Awesome Grid Model Data

一个精选的公开可用的电力网格（生产成本模型、电力流等）模型数据集集合，用于学术和行业研究。

A curated collection of publicly available power grid datasets (including production cost models, power flow models, etc.) for academic and industrial research.

原始信息汇总

Awesome Grid Model Data 数据集概述

数据集简介

• 一个精心整理的公开电力网格模型数据集集合，用于学术和行业研究。
• 包含开源和商业/专有建模工具的模型数据集。

数据集分类

非开源建模工具数据集

PLEXOS (.xml)

• AEMO (澳大利亚能源市场运营商)
  • 2024/2022/2020/2018年综合系统计划(ISP)模型
• CAISO (加州独立系统运营商)
  • 2024 IRP 25 MMT随机模型
  • 2021 IRP 38MMT PSP随机/确定性模型
  • 2025夏季负荷和资源评估模型
• NREL (国家可再生能源实验室)
  • 扩展IEEE 118总线测试系统(高可再生能源)
• SEM (爱尔兰)
  • 2025/2021/2020 SEM PLEXOS模型验证
• University College Cork
  • 2024/2015 PLEXOS-World空间分辨率案例研究
  • 欧盟电力和天然气模型

PowerWorld (.pwb/.pwd)

• IEEE测试系统
  • 包含9/14/24/30/39/57/118/300总线系统
• UIUC/伊利诺伊合成电网
  • UIUC 150总线、Illinois 200总线等
• 德州农工大学(TAMU)合成电网
  • 包含Texas2k系列、Hawaii 37总线等
• 小信号稳定性测试案例
  • 三机无限总线、巴西七总线系统等

PSSE (.raw)

• 包含与PowerWorld相同范围的测试系统

开源建模工具数据集

PyPSA

• 未提供具体数据集链接

MATPOWER (.m)

• 未提供具体数据集链接

免责声明

• 本存储库仅供教育和研究使用。
• 不托管、拥有或保证任何链接数据集的可用性。
• 某些数据集可能需要专有软件才能访问或使用。
• 用户需自行获取适当的软件许可并遵守所有适用条款。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Awesome Grid Model Data数据集通过系统性地收集和整理全球范围内公开可用的电力网格模型数据构建而成，涵盖了生产成本模型、电力潮流分析等多种电网研究领域。该数据集整合了来自澳大利亚能源市场运营商(AEMO)、加州独立系统运营商(CAISO)、美国国家可再生能源实验室(NREL)等权威机构的专业数据，同时纳入了IEEE标准测试系统及多所高校研发的合成电网案例。数据采集过程严格遵循学术规范，优先选择官方维护的数据源，并采用标准化分类体系，按照PLEXOS、PowerWorld等不同建模工具格式进行归类整理，确保数据的一致性与可追溯性。

特点

该数据集最显著的特点在于其广泛的覆盖范围和专业的结构设计。不仅包含经典的IEEE测试系统（如14总线、118总线等标准案例），还收录了Texas A&M大学开发的合成电网系列（如ACTIVSg2000）以及UIUC研发的复杂系统模型。数据集特别注重时效性，持续更新各能源机构发布的最新规划模型（如AEMO 2024年综合系统计划）。不同格式的数据文件（XML、PWB、RAW等）可适配主流商业软件和开源工具，且每个条目均附带详细的数据来源说明和使用条件，为研究者提供了完整的元数据支持。

使用方法

使用该数据集时需根据研究需求选择适配的模型格式。对于PLEXOS用户可直接下载XML文件导入仿真环境；PowerWorld使用者可获取PWB/PWD格式的测试案例；而PSSE研究人员则适用RAW文件类型。数据集中的每个条目均标注了原始出处链接，部分数据需要配合特定软件许可证使用。建议使用者先查阅文件中的免责声明，确认数据许可条款。对于学术研究，可优先选择NREL或大学开发的开放案例；产业应用则可参考AEMO、CAISO等机构提供的运营规划模型。所有数据文件均保留原始命名规则，便于交叉引用和版本控制。

背景与挑战

背景概述

Awesome Grid Model Data是由Open Energy Transition (OET)于2025年推出的一个精选电力网格模型数据集，旨在为学术界和工业界研究提供公开可用的电力网格模型数据。该数据集涵盖了生产成本模型、电力潮流等多种电力系统模型，支持开源和商业建模工具。数据集的核心研究问题聚焦于电力系统的建模与仿真，为能源转型和智能电网研究提供了重要的数据支持。其影响力体现在为全球范围内的电力系统研究提供了标准化、多样化的模型数据，推动了电力系统优化和可再生能源集成的研究进展。

当前挑战

该数据集在解决电力系统建模领域的挑战时，面临数据异构性和工具兼容性问题。不同电力系统模型采用不同的数据格式和标准，导致数据整合与互操作性成为主要障碍。构建过程中的挑战包括：1)数据来源分散，需确保数据的准确性和时效性；2)商业建模工具（如PLEXOS、PowerWorld）的专有格式限制了数据的广泛使用；3)大规模电力系统模型的数据处理与验证复杂度高，需平衡模型细节与计算效率。

常用场景

经典使用场景

在电力系统建模与仿真领域，Awesome Grid Model Data数据集为研究人员提供了丰富的电网模型数据，涵盖生产成本模型、潮流计算等多种类型。该数据集最经典的使用场景包括电力系统的稳态和动态仿真，帮助研究人员验证新型算法的有效性。例如，IEEE标准测试系统如14-bus、30-bus和118-bus模型被广泛用于电力系统稳定性分析和优化调度研究。

实际应用

在实际应用层面，该数据集支持电力行业进行电网规划、运行优化和风险评估。例如，澳大利亚能源市场运营商(AEMO)的PLEXOS模型被用于国家电力市场的长期规划，而加州ISO(CAISO)的模型则支撑了可再生能源并网研究。数据集中的合成电网模型还为电力系统弹性研究提供了重要基础，帮助应对极端天气事件和网络攻击。

衍生相关工作

基于Awesome Grid Model Data数据集，衍生了一系列经典研究工作。德克萨斯A&M大学开发的ACTIVSg系列合成电网模型已成为电力系统规模扩展研究的基准。伊利诺伊大学香槟分校的ICSEG团队利用这些数据开发了新型电网脆弱性评估方法。此外，该数据集还支撑了多个开源工具如PyPSA和MATPOWER的功能扩展与验证。