diff --git a/assume/common/base.py b/assume/common/base.py index b32c78d6..11d44905 100644 --- a/assume/common/base.py +++ b/assume/common/base.py @@ -12,6 +12,11 @@ from assume.common.forecasts import Forecaster from assume.common.market_objects import MarketConfig, Orderbook, Product +try: + import torch as th +except ImportError: + th = None + class BaseStrategy: pass @@ -527,7 +532,7 @@ class SupportsMinMaxCharge(BaseUnit): # negative ramp_down_charge: float # ramp_down_charge is negative - max_volume: float + max_soc: float efficiency_charge: float efficiency_discharge: float diff --git a/assume/scenario/loader_amiris.py b/assume/scenario/loader_amiris.py index 924c0d22..316661fb 100644 --- a/assume/scenario/loader_amiris.py +++ b/assume/scenario/loader_amiris.py @@ -277,8 +277,8 @@ def add_agent_to_world( price_forecast=forecast_price, ) - max_volume = device["EnergyToPowerRatio"] * device["InstalledPowerInMW"] - initial_soc = 100 * device["InitialEnergyLevelInMWH"] / max_volume + max_soc = device["EnergyToPowerRatio"] * device["InstalledPowerInMW"] + initial_soc = device["InitialEnergyLevelInMWH"] # TODO device["SelfDischargeRatePerHour"] world.add_unit( f"StorageTrader_{agent['Id']}", @@ -290,7 +290,7 @@ def add_agent_to_world( "efficiency_charge": device["ChargingEfficiency"], "efficiency_discharge": device["DischargingEfficiency"], "initial_soc": initial_soc, - "max_volume": max_volume, + "max_soc": max_soc, "bidding_strategies": storage_strategies, "technology": "hydro", # PSPP? Pump-Storage Power Plant "emission_factor": 0, diff --git a/assume/scenario/loader_csv.py b/assume/scenario/loader_csv.py index 1682508e..71175181 100644 --- a/assume/scenario/loader_csv.py +++ b/assume/scenario/loader_csv.py @@ -972,7 +972,12 @@ def run_learning( world.run() total_rewards = world.output_role.get_sum_reward() + + if len(total_rewards) == 0: + raise AssumeException("No rewards were collected during evaluation run") + avg_reward = np.mean(total_rewards) + # check reward improvement in evaluation run # and store best run in eval folder terminate = world.learning_role.compare_and_save_policies( diff --git a/assume/scenario/loader_pypsa.py b/assume/scenario/loader_pypsa.py index 9fc539a3..8fc6e5e7 100644 --- a/assume/scenario/loader_pypsa.py +++ b/assume/scenario/loader_pypsa.py @@ -156,7 +156,7 @@ def load_pypsa( "efficiency_charge": storage.efficiency_store, "efficiency_discharge": storage.efficiency_dispatch, "initial_soc": storage.state_of_charge_initial, - "max_volume": storage.p_nom, + "max_soc": storage.p_nom, "bidding_strategies": bidding_strategies[storage.name], "technology": "hydro", "emission_factor": 0, diff --git a/assume/strategies/__init__.py b/assume/strategies/__init__.py index 8bacd44c..b651e384 100644 --- a/assume/strategies/__init__.py +++ b/assume/strategies/__init__.py @@ -51,9 +51,13 @@ from assume.strategies.learning_advanced_orders import ( RLAdvancedOrderStrategy, ) - from assume.strategies.learning_strategies import RLStrategy + from assume.strategies.learning_strategies import ( + RLStrategy, + StorageRLStrategy, + ) bidding_strategies["pp_learning"] = RLStrategy + bidding_strategies["storage_learning"] = StorageRLStrategy bidding_strategies["learning_advanced_orders"] = RLAdvancedOrderStrategy except ImportError: diff --git a/assume/strategies/dmas_storage.py b/assume/strategies/dmas_storage.py index c84b010b..e08d58c2 100644 --- a/assume/strategies/dmas_storage.py +++ b/assume/strategies/dmas_storage.py @@ -6,15 +6,7 @@ import numpy as np import pandas as pd -from pyomo.environ import ( - ConcreteModel, - ConstraintList, - Objective, - Reals, - Var, - maximize, - quicksum, -) +import pyomo.environ as pyo from pyomo.opt import SolverFactory, check_available_solvers from assume.common.base import BaseStrategy, SupportsMinMaxCharge @@ -116,7 +108,7 @@ class DmasStorageStrategy(BaseStrategy): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) - self.model = ConcreteModel("storage") + self.model = pyo.ConcreteModel("storage") self.opt = get_solver_factory() def build_model(self, unit: SupportsMinMaxCharge, start: datetime, hour_count: int): @@ -135,13 +127,15 @@ def build_model(self, unit: SupportsMinMaxCharge, start: datetime, hour_count: i self.model.clear() time_range = range(hour_count) - self.model.p_plus = Var( - time_range, within=Reals, bounds=(0, -unit.max_power_charge) + self.model.p_plus = pyo.Var( + time_range, within=pyo.Reals, bounds=(0, -unit.max_power_charge) ) - self.model.p_minus = Var( - time_range, within=Reals, bounds=(0, unit.max_power_discharge) + self.model.p_minus = pyo.Var( + time_range, within=pyo.Reals, bounds=(0, unit.max_power_discharge) + ) + self.model.volume = pyo.Var( + time_range, within=pyo.NonNegativeReals, bounds=(0, unit.max_soc) ) - self.model.volume = Var(time_range, within=Reals, bounds=(0, unit.max_volume)) self.power = [ -self.model.p_minus[t] / unit.efficiency_discharge @@ -149,9 +143,8 @@ def build_model(self, unit: SupportsMinMaxCharge, start: datetime, hour_count: i for t in time_range ] - self.model.vol_con = ConstraintList() - soc0 = unit.get_soc_before(start) - v0 = unit.max_volume * soc0 + self.model.vol_con = pyo.ConstraintList() + v0 = unit.get_soc_before(start) for t in time_range: if t == 0: @@ -162,7 +155,7 @@ def build_model(self, unit: SupportsMinMaxCharge, start: datetime, hour_count: i ) # always end with half full SoC - self.model.vol_con.add(self.model.volume[hour_count - 1] == unit.max_volume / 2) + self.model.vol_con.add(self.model.volume[hour_count - 1] == unit.max_soc / 2) return self.power def optimize( @@ -194,8 +187,8 @@ def optimize( prices = func(base_price.values) self.power = self.build_model(unit, start, hour_count) profit = [-self.power[t] * prices[t] for t in time_range] - self.model.obj = Objective( - expr=quicksum(profit[t] for t in time_range), sense=maximize + self.model.obj = pyo.Objective( + expr=pyo.quicksum(profit[t] for t in time_range), sense=pyo.maximize ) self.opt.solve(self.model) diff --git a/assume/strategies/flexable_storage.py b/assume/strategies/flexable_storage.py index c8b85007..897d8b90 100644 --- a/assume/strategies/flexable_storage.py +++ b/assume/strategies/flexable_storage.py @@ -156,14 +156,10 @@ def calculate_bids( (bid_quantity + current_power) * time_delta / unit.efficiency_discharge - / unit.max_volume ) elif bid_quantity + current_power < 0: delta_soc = -( - (bid_quantity + current_power) - * time_delta - * unit.efficiency_charge - / unit.max_volume + (bid_quantity + current_power) * time_delta * unit.efficiency_charge ) else: delta_soc = 0 @@ -263,9 +259,7 @@ def calculate_bids( previous_power = unit.get_output_before(start) - min_power_discharge, max_power_discharge = unit.calculate_min_max_discharge( - start, end - ) + _, max_power_discharge = unit.calculate_min_max_discharge(start, end) bids = [] theoretic_SOC = unit.outputs["soc"][start] for product in product_tuples: @@ -303,7 +297,7 @@ def calculate_bids( abs(specific_revenue) * unit.min_power_discharge / bid_quantity ) - energy_price = capacity_price / (theoretic_SOC * unit.max_volume) + energy_price = capacity_price if market_config.product_type == "capacity_pos": bids.append( @@ -335,7 +329,6 @@ def calculate_bids( (bid_quantity + current_power) * time_delta / unit.efficiency_discharge - / unit.max_volume ) theoretic_SOC += delta_soc previous_power = bid_quantity + current_power @@ -395,7 +388,7 @@ def calculate_bids( theoretic_SOC = unit.outputs["soc"][start] - min_power_charge, max_power_charge = unit.calculate_min_max_charge(start, end) + _, max_power_charge = unit.calculate_min_max_charge(start, end) bids = [] for product in product_tuples: @@ -442,10 +435,7 @@ def calculate_bids( # calculate theoretic SOC time_delta = (end - start) / timedelta(hours=1) delta_soc = ( - (bid_quantity + current_power) - * time_delta - * unit.efficiency_charge - / unit.max_volume + (bid_quantity + current_power) * time_delta * unit.efficiency_charge ) theoretic_SOC += delta_soc previous_power = bid_quantity + current_power @@ -519,12 +509,12 @@ def get_specific_revenue(unit, marginal_cost, t, foresight, price_forecast): power_discharge=max_power_discharge.iloc[i], ) possible_revenue += (market_price - marginal_cost) * theoretic_power_discharge - theoretic_SOC -= theoretic_power_discharge / unit.max_volume + theoretic_SOC -= theoretic_power_discharge previous_power = theoretic_power_discharge if soc != theoretic_SOC: - possible_revenue = possible_revenue / (soc - theoretic_SOC) / unit.max_volume + possible_revenue = possible_revenue / (soc - theoretic_SOC) else: - possible_revenue = possible_revenue / unit.max_volume + possible_revenue = possible_revenue / unit.max_soc return possible_revenue diff --git a/assume/strategies/learning_strategies.py b/assume/strategies/learning_strategies.py index 4d3e541c..402e43fe 100644 --- a/assume/strategies/learning_strategies.py +++ b/assume/strategies/learning_strategies.py @@ -10,7 +10,7 @@ import pandas as pd import torch as th -from assume.common.base import LearningStrategy, SupportsMinMax +from assume.common.base import LearningStrategy, SupportsMinMax, SupportsMinMaxCharge from assume.common.market_objects import MarketConfig, Orderbook, Product from assume.reinforcement_learning.algorithms import actor_architecture_aliases from assume.reinforcement_learning.learning_utils import NormalActionNoise @@ -18,34 +18,110 @@ logger = logging.getLogger(__name__) -class RLStrategy(LearningStrategy): +class AbstractLearningStrategy(LearningStrategy): + def load_actor_params(self, load_path): + """ + Load actor parameters. + + Args: + load_path (str): The path to load parameters from. + """ + directory = f"{load_path}/actors/actor_{self.unit_id}.pt" + + params = th.load(directory, map_location=self.device, weights_only=True) + + self.actor = self.actor_architecture_class( + obs_dim=self.obs_dim, + act_dim=self.act_dim, + float_type=self.float_type, + unique_obs_dim=self.unique_obs_dim, + num_timeseries_obs_dim=self.num_timeseries_obs_dim, + ).to(self.device) + self.actor.load_state_dict(params["actor"]) + + if self.learning_mode: + self.actor_target = self.actor_architecture_class( + obs_dim=self.obs_dim, + act_dim=self.act_dim, + float_type=self.float_type, + unique_obs_dim=self.unique_obs_dim, + num_timeseries_obs_dim=self.num_timeseries_obs_dim, + ).to(self.device) + self.actor_target.load_state_dict(params["actor_target"]) + self.actor_target.eval() + self.actor.optimizer.load_state_dict(params["actor_optimizer"]) + + +class