地域ごとの負荷維持曲線の分析

負荷維持曲線とは？

負荷維持曲線（Load Duration Curve）は、電力工学や電力市場分析において使用されるツールの一つです。この曲線は、特定の期間（通常は一年）にわたって電力システムが経験する電力負荷の分布を示します。具体的には、最高負荷から最低負荷までの電力需要を時間軸に沿って並べたものです。電力システムの性能と効率を分析するために用いられます。

目的

各地域の電力システムにおける需要と供給のバランスを評価し、ピーク負荷と低負荷期間の特徴を明らかにすることです。

貢献

• 電力システムの性能評価：この研究は、電力システムの負荷対応能力を定量的に評価する手法を提供します。

• 長期計画のサポート：電力需要の時間的変動を理解することで、長期的な電力供給計画の策定に寄与します。

• 信頼性と持続可能性の向上：電力システムの信頼性と持続可能性を確保するための基本的な情報を提供します。

分析手法

まず、提供されたデータを用いて、各地域の電力負荷データを降順に並べ替えました。その後、各地域におけるinputとoutputの負荷維持曲線をプロットしました。

分析結果

作成された図から、各地域の電力需要のピークや低需要期間を視覚的に把握できます。また、inputとoutputの比較を通じて、各地域の電力供給と需要のバランスを理解することが可能です。

まとめ

この分析により、各地域の電力システムにおける需要と供給の傾向が明らかになりました。電力システムの効率的な管理や電力市場の分析において、このようなデータは非常に貴重です。

洗練されたMatplotlibグラフの作成方法

この記事では、Pythonのマトプロットリブ（Matplotlib）とシーボーン（Seaborn）ライブラリを使用して、このようなプロフェッショナルでスタイリッシュなグラフを作成する方法を紹介します。

基本的なコード構造

まず、以下の基本的なコードを見てみましょう。ここでは、複数のサブプロットに異なるデータセットを表示しています。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

def plot_stylish_graphs(data, columns, title_prefix="", ylabel="", xlim=(0, 100), ylim=(-10, 10)):
    """
    Plots a series of stylish graphs using a given DataFrame.

    Parameters:
    data: pd.DataFrame
        The DataFrame containing the data to be plotted.
    columns: list of str
        The list of column names to be plotted.
    title_prefix: str, optional
        A prefix for the subplot titles.
    ylabel: str, optional
        The label for the Y-axis.
    xlim: tuple, optional
        The limit for the X-axis.
    ylim: tuple, optional
        The limit for the Y-axis.
    """
    sns.set(style="whitegrid")
    colors = ["#3498db", "#e74c3c", "#2ecc71"]  # Custom color palette

    n_cols = 3  # Adjust as necessary
    n_rows = (len(columns) + n_cols - 1) // n_cols  # Calculate the number of rows needed

    fig, axes = plt.subplots(n_rows, n_cols, figsize=(15, 5 * n_rows), gridspec_kw={'hspace': 0.5, 'wspace': 0.5})
    if n_rows > 1:
        axes = axes.flatten()
    else:
        axes = [axes]

    plt.rcParams.update({'font.size': 12, 'font.family': 'sans-serif'})

    for i, column in enumerate(columns):
        # Plot only if the column exists in the DataFrame
        if column in data.columns:
            sorted_values = data[column].sort_values(ascending=False).reset_index(drop=True)
            axes[i].plot(sorted_values, color=colors[i % len(colors)], linewidth=2, linestyle='-')
            axes[i].set_title(f'{title_prefix}{column}', fontsize=14, fontweight='bold')
            axes[i].set_ylabel(ylabel, fontsize=12)
            axes[i].grid(True, linestyle='-', linewidth=0.5)
            axes[i].set_xlim(*xlim)
            axes[i].set_ylim(*ylim)

    # Hide any unused subplots
    for j in range(i + 1, len(axes)):
        axes[j].axis('off')

    plt.tight_layout(pad=1.0)
    plt.show()

# Example usage
data = pd.DataFrame(...)  # Replace with your actual DataFrame
columns = ["Column1", "Column2", "Column3"]  # Replace with your actual column names
plot_stylish_graphs(data, columns, title_prefix="My Data: ", ylabel="Value", xlim=(0, 8760), ylim=(-25, 25))

コードの解説

• plot_stylish_graphs 関数は、任意のデータフレームと列名のリストを受け取り、指定された列についてスタイリッシュなグラフを描画します。

• ユーザーは、タイトルのプレフィックス、Y軸のラベル、X軸とY軸の範囲をカスタマイズできます。

• グラフの数に基づいて適切な数の行と列を持つサブプロットが自動的に生成されます。

• 存在しない列や使用されていないサブプロットは、適切に処理されます。

使用方法

1. data には、プロットするデータを含む pandas.DataFrame を設定します。

2. columns には、プロットする列の名前のリストを設定します。

3. 必要に応じて、その他のパラメータ（タイトルのプレフィックス、Y軸のラベルなど）をカスタマイズします。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Seaborn style for more sophisticated and modern plots
sns.set(style="whitegrid")

# Custom color palette
colors = ["#2E7097", "#046A38", "#FF0000"]  # Blue, Red, Green

fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(15, 8), gridspec_kw={'hspace': 0.5, 'wspace': 0.2})
axes = axes.flatten()

# Customizing font sizes
plt.rcParams.update({'font.size': 12, 'font.family': 'Times New Roman'})

for i, column in enumerate(input_data.columns):
    sorted_values_input = input_data[column].sort_values(ascending=False).reset_index(drop=True)

    axes[i].plot(sorted_values_input, label='Input', color=colors[0], linewidth=1)
    axes[i].plot(sorted_values_BAU, label='BAU', color=colors[1], linewidth=1)
    axes[i].plot(sorted_values_FLEX, label='FLEX', color=colors[2], linewidth=1)
    axes[i].set_title(f'{column}', fontsize=14, fontweight='bold')
    axes[i].set_ylabel('Demand - Supply (GW)', fontsize=12)
    axes[i].legend(frameon=False)
    axes[i].grid(True, linestyle='-', linewidth=0.5)
    axes[i].set_xlim(0, 8760)
    axes[i].set_ylim(-25, 25)

plt.tight_layout(pad=1.0)
plt.show()