مدیریت انرژی با پایتون: پیاده‌سازی شبکه‌های هوشمند در سطح جهانی

چشم‌انداز جهانی انرژی دستخوش تحولی عمیق است که ناشی از نیاز به پایداری، کارایی و قابلیت اطمینان است. شبکه‌های هوشمند که با فناوری‌های پیشرفته تغذیه می‌شوند، در خط مقدم این تکامل قرار دارند. در میان ابزارهای فناوری متنوع موجود، پایتون به عنوان یک زبان قدرتمند و همه‌کاره برای ساخت و مدیریت شبکه‌های هوشمند در سراسر جهان ظهور کرده است. این پست وبلاگ بررسی می‌کند که چگونه پایتون در مدیریت انرژی استفاده می‌شود، با تمرکز ویژه بر پیاده‌سازی شبکه هوشمند، مزایا، چالش‌ها و پتانسیل آینده آن.

شبکه هوشمند چیست؟

یک شبکه هوشمند یک شبکه الکتریکی پیشرفته است که از فناوری دیجیتال برای بهینه‌سازی تحویل انرژی، بهبود قابلیت اطمینان و افزایش کارایی استفاده می‌کند. برخلاف شبکه‌های سنتی، شبکه‌های هوشمند ارتباط دو طرفه، حسگرهای پیشرفته و سیستم‌های کنترل هوشمند را برای نظارت و مدیریت جریان انرژی در زمان واقعی ادغام می‌کنند. این امر امکان ادغام بهتر منابع انرژی تجدیدپذیر، بهبود پاسخگویی به تقاضا و کاهش اتلاف انرژی را فراهم می‌کند. اجزای اصلی یک شبکه هوشمند عبارتند از:

• زیرساخت اندازه‌گیری پیشرفته (AMI): کنتورهای هوشمندی که داده‌های مصرف انرژی را در زمان واقعی ارائه می‌دهند.
• شبکه‌های ارتباطی: زیرساخت ارتباطی قوی برای تبادل داده بین اجزای شبکه.
• حسگرها و محرک‌ها: دستگاه‌هایی که شرایط شبکه را نظارت می‌کنند و تجهیزات را کنترل می‌کنند.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها و سیستم‌های کنترل: پلتفرم‌های نرم‌افزاری برای پردازش داده‌ها، تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری.

چرا پایتون برای شبکه‌های هوشمند؟

محبوبیت پایتون در دامنه شبکه هوشمند ناشی از موارد زیر است:

• تطبیق‌پذیری: پایتون یک زبان همه‌منظوره است که برای طیف گسترده‌ای از وظایف، از تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها گرفته تا کنترل سیستم و توسعه وب مناسب است.
• کتابخانه‌های گسترده: پایتون دارای یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها است که به طور خاص برای محاسبات علمی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین طراحی شده‌اند.
• سهولت استفاده: نحو واضح و ساختار شهودی پایتون، یادگیری و استفاده از آن را آسان می‌کند و توسعه و استقرار را تسریع می‌کند.
• متن‌باز: پایتون متن‌باز است و از پشتیبانی جامعه بزرگی برخوردار است که امکان توسعه مقرون‌به‌صرفه و سریع با استفاده از منابع موجود را فراهم می‌کند.
• قابلیت‌های یکپارچه‌سازی: پایتون می‌تواند به طور یکپارچه با سایر سیستم‌ها و فناوری‌ها، از جمله پایگاه‌های داده، دستگاه‌های سخت‌افزاری و خدمات وب یکپارچه شود.
• مقیاس‌پذیری: پایتون می‌تواند مجموعه‌های داده بزرگ و محاسبات پیچیده را به طور کارآمد انجام دهد و آن را برای برنامه‌های شبکه هوشمند در مقیاس بزرگ مناسب می‌سازد.

کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای کاربردهای شبکه هوشمند

چندین کتابخانه پایتون به ویژه برای کاربردهای شبکه هوشمند مناسب هستند:

1. نامپای و سایپای

نامپای یک بسته اساسی برای محاسبات علمی در پایتون است. این بسته از آرایه‌ها و ماتریس‌های بزرگ و چندبعدی پشتیبانی می‌کند، همراه با کتابخانه‌ای از توابع ریاضی برای کار بر روی این آرایه‌ها. سایپای بر روی نامپای ساخته شده است و عملکرد اضافی را برای محاسبات علمی، از جمله بهینه‌سازی، انتگرال‌گیری، درونیابی، جبر خطی و پردازش سیگنال فراهم می‌کند.

موارد استفاده:

• تحلیل جریان قدرت: حل معادلات پیچیده‌ای که جریان الکتریسیته را از طریق شبکه توصیف می‌کنند.
• تخمین حالت: تخمین حالت بلادرنگ شبکه بر اساس اندازه‌گیری‌های حسگر.
• بهینه‌سازی: بهینه‌سازی عملیات شبکه برای به حداقل رساندن هزینه‌ها یا به حداکثر رساندن کارایی.

مثال:

شبیه‌سازی جریان توان در یک شبکه ساده‌سازی‌شده:

            import numpy as np
import scipy.linalg

# Define admittance matrix
Y = np.array([[1-2j, -0.5j, 0, -0.5j],
              [-0.5j, 2-1j, -1-0.5j, 0],
              [0, -1-0.5j, 3-1j, -1-0.5j],
              [-0.5j, 0, -1-0.5j, 2-1j]])

# Define voltage source
V = np.array([1, 0, 0, 0])

# Calculate current injections
I = np.dot(Y, V)

print("Current injections:\n", I)

            

              
                Copy
              
            
          

2. پانداز

پانداز یک کتابخانه قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده‌ها است. این کتابخانه ساختارهای داده‌ای مانند DataFrames و Series را فراهم می‌کند که کار با داده‌های ساختاریافته را آسان می‌کند. پانداز به ویژه برای پاکسازی، تبدیل و تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ از کنتورهای هوشمند، حسگرها و سایر اجزای شبکه مفید است.

موارد استفاده:

• تجزیه و تحلیل داده‌های کنتور هوشمند: تجزیه و تحلیل الگوهای مصرف انرژی برای شناسایی ناهنجاری‌ها یا فرصت‌ها برای صرفه‌جویی در مصرف انرژی.
• پیش‌بینی بار: پیش‌بینی تقاضای انرژی آینده بر اساس داده‌های تاریخی.
• تشخیص خطا: شناسایی و تشخیص خطاها در شبکه بر اساس داده‌های حسگر.

مثال:

تجزیه و تحلیل داده‌های کنتور هوشمند برای شناسایی ساعات اوج مصرف:

            import pandas as pd

# Load smart meter data from CSV file
data = pd.read_csv("smart_meter_data.csv")

# Convert timestamp column to datetime
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])

# Group data by hour and calculate average consumption
hourly_consumption = data.groupby(data['timestamp'].dt.hour)['consumption'].mean()

# Find peak consumption hour
peak_hour = hourly_consumption.idxmax()

print("Peak consumption hour:", peak_hour)

            

              
                Copy
              
            
          

3. سایکیت‌لرن

سایکیت‌لرن یک کتابخانه جامع برای یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌ها را برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد فراهم می‌کند. سایکیت‌لرن به ویژه برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی بار، تشخیص خطا و بهینه‌سازی شبکه مفید است.

موارد استفاده:

• پیش‌بینی بار: پیش‌بینی تقاضای انرژی آینده با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین.
• تشخیص خطا: شناسایی و تشخیص خطاها در شبکه با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین.
• پیش‌بینی انرژی تجدیدپذیر: پیش‌بینی خروجی نیروگاه‌های خورشیدی و بادی.

مثال:

ساخت یک مدل پیش‌بینی بار با استفاده از سایکیت‌لرن:

            from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd

# Load historical load data
load_data = pd.read_csv("load_data.csv")

# Prepare data for machine learning
X = load_data[['temperature', 'humidity', 'time_of_day']]
y = load_data['load']

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Train a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

            

              
                Copy
              
            
          

4. پایومو

پایومو یک زبان مدل‌سازی بهینه‌سازی متن‌باز مبتنی بر پایتون است. این به کاربران اجازه می‌دهد تا مسائل پیچیده بهینه‌سازی را با استفاده از انواع حل‌کننده‌ها تعریف و حل کنند. پایومو به ویژه برای بهینه‌سازی عملیات شبکه، مانند تعهد واحد، اعزام اقتصادی و جریان توان بهینه مفید است.

موارد استفاده:

• تعهد واحد: تعیین اینکه کدام نیروگاه‌ها را روشن و خاموش کنیم تا تقاضا را با کمترین هزینه برآورده کنیم.
• اعزام اقتصادی: تخصیص تولید بین نیروگاه‌های موجود برای به حداقل رساندن هزینه برآورده کردن تقاضا.
• جریان توان بهینه: بهینه‌سازی جریان الکتریسیته از طریق شبکه برای به حداقل رساندن تلفات و اطمینان از قابلیت اطمینان.

مثال:

مدل‌سازی یک مسئله اعزام اقتصادی ساده با استفاده از پایومو:

            from pyomo.environ import *

# Create a concrete model
model = ConcreteModel()

# Define sets
model.Generators = Set(initialize=['Gen1', 'Gen2'])

# Define parameters
model.Cost = Param(model.Generators, initialize={'Gen1': 10, 'Gen2': 15})
model.Capacity = Param(model.Generators, initialize={'Gen1': 100, 'Gen2': 50})
model.Demand = Param(initialize=120)

# Define variables
model.Power = Var(model.Generators, within=NonNegativeReals)

# Define objective function
def cost_rule(model):
    return sum(model.Cost[g] * model.Power[g] for g in model.Generators)
model.TotalCost = Objective(rule=cost_rule, sense=minimize)

# Define constraints
def demand_rule(model):
    return sum(model.Power[g] for g in model.Generators) == model.Demand
model.DemandConstraint = Constraint(rule=demand_rule)

def capacity_rule(model, g):
    return model.Power[g] <= model.Capacity[g]
model.CapacityConstraint = Constraint(model.Generators, rule=capacity_rule)

# Solve the model
opt = SolverFactory('glpk')
opt.solve(model)

# Print the results
for g in model.Generators:
    print(f"{g}: {model.Power[g].value}")

            

              
                Copy
              
            
          

5. نتورک‌ایکس

نتورک‌ایکس یک کتابخانه پایتون برای ایجاد، دستکاری و مطالعه ساختار، پویایی و عملکردهای شبکه‌های پیچیده است. این به ویژه برای مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل شبکه الکتریکی به عنوان شبکه‌ای از گره‌ها و لبه‌ها مفید است. نتورک‌ایکس می‌تواند برای مطالعه انعطاف‌پذیری شبکه، شناسایی اجزای حیاتی و بهینه‌سازی توپولوژی شبکه استفاده شود.

موارد استفاده:

• تجزیه و تحلیل توپولوژی شبکه: تجزیه و تحلیل ساختار و اتصال شبکه الکتریکی.
• ارزیابی انعطاف‌پذیری: ارزیابی توانایی شبکه برای مقاومت در برابر اختلالات و قطعی‌ها.
• شناسایی اجزای حیاتی: شناسایی مهمترین اجزای شبکه.

مثال:

ایجاد یک شبکه ساده با استفاده از نتورک‌ایکس:

            import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a graph
G = nx.Graph()

# Add nodes
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# Add edges
G.add_edges_from([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'D'), ('D', 'E'), ('E', 'A')])

# Draw the graph
x.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

6. مت‌پلات‌لیب و سیبورن

مت‌پلات‌لیب یک کتابخانه اساسی برای ایجاد تجسم‌های ایستا، تعاملی و متحرک در پایتون است. سیبورن یک رابط سطح بالا برای مت‌پلات‌لیب است که روشی راحت‌تر و از نظر زیبایی‌شناختی دلپذیرتر برای ایجاد گرافیک‌های آماری ارائه می‌دهد. هر دو کتابخانه برای تجسم داده‌ها و نتایج شبکه هوشمند ارزشمند هستند.

موارد استفاده:

• تجسم داده‌ها: ایجاد نمودارها و گراف‌ها برای تجسم داده‌های کنتور هوشمند، پروفایل‌های بار و شرایط شبکه.
• ارائه نتایج: ارائه نتایج شبیه‌سازی‌ها و تجزیه و تحلیل‌ها به روشی واضح و مختصر.
• داشبوردهای تعاملی: ایجاد داشبوردهای تعاملی برای نظارت و کنترل شبکه.

مثال:

تجسم مصرف انرژی ساعتی با استفاده از مت‌پلات‌لیب:

            import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Load hourly energy consumption data
data = pd.read_csv("hourly_consumption.csv")

# Plot the data
plt.plot(data['hour'], data['consumption'])
plt.xlabel("Hour")
plt.ylabel("Consumption (kWh)")
plt.title("Hourly Energy Consumption")
plt.grid(True)
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

پایتون در عمل: کاربردهای واقعی شبکه هوشمند

پایتون در طیف گسترده‌ای از کاربردهای شبکه هوشمند در سراسر جهان استفاده می‌شود:

1. پیش‌بینی بار

پیش‌بینی دقیق بار برای عملکرد کارآمد شبکه ضروری است. کتابخانه‌های یادگیری ماشین پایتون، مانند سایکیت‌لرن و تنسورفلو، برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی بار پیچیده استفاده می‌شوند که می‌توانند تقاضای انرژی آینده را با دقت بالایی پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها عواملی مانند شرایط آب و هوایی، زمان روز و الگوهای مصرف تاریخی را در نظر می‌گیرند. به عنوان مثال، در استرالیا، از مدل‌های مبتنی بر پایتون برای پیش‌بینی تقاضای برق و بهینه‌سازی عملیات شبکه استفاده می‌شود که منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها می‌شود.

2. ادغام انرژی تجدیدپذیر

ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر، مانند انرژی خورشیدی و بادی، در شبکه، چالش‌های قابل توجهی را به دلیل ماهیت متناوب آنها ایجاد می‌کند. پایتون برای توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که می‌توانند خروجی نیروگاه‌های انرژی تجدیدپذیر را پیش‌بینی کرده و ادغام آنها را در شبکه بهینه کنند. از کتابخانه‌هایی مانند پانداز و نامپای برای تجزیه و تحلیل داده‌های آب و هوایی تاریخی و پیش‌بینی تولید برق آینده استفاده می‌شود. در آلمان، از پایتون برای مدیریت ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر با ارائه تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی در زمان واقعی استفاده می‌شود.

3. پاسخگویی به تقاضا

برنامه‌های پاسخگویی به تقاضا، مصرف‌کنندگان را تشویق می‌کنند تا مصرف انرژی خود را در دوره‌های اوج مصرف کاهش دهند. پایتون برای توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که می‌توانند به طور خودکار مصرف انرژی را بر اساس شرایط شبکه تنظیم کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند با کنتورهای هوشمند و سایر دستگاه‌ها ارتباط برقرار کنند تا مصرف انرژی را در پاسخ به سیگنال‌های قیمت یا شرایط اضطراری شبکه کاهش دهند. به عنوان مثال، در کالیفرنیا، از سیستم‌های مبتنی بر پایتون برای مدیریت برنامه‌های پاسخگویی به تقاضا با تنظیم پویا مصرف انرژی بر اساس شرایط شبکه استفاده می‌شود.

