - 330 - 258 - 204 - 162 - 129 - 105 - 87 - 93 - 87 - 81 - 72 - 66 - 72 - 87 - 108 - 141 - 186 - 240 - + 318 - 414 - 456 - 480 - 504 - 516 - 528 - 444 - 354 - 270 - 210 - 162 - 120 - 81 - 75 - 69 - 63 - 60 - 66 - 81 - 105 - + 138 - 180 - 237 - 324 - 507 - 486 - 462 - 438 - 390 - 336 - 264 - 207 - 165 - 132 - 108 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 63 + - 69 - 84 - 111 - 147 - 195 - 252 - 336 - 420 - 474 - 510 - 534 - 498 - 450 - 378 - 294 - 228 - 174 - 132 - 99 - 90 - + 84 - 78 - 69 - 63 - 66 - 78 - 96 - 120 - 159 - 207 - 276 - 384 - 468 - 519 - 495 - 441 - 363 - 279 - 222 - 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diff --git a/examples/xx_peak_load_management_converter/driver_config.yaml b/examples/33_peak_load_management/plm_storage/driver_config.yaml similarity index 100% rename from examples/xx_peak_load_management_converter/driver_config.yaml rename to examples/33_peak_load_management/plm_storage/driver_config.yaml diff --git a/examples/33_peak_load_management/plant_config.yaml b/examples/33_peak_load_management/plm_storage/plant_config.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/plant_config.yaml rename to examples/33_peak_load_management/plm_storage/plant_config.yaml diff --git a/examples/33_peak_load_management/run_peak_load_management.py b/examples/33_peak_load_management/plm_storage/run_peak_load_management.py similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/run_peak_load_management.py rename to examples/33_peak_load_management/plm_storage/run_peak_load_management.py diff --git a/examples/33_peak_load_management/tech_config.yaml b/examples/33_peak_load_management/plm_storage/tech_config.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/tech_config.yaml rename to examples/33_peak_load_management/plm_storage/tech_config.yaml From 6c5caed9f1a29d093cdfd5efafe36fe040397410 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 24 Jul 2026 16:32:28 -0600 Subject: [PATCH 18/33] reformat and fix pre-commit hook ignores --- .pre-commit-config.yaml | 2 +- library/demand_profiles/demand_profile.yaml | 9178 +++++++++++++++- .../demand_profile_upstream.yaml | 9225 ++++++++++++++++- 3 files changed, 17521 insertions(+), 884 deletions(-) diff --git a/.pre-commit-config.yaml b/.pre-commit-config.yaml index b8487b513..6f93d54a5 100644 --- a/.pre-commit-config.yaml +++ b/.pre-commit-config.yaml @@ -27,7 +27,7 @@ repos: - id: yamlfix # Exclude YAML files that are used as inputs for testing or examples, or ones for desired schedule in HOPP as they # expect misformatted YAML files. - exclude: ^(h2integrate/core/test/inputs/.*|examples/11_hybrid_energy_plant/tech_inputs/desired_schedules/.*|examples/33_peak_load_management/demand_profiles/.*|examples/34_plm_optimized_dispatch/demand_profiles/.*|examples/xx_peak_load_management_converter/demand_profiles/.*)$ + exclude: ^(h2integrate/core/test/inputs/.*|examples/11_hybrid_energy_plant/tech_inputs/desired_schedules/.*|library/demand_profiles/.*|examples/34_plm_optimized_dispatch/demand_profiles/.*)$ - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit # Ruff version. rev: v0.8.1 diff --git a/library/demand_profiles/demand_profile.yaml b/library/demand_profiles/demand_profile.yaml index d1f7fde9a..c3a8378e3 100644 --- a/library/demand_profiles/demand_profile.yaml +++ b/library/demand_profiles/demand_profile.yaml @@ -1,418 +1,8760 @@ -- 87 - 81 - 75 - 66 - 60 - 63 - 75 - 93 - 117 - 150 - 198 - 264 - 372 - 456 - 513 - 477 - 423 - 354 - 270 - 216 - 174 - - 138 - 111 - 93 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 69 - 81 - 102 - 129 - 171 - 222 - 294 - 396 - 450 - 498 - 519 - 540 - 486 - - 402 - 306 - 234 - 180 - 138 - 105 - 78 - 72 - 66 - 63 - 60 - 66 - 78 - 99 - 123 - 162 - 210 - 282 - 378 - 492 - 474 - - 438 - 396 - 330 - 258 - 204 - 162 - 129 - 105 - 87 - 93 - 87 - 81 - 72 - 66 - 72 - 87 - 108 - 141 - 186 - 240 - 318 - - 414 - 456 - 480 - 504 - 516 - 528 - 444 - 354 - 270 - 210 - 162 - 120 - 81 - 75 - 69 - 63 - 60 - 66 - 81 - 105 - 138 - - 180 - 237 - 324 - 507 - 486 - 462 - 438 - 390 - 336 - 264 - 207 - 165 - 132 - 108 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 63 - 69 - - 84 - 111 - 147 - 195 - 252 - 336 - 420 - 474 - 510 - 534 - 498 - 450 - 378 - 294 - 228 - 174 - 132 - 99 - 90 - 84 - 78 - - 69 - 63 - 66 - 78 - 96 - 120 - 159 - 207 - 276 - 384 - 468 - 519 - 495 - 441 - 363 - 279 - 222 - 177 - 141 - 114 - 96 - - 87 - 81 - 75 - 66 - 60 - 63 - 75 - 93 - 117 - 150 - 198 - 264 - 372 - 456 - 513 - 477 - 423 - 354 - 270 - 216 - 174 - - 138 - 111 - 93 - 90 - 84 - 78 - 72 - 66 - 69 - 81 - 102 - 129 - 171 - 222 - 294 - 396 - 450 - 498 - 519 - 540 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b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/plm_converter/tech_config.yaml rename to examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml diff --git a/examples/33_peak_load_management/plm_storage/33_peak_load_management.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/33_peak_load_management.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/plm_storage/33_peak_load_management.yaml rename to examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/33_peak_load_management.yaml diff --git a/examples/33_peak_load_management/plm_storage/driver_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/driver_config.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/plm_storage/driver_config.yaml rename to examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/driver_config.yaml diff --git a/examples/33_peak_load_management/plm_storage/plant_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/plant_config.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/plm_storage/plant_config.yaml rename to examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/plant_config.yaml diff --git a/examples/33_peak_load_management/plm_storage/run_peak_load_management.py b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/run_peak_load_management.py similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/plm_storage/run_peak_load_management.py rename to examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/run_peak_load_management.py diff --git a/examples/33_peak_load_management/plm_storage/tech_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management/plm_storage/tech_config.yaml rename to examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml From fd466c6d841bd9ac3360387ebda04b9a460d8cff Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 24 Jul 2026 16:38:16 -0600 Subject: [PATCH 20/33] rename run files for example 33 --- ..._peak_load_management.yaml => 33_plm_converter_heuristic.yaml} | 0 ...33_peak_load_management.yaml => 33_plm_storage_heuristic.yaml} | 0 2 files changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) rename examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/{33_peak_load_management.yaml => 33_plm_converter_heuristic.yaml} (100%) rename examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/{33_peak_load_management.yaml => 33_plm_storage_heuristic.yaml} (100%) diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/33_peak_load_management.