PyADM1ODE Kalibrierung¶
Parameterkalibrierung für PyADM1ODE-Biogasanlagenmodelle.
Passt ADM1-Parameter an gemessene Anlagendaten an, einmalig aus einem historischen Zeitfenster oder fortlaufend im Betrieb.
Was das Paket leistet¶
- Initialkalibrierung: globale Suche über ein historisches Zeitfenster, mit Train/Test-Aufteilung.
- Online-Rekalibrierung: begrenzte Parameteranpassungen, ausgelöst über die Prognosevarianz.
- Analyse: Sensitivität und Identifizierbarkeit, damit erkennbar ist, welche Parameter die Daten überhaupt auflösen.
- Daten: CSV- und Datenbankquellen hinter einer Schemadatei, dazu Validierung, Ausreißerentfernung und Lückenfüllung.
Inhalt¶
| Seite | Inhalt |
|---|---|
| Erste Schritte | Voraussetzungen und Grundbegriffe |
| Installation | pip, conda, Docker |
| Konfiguration | Parameter, Grenzen, Optimierer, Datenbank |
| Nutzung | Die beiden Workflows im Code |
| Tutorials | Notebook-Reihe 00 bis 06 |
| Beispiele | Ausführbare Skripte |
| API-Referenz | Klassen und Funktionen |
| Architektur | Module und Datenfluss |
Quickstart¶
from pyadm1ode_calibration import Calibrator, MeasurementData
measurements = MeasurementData.from_csv("plant_data.csv")
calibrator = Calibrator(plant) # plant: a pyadm1 BiogasPlant
result = calibrator.run_initial_calibration(
measurements=measurements,
parameters=["k_dis", "k_hyd_ch"],
objectives=["Q_ch4", "pH"],
)
if result.success:
calibrator.apply_calibration(result)
Zitation¶
Wenn Sie PyADM1ODE_calibration in Ihrer Forschung verwenden, zitieren Sie bitte: