from PySSC import PySSC import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Timestamp # import datetime as dt t=np.linspace(0,8759,8760) if __name__ == "__main__": ssc = PySSC() print ('Current folder = C:/Users/fcomo/OneDrive/Escritorio/Proyecto_Tesis/PV') print ('SSC Version = ', ssc.version()) print ('SSC Build Information = ', ssc.build_info().decode("utf - 8")) ssc.module_exec_set_print(0) data = ssc.data_create() ssc.data_set_string( data, b'solar_resource_file', b'C:/Users/fcomo/SAM Downloaded Weather Files/DHTMY_SAM_E_AMWTE3.csv' ); ssc.data_set_number( data, b'system_use_lifetime_output', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'analysis_period', 25 ) ssc.data_set_number( data, b'system_capacity', 100000 ) ssc.data_set_number( data, b'module_type', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'dc_ac_ratio', 1.2 ) ssc.data_set_number( data, b'array_type', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'tilt', 33 ) ssc.data_set_number( data, b'azimuth', 180 ) 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0 ); if ssc.module_exec(module, data) == 0: print ('grid simulation error') idx = 1 msg = ssc.module_log(module, 0) while (msg != None): print (' : ' + msg.decode("utf - 8")) msg = ssc.module_log(module, idx) idx = idx + 1 SystemExit( "Simulation Error" ); ssc.module_free(module) ssc.data_set_number( data, b'ppa_soln_mode', 0 ) ppa_price_input =[ 0.10000000000000001 ]; ssc.data_set_array( data, b'ppa_price_input', ppa_price_input); ssc.data_set_number( data, b'ppa_escalation', 1 ) federal_tax_rate =[ 21 ]; ssc.data_set_array( data, b'federal_tax_rate', federal_tax_rate); state_tax_rate =[ 7 ]; ssc.data_set_array( data, b'state_tax_rate', state_tax_rate); ssc.data_set_number( data, b'property_tax_rate', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'prop_tax_cost_assessed_percent', 100 ) ssc.data_set_number( data, b'prop_tax_assessed_decline', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'real_discount_rate', 6.4000000000000004 ) ssc.data_set_number( data, b'inflation_rate', 2.5 ) ssc.data_set_number( data, b'insurance_rate', 0.5 ) om_fixed =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'om_fixed', om_fixed); ssc.data_set_number( data, b'om_fixed_escal', 0 ) om_production =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'om_production', om_production); ssc.data_set_number( data, b'om_production_escal', 0 ) om_capacity =[ 17 ]; ssc.data_set_array( data, b'om_capacity', om_capacity); ssc.data_set_number( data, b'om_capacity_escal', 0 ) om_fuel_cost =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'om_fuel_cost', om_fuel_cost); ssc.data_set_number( data, b'om_fuel_cost_escal', 0 ) om_replacement_cost1 =[ 500 ]; ssc.data_set_array( data, b'om_replacement_cost1', om_replacement_cost1); ssc.data_set_number( data, b'om_replacement_cost_escal', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'reserves_interest', 1.75 ) ssc.data_set_number( data, b'equip1_reserve_cost', 0.25 ) ssc.data_set_number( data, b'equip1_reserve_freq', 12 ) ssc.data_set_number( data, b'equip2_reserve_cost', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'equip2_reserve_freq', 15 ) 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b'itc_sta_percent_deprbas_fed', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'itc_sta_percent_deprbas_sta', 0 ) ptc_fed_amount =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'ptc_fed_amount', ptc_fed_amount); ssc.data_set_number( data, b'ptc_fed_term', 10 ) ssc.data_set_number( data, b'ptc_fed_escal', 0 ) ptc_sta_amount =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'ptc_sta_amount', ptc_sta_amount); ssc.data_set_number( data, b'ptc_sta_term', 10 ) ssc.data_set_number( data, b'ptc_sta_escal', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_alloc_macrs_5_percent', 90 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_alloc_macrs_15_percent', 1.5 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_alloc_sl_5_percent', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_alloc_sl_15_percent', 2.5 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_alloc_sl_20_percent', 3 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_alloc_sl_39_percent', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_alloc_custom_percent', 0 ) depr_custom_schedule =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'depr_custom_schedule', depr_custom_schedule); 