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/33_plm_converter_heuristic.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/33_peak_load_management.yaml rename to examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/33_plm_converter_heuristic.yaml diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/33_peak_load_management.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/33_plm_storage_heuristic.yaml similarity index 100% rename from examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/33_peak_load_management.yaml rename to examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/33_plm_storage_heuristic.yaml From 02ea36284f480d427e153c3d8fd504789d4df62e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 24 Jul 2026 17:09:12 -0600 Subject: [PATCH 21/33] update docstrings and example descriptions for plm heuristic --- .../plm_converter/driver_config.yaml | 2 +- .../plm_converter/plant_config.yaml | 2 +- .../plm_converter/run_peak_load_management.py | 80 +++++-------------- .../plm_storage/driver_config.yaml | 2 +- .../plm_storage/plant_config.yaml | 2 +- .../plm_storage/run_peak_load_management.py | 4 +- .../plm_openloop_converter_controller.py | 64 ++++++++++++++- 7 files changed, 89 insertions(+), 67 deletions(-) diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/driver_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/driver_config.yaml index 0991d8889..7e3114fe9 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/driver_config.yaml +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/driver_config.yaml @@ -1,5 +1,5 @@ name: driver_config -description: Driver configuration for multivariable streams example +description: Driver configuration for peak load management converter heuristic control general: folder_output: outputs create_om_reports: false diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/plant_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/plant_config.yaml index 4422a7eda..d51f0ffb1 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/plant_config.yaml +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/plant_config.yaml @@ -1,5 +1,5 @@ name: plant_config -description: Demonstrates multivariable streams with a gas combiner +description: Plant configuration for peak load management converter heuristic control plant: plant_life: 30 simulation: diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/run_peak_load_management.py b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/run_peak_load_management.py index 60bfba5e9..9326091db 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/run_peak_load_management.py +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/run_peak_load_management.py @@ -1,24 +1,23 @@ """ -Example 33: Peak load management dispatch - -This example demonstrates: -1. Peak load management dispatch open loop control with two demand profiles of interest -2. Battery charging without an input stream, assuming purchase from the grid - -In this example, two load profiles are provided. It is assumed that demand_profile is a -subset of demand_profile_upstream, where demand_profile_upstream may represent the total demand of a -larger/upstream system. In this case, the upstream system reserves the right to choose -when to dispatch the battery up to three times per week. The remaining days the sub-system -may choose when and how to dispatch the battery. The subsystem has certain expected peak -windows that may be critical in terms of their cost structure, grid limits, or some other -reason and so they will only dispatch the battery for peaks in the chosen range. The top- -level system does not have such a requirement and will simply dispatch to reduce the highest -peaks. Perfect a priori demand knowledge is assumed. The battery is only allowed to discharge -once per day and is further restricted to not charge during the expected peak windows defined -by the sub-system operator. - -The output figure indicates peaks from demand_profile_upstream that were selected to override the -peaks in demand_profile to demonstrate how the peak selection impacts dispatch. +Example 33: Peak load management converter heuristic dispatch + +This example demonstrates peak load management dispatch open loop control of a converter +with two demand profiles of interest + +In this example, the fuel-cell converter command is determined by a simple open-loop +threshold heuristic that uses two profiles: + +1. demand_profile (local set-point) +2. demand_profile_upstream (supervisory or upstream signal) + +At each time step, dispatch is only considered when either profile exceeds its configured +cutoff. For electricity-mode upstream control, the commanded dispatch is based on the +larger exceedance of the two profiles and is then limited by both the instantaneous local +demand and converter capacity. This creates a peak-shaving command profile for the +converter without storage state-of-charge dynamics or optimization. + +The output figure compares the original local demand, upstream demand, cutoff thresholds, +converter output, resulting unmet demand, and grid purchases. """ @@ -30,7 +29,7 @@ # Create, setup, and run the H2Integrate model -model = H2IntegrateModel("33_peak_load_management.yaml") +model = H2IntegrateModel("33_plm_converter_heuristic.yaml") model.setup() # om.n2(model.prob) @@ -98,44 +97,5 @@ axis.grid(True, which="major", alpha=0.45, linewidth=0.8) axis.grid(True, which="minor", alpha=0.2, linewidth=0.5) -############################## annotate override peaks ########################### - -# Find top 3 daily peaks in supervisor demand (one per day in first week) -# supervisor_demand_first_week = supervisor_demand[:n_plot] * 1e-3 -# days_first_week = pd.to_datetime(np.unique(pd.DatetimeIndex(time_plot).normalize())) - -# daily_peaks = [] -# for day in days_first_week: -# day_start = day -# day_end = day + pd.Timedelta(days=1) -# day_mask = (time_plot >= day_start) & (time_plot < day_end) -# if day_mask.any(): -# day_indices = np.where(day_mask)[0] -# peak_idx = day_indices[np.argmax(supervisor_demand_first_week[day_indices])] -# peak_time = time_plot[peak_idx] -# peak_value = supervisor_demand_first_week[peak_idx] -# daily_peaks.append((peak_time, peak_value)) - -# # Sort by peak value and get top 3 -# top_3_peaks = sorted(daily_peaks, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3] -# top_3_peaks_sorted_by_time = sorted(top_3_peaks, key=lambda x: x[0]) - -# # Draw vertical dashed lines for top 3 daily peaks across all subplots -# colors = ["k", "k", "k"] -# for idx, (peak_time, _) in enumerate(top_3_peaks_sorted_by_time): -# for axis in ax: -# axis.axvline(peak_time, color=colors[idx], linestyle="--", linewidth=1.5, alpha=0.7) -# # Add label on top subplot -# ax[0].text( -# peak_time, -# ax[0].get_ylim()[1] + 0.3, -# f"Peak override {idx + 1}", -# fontsize=9, -# ha="center", -# color=colors[idx], -# weight="bold", -# ) -########################################################################################### - plt.tight_layout() plt.savefig("example_peak_load_dispatch.png", transparent=False) diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/driver_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/driver_config.yaml