(Python)

[myltik1702]

Понятие «исходный код энергии» не имеет однозначного технического значения — в науке и программировании такого термина нет. Ниже — возможные трактовки и соответствующие примеры кода.

---

1. Моделирование энергетических систем (Python)

Пример: расчёт баланса энергии в микросети (солнечные панели + аккумуляторы).

class EnergySystem:
    def __init__(self, solar_capacity_kw, battery_capacity_kwh):
        self.solar_capacity = solar_capacity_kw      # Мощность солнечных панелей (кВт)
        self.battery_capacity = battery_capacity_kwh  # Ёмкость аккумулятора (кВт·ч)
        self.stored_energy = 0                       # Текущий заряд аккумулятора (кВт·ч)


    def generate_solar(self, sunlight_hours):
        """Генерация энергии от солнца (кВт·ч)"""
        return self.solar_capacity * sunlight_hours

    def charge_battery(self, energy_kwh):
        """Зарядка аккумулятора"""
        self.stored_energy = min(self.stored_energy + energy_kwh, self.battery_capacity)
    def use_energy(self, demand_kwh):
        """Потребление энергии"""
        if self.stored_energy >= demand_kwh:
            self.stored_energy -= demand_kwh
            return True  # Успешно
        return False  # Недостаточно энергии


# Пример использования
system = EnergySystem(solar_capacity_kw=5, battery_capacity_kwh=10)
solar_energy = system.generate_solar(sunlight_hours=4)  # 20 кВт·ч
system.charge_battery(solar_energy)
print(f"Заряд аккумулятора: {system.stored_energy} кВт·ч")

---

2. Расчёт энергии фотонов (физика, Python)

Формула: $E = h \cdot \nu$, где

• $E$ — энергия фотона (Дж),
• $h$ — постоянная Планка ($6{,}626 \times 10^{-34}$ Дж·с),
• $\nu$ — частота излучения (Гц).

def photon_energy(frequency_hz):
    h = 6.626e-34  # Постоянная Планка
    return h * frequency_hz


# Пример: энергия фотона с частотой 5e14 Гц (видимый свет)
energy = photon_energy(5e14)
print(f"Энергия фотона: {energy:.2e} Дж")

---

3. Моделирование потребления энергии устройства (JavaScript)

Пример: симуляция расхода батареи смартфона.

class DeviceBattery {
    constructor(capacity_mah) {
        this.capacity = capacity_mah;  // Ёмкость батареи (мА·ч)
        this.charge = capacity_mah;     // Текущий заряд
    }

    consume(power_mw, duration_hours) {
        const energy_mah = (power_mw / 1000) * duration_hours;  // Переводим мВт в мА·ч
        this.charge -= energy_mah;
        return this.charge > 0;
    }

    getChargePercent() {
        return Math.round((this.charge / this.capacity) * 100);
    }
}

// Пример использования
const phone = new DeviceBattery(3000);  // 3000 мА·ч
phone.consume(500, 2);  // Потребление 500 мВт за 2 часа
console.log(`Заряд: ${phone.getChargePercent()}%`);

---

4. Оптимизация энергопотребления (Python + SciPy)

Пример: минимизация затрат на электроэнергию с учётом тарифов.

from scipy.optimize import minimize

import numpy as np

def energy_cost(schedule, prices):
    """Расчёт стоимости энергии по расписанию потребления"""
    return np.sum(schedule * prices)


# Тарифы (руб/кВт·ч по часам)
prices = np.array([3, 5, 7, 3, 2, 4])  # Пример для 6 часов


# Ограничения: суммарное потребление = 10 кВт·ч
cons_total = 10


# Оптимизация: распределить потребление так, чтобы минимизировать стоимость
result = minimize(
    lambda x: energy_cost(x, prices),
    x0=np.ones(6) * (cons_total / 6),  # Начальное предположение
    constraints={'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - cons_total},
    bounds=[(0, None)] * 6  # Потребление >= 0
)


print("Оптимальное расписание (кВт·ч):", result.x)
print("Минимальная стоимость:", energy_cost(result.x, prices))

---

5. Визуализация потока энергии (HTML + CSS + JavaScript)

Пример: анимированная схема передачи энергии.

<div class="energy-flow">
    <div class="source">Источник</div>
    <div class="line"></div>
    <div class="consumer">Потребитель</div>
</div>


<style>
.energy-flow { display: flex; align-items: center; }
.source, .consumer { padding: 10px; background: #4CAF50; color: white; }
.line { flex: 1; height: 4px; background: linear-gradient(to right, yellow, orange); animation: pulse 2s infinite; }
@keyframes pulse { 0% { background-position: 0 0; } 100% { background-position: -100px 0; } }
</style>

---

Где искать реальные «исходные коды» для энергетики

1. Открытые модели энергосистем:

   • Breakthrough Energy (GitHub) — моделирование расширения мощностей.

   • Calliope — платформя для моделирования энергетических систем.

   • EnergyPATHWAYS — анализ декарбонизации (Python + PostgreSQL).

   • OnSSET — расчёт электрификации территорий.

   • pvlib-python — моделирование солнечных панелей.

2. Промышленные решения:

   • Sony CSL — открытый код для микросетей (управление возобновляемыми источниками).
   • TEMOA — оптимизация энергетических моделей.

3. Библиотеки для расчётов:

   • SciPy/NumPy (Python) — оптимизация, численные методы.
   • MATPOWER (MATLAB/Python) — анализ энергосистем.

---

Итог

• Если вам нужно моделировать энергетические процессы — используйте Python (примеры 1–4).
• Для визуализации — HTML/CSS/JavaScript (пример 5).
• Для промышленных решений — изучите открытые проекты (Breakthrough Energy, Calliope и др.).
• Если у вас есть конкретная задача (например, расчёт солнечной батареи или оптимизация тарифов) — уточните, и я дам более детальный код.