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b'cbi_sta_deprbas_sta', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_uti_amount', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_uti_maxvalue', 9.9999999999999998e+37 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_uti_tax_fed', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_uti_tax_sta', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_uti_deprbas_fed', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_uti_deprbas_sta', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_oth_amount', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_oth_maxvalue', 9.9999999999999998e+37 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_oth_tax_fed', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_oth_tax_sta', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_oth_deprbas_fed', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'cbi_oth_deprbas_sta', 0 ) pbi_fed_amount =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'pbi_fed_amount', pbi_fed_amount); ssc.data_set_number( data, b'pbi_fed_term', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_fed_escal', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_fed_tax_fed', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_fed_tax_sta', 1 ) pbi_sta_amount =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'pbi_sta_amount', pbi_sta_amount); ssc.data_set_number( data, b'pbi_sta_term', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_sta_escal', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_sta_tax_fed', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_sta_tax_sta', 1 ) pbi_uti_amount =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'pbi_uti_amount', pbi_uti_amount); ssc.data_set_number( data, b'pbi_uti_term', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_uti_escal', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_uti_tax_fed', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_uti_tax_sta', 1 ) pbi_oth_amount =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'pbi_oth_amount', pbi_oth_amount); ssc.data_set_number( data, b'pbi_oth_term', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_oth_escal', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_oth_tax_fed', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'pbi_oth_tax_sta', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'term_tenor', 18 ) ssc.data_set_number( data, b'term_int_rate', 7 ) ssc.data_set_number( data, b'dscr', 1.3 ) ssc.data_set_number( data, 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b'system_use_recapitalization', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'ppa_multiplier_model', 0 ) ssc.data_set_array_from_csv( data, b'dispatch_factors_ts', b'C:/Users/fcomo/OneDrive/Escritorio/Proyecto_Tesis/PV/dispatch_factors_ts.csv'); ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor1', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor2', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor3', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor4', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor5', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor6', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor7', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor8', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'dispatch_factor9', 1 ) dispatch_sched_weekday = [[ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ]]; ssc.data_set_matrix( data, b'dispatch_sched_weekday', dispatch_sched_weekday ); dispatch_sched_weekend = [[ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ]]; ssc.data_set_matrix( data, b'dispatch_sched_weekend', dispatch_sched_weekend ); ssc.data_set_number( data, b'total_installed_cost', 102764496 ) ssc.data_set_number( data, b'salvage_percentage', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'construction_financing_cost', 2055289.875 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_stabas_method', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'depr_fedbas_method', 1 ) ssc.data_set_number( data, b'cp_capacity_payment_esc', 0 ) ssc.data_set_number( data, b'cp_capacity_payment_type', 0 ) cp_capacity_payment_amount =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'cp_capacity_payment_amount', cp_capacity_payment_amount); cp_capacity_credit_percent =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'cp_capacity_credit_percent', cp_capacity_credit_percent); ssc.data_set_number( data, b'cp_system_nameplate', 