index 0991d8889..50e625472 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/driver_config.yaml +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/driver_config.yaml @@ -1,5 +1,5 @@ name: driver_config -description: Driver configuration for multivariable streams example +description: Driver configuration for peak load management storage heuristic control general: folder_output: outputs create_om_reports: false diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/plant_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/plant_config.yaml index 93be1cecf..e9f5e65db 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/plant_config.yaml +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/plant_config.yaml @@ -1,5 +1,5 @@ name: plant_config -description: Demonstrates multivariable streams with a gas combiner +description: Plant configuration for peak load management storage heuristic control plant: plant_life: 30 simulation: diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/run_peak_load_management.py b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/run_peak_load_management.py index 075ec6c61..596540006 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/run_peak_load_management.py +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/run_peak_load_management.py @@ -1,5 +1,5 @@ """ -Example 33: Peak load management dispatch +Example 33: Peak load management storage heuristic dispatch This example demonstrates: 1. Peak load management dispatch open loop control with two demand profiles of interest @@ -32,7 +32,7 @@ # Create, setup, and run the H2Integrate model -model = H2IntegrateModel("33_peak_load_management.yaml") +model = H2IntegrateModel("33_plm_storage_heuristic.yaml") model.setup() model.run() diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index ab63aed20..6f0e6338e 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -20,7 +20,22 @@ class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig( an open-loop discharge and recharge schedule. Attributes: - + system_capacity_kw (int | float): Maximum converter command value allowed by + this controller, in commodity rate units (for example, kW or kg/h). + demand_profile_peak_cutoff (int | float): Primary set-point threshold used to + trigger demand curtailment. Dispatch is only considered when + ``_set_point`` exceeds this value. + demand_profile_upstream (int | float | list | None): Secondary upstream profile + used to trigger or shape dispatch decisions. For + ``demand_profile_upstream_kind='electricity'`` this is typically an + upstream demand signal in commodity amount units. For + ``demand_profile_upstream_kind='price'`` this is a price time series. + demand_profile_upstream_peak_cutoff (int | float | None): Threshold applied to + ``demand_profile_upstream``. Units depend on + ``demand_profile_upstream_kind``. + demand_profile_upstream_kind (str): Interpretation mode for + ``demand_profile_upstream``. One of ``"electricity"`` or ``"price"``. + Defaults to ``"electricity"``. """ @@ -37,7 +52,29 @@ def __attrs_post_init__(self): class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController(StorageOpenLoopControlBase): + """Open-loop peak-load management controller for converter technologies. + + This controller computes a timestep-wise converter command that limits + dispatch based on: + + 1. A primary set-point peak cutoff + 2. An optional upstream signal cutoff (electricity demand or price) + 3. A converter capacity ceiling + + The resulting command profile is written to ``_command_value`` and + can be consumed by converter performance models. + """ + def setup(self): + """Initialize configuration and register converter-specific OpenMDAO inputs. + + During setup: + 1. Loads controller configuration from tech_config model inputs + 2. Registers a converter capacity input + 3. Registers an upstream cutoff input with units based on + demand_profile_upstream_kind + 4. Stores the simulation horizon length for use in compute() + """ self.config = PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig.from_dict( merge_shared_inputs(self.options["tech_config"]["model_inputs"], "control"), strict=False, @@ -67,6 +104,31 @@ def setup(self): self.n_timesteps = self.options["plant_config"]["plant"]["simulation"]["n_timesteps"] def compute(self, inputs, outputs): + """Compute converter command profile using configured peak-cutoff heuristics. + + Dispatch logic per timestep: + + - If the primary set-point exceeds demand_profile_peak_cutoff, + dispatch may be activated. + - For ``demand_profile_upstream_kind='electricity'``, the command tracks + the larger of primary and upstream exceedances, while respecting demand + and capacity limits. + - For ``demand_profile_upstream_kind='price'``, dispatch is only enabled + when upstream price exceeds demand_profile_upstream_peak_cutoff. + + The command is clipped to remain between zero and both the instantaneous + demand and converter capacity. + + Args: + inputs: OpenMDAO input vector containing set-point, upstream cutoff, + and converter capacity values. + outputs: OpenMDAO output vector populated with + ``_command_value``. + + Raises: + ValueError: If demand_profile_upstream_kind is neither + ``"electricity"`` nor ``"price"``. + """ commodity = self.config.commodity demand_profile = inputs[f"{commodity}_set_point"] system_capacity_rate = inputs[f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}"][0] From c448201d89b6217d5e1a8783091502e2bfaf24a7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Fri, 24 Jul 2026 17:16:30 -0600 Subject: [PATCH 22/33] update descriptions --- .../plm_converter/tech_config.yaml | 2 +- .../plm_storage/tech_config.yaml | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml index ff4144214..1c07a9989 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml @@ -1,5 +1,5 @@ name: technology_config -description: This plant charges a battery from the grid to reduce peak demand +description: This plant dispatches a fuel cell to reduce peak demand technologies: hydrogen_feedstock: performance_model: diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml index e1a9ff88f..90f1f2929 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml @@ -1,5 +1,5 @@ name: technology_config -description: This plant charges a battery from the grid to reduce peak demand +description: This plant dispatches a battery to reduce peak demand technologies: battery: performance_model: From 8989520736321e57ad56f7b29b7e6019736f5a75 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 10:53:17 -0600 Subject: [PATCH 23/33] make plm converter controller tech agnostic by using rated production instead of capacity --- .../plm_openloop_converter_controller.py | 26 +++++++++++-------- h2integrate/core/h2integrate_model.py | 11 ++++++++ 2 files changed, 26 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index 6f0e6338e..442e043e4 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -20,8 +20,6 @@ class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig( an open-loop discharge and recharge schedule. Attributes: - system_capacity_kw (int | float): Maximum converter