4. تشخیص و عیب‌یابی خطا

تشخیص و عیب‌یابی سریع خطا برای حفظ قابلیت اطمینان شبکه حیاتی است. پایتون برای توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که می‌توانند خطاها را در شبکه بر اساس داده‌های حسگر تشخیص داده و عیب‌یابی کنند. این الگوریتم‌ها از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاری‌ها و پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی استفاده می‌کنند. در ژاپن، از پایتون در سیستم‌های تشخیص و عیب‌یابی خطا استفاده می‌شود که برای اطمینان از ثبات شبکه در صورت وقوع بلایای طبیعی ضروری است.

5. بهینه‌سازی شبکه

پایتون برای بهینه‌سازی عملیات شبکه به روش‌های مختلفی استفاده می‌شود، مانند به حداقل رساندن تلفات، کاهش ازدحام و بهبود پایداری ولتاژ. از کتابخانه‌هایی مانند پایومو و سایپای برای توسعه مدل‌های بهینه‌سازی استفاده می‌شود که می‌توانند عملیات شبکه را در زمان واقعی بهینه کنند. به عنوان مثال، در هند، از مدل‌های بهینه‌سازی مبتنی بر پایتون برای بهبود راندمان شبکه و کاهش تلفات انرژی استفاده می‌شود.

6. مدیریت میکروگرید

پایتون نقش مهمی در بهره‌برداری و مدیریت میکروگریدها دارد. این به بهینه‌سازی توزیع انرژی، مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر محلی و تضمین عملیات پایدار شبکه، به ویژه در مناطق دورافتاده یا در هنگام قطع برق شبکه کمک می‌کند. به عنوان مثال، جزایر دورافتاده در فیلیپین از پایتون برای کنترل میکروگرید استفاده می‌کنند.

چالش‌ها و ملاحظات

در حالی که پایتون مزایای متعددی برای پیاده‌سازی شبکه هوشمند ارائه می‌دهد، برخی چالش‌ها و ملاحظات نیز وجود دارد که باید در نظر داشت:

• امنیت داده‌ها: شبکه‌های هوشمند حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند که باید در برابر تهدیدات سایبری محافظت شوند. اقدامات امنیتی قوی برای محافظت از حریم خصوصی مصرف‌کنندگان و جلوگیری از حملات مخرب ضروری است.
• قابلیت همکاری: شبکه‌های هوشمند شامل طیف گسترده‌ای از دستگاه‌ها و سیستم‌ها هستند که باید بتوانند به طور یکپارچه با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. پروتکل‌ها و رابط‌های استانداردشده برای اطمینان از قابلیت همکاری ضروری هستند.
• مقیاس‌پذیری: سیستم‌های شبکه هوشمند باید بتوانند مقیاس‌بندی شوند تا تقاضای رو به رشد انرژی و افزایش پیچیدگی را در خود جای دهند. معماری‌های قوی و مقیاس‌پذیر برای اطمینان از عملکرد بلندمدت ضروری هستند.
• عملکرد در زمان واقعی: برخی از کاربردهای شبکه هوشمند نیاز به عملکرد در زمان واقعی دارند که دستیابی به آن با پایتون می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. ممکن است به بهینه‌سازی‌ها و کتابخانه‌های تخصصی برای برآورده کردن الزامات عملکرد نیاز باشد.
• شکاف مهارتی: توسعه و استقرار سیستم‌های شبکه هوشمند نیاز به مهارت‌های تخصصی در زمینه‌هایی مانند مهندسی سیستم‌های قدرت، تجزیه و تحلیل داده‌ها و توسعه نرم‌افزار دارد. پر کردن شکاف مهارتی برای تسریع پذیرش شبکه هوشمند ضروری است.

