Dinámica de recursos energéticos

En este ejemplo, los datos reales sobre el mercado de combustible internacional y la demanda regional han sido incorporados en un modelo de una planta de producción eléctrica de 5.6 GW, que posee 14 turbinas que queman petróleo con una capacidad máxima de 400 MW cada una. Las predicciones del modelo son entonces utilizadas para responder a las preguntas: (1) ¿por cuánto tiempo podrá la planta satisfacer la demanda del consumidor?; y (2) ¿Cómo se afecta el costo de producción de electricidad al usar, ya sea Turbinas de Gas de Ciclo Combinado (CCGT, en inglés) o Turbinas de Gas de Ciclo abierto (OCGT, en inglés)?

Cree componentes personalizados

Use las herramientas incorporadas de SystemModeler para personalizar el diseño de módulos para la planta eléctrica.

Use datos precisos y curados en sus modelos

Obtenga datos de precios del petróleo en un punto histórico para el módulo de Mercado de Petróleo usando Wolfram|Alpha.

Compare diseños de plantas

Simule y compare distintos diseños de plantas en términos de costos de producción y consumo de combustible.

El modelo de alto nivel con sus tres módulos principales: Demanda, Producción y Mercado. El módulo de Demanda está basado en datos curados de Wolfram|Alpha.
La jerarquía de la planta de energía de petróleo con componentes de SystemDynamics visibles en el nivel más bajo.
El punto de los datos del precio de petróleo en el cual se basa el módulo de Mercado de Petróleo puede ser recuperado de Wolfram|Alpha con tan sólo unas pocas líneas de código de Mathematica.
La tasa de oferta/demanda y el nivel de producción de la planta por un escenario de 12 años, como se predice en el modelo. Alrededor de los años 2011–2012, la planta alcanza su nivel máximo de producción, y la demanda de electricidad sobrepasa la oferta.
Compare un escenario CCGT con un diseño de planta usando un diseño de OCGT más simple. Aunque el diseño CCGT requiere una inversión inicial mayor, el costo de producción puede ser reducido de forma significativa. Ambos, el consumo de combustible y el costo por cantidad producida de electricidad son mayores usando el diseño OCGT menos eficiente.

Modele directamente la masa y flujos de información

Use componentes de la biblioteca de SystemDynamics para modelar cosas tales como tasas de combustión, consumo de petróleo y niveles de aceite en una planta de energía de petróleo

Prediga fluctuaciones en el mercado

Use el modelo para predecir las variaciones en la oferta y demanda de electricidad.

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