command value allowed by - this controller, in commodity rate units (for example, kW or kg/h). demand_profile_peak_cutoff (int | float): Primary set-point threshold used to trigger demand curtailment. Dispatch is only considered when ``_set_point`` exceeds this value. @@ -39,7 +37,6 @@ class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig( """ - system_capacity_kw: int | float = field() demand_profile_peak_cutoff: int | float = field() demand_profile_upstream: int | float | list | None = field() demand_profile_upstream_peak_cutoff: int | float | None = field() @@ -65,12 +62,19 @@ class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController(StorageOpenLoopCont can be consumed by converter performance models. """ + # This controller reads the performance model's ``rated__production`` + # output as its command ceiling, which creates a controller<->performance data + # cycle within the technology group. h2integrate_model.py::_process_model() uses + # this flag to add a nonlinear solver so the cycle converges. + _reads_performance_outputs = True + def setup(self): """Initialize configuration and register converter-specific OpenMDAO inputs. During setup: 1. Loads controller configuration from tech_config model inputs - 2. Registers a converter capacity input + 2. Registers a rated-production input (auto-connected to the technology's + performance-model ``rated__production`` output via promotion) 3. Registers an upstream cutoff input with units based on demand_profile_upstream_kind 4. Stores the simulation horizon length for use in compute() @@ -83,10 +87,10 @@ def setup(self): super().setup() self.add_input( - f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}", - val=self.config.system_capacity_kw, + f"rated_{self.config.commodity}_production", + val=0.0, units=f"{self.config.commodity_rate_units}", - desc="Converter control system awareness of the system capacity", + desc="Rated production of the technology, used as the converter command ceiling", ) if self.config.demand_profile_upstream_kind == "price": @@ -121,7 +125,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): Args: inputs: OpenMDAO input vector containing set-point, upstream cutoff, - and converter capacity values. + and rated-production values. outputs: OpenMDAO output vector populated with ``_command_value``. @@ -131,7 +135,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): """ commodity = self.config.commodity demand_profile = inputs[f"{commodity}_set_point"] - system_capacity_rate = inputs[f"system_capacity_{self.config.commodity_rate_units}"][0] + rated_production = inputs[f"rated_{commodity}_production"][0] demand_profile_peak_cutoff = self.config.demand_profile_peak_cutoff demand_profile_upstream = self.config.demand_profile_upstream demand_profile_upstream_peak_cutoff = inputs["demand_profile_upstream_peak_cutoff"][0] @@ -154,14 +158,14 @@ def compute(self, inputs, outputs): max(desired_dispatch_upstream, 0), ), val, - system_capacity_rate, + rated_production, ) elif self.config.demand_profile_upstream_kind == "price": if val_upstream > demand_profile_upstream_peak_cutoff: self.command_value[idx] = min( max(desired_dispatch, 0), val, - system_capacity_rate, + rated_production, ) else: raise ( diff --git a/h2integrate/core/h2integrate_model.py b/h2integrate/core/h2integrate_model.py index 2a3b49a85..a1d1bfb77 100644 --- a/h2integrate/core/h2integrate_model.py +++ b/h2integrate/core/h2integrate_model.py @@ -1066,6 +1066,17 @@ def _process_model(self, model_type, individual_tech_config, tech_group): promotes=["*"], ) + # Some controllers read performance-model outputs (e.g. + # ``rated__production``) as inputs, which creates a + # controller<->performance data cycle within the technology group. Add a + # nonlinear solver so this coupling is resolved instead of using stale + # (default) values on a single execution pass. + if model_type == "control_strategy" and getattr( + model_object, "_reads_performance_outputs", False + ): + tech_group.nonlinear_solver = om.NonlinearBlockGS() + tech_group.linear_solver = om.DirectSolver() + return om_model_object def _check_time_step(self, model_name, model_object): From c418808ab856826aa610ff633d7bec3c353559de Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 12:39:49 -0600 Subject: [PATCH 24/33] set time step bounds and add example tests for plm converter example --- examples/test/test_all_examples.py | 39 ++++++++++++++++++- .../plm_openloop_converter_controller.py | 5 +++ 2 files changed, 43 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/examples/test/test_all_examples.py b/examples/test/test_all_examples.py index 025e7719a..5e2cd6f5e 100644 --- a/examples/test/test_all_examples.py +++ b/examples/test/test_all_examples.py @@ -2961,7 +2961,7 @@ def test_cmu_eaf_dri_example(subtests, temp_copy_of_example): @pytest.mark.integration @pytest.mark.parametrize( - "example_folder,resource_example_folder", [("33_peak_load_management", None)] + "example_folder,resource_example_folder", [("33_peak_load_management/plm_storage", None)] ) def test_peak_load_management_example(subtests, temp_copy_of_example): example_folder = temp_copy_of_example @@ -3005,6 +3005,43 @@ def test_peak_load_management_example(subtests, temp_copy_of_example): assert battery_unmet_demand.sum() == pytest.approx(grid_purchase.sum(), rel=1e-3) +@pytest.mark.integration +@pytest.mark.parametrize( + "example_folder,resource_example_folder", + [("33_peak_load_management_heuristics/plm_converter", None)], +) +def test_plm_converter_heuristic_example(subtests, temp_copy_of_example): + example_folder = temp_copy_of_example + + model = H2IntegrateModel(example_folder / "33_plm_converter_heuristic.yaml") + model.setup() + model.run() + + command = model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_command_value", units="kW") + electricity_out = model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_out", units="kW") + unmet = model.prob.get_val("electrical_load_demand.unmet_electricity_demand_out", units="kW") + grid_purchase = model.prob.get_val("grid_buy.electricity_out", units="kW") + rated = model.prob.get_val("fuel_cell.rated_electricity_production", units="kW") + + with subtests.test("Fuel-cell command sum"): + assert command.sum() == pytest.approx(778276.0, rel=1e-6) + + with subtests.test("Fuel-cell output matches command"): + np.testing.assert_allclose(electricity_out, command, rtol=1e-9) + + with subtests.test("Fuel-cell command max"): + assert command.max() == pytest.approx(519.0, rel=1e-6) + + with subtests.test("Unmet demand equals grid purchase"): + assert unmet.sum() == pytest.approx(grid_purchase.sum(), rel=1e-9) + + with subtests.test("Rated fuel-cell production"): + assert rated[0] == pytest.approx(1000.0, rel=1e-9) + + with subtests.test("Nonzero dispatch timesteps"): + assert np.sum(command > 0) == 3648 + + @pytest.mark.integration @pytest.mark.parametrize( "example_folder,resource_example_folder", [("34_plm_optimized_dispatch", None)] diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index 442e043e4..a4eef3de7 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -62,6 +62,11 @@ class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController(StorageOpenLoopCont can be consumed by converter performance models. """ + _time_step_bounds = ( + 1e-12, + np.inf, + ) + # This controller reads the performance model's ``rated__production`` # output as its command ceiling, which creates a controller<->performance data # cycle within the technology group. h2integrate_model.py::_process_model() uses From 6aaba7957f33131d87f6551596a6e85fb039d575 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 12:50:34 -0600 Subject: [PATCH 25/33] update docs to include the converter plm controller --- .../open-loop_controllers.md | 27 ++++++++++++++++++- .../technology_control_overview.md | 1 + 2 files changed, 27 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/control/technology_level_control/open-loop_controllers.md b/docs/control/technology_level_control/open-loop_controllers.md index 0e82473a2..a7b95ecdb 100644 --- a/docs/control/technology_level_control/open-loop_controllers.md +++ b/docs/control/technology_level_control/open-loop_controllers.md @@ -106,6 +106,31 @@ An example output for the first week of a one-year simulation is shown below. Or ![](./figures/example_peak_load_dispatch.png) For an example of how to use the `PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopStorageController`, see: -- `examples/33_peak_load_management/` +- `examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/` For API details, see the [`PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopStorageController` API documentation](../../_autosummary/h2integrate.control.control_strategies.storage.plm_openloop_storage_controller). + +## Open-Loop Converter Controllers +The open-loop converter controllers can be attached as the control strategy in the `tech_config` for converter technologies (e.g., a fuel cell). Unlike the storage controllers, converter controllers do not track a state of charge; they translate a set-point into a `{commodity}_command_value` that is bounded by the converter's rated production. There is currently one converter controller: +1. [Peak Load Management Open-Loop Converter Controller](#peak-load-management-open-loop-converter-controller) — computes a peak-shaving converter command from one or two demand profiles using simple threshold heuristics. + +(peak-load-management-open-loop-converter-controller)= +### Peak Load Management Open-Loop Converter Controller +The `PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController` computes a per-timestep converter command that shaves demand peaks using threshold-based heuristics rather than storage state-of-charge dynamics or optimization. It is designed for dispatching a converter (such as a fuel cell) to reduce peak loads using either one or two demand profiles. + +The command at each timestep is determined by three limits: + +- **A primary set-point cutoff (`demand_profile_peak_cutoff`)** — dispatch is only considered when the local `{commodity}_set_point` exceeds this threshold. The desired dispatch is the amount by which the set-point exceeds the cutoff. +- **An optional upstream signal and cutoff (`demand_profile_upstream` and `demand_profile_upstream_peak_cutoff`)** — a supervisory or upstream signal that can also trigger or shape dispatch. Its interpretation is controlled by `demand_profile_upstream_kind`: + - `"electricity"` (default) — the upstream signal is an upstream demand in commodity-amount units. The command tracks the larger exceedance of the local and upstream profiles. + - `"price"` — the upstream signal is a price time series. Dispatch is only enabled on timesteps where the upstream price exceeds `demand_profile_upstream_peak_cutoff`. +- **A converter capacity ceiling** — the command is clipped so it never exceeds the converter's `rated_{commodity}_production` (read from the performance model) or the instantaneous local demand. + +Because the controller reads the performance model's `rated_{commodity}_production` output as its command ceiling, a solver is automatically added to converge the controller/performance-model data cycle within the technology group. + +**Configuration parameters** + +For an example of how to use the `PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController`, see: +- `examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/` + +For API details, see the [`PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController` API documentation](../../_autosummary/h2integrate.control.control_strategies.converters.plm_openloop_converter_controller). diff --git a/docs/control/technology_level_control/technology_control_overview.md b/docs/control/technology_level_control/technology_control_overview.md index 79b687b53..fdfd8275c 100644 --- a/docs/control/technology_level_control/technology_control_overview.md +++ b/docs/control/technology_level_control/technology_control_overview.md @@ -24,6 +24,7 @@ Supported controllers: - [`SimpleStorageOpenLoopController`](#pass-through-controller) - [`DemandOpenLoopStorageController`](#demand-open-loop-storage-controller) - [`PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopStorageController`](#peak-load-management-open-loop-storage-controller) +- [`PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController`](#peak-load-management-open-loop-converter-controller) (pyomo-control-framework)= ## Pyomo control framework From c513199504dd0d2983be3f84c55a9d62f99fb934 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 12:55:22 -0600 Subject: [PATCH 26/33] update changelog --- CHANGELOG.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md index 48e96cd56..e7edd7aef 100644 --- a/CHANGELOG.md +++ b/CHANGELOG.md @@ -77,6 +77,7 @@ - Corrected water rate units in pipe feedstock from galUS to galUS/h [PR 813](https://github.com/NatLabRockies/H2Integrate/pull/813) - Corrected timestamps in OpenMeteo resource downloads when resource data is downloaded in local time [PR #814](https://github.com/NatLabRockies/H2Integrate/pull/814) - Added a thermal-nuclear (light-water reactor) model and a high-temperature steam electrolysis model. [PR 807](https://github.com/NatLabRockies/H2Integrate/pull/807) +- Added a converter controller that implements a peak-load management heuristic. [PR 773](https://github.com/NatLabRockies/H2Integrate/pull/773) ## 0.8 [April 15, 2026] From 201eb25f32336d2e677c20508a13827dcdaed7bb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 13:10:55 -0600 Subject: [PATCH 27/33] update class hierarchy --- docs/_static/class_hierarchy.html | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/docs/_static/class_hierarchy.html b/docs/_static/class_hierarchy.html index 9c6751d65..c9e13fdf5 100644 --- a/docs/_static/class_hierarchy.html +++ b/docs/_static/class_hierarchy.html @@ -380,8 +380,8 @@

