使用Python自动化PSS®SINCAL：电力系统建模、计算与数据处理的高效方式

在快速发展的电力系统分析领域，自动化已经成为提高效率和准确性的关键。无论您是电力系统工程师、研究人员，还是自动化爱好者，掌握自动化技术都可以显著提升您的工作流程。本课程将介绍如何通过Python与PSS®SINCAL的集成，自动化电力系统的建模、计算和数据处理，从而让您的工作更加高效和精准。

MP4 | 视频：h264、1920×1080 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：4.84 GB | 时长：7 小时 38 分钟

1. 了解PSS®SINCAL的架构

PSS®SINCAL是一款功能强大的电力系统分析工具，广泛应用于功率流分析、短路研究、保护协调、动态分析等领域。然而，PSS®SINCAL的功能并不仅限于其图形界面。它提供了基于COM的API（应用程序编程接口），允许用户通过编程语言（如Python）与其后台数据库进行交互。

在开始自动化之前，了解PSS®SINCAL的架构是至关重要的。以下是关键点：

• 数据库结构：PSS®SINCAL的核心是其数据库，存储了所有网络元素的信息，包括电压等级、母线、电缆、发电机等。通过API，可以直接访问和修改这些数据。
• COM-Based API：PSS®SINCAL的API允许用户通过编程语言（如Python）控制软件的功能。例如，可以通过API插入或删除网络元素，执行仿真，甚至导出结果。
• 模块化设计：PSS®SINCAL的功能是模块化的，例如功率流模块、短路模块和动态模块。通过API，可以选择性地调用这些模块的功能。

了解PSS®SINCAL的架构将帮助您更好地利用其API，实现更复杂的自动化任务。

2. 自动化数据验证

在电力系统分析中，数据质量至关重要。错误的数据不仅会导致错误的仿真结果，还可能导致整个分析过程失败。因此，数据验证是电力系统工程中非常重要的一步。

通过Python，可以自动化数据验证过程，确保您的数据符合要求。以下是一些常见的数据验证任务：

• 检查缺失值：确保所有必要的参数（如电阻、电感、电容）都已填写。
• 验证单位一致性：确保所有参数的单位一致（例如，电阻以欧姆为单位）。
• 检查电压等级的一致性：确保电压等级在整个网络中是合理的。
• 验证拓扑结构：检查网络元素之间的连接是否合理。

通过自动化数据验证，可以减少人为错误，并确保数据的准确性。

3. 自动化网络元素的插入、更新和参数变化

在PSS®SINCAL中，手动插入或更新网络元素可能非常耗时，尤其是当网络规模较大时。通过Python脚本，可以自动化这些任务，从而节省时间并提高效率。

以下是一些常见的自动化任务：

• 插入新网络元素：例如，自动化插入新的负荷、发电机或变压器。
• 更新现有网络元素：例如，根据实际需求调整电阻、电感或电容参数。
• 批量修改：通过读取外部文件（如CSV或Excel），批量更新多个网络元素的参数。
• 参数变化研究：通过自动化脚本，快速执行参数变化研究（如敏感性分析）。

通过自动化网络元素的管理，可以更高效地进行电力系统建模和分析。

4. 实施自动化的仿真工作流程

PSS®SINCAL支持多种仿真功能，包括功率流、短路、动态仿真等。通过Python，可以自动化这些仿真的执行过程，从而减少人工操作的时间和错误。

以下是一些常见的自动化仿真任务：

• 自动化功率流计算：通过Python脚本，自动执行功率流计算，并将结果导出为报告或图表。
• 自动化短路研究：自动化执行短路仿真，并生成短路电流报告。
• 自动化动态仿真：自动化执行动态仿真，分析系统的稳定性。
• 批量仿真：通过自动化脚本，批量执行多个仿真案例，例如对不同负载情况进行分析。

通过自动化仿真工作流程，可以显著提高分析效率，并快速获取所需的结果。

5. 与其他系统交换数据和结果

在实际应用中，PSS®SINCAL通常需要与其他系统（如SCADA系统、数据库或其他分析工具）交互。通过Python，可以自动化数据和结果的交换过程，从而实现无缝集成。

以下是一些常见的数据交换任务：

• 导入数据：从外部文件（如CSV、Excel或数据库）中导入数据，并将其加载到PSS®SINCAL的数据库中。
• 导出结果：将PSS®SINCAL的仿真结果导出到外部文件中，以便进一步分析或报告生成。
• 与其他工具集成：例如，将PSS®SINCAL的结果与Matplotlib或Excel结合，生成可视化报告。