روندهای آینده

انتظار می‌رود استفاده از پایتون در مدیریت انرژی و شبکه‌های هوشمند در سال‌های آینده افزایش یابد که ناشی از چندین عامل است:

• افزایش پذیرش انرژی تجدیدپذیر: با فراگیر شدن منابع انرژی تجدیدپذیر، نیاز به ابزارهای پیچیده مدیریت شبکه افزایش خواهد یافت. قابلیت‌های یادگیری ماشین پایتون برای ادغام انرژی تجدیدپذیر در شبکه ضروری خواهد بود.
• رشد اینترنت اشیا (IoT): اینترنت اشیا استقرار شبکه گسترده‌ای از حسگرها و دستگاه‌هایی را امکان‌پذیر می‌سازد که می‌توانند شبکه را نظارت و کنترل کنند. پایتون برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها از این دستگاه‌ها مناسب است.
• پیشرفت در یادگیری ماشین: الگوریتم‌های یادگیری ماشین قدرتمندتر و پیچیده‌تر می‌شوند و کاربردهای نوآورانه و جدیدی را برای شبکه هوشمند امکان‌پذیر می‌کنند. کتابخانه‌های یادگیری ماشین پایتون نقش کلیدی در این پیشرفت‌ها ایفا خواهند کرد.
• محاسبات لبه: انجام پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها در لبه شبکه می‌تواند تأخیر را کاهش داده و عملکرد در زمان واقعی را بهبود بخشد. از پایتون می‌توان برای توسعه برنامه‌های محاسباتی لبه برای شبکه‌های هوشمند استفاده کرد.

بینش‌های عملی برای متخصصان جهانی

برای متخصصانی که به دنبال مشارکت در انقلاب شبکه هوشمند هستند، موارد زیر را در نظر بگیرید:

• توسعه مهارت‌های پایتون: در یادگیری پایتون و کتابخانه‌های کلیدی آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری کنید.
• کسب دانش دامنه: درک قوی از مهندسی سیستم‌های قدرت و فناوری‌های شبکه هوشمند به دست آورید.
• مشارکت در پروژه‌های متن‌باز: در پروژه‌های متن‌باز پایتون مرتبط با شبکه‌های هوشمند مشارکت کنید.
• ارتباط با کارشناسان: با کارشناسان در این زمینه ارتباط برقرار کنید تا در مورد آخرین روندها و فرصت‌ها بیاموزید.
• به‌روز بمانید: در جریان آخرین پیشرفت‌ها در فناوری‌های شبکه هوشمند و ابزارهای پایتون باشید.

نتیجه‌گیری

پایتون یک زبان قدرتمند و همه‌کاره برای مدیریت انرژی و پیاده‌سازی شبکه هوشمند است. کتابخانه‌های گسترده، سهولت استفاده و ماهیت متن‌باز آن، آن را به یک انتخاب ایده‌آل برای طیف گسترده‌ای از کاربردها، از پیش‌بینی بار و ادغام انرژی تجدیدپذیر گرفته تا تشخیص خطا و بهینه‌سازی شبکه تبدیل کرده است. همانطور که چشم‌انداز جهانی انرژی به تکامل خود ادامه می‌دهد، پایتون نقش فزاینده‌ای در ساخت و مدیریت شبکه‌های هوشمند ایفا خواهد کرد که کارآمدتر، قابل اعتمادتر و پایدارتر هستند. متخصصان با پذیرش پایتون و قابلیت‌های آن، می‌توانند به آینده‌ای پاک‌تر و پایدارتر برای همه کمک کنند.

تکامل جهانی شبکه هوشمند مستلزم راه‌حل‌های نوآورانه است. پایتون با تطبیق‌پذیری خود، توسعه‌دهندگان و محققان را در سراسر جهان قادر می‌سازد تا فناوری‌های پیشرفته را برای آینده‌ای پایدارتر در زمینه انرژی بسازند و مستقر کنند. با استفاده از نقاط قوت پایتون، می‌توانیم به طور جمعی به یک شبکه انرژی جهانی هوشمندتر و مقاوم‌تر کمک کنیم.