// parsing and collecting nodes and edges from the python - nodes = new vis.DataSet([{"borderWidth": 5.0, "color": {"background": "#555555", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "SiteBaseComponent", "label": "SiteBaseComponent", "shape": "ellipse", "size": 18.710526315789473, "title": "SiteBaseComponent\ncore/sites.py\n[Core / General]", "x": -79.5125603737886, "y": 584.9567473090942}, {"borderWidth": 4.0, "color": {"background": "#555555", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "SiteLocationComponent", "label": "SiteLocationComponent", "shape": "ellipse", "size": 18.0, "title": "SiteLocationComponent\ncore/sites.py\n[Core / General]", "x": -51.99787538017026, "y": 668.8874099443384}, {"borderWidth": 5.0, "color": {"background": "#555555", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "PerformanceModelBaseClass", "label": "PerformanceModelBaseClass", "shape": "ellipse", "size": 40.73684210526316, "title": "PerformanceModelBaseClass\ncore/model_baseclasses.py\n[Core / General]", "x": -137.54209445136647, "y": 722.897904528822}, {"borderWidth": 5.0, "color": {"background": "#555555", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "CostModelBaseClass", "label": "CostModelBaseClass", "shape": "ellipse", "size": 45.0, "title": "CostModelBaseClass\ncore/model_baseclasses.py\n[Core / General]", "x": -243.0155271316636, "y": 685.2630296209401}, {"borderWidth": 4.0, "color": {"background": "#555555", "border": "#555555", "highlight": {"background": 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{"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "GenericConverterCostModel", "label": "GenericConverterCostModel", "shape": "dot", "size": 18.0, "title": "GenericConverterCostModel\nconverters/generic_converter_cost.py\n[Converter / Other]", "x": 428.09388111524015, "y": 469.0988894808179}, {"borderWidth": 3.0, "color": {"background": "#4A90D9", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "PYSAMSolarPlantPerformanceModel", "label": "PYSAMSolarPlantPerformanceModel", "shape": "dot", "size": 18.0, "title": "PYSAMSolarPlantPerformanceModel\nconverters/solar/solar_pysam.py\n[Converter / Solar]", "x": 455.6085661088585, "y": 553.0295521160621}, {"borderWidth": 4.0, "color": {"background": "#4A90D9", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": 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"SolarPerformanceBaseClass", "label": "SolarPerformanceBaseClass", "shape": "dot", "size": 18.710526315789473, "title": "SolarPerformanceBaseClass\nconverters/solar/solar_baseclass.py\n[Converter / Solar]", "x": 219.55784982221238, "y": 460.06257207822847}, {"borderWidth": 3.0, "color": {"background": "#2E7D32", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "ElectrolyzerPerformanceBaseClass", "label": "ElectrolyzerPerformanceBaseClass", "shape": "dot", "size": 19.42105263157895, "title": "ElectrolyzerPerformanceBaseClass\nconverters/hydrogen/electrolyzer_baseclass.py\n[Converter / Hydrogen]", "x": 270.16454539792585, "y": 348.7672927268573}, {"borderWidth": 4.0, "color": {"background": "#2E7D32", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "ElectrolyzerCostBaseClass", "label": "ElectrolyzerCostBaseClass", "shape": "dot", "size": 20.842105263157894, "title": "ElectrolyzerCostBaseClass\nconverters/hydrogen/electrolyzer_baseclass.py\n[Converter / Hydrogen]", "x": 388.2687164324306, "y": 307.72022284941175}, {"borderWidth": 3.0, "color": {"background": "#2E7D32", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": "SingliticoCostModel", "label": "SingliticoCostModel", "shape": "dot", "size": 18.0, "title": "SingliticoCostModel\nconverters/hydrogen/singlitico_cost_model.py\n[Converter / Hydrogen]", "x": 501.4805766605487, "y": 365.4133442102892}, {"borderWidth": 1, "color": {"background": "#2E7D32", "border": "#555555", "highlight": {"background": "#FF6B6B", "border": "#FF0000"}, "hover": {"background": "#FFD700", "border": "#FF8C00"}}, "font": {"color": "#333333"}, "id": 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auto-generated API page. (control-models)= ## Control models +- `control_strategies` + - controllers: + + {py:class}`~h2integrate.control.control_strategies.converters.plm_openloop_converter_controller.PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController` - Open-loop peak-load management controller for converter technologies. + - `pyomo_converter_dispatch`: Pyomo dispatch rules for converters - dispatch rules: + {py:class}`~h2integrate.control.control_rules.converters.generic_converter.PyomoDispatchGenericConverter` diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index a4eef3de7..5060b491c 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -14,10 +14,10 @@ class PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterControllerConfig( StorageOpenLoopControlBaseConfig ): """ - Configuration class for the PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopStorageController. + Configuration class for the PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController. - Defines peak-selection and dispatch-priority rules used to pre-compute - an open-loop discharge and recharge schedule. + Defines the peak-cutoff heuristics used to compute an open-loop converter + command that shaves demand peaks from one or two demand profiles. Attributes: demand_profile_peak_cutoff (int | float): Primary set-point threshold used to diff --git a/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py b/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py index 418dd2d1c..0eec853bd 100644 --- a/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py +++ b/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py @@ -19,7 +19,7 @@ class LinearH2FuelCellPerformanceConfig(BaseConfig): system_capacity_kw (float): The capacity of the fuel cell system in kilowatts (kW). fuel_cell_efficiency_hhv (float): The higher heating value efficiency of the fuel cell (0 <= efficiency <= 1). - uptime_hours_until_eol (int): Number of "on" hours until the electrolyzer reaches + uptime_hours_until_eol (int): Number of "on" hours until the fuel cell reaches end-of-life (EOL). """ @@ -111,7 +111,7 @@ def compute(self, inputs, outputs): inputs: OpenMDAO inputs object containing hydrogen_in, fuel cell HHV efficiency, electricity_command_value, and system_capacity. outputs: OpenMDAO outputs object for electricity_out, - hydrogen_consumed. + hydrogen_consumed, and replacement_schedule. """ # calculate max input and output @@ -179,7 +179,10 @@ def compute(self, inputs, outputs): if 0 <= year < self.plant_life: refurb_schedule[year] += 1 - # The replacement_schedule is the fraction of the total capacity that is replaced per year + # The replacement_schedule is the number of refurbishments that occur in each year (0, 1, or + # more if several thresholds are crossed within a single year). The portion of capex of the + # total capacity that is replaced per refurbishment is given by the users in the tech_config + # as replacement_cost_percent. # The replacement_schedule may be used in the finance model if the replacement_cost_percent # is specified in the tech_config under # ['model_inputs']['finance_parameters']['capital_items']['replacement_cost_percent'] @@ -209,8 +212,8 @@ class H2FuelCellCostConfig(CostModelBaseConfig): capex_per_kw (float): Capital cost per unit of capacity in USD/kW. fixed_opex_per_kw_per_year (float): Fixed operating expenses per unit of capacity per year in USD/(kW*year). -variable_opex_per_kwh (float): Variable operating expenses per unit of production per