RLStrategy(AbstractLearningStrategy): """ - Reinforcement Learning Strategy, that lets agent learn to bid on an Energy Only Market. - - The agent submittes two price bids - - one for the infelxible (P_min) and one for the flexible part (P_max-P_min) of ist capacity. - - This strategy utilizes a total of 50 observations, which are used to calculate the actions. - The actions are then transformed into bids. Actions are formulated as 2 values. - The unique observation space is 2 comprising of marginal cost and current capacity. - - Attributes: - foresight (int): Number of time steps to look ahead. Defaults to 24. - max_bid_price (float): Maximum bid price. Defaults to 100. - max_demand (float): Maximum demand. Defaults to 10e3. - device (str): Device to run on. Defaults to "cpu". - float_type (str): Float type to use. Defaults to "float32". - learning_mode (bool): Whether to use learning mode. Defaults to False. - algorithm (str): RL algorithm. Defaults to "matd3". - actor_architecture_class (type[torch.nn.Module]): Actor network class. Defaults to "MLPActor". - actor (torch.nn.Module): The actor network. - order_types (list[str]): Order types to use. Defaults to ["SB"]. - action_noise (NormalActionNoise): Action noise. Defaults to None. - collect_initial_experience_mode (bool): Whether to collect initial experience. Defaults to True. - - Args: - *args: Variable length argument list. - **kwargs: Arbitrary keyword arguments. + Reinforcement Learning Strategy that enables the agent to learn optimal bidding strategies + on an Energy-Only Market. + + The agent submits two price bids: one for the inflexible component (P_min) and another for + the flexible component (P_max - P_min) of its capacity. This strategy utilizes a set of 50 + observations to generate actions, which are then transformed into market bids. The observation + space comprises two unique values: the marginal cost and the current capacity of the unit. + + The observation space for this strategy consists of 50 elements, drawn from both the forecaster + and the unit's internal state. Observations include the following components: + + - **Forecasted Residual Load**: Forecasted load over the foresight period, scaled by the maximum + demand of the unit, indicating anticipated grid conditions. + - **Forecasted Price**: Price forecast over the foresight period, scaled by the maximum bid price, + providing a sense of expected market prices. + - **Total Capacity and Marginal Cost**: The last two elements of the observation vector, representing + the unique state of the unit itself. Here, `total capacity` is scaled by the unit's maximum + power, while `marginal cost` is scaled by the maximum bid price. These specific values reflect the + unit's operational capacity and production costs, helping the agent determine the optimal bid. + + Actions are formulated as two values, representing bid prices for both the inflexible and flexible + components of the unit's capacity. Actions are scaled from a clamped range of [-1, 1] + to real bid prices in the `calculate_bids` method, where they translate into specific bid volumes + for the inflexible (P_min) and flexible (P_max - P_min) components. + + Rewards are based on profit from transactions, minus operational and opportunity costs. Key components include: + + - **Profit**: Determined from the income generated by accepted bids, calculated as the product of + accepted price, volume, and duration. + - **Operational Costs**: Includes marginal costs and start-up costs when the unit transitions between + on and off states. + - **Opportunity Cost**: Calculated as the potential income lost when the unit is not running at full + capacity. High opportunity costs result in a penalty, encouraging full utilization of capacity. + - **Scaling and Regret Term**: The final reward combines profit, opportunity costs, and a regret term + to penalize missed revenue opportunities. The reward is scaled to guide learning, with a regret term + applied to reduce high opportunity costs. + + Attributes + ---------- + foresight : int + Number of time steps for which the agent forecasts market conditions. Defaults to 24. + max_bid_price : float + Maximum allowable bid price. Defaults to 100. + max_demand : float + Maximum demand capacity of the unit. Defaults to 10e3. + device : str + Device for computation, such as "cpu" or "cuda". Defaults to "cpu". + float_type : str + Data type for floating-point calculations, typically "float32". Defaults to "float32". + learning_mode : bool + Indicates whether the agent is in learning mode. Defaults to False. + algorithm : str + Name of the RL algorithm in use. Defaults to "matd3". + actor_architecture_class : type[torch.nn.Module] + Class of the neural network architecture used for the actor network. Defaults to MLPActor. + actor : torch.nn.Module + Actor network for determining actions. + order_types : list[str] + Types of market orders supported by the strategy. Defaults to ["SB"]. + action_noise : NormalActionNoise + Noise model added to actions during learning to encourage exploration. Defaults to