通过自动化数据交换，可以提高工作效率，并确保数据的一致性。

6. 将Python与PSS®SINCAL的COM-Based API集成

PSS®SINCAL的COM-Based API是实现自动化的核心。通过Python，可以轻松调用PSS®SINCAL的API，并控制其功能。

以下是Python与PSS®SINCAL集成的基本步骤：

1. 安装PSS®SINCAL：确保PSS®SINCAL已安装，并且其COM API已启用。
2. 导入所需的库：在Python中导入必要的库，例如win32com.client，用于调用COM API。
3. 连接到PSS®SINCAL：通过Python脚本连接到PSS®SINCAL的COM接口。
4. 调用API功能：通过API执行所需的操作，例如插入网络元素、执行仿真等。
5. 处理结果：将PSS®SINCAL的输出结果处理并存储或可视化。

通过掌握PSS®SINCAL的COM API，您可以实现更多复杂的自动化任务。

7. 构建实际应用案例

为了帮助您更好地理解PSS®SINCAL自动化的实际应用，我们将构建一些实际的用例。

用例1：自动化网络模型更新

假设您需要定期更新电力系统的网络模型（例如，添加新的负荷或更新变压器的参数）。通过Python，可以自动化这个过程：

1. 读取更新数据：从CSV或Excel文件中读取更新数据。
2. 连接到PSS®SINCAL：通过Python脚本连接到PSS®SINCAL的COM API。
3. 更新网络元素：根据读取的数据，自动更新PSS®SINCAL中的网络元素。
4. 验证更新：通过自动化数据验证脚本，确保更新后的数据正确。

用例2：自动化功率流计算与报告生成

通过Python，可以自动化功率流计算并生成报告：

1. 执行功率流计算：通过Python脚本调用PSS®SINCAL的功率流模块。
2. 导出结果：将计算结果导出到CSV或Excel文件中。
3. 生成报告：使用Python的数据可视化库（如Matplotlib或Plotly）生成可视化报告。
4. 发送报告：通过自动化脚本将报告通过电子邮件发送给相关人员。

通过Python自动化PSS®SINCAL，可以显著提高电力系统分析的效率和准确性。无论是自动化数据验证、网络元素管理，还是仿真与报告生成，Python都能帮助您实现更多。通过本文所介绍的内容，您已经掌握了PSS®SINCAL自动化的核心技能。

希望本课程能为您提供实用的指导，并帮助您在电力系统分析中实现更高效的自动化流程。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言！

课程目录：

第 1 讲 简介

第 2 节：设置 Python 环境

讲座 2 逐步安装 PSS Sincal 的 Python 和 Python 解释器

第 3 节：使用 Python 执行稳态分析 (LF-SC)

讲座 3 连接到 PSS Sincal 并使用 Python 执行负载流

讲座 4 使用 Python 执行功率流和短路（3ph、2ph）

第 4 部分：激活并运行 PSS Sincal 和附加函数中的 Python 脚本

讲座 5 PSS Sincal 中的 Python 脚本和用户体验

第 5 节：案例 1 – 静态分析、元素选择和 GUI 应用

讲座 6 自动潮流和短路

讲座 7 应用评估过滤器，创建热图，查看并清除结果

第 8 讲 按类型选择元素、应用颜色突出显示和清理模型

第 6 节：案例 2 – 仿真引擎、负载流、短路和数据库结果

讲座 9 PSS Sincal Engine – 数据库 – 负载流和元件结果

讲座 10 PSS Sincal Engine – 数据库 – 短路 – 导入 – 导出 – TabView

第 7 节：案例 3 – 将发动机与功率流和短路内环相结合

讲座 11 PSS Sincal 引擎 – 结合循环内的方法并查看结果 GUI SINCAL

第 8 节：在 PSS Sincal 中通过 Python 访问元素并更改参数

讲座 12 自动化 PSS Sincal – 访问元素和更改参数

第 9 节：在虚拟数据库中创建电气元素并进行计算

第 13 讲 在虚拟数据库中创建节点、线、加载并执行计算

第 10 节：创建图形电气元素并将其放置在 PSS Sincal GUI 中

讲座 14 在 PSS SINCAL GUI 模型中创建节点、线、荷载和位置

该课程适用于电力系统工程师和顾问、能源和电网运营商、研究人员和学者、PSS®SINCAL 用户、电力系统 Python 爱好者