year in - USD/(kWh). + variable_opex_per_kwh (float): Variable operating expenses per unit of electricity + produced in USD/(kW*h). """ system_capacity_kw: float = field(validator=gte_zero) @@ -277,11 +280,12 @@ def setup(self): def compute(self, inputs, outputs, discrete_inputs, discrete_outputs): """ - Compute capital and fixed operating costs for the fuel cell system. + Compute capital, fixed operating, and variable operating costs for the fuel cell system. Args: - inputs: OpenMDAO inputs object containing system_capacity. - outputs: OpenMDAO outputs object for capital_cost and fixed_operating_cost_per_year. + inputs: OpenMDAO inputs object containing system_capacity, unit_capex, + fixed_opex_per_year, unit_varopex, and annual_electricity_produced. + outputs: OpenMDAO outputs object for CapEx, OpEx, and VarOpEx. """ system_capacity_kw = inputs["system_capacity"] From fc8c4c27a97d3279be846dd40cfe7be63ff97aac Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 13:23:22 -0600 Subject: [PATCH 29/33] rename and move converter controller section --- docs/user_guide/model_overview.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/user_guide/model_overview.md b/docs/user_guide/model_overview.md index 658add5d7..61fe1f80e 100644 --- a/docs/user_guide/model_overview.md +++ b/docs/user_guide/model_overview.md @@ -287,7 +287,7 @@ auto-generated API page. (control-models)= ## Control models -- `control_strategies` +- `converter_controllers`: converter controllers - controllers: + {py:class}`~h2integrate.control.control_strategies.converters.plm_openloop_converter_controller.PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController` - Open-loop peak-load management controller for converter technologies. From bbb42bdecfc8717ae8a914e09bfdca9575b33898 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 14:29:36 -0600 Subject: [PATCH 30/33] update path in test --- examples/test/test_all_examples.py | 5 +++-- 1 file changed, 3 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/examples/test/test_all_examples.py b/examples/test/test_all_examples.py index 5e2cd6f5e..23e448f2c 100644 --- a/examples/test/test_all_examples.py +++ b/examples/test/test_all_examples.py @@ -2961,12 +2961,13 @@ def test_cmu_eaf_dri_example(subtests, temp_copy_of_example): @pytest.mark.integration @pytest.mark.parametrize( - "example_folder,resource_example_folder", [("33_peak_load_management/plm_storage", None)] + "example_folder,resource_example_folder", + [("33_peak_load_management_heuristics/plm_storage", None)], ) def test_peak_load_management_example(subtests, temp_copy_of_example): example_folder = temp_copy_of_example - model = H2IntegrateModel(example_folder / "33_peak_load_management.yaml") + model = H2IntegrateModel(example_folder / "33_plm_storage_heuristic.yaml") model.setup() model.run() From fd8bb7c4ebf4355270167d2d6fe47e8944caaa46 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 16:19:48 -0600 Subject: [PATCH 31/33] Potential fix for pull request finding Co-authored-by: Copilot Autofix powered by AI <175728472+Copilot@users.noreply.github.com> --- .../converters/plm_openloop_converter_controller.py | 3 +-- 1 file changed, 1 insertion(+), 2 deletions(-) diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index 5060b491c..d50101fa8 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -101,8 +101,7 @@ def setup(self): if self.config.demand_profile_upstream_kind == "price": peak_cutoff_units = f"USD/({self.config.commodity_amount_units})" else: - peak_cutoff_units = self.config.commodity_amount_units - + peak_cutoff_units = self.config.commodity_rate_units self.add_input( "demand_profile_upstream_peak_cutoff", val=self.config.demand_profile_upstream_peak_cutoff, From 61a327a536d9ab6dc9be570f6897ba2c8aba9b88 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 16:33:19 -0600 Subject: [PATCH 32/33] update based on copilot review --- docs/user_guide/model_overview.md | 8 ++++---- .../plm_converter/run_peak_load_management.py | 2 +- .../plm_converter/tech_config.yaml | 6 +++--- .../plm_storage/tech_config.yaml | 6 +++--- examples/34_plm_optimized_dispatch/tech_config.yaml | 2 +- .../converters/plm_openloop_converter_controller.py | 11 +++++++++-- .../converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py | 4 +++- 7 files changed, 24 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/docs/user_guide/model_overview.md b/docs/user_guide/model_overview.md index 61fe1f80e..45f145a2c 100644 --- a/docs/user_guide/model_overview.md +++ b/docs/user_guide/model_overview.md @@ -287,10 +287,6 @@ auto-generated API page. (control-models)= ## Control models -- `converter_controllers`: converter controllers - - controllers: - + {py:class}`~h2integrate.control.control_strategies.converters.plm_openloop_converter_controller.PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController` - Open-loop peak-load management controller for converter technologies. - - `pyomo_converter_dispatch`: Pyomo dispatch rules for converters - dispatch rules: + {py:class}`~h2integrate.control.control_rules.converters.generic_converter.PyomoDispatchGenericConverter` @@ -301,6 +297,10 @@ auto-generated API page. + {py:class}`~h2integrate.control.control_rules.storage.pyomo_storage_rule_baseclass.PyomoRuleStorageBaseclass` - Base class defining Pyomo rules for generic commodity storage components. + {py:class}`~h2integrate.control.control_rules.storage.pyomo_storage_rule_min_operating_cost.PyomoRuleStorageMinOperatingCosts` - Class defining Pyomo rules for the optimized dispatch for load following for generic commodity storage components. +- `converter_controllers`: converter controllers + - controllers: + + {py:class}`~h2integrate.control.control_strategies.converters.plm_openloop_converter_controller.PeakLoadManagementHeuristicOpenLoopConverterController` - Open-loop peak-load management controller for converter technologies. + - `storage_controllers`: storage controllers - controllers: + {py:class}`~h2integrate.control.control_strategies.storage.demand_openloop_storage_controller.DemandOpenLoopStorageController` - A controller that manages commodity flow based on demand and storage constraints. diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/run_peak_load_management.py b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/run_peak_load_management.py index 9326091db..44f43bf96 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/run_peak_load_management.py +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/run_peak_load_management.py @@ -36,7 +36,7 @@ model.run() model.post_process() -demand_profile = model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_command_value", units="kW") +demand_profile = model.prob.get_val("fuel_cell.electricity_set_point", units="kW") # plot the results for the first week demand_profile_upstream = np.array( model.technology_config["technologies"]["fuel_cell"]["model_inputs"]["control_parameters"][ diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml index 1c07a9989..0df99c0d6 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_converter/tech_config.yaml @@ -38,8 +38,8 @@ technologies: control_parameters: commodity: electricity commodity_rate_units: kW - demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml - demand_profile_upstream: !include demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml + demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml # found in library/demand_profiles + demand_profile_upstream: !include demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml # found in library/demand_profiles demand_profile_peak_cutoff: 400.0 demand_profile_upstream_peak_cutoff: 1000.0 electrical_load_demand: @@ -49,7 +49,7 @@ technologies: performance_parameters: commodity: electricity commodity_rate_units: kW - demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml + demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml # found in library/demand_profiles grid_buy: performance_model: model: GridPerformanceModel diff --git a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml index 90f1f2929..7acb20a8b 100644 --- a/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml +++ b/examples/33_peak_load_management_heuristics/plm_storage/tech_config.yaml @@ -21,9 +21,9 @@ technologies: init_soc_fraction: 0.9 # percent as decimal charge_efficiency: 1.0 # percent as decimal discharge_efficiency: 1.0 # percent as decimal - demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml + demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml # found in library/demand_profiles control_parameters: - demand_profile_upstream: !include demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml # demand used to define when the supervisor commands battery dispatch. This may represent an upstream load. + demand_profile_upstream: !include demand_profiles/demand_profile_upstream.yaml # found in library/demand_profiles. Demand used to define when the supervisor commands battery dispatch. This may represent an upstream load. dispatch_priority_demand_profile: demand_profile_upstream # demand profile the controller prioritizes when deciding dispatch n_override_events: 3 # maximum number of peak events from the priority demand profile that the controller will respond to within each event period override_events_period: W # pandas-style period code for resetting event counts; W means per week, M means month, etc @@ -52,7 +52,7 @@ technologies: performance_parameters: commodity: electricity commodity_rate_units: kW - demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml + demand_profile: !include demand_profiles/demand_profile.yaml # found in library/demand_profiles grid_buy: performance_model: model: GridPerformanceModel diff --git a/examples/34_plm_optimized_dispatch/tech_config.yaml b/examples/34_plm_optimized_dispatch/tech_config.yaml index 0f0a2df68..bfeee34b8 100644 --- a/examples/34_plm_optimized_dispatch/tech_config.yaml +++ b/examples/34_plm_optimized_dispatch/tech_config.yaml @@ -23,7 +23,7 @@ technologies: demand_profile: 0.0 control_parameters: system_commodity_interface_limit: 1.0e9 - supervisory_signal: !include demand_profiles/supervisory_signal.yaml + supervisory_signal: !include demand_profiles/supervisory_signal.yaml # found in library/demand_profiles peak_window: start: 12:00:00 end: 20:00:00 diff --git a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py index d50101fa8..7667a1006 100644 --- a/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py +++ b/h2integrate/control/control_strategies/converters/plm_openloop_converter_controller.py @@ -109,8 +109,6 @@ def setup(self): desc="demand_profile_upstream_peak_cutoff", ) - self.n_timesteps = self.options["plant_config"]["plant"]["simulation"]["n_timesteps"] - def compute(self, inputs, outputs): """Compute converter command profile using configured peak-cutoff heuristics. @@ -145,6 +143,15 @@ def compute(self, inputs, outputs): demand_profile_upstream_peak_cutoff = inputs["demand_profile_upstream_peak_cutoff"][0] self.command_value = np.zeros(self.n_timesteps) + if demand_profile_upstream is None: + demand_profile_upstream = np.zeros_like(demand_profile) + else: + demand_profile_upstream = np.asarray(demand_profile_upstream) + if demand_profile_upstream.ndim == 0: + demand_profile_upstream = np.full_like( + demand_profile, float(demand_profile_upstream) + ) + for idx, val in enumerate(demand_profile): val_upstream = demand_profile_upstream[idx] if ( diff --git a/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py b/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py index e7d38a2c2..6f50eba52 100644 --- a/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py +++ b/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py @@ -1,3 +1,5 @@ +import copy + import numpy as np import pytest import openmdao.api as om @@ -132,7 +134,7 @@ def test_fuel_cell_performance(tech_config, plant_config, subtests): with subtests.test("refurbishment_schedule_non_int_multiple"): n_timesteps = int(plant_config["plant"]["simulation"]["n_timesteps"]) - tech_config_copy = tech_config + tech_config_copy = copy.deepcopy(tech_config) tech_config_copy["model_inputs"]["performance_parameters"]["uptime_hours_until_eol"] = ( 8760 * 1.5 ) From fa4b8c44588ddc6086e2ba1e6dd1c3a60afda744 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jared Thomas Date: Tue, 4 Aug 2026 16:41:25 -0600 Subject: [PATCH 33/33] minor updates based on copilot feedback --- h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py | 4 ++-- h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py | 2 +- 2 files changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py b/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py index 0eec853bd..cbbd210ee 100644 --- a/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py +++ b/h2integrate/converters/hydrogen/h2_fuel_cell.py @@ -2,7 +2,7 @@ from attrs import field, define from h2integrate.core.utilities import BaseConfig, merge_shared_inputs -from h2integrate.core.validators import gte_zero, range_val +from h2integrate.core.validators import gt_zero, gte_zero, range_val from h2integrate.tools.constants import HHV_H2_MJ_PER_KG from h2integrate.core.model_baseclasses import ( CostModelBaseClass, @@ -25,7 +25,7 @@ class LinearH2FuelCellPerformanceConfig(BaseConfig): system_capacity_kw: float = field(validator=gte_zero) fuel_cell_efficiency_hhv: float = field(validator=range_val(0, 1)) - uptime_hours_until_eol: int = field(validator=gte_zero) + uptime_hours_until_eol: int = field(validator=gt_zero) class LinearH2FuelCellPerformanceModel(PerformanceModelBaseClass): diff --git a/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py b/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py index 6f50eba52..e03f03c78 100644 --- a/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py +++ b/h2integrate/converters/hydrogen/test/test_h2_fuel_cell.py @@ -265,7 +265,7 @@ def test_fuel_cell_cost(cost_config, plant_config, subtests): plant_config=plant_config, tech_config=cost_config, driver_config={} ) annual_prod_comp = om.IndepVarComp( - name="annual_electricity_produced", val=annual_production, shape=30, units="(kW*h)/yr" + name="annual_electricity_produced", val=np.full(30, annual_production), units="(kW*h)/yr" ) prob.model.add_subsystem("IVC1", annual_prod_comp, promotes=["*"])