None. + collect_initial_experience_mode : bool + Whether the agent is collecting initial experience through exploration. Defaults to True. + + Args + ---- + *args : Variable length argument list. + **kwargs : Arbitrary keyword arguments. """ def __init__(self, *args, **kwargs): @@ -118,17 +194,30 @@ def calculate_bids( **kwargs, ) -> Orderbook: """ - Calculates bids for a unit, based on the actions from the actors. - - Args: - unit (SupportsMinMax): Unit to calculate bids for. - market_config (MarketConfig): Market configuration. - product_tuples (list[Product]): Product tuples. - **kwargs: Keyword arguments. - - Returns: - Orderbook: Bids containing start time, end time, price, volume and bid type. - + Calculates bids based on the current observations and actions derived from the actor network. + + Args + ---- + unit : SupportsMinMax + The unit for which to calculate bids, with details on capacity constraints. + market_config : MarketConfig + The configuration settings of the energy market. + product_tuples : list[Product] + List of products with start and end times for bidding. + **kwargs : Additional keyword arguments. + + Returns + ------- + Orderbook + Contains bid entries for each product, including start time, end time, price, and volume. + + Notes + ----- + This method structures bids in two parts: + - **Inflexible Bid** (P_min): A bid for the minimum operational capacity. + - **Flexible Bid** (P_max - P_min): A bid for the flexible capacity available after P_min. + The actions are scaled to reflect real bid prices and volumes, which are then converted into + orderbook entries. """ bid_quantity_inflex, bid_price_inflex = 0, 0 @@ -201,25 +290,27 @@ def calculate_bids( unit.outputs["actions"][start] = actions unit.outputs["exploration_noise"][start] = noise - bids = self.remove_empty_bids(bids) - return bids def get_actions(self, next_observation): """ - Gets actions for a unit containing two bid prices depending on the observation. - - Args: - next_observation (torch.Tensor): Next observation. - - Returns: - Actions (torch.Tensor): Actions containing two bid prices. - - Note: - If the agent is in learning mode, the actions are chosen by the actor neuronal net and noise is added to the action - In the first x episodes the agent is in initial exploration mode, where the action is chosen by noise only to explore the entire action space. - X is defined by episodes_collecting_initial_experience. - If the agent is not in learning mode, the actions are chosen by the actor neuronal net without noise. + Determines actions based on the current observation, applying noise for exploration if in learning mode. + + Args + ---- + next_observation : torch.Tensor + The current observation data that influences bid prices. + + Returns + ------- + torch.Tensor + Actions that include bid prices for both inflexible and flexible components. + + Notes + ----- + If the agent is in learning mode, noise is added to encourage exploration. In initial exploration, + actions are derived from noise and the marginal cost to explore the action space around the marginal cost. When not in learning mode, + actions are generated by the actor network without added noise. Actions are clamped to [-1, 1]. """ # distinction whether we are in learning mode or not to handle exploration realised with noise @@ -272,21 +363,31 @@ def create_observation( end: datetime, ): """ - Creates an observation. - - It is important to keep in mind, that the DRL method and the centralized critic relies on - unique observation of individual units. The algorithm is designed in such a way, that - the unique observations are always placed at the end of the observation space. Please follow this - convention when adding new observations. - - Args: - unit (SupportsMinMax): Unit to create observation for. - start (datetime.datetime): Start time. - end (datetime.datetime): End time. - - Returns: - Observation (torch.Tensor): Observation. + Constructs a scaled observation tensor based on the unit's forecast data and internal state. + + Args + ---- + unit : SupportsMinMax + The unit providing forecast and internal state data. + market_id : str + Identifier for the specific market. + start : datetime + Start time for the observation period. + end : datetime + End time for the observation period. + + Returns + ------- + torch.Tensor + Observation tensor with data on forecasted residual load, price, total capacity, and marginal cost. + + Notes + ----- + Observations are constructed from forecasted residual load and price over the foresight period, + scaled by maximum demand and bid price. The last two values in the observation vector represent + the total capacity and marginal cost, scaled by maximum power and bid price, respectively. """ + end_excl = end - unit.index.freq # get the forecast length depending on the tme unit considered in the modelled unit @@ -295,16 +396,14 @@ def create_observation( # ============================================================================= # 1.1 Get the Observations, which are the basis of the action decision # ============================================================================= + # scaling factors for the observations scaling_factor_res_load = self.max_demand - - # price forecast scaling_factor_price = self.max_bid_price # total capacity and marginal cost scaling_factor_total_capacity = unit.max_power # marginal cost - # Obs[2*foresight+1:2*foresight+2] scaling_factor_marginal_cost = self.max_bid_price # checks if we are at end of simulation horizon, since we need to change the forecast then @@ -389,17 +488,26 @@ def calculate_reward( orderbook: Orderbook, ): """ - Calculates the reward for the unit. - - Args: - unit (SupportsMinMax): Unit to calculate reward for. - marketconfig (MarketConfig): Market configuration. - orderbook (Orderbook): Orderbook. + Calculates the reward for the unit based on profits, costs, and opportunity costs from market transactions. + + Args + ---- + unit : SupportsMinMax + The unit for which to calculate the reward. + marketconfig : MarketConfig + Market configuration settings. + orderbook : Orderbook + Orderbook containing executed bids and details. + + Notes + ----- + The reward is computed by combining the following: + - **Profit**: Income from accepted bids minus marginal and start-up costs. + - **Opportunity Cost**: Penalty for underutilizing capacity, calculated as potential lost income. + - **Regret Term**: A scaled regret term penalizes high opportunity costs to guide effective bidding. + + The reward is scaled and stored along with other outputs in the unit’s data to support learning. """ - - # ============================================================================= - # 4. Calculate Reward - # ============================================================================= # function is called after the market is cleared and we get the market feedback, # so we can calculate the profit @@ -475,34 +583,492 @@ def calculate_reward( unit.outputs["rl_rewards"].append(reward) - def load_actor_params(self, load_path): + +class StorageRLStrategy(AbstractLearningStrategy): + """ + Reinforcement Learning Strategy for a storage unit that enables the agent to learn + optimal bidding strategies on an Energy-Only Market. + + The observation space for this strategy consists of 50 elements. Key components include: + + - **State of Charge**: Represents the current level of energy in the storage unit, + influencing the bid direction and capacity. + - **Energy Cost**: The cost associated with the energy content in the storage unit, + which helps determine bid prices and profitability. + - **Price Forecasts** + - **Residual Load Forecasts** + + The agent's actions are formulated as two values, representing the bid price and the bid direction. + These actions are scaled and interpreted to form actionable market bids, with specific conditions + dictating the bid type. The storage agent can also decide to stay inactive by submitting a zero bid + as this can be a valid strategy in some market conditions and also improves the learning process. + + - **Bid Price**: The first action value determines the price at which the agent will bid. + - **Bid Direction**: The second action value defines the type of bid: + - If `action[1] < -0.1`: The agent submits a **sell bid**. + - If `action[1] > 0.1`: The agent submits a **buy bid**. + - Otherwise: The agent submits a **zero bid** to stay inactive. + + Rewards are based on the profit generated by the agent's market bids, with sell bids contributing + positive profit and buy bids contributing negative profit. Additional components in the reward + calculation include: + + - **Profit**: Calculated from the income of successful sell bids minus costs from buy bids. + - **Fixed Costs**: Charges associated with storage operations, including charging and discharging + costs, which are deducted from the reward. + + Attributes + ---------- + foresight : int + Number of time steps for forecasting market conditions. Defaults to 24. + max_bid_price : float + Maximum allowable bid price. Defaults to 100. + max_demand : float + Maximum demand capacity of the storage. Defaults to 10e3. + device : str + Device used for computation ("cpu" or "cuda"). Defaults to "cpu". + float_type : str + Data type for floating-point calculations. Defaults to "float32". + learning_mode : bool + Whether the agent is in learning mode. Defaults to False. + algorithm : str + RL algorithm used by the agent. Defaults to "matd3". + actor_architecture_class : type[torch.nn.Module] + Class of the neural network for the actor network. Defaults to MLPActor. + actor : torch.nn.Module + The neural network used to predict actions. + order_types : list[str] + Types of market orders used by the strategy. Defaults to ["SB"]. + action_noise : NormalActionNoise + Noise model added to actions during learning for exploration. Defaults to None. + collect_initial_experience_mode : bool + Whether the agent is in an exploration mode for initial experience. Defaults to True. + + Args + ---- + *args : Variable length argument list. + **kwargs : Arbitrary keyword arguments. + """ + + def __init__(self, *args, **kwargs): + super().