100 ) ssc.data_set_number( data, b'cp_battery_nameplate', 0 ) grid_curtailment_price =[ 0 ]; ssc.data_set_array( data, b'grid_curtailment_price', grid_curtailment_price); ssc.data_set_number( data, b'grid_curtailment_price_esc', 0 ) module = ssc.module_create(b'singleowner') ssc.module_exec_set_print( 0 ); if ssc.module_exec(module, data) == 0: print ('singleowner simulation error') idx = 1 msg = ssc.module_log(module, 0) while (msg != None): print (' : ' + msg.decode("utf - 8")) msg = ssc.module_log(module, idx) idx = idx + 1 SystemExit( "Simulation Error" ); ssc.module_free(module) annual_energy = ssc.data_get_number(data, b'annual_energy'); print ('Annual energy (year 1) = ', annual_energy) capacity_factor = ssc.data_get_number(data, b'capacity_factor'); print ('Capacity factor (year 1) = ', capacity_factor) kwh_per_kw = ssc.data_get_number(data, b'kwh_per_kw'); print ('Energy yield (year 1) = ', kwh_per_kw) ppa = ssc.data_get_number(data, b'ppa'); print ('PPA price (year 1) = ', ppa) lppa_nom = ssc.data_get_number(data, b'lppa_nom'); print ('Levelized PPA price (nominal) = ', lppa_nom) lppa_real = ssc.data_get_number(data, b'lppa_real'); print ('Levelized PPA price (real) = ', lppa_real) lcoe_nom = ssc.data_get_number(data, b'lcoe_nom'); print ('Levelized COE (nominal) = ', lcoe_nom) lcoe_real = ssc.data_get_number(data, b'lcoe_real'); print ('Levelized COE (real) = ', lcoe_real) project_return_aftertax_npv = ssc.data_get_number(data, b'project_return_aftertax_npv'); print ('Net present value = ', project_return_aftertax_npv) flip_actual_irr = ssc.data_get_number(data, b'flip_actual_irr'); print ('Internal rate of return (IRR) = ', flip_actual_irr) flip_actual_year = ssc.data_get_number(data, b'flip_actual_year'); print ('Year IRR is achieved = ', flip_actual_year) project_return_aftertax_irr = ssc.data_get_number(data, b'project_return_aftertax_irr'); print ('IRR at end of project = ', project_return_aftertax_irr) cost_installed = ssc.data_get_number(data, b'cost_installed'); print ('Net capital cost = ', cost_installed) size_of_equity = ssc.data_get_number(data, b'size_of_equity'); print ('Equity = ', size_of_equity) size_of_debt = ssc.data_get_number(data, b'size_of_debt'); print ('Size of debt = ', size_of_debt) gen_pv = ssc.data_get_array(data, b'gen'); # print('gen= ', gen_pv) ssc.data_free(data); plt.plot(t,gen_pv) plt.title('Hourly system power generated') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('kW') plt.show() Enero=np.array(gen_pv[0:744]) Febrero=np.array(gen_pv[744:1416]) Marzo=np.array(gen_pv[1416:2160]) Abril=np.array(gen_pv[2160:2880]) Mayo=np.array(gen_pv[2880:3624]) Junio=np.array(gen_pv[3624:4344]) Julio=np.array(gen_pv[4344:5088]) Agosto=np.array(gen_pv[5088:5832]) Septiembre=np.array(gen_pv[5832:6552]) Octubre=np.array(gen_pv[6552:7296]) Noviembre=np.array(gen_pv[7296:8016]) Diciembre=np.array(gen_pv[8016:8760]) Sum_Enero=sum(gen_pv[0:744]); Sum_Febrero=sum(gen_pv[744:1416]) Sum_Marzo=sum(gen_pv[1416:2160]) Sum_Abril=sum(gen_pv[2160:2880]) Sum_Mayo=sum(gen_pv[2880:3624]) Sum_Junio=sum(gen_pv[3624:4344]) Sum_Julio=sum(gen_pv[4344:5088]) Sum_Agosto=sum(gen_pv[5088:5832]) Sum_Septiembre=sum(gen_pv[5832:6552]) Sum_Octubre=sum(gen_pv[6552:7296]) Sum_Noviembre=sum(gen_pv[7296:8016]) Sum_Diciembre=sum(gen_pv[8016:8760]) Production =[Sum_Enero, Sum_Febrero, Sum_Marzo, Sum_Abril, Sum_Mayo, Sum_Junio, Sum_Julio, Sum_Agosto, Sum_Septiembre, Sum_Octubre, Sum_Noviembre,Sum_Diciembre] Mes=["Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Aug","Sept","Oct","Nov","Dec"] Meses=[Enero, Febrero, Marzo, Abril, Mayo, Junio, Julio, Agosto, Septiembre, Octubre, Noviembre, Diciembre] plt.bar(Mes,Production) plt.title('Monthly system power generated') plt.xlabel('Months') plt.ylabel('kW') plt.show() Table_Jan=pd.DataFrame(Enero.reshape([31,24])) Table_Feb=pd.DataFrame(Febrero.reshape([28,24])) Table_Mar=pd.DataFrame(Marzo.reshape([31,24])) Table_Apr=pd.DataFrame(Abril.reshape([30,24])) Table_May=pd.DataFrame(Mayo.reshape([31,24])) Table_Jun=pd.DataFrame(Junio.reshape([30,24])) Table_Jul=pd.DataFrame(Julio.reshape([31,24])) Table_Aug=pd.DataFrame(Agosto.reshape([31,24])) Table_Sept=pd.DataFrame(Septiembre.reshape([30,24])) Table_Oct=pd.DataFrame(Octubre.reshape([31,24])) Table_Nov=pd.DataFrame(Noviembre.reshape([30,24])) Table_Dec=pd.DataFrame(Diciembre.reshape([31,24])) mean_Enero= Table_Jan.mean()