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# DR et l’analyse autonome de la demande flexible

> Exécuter DR de façon autonome, estimer inscription, appels et impacts sur la charge, puis connecter les résultats à DERP lorsque l’étude le nécessite.

DR estime l’inscription, les appels et les effets des ressources flexibles sur la charge électrique. Vous pouvez l’exécuter indépendamment de DERP avec ses propres entrées de marché, mesures, programmes et profils. Le couplage à DERP est optionnel lorsque l’étude doit intégrer l’évolution des marchés par adoption et retourner les effets de répartition au calcul de potentiel.

## Questions traitées

* Combien d’unités sont admissibles, inscrites et appelées selon les hypothèses du programme?
* Comment l’effacement, la précharge et le rebond modifient-ils une journée type ou une courbe annuelle horaire?
* Quelle réduction de pointe reste-t-il après les interactions entre ressources?
* Quels services réseau admissibles peuvent être servis, sous les plafonds et contraintes d’exploitation?
* Comment les incitatifs, la participation, le filtrage économique et la concurrence entre programmes changent-ils le résultat?

## Deux contextes d’exécution

| Contexte | Préparation des marchés et mesures | Résultat |
| - | - | - |
| Étude DR autonome | DR lit directement ses classeurs et prépare les données de répartition | Rapports DR sur impacts, charge, inscription et économie |
| DR connecté à DERP | DERP transmet marchés et impacts par année/scénario | Rapports DR et retour de certains résultats dans DERP |

Les deux moteurs sont distribués dans le paquet Python `derp`. DR autonome peut lire la caractérisation des mesures DER pour ses calculs économiques sans exécuter les moteurs de potentiel technique, économique ou réalisable de DERP.

Le terme **impact autonome par unité** dans les sorties DR a un deuxième sens : l’impact d’une ressource évaluée indépendamment, avant les interactions du portefeuille. Cette métrique ne décrit pas si l’étude entière a été lancée avec ou sans DERP.

## Exécution locale

Après installation et configuration selon le [README](https://github.com/dunsky-consulting/packages/blob/trunk/derp/README.md), consultez le CLI du module DR :

```bash theme={null}
python -m derp.run_demand_response --help
```

Une étude autonome à partir de classeurs utilise les chemins d’entrée suivants, à adapter aux fichiers réels :

```bash theme={null}
python -m derp.run_demand_response \
  --source write-to-file \
  --dr-measures "data/inputs/DR Measures.xlsx" \
  --der-measures "data/inputs/Measures.xlsx" \
  --markets "data/inputs/Markets.xlsx" \
  --programs "data/inputs/Programs.xlsx" \
  --settings "data/inputs/Settings.xlsx" \
  --valuations-and-rates "data/inputs/Valuations and Global Inputs.xlsx" \
  --adoption "data/inputs/Adoption.xlsx" \
  --output_file "data/outputs/DR_Outputs.zip"
```

Le paquet enregistre actuellement la commande de console `derp`; l’appel DR ci-dessus passe par son module Python distinct. Ne supposez pas qu’un exécutable de console `drp` est installé.

## Portée temporelle et réseau

L’analyse en journées types représente chaque période par des courbes de 24 heures de semaine, de fin de semaine et de pointe, avec les évaluations de numéros d’appel configurées. L’analyse annuelle conserve les 8 760 heures et leurs contraintes d’appels, d’espacement et de disponibilité. Une journée type ne remplace pas cette chronologie.

Les modes local, regional-bulk et bulk modifient l’agrégation du réseau utilisée pour les couches de charge et la répartition. Une réduction de pointe locale et celle du système agrégé répondent à des questions différentes; indiquez le mode actif avec les résultats.

## Spécification du modèle

* [Inscription, courbes de charge et équations de répartition](https://docs.models.dunsky.com/fr/models/derp/dr/specification.md)
* [Couplage optionnel avec DERP](https://docs.models.dunsky.com/fr/models/derp/specification.md#integration-optionnelle-avec-dr)
* [Calculs financiers partagés](https://docs.models.dunsky.com/fr/models/derp/specification.md#calculs-financiers)

DR est une analyse de planification fondée sur des profils et hypothèses de programme fournis. Les stratégies enregistrées placent les ressources successivement; leurs résultats ne garantissent pas un optimum global du portefeuille et ne représentent pas le contrôle de dispositifs en temps réel.


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