__init__(obs_dim=50, act_dim=2, unique_obs_dim=2, *args, **kwargs) + + self.unit_id = kwargs["unit_id"] + + # defines bounds of actions space + self.max_bid_price = kwargs.get("max_bid_price", 100) + self.max_demand = kwargs.get("max_demand", 10e3) + + # tells us whether we are training the agents or just executing per-learnind stategies + self.learning_mode = kwargs.get("learning_mode", False) + self.perform_evaluation = kwargs.get("perform_evaluation", False) + + # based on learning config + self.algorithm = kwargs.get("algorithm", "matd3") + actor_architecture = kwargs.get("actor_architecture", "mlp") + + if actor_architecture in actor_architecture_aliases.keys(): + self.actor_architecture_class = actor_architecture_aliases[ + actor_architecture + ] + else: + raise ValueError( + f"Policy '{actor_architecture}' unknown. Supported architectures are {list(actor_architecture_aliases.keys())}" + ) + + # sets the device of the actor network + device = kwargs.get("device", "cpu") + self.device = th.device(device if th.cuda.is_available() else "cpu") + if not self.learning_mode: + self.device = th.device("cpu") + + # future: add option to choose between float16 and float32 + # float_type = kwargs.get("float_type", "float32") + self.float_type = th.float + + # for definition of observation space + self.foresight = kwargs.get("foresight", 24) + + # define allowed order types + self.order_types = kwargs.get("order_types", ["SB"]) + + if self.learning_mode or self.perform_evaluation: + self.collect_initial_experience_mode = kwargs.get( + "episodes_collecting_initial_experience", True + ) + + self.action_noise = NormalActionNoise( + mu=0.0, + sigma=kwargs.get("noise_sigma", 0.1), + action_dimension=self.act_dim, + scale=kwargs.get("noise_scale", 1.0), + dt=kwargs.get("noise_dt", 1.0), + ) + + elif Path(kwargs["trained_policies_save_path"]).is_dir(): + self.load_actor_params(load_path=kwargs["trained_policies_save_path"]) + else: + raise FileNotFoundError( + f"No policies were provided for DRL unit {self.unit_id}!. Please provide a valid path to the trained policies." + ) + + def calculate_bids( + self, + unit: SupportsMinMaxCharge, + market_config: MarketConfig, + product_tuples: list[Product], + **kwargs, + ) -> Orderbook: + """ + Generates market bids based on the unit's current state and observations. + + Args + ---- + unit : SupportsMinMaxCharge + The storage unit with information on charging/discharging capacity. + market_config : MarketConfig + Configuration of the energy market. + product_tuples : list[Product] + List of market products to bid on, each containing start and end times. + **kwargs : Additional keyword arguments. + + Returns + ------- + Orderbook + Structured bids including price, volume, and bid direction. + + Notes + ----- + Observations are used to calculate bid actions, which are then scaled and processed + into bids for submission in the market. """ - Load actor parameters. - Args: - load_path (str): The path to load parameters from. + start = product_tuples[0][0] + end_all = product_tuples[-1][1] + + next_observation = self.create_observation( + unit=unit, + market_id=market_config.market_id, + start=start, + end=end_all, + ) + # ============================================================================= + # Get the Actions, based on the observations + # ============================================================================= + actions, noise = self.get_actions(next_observation) + + # ============================================================================= + # 3. Transform Actions into bids + # ============================================================================= + # the first action is the bid price + bid_price = actions[0] * self.max_bid_price + + # the second action is the bid direction + # the interval [-0.1, 0.1] for the 'ignore' action is based on the learning + # process observation and should be adjusted in the future to improve performance + if actions[1] <= -0.1: + bid_direction = "buy" + elif actions[1] >= 0.1: + bid_direction = "sell" + else: + bid_direction = "ignore" + + _, max_discharge = unit.calculate_min_max_discharge(start, end_all) + _, max_charge = unit.calculate_min_max_charge(start, end_all) + + bid_quantity_supply = max_discharge.iloc[0] + bid_quantity_demand = max_charge.iloc[0] + + bids = [] + + if bid_direction == "sell": + bids.append( + { + "start_time": start, + "end_time": end_all, + "only_hours": None, + "price": bid_price, + # zero bids are ignored by the market clearing and orders are deleted, + # but we need the orderbook for the DRL to function, + # therefore we add a small amount + "volume": bid_quantity_supply + 1e-6, + "node": unit.node, + } + ) + + elif bid_direction == "buy": + bids.append( + { + "start_time": start, + "end_time": end_all, + "only_hours": None, + "price": bid_price, + "volume": bid_quantity_demand + 1e-6, # negative value for demand + "node": unit.node, + } + ) + elif bid_direction == "ignore": + bids.append( + { + "start_time": start, + "end_time": end_all, + "only_hours": None, + "price": 0, + "volume": 1e-6, # negative value for demand + "node": unit.node, + } + ) + + unit.outputs["rl_observations"].append(next_observation) + unit.outputs["rl_actions"].append(actions) + + # store results in unit outputs as series to be written to the database by the unit operator + unit.outputs["actions"][start] = actions + unit.outputs["exploration_noise"][start] = noise + + return bids + + def get_actions(self, next_observation): + """ + Determines actions based on observations and optionally applies noise for exploration. + + Args + ---- + next_observation : torch.Tensor + Observation data influencing bid price and direction. + + Returns + ------- + torch.Tensor + Actions that include bid price and direction. + + Notes + ----- + In learning mode, actions incorporate noise for exploration. Initial exploration relies + solely on noise to cover the action space broadly. """ - directory = f"{load_path}/actors/actor_{self.unit_id}.pt" - params = th.load(directory, map_location=self.device, weights_only=True) + # distinction whether we are in learning mode or not to handle exploration realised with noise + if self.learning_mode and not self.perform_evaluation: + # if we are in learning mode the first x episodes we want to explore the entire action space + # to get a good initial experience, in the area around the costs of the agent + if self.collect_initial_experience_mode: + # define current action as soley noise + noise = ( + th.normal( + mean=0.0, std=0.4, size=(1, self.act_dim), dtype=self.float_type + ) + .to(self.device) + .squeeze() + ) - self.actor = self.actor_architecture_class( - obs_dim=self.obs_dim, - act_dim=self.act_dim, - float_type=self.float_type, - unique_obs_dim=self.unique_obs_dim, - num_timeseries_obs_dim=self.num_timeseries_obs_dim, - ).to(self.device) - self.actor.load_state_dict(params["actor"]) + # ============================================================================= + # 2.1 Get Actions and handle exploration + # ============================================================================= + # only use noise as the action to enforce exploration + curr_action = noise - if self.learning_mode: - self.actor_target = self.actor_architecture_class( - obs_dim=self.obs_dim, - act_dim=self.act_dim, - float_type=self.float_type, - unique_obs_dim=self.unique_obs_dim, - num_timeseries_obs_dim=self.num_timeseries_obs_dim, - ).to(self.device) - self.actor_target.load_state_dict(params["actor_target"]) - self.actor_target.eval() - self.actor.optimizer.load_state_dict(params["actor_optimizer"]) + else: + # if we are not in the initial exploration phase we chose the action with the actor neural net + # and add noise to the action + curr_action = self.actor(next_observation).detach() + noise = th.tensor( + self.action_noise.noise(), device=self.device, dtype=self.float_type + ) + curr_action += noise + else: + # if we are not in learning mode we just use the actor neural net to get the action without adding noise + + curr_action = self.actor(next_observation).detach() + noise = tuple(0 for _ in range(self.act_dim)) + + curr_action = curr_action.clamp(-1, 1) + + return curr_action, noise + + def calculate_reward( + self, + unit: SupportsMinMaxCharge, + marketconfig: MarketConfig, + orderbook: Orderbook, + ): + """ + Calculates the reward based on profit generated by bids after market feedback. + + Args + ---- + unit : SupportsMinMaxCharge + The storage unit associated with the agent. + marketconfig : MarketConfig + Configuration of the energy market. + orderbook : Orderbook + Contains executed bids and transaction details. + + Notes + ----- + Rewards are based on profit and include fixed costs for charging and discharging. + """ + + scaling_factor = 0.1 / unit.max_power_discharge + + product_type = marketconfig.product_type + reward = 0 + + # Iterate over all orders in the orderbook to calculate order-specific profit + for order in orderbook: + start_time = order["start_time"] + next_time = start_time + unit.index.freq + end_time = order["end_time"] + end_exclusive = end_time - unit.index.freq + duration_hours = (end_time - start_time) / timedelta(hours=1) + + # Calculate marginal and starting costs + marginal_cost = unit.calculate_marginal_cost( + start_time, unit.outputs[product_type].loc[start_time] + ) + marginal_cost += unit.get_starting_costs(int(duration_hours)) + + # ignore very small volumes due to calculations + accepted_volume = ( + order["accepted_volume"] if abs(order["accepted_volume"]) > 1 else 0 + ) + + # Calculate profit and cost for the order + order_profit = order["accepted_price"] * accepted_volume * duration_hours + order_cost = abs(marginal_cost * accepted_volume * duration_hours) + + current_soc = unit.outputs["soc"][start_time] + next_soc = unit.outputs["soc"][next_time] + + # Calculate and clip the energy cost for the start time + unit.outputs["energy_cost"].at[next_time] = np.clip( + (unit.outputs["energy_cost"][start_time] * current_soc - order_profit) + / next_soc, + 0, + self.max_bid_price, + ) + + reward += (order_profit - order_cost) * scaling_factor + + # Store results in unit outputs + unit.outputs["profit"].loc[start_time:end_exclusive] += ( + order_profit - order_cost + ) + unit.outputs["reward"].loc[start_time:end_exclusive] = reward + unit.outputs["total_costs"].loc[start_time:end_exclusive] = order_cost + unit.outputs["rl_rewards"].append(reward) + + def create_observation( + self, + unit: SupportsMinMaxCharge, + market_id: str, + start: datetime, + end: datetime, + ): + """ + Creates a scaled observation tensor from the storage unit's state and forecast data. + + Args + ---- + unit : SupportsMinMaxCharge + Storage unit providing forecasted and current state data. + market_id : str + Identifier for the relevant market. + start : datetime + Start time for the observation period. + end : datetime + End time for the observation period. + + Returns + ------- + torch.Tensor + Observation tensor containing state of charge, forecasted demand, and energy cost. + + Notes + ----- + Observations are scaled by the unit's max demand and bid price, creating input for + the agent's action selection. + """ + + end_excl = end - unit.index.freq + + # get the forecast length depending on the tme unit considered in the modelled unit + forecast_len = pd.Timedelta((self.foresight - 1) * unit.index.freq) + + # ============================================================================= + # 1.1 Get the Observations, which are the basis of the action decision + # ============================================================================= + # scaling factors for the observations + scaling_factor_res_load = self.max_demand + scaling_factor_price = self.max_bid_price + + # checks if we are at end of simulation horizon, since we need to change the forecast then + # for residual load and price forecast and scale them + if ( + end_excl + forecast_len + > unit.forecaster[f"residual_load_{market_id}"].index[-1] + ): + scaled_res_load_forecast = ( + unit.forecaster[f"residual_load_{market_id}"].loc[start:].values + / scaling_factor_res_load + ) + scaled_res_load_forecast = np.concatenate( + [ + scaled_res_load_forecast, + unit.forecaster[f"residual_load_{market_id}"].iloc[ + : self.foresight - len(scaled_res_load_forecast) + ], + ] + ) + + else: + scaled_res_load_forecast = ( + unit.forecaster[f"residual_load_{market_id}"] + .loc[start : end_excl + forecast_len] + .values + / scaling_factor_res_load + ) + + if end_excl + forecast_len > unit.forecaster[f"price_{market_id}"].index[-1]: + scaled_price_forecast = ( + unit.forecaster[f"price_{market_id}"].loc[start:].values + / scaling_factor_price + ) + scaled_price_forecast = np.concatenate( + [ + scaled_price_forecast, + unit.forecaster[f"price_{market_id}"].iloc[ + : self.foresight - len(scaled_price_forecast) + ], + ] + ) + + else: + scaled_price_forecast = ( + unit.forecaster[f"price_{market_id}"] + .loc[start : end_excl + forecast_len] + .values + / scaling_factor_price + ) + + # get the current soc value + soc_scaled = unit.outputs["soc"].at[start] / unit.max_soc + energy_cost_scaled = unit.outputs["energy_cost"].at[start] / self.max_bid_price + + # concat all obsverations into one array + observation = np.concatenate( + [ + scaled_res_load_forecast, + scaled_price_forecast, + np.array([soc_scaled, energy_cost_scaled]), + ] + ) + + # transfer arry to GPU for NN processing + observation = ( + th.tensor(observation, dtype=self.float_type) + .to(self.device, non_blocking=True) + .view(-1) + ) + + return observation.detach().clone() diff --git a/assume/units/storage.py b/assume/units/storage.py index de8a3a2f..36f46d28 100644 --- a/assume/units/storage.py +++ b/assume/units/storage.py @@ -28,13 +28,13 @@ class Storage(SupportsMinMaxCharge): min_power_charge (float): The minimum power input of the storage unit in MW (negative value). max_power_discharge (float): The maximum power output of the storage unit in MW. min_power_discharge (float): The minimum power output of the storage unit in MW. - max_volume (float): The maximum state of charge of the storage unit in MWh (equivalent to capacity). - min_volume (float): The minimum state of charge of the storage unit in MWh. + max_soc (float): The maximum state of charge of the storage unit in MWh (equivalent to capacity). + min_soc (float): The minimum state of charge of the storage unit in MWh. + initial_soc (float): The initial state of charge of the storage unit in MWh. efficiency_charge (float): The efficiency of the storage unit while charging. efficiency_discharge (float): The efficiency of the storage unit while discharging. additional_cost_charge (Union[float, pd.Series], optional): Additional costs associated with power consumption, in EUR/MWh. Defaults to 0. additional_cost_discharge (Union[float, pd.Series], optional): Additional costs associated with power generation, in EUR/MWh. Defaults to 0. - emission_factor (float): The emission factor of the storage unit. ramp_up_charge (float): The ramp up rate of charging the storage unit in MW/15 minutes (negative value). ramp_down_charge (float): The ramp down rate of charging the storage unit in MW/15 minutes (negative value). ramp_up_discharge (float): The ramp up rate of discharging the storage unit in MW/15 minutes. @@ -59,17 +59,16 @@ def __init__( bidding_strategies: dict, max_power_charge: float | pd.Series, max_power_discharge: float | pd.Series, - max_volume: float, + max_soc: float, min_power_charge: float | pd.Series = 0.0, min_power_discharge: float | pd.Series = 0.0, - min_volume: float = 0.0, - initial_soc: float = 0.5, + min_soc: float = 0.0, + initial_soc: float = 0.0, soc_tick: float = 0.01, efficiency_charge: float = 1, efficiency_discharge: float = 1, additional_cost_charge: float | pd.Series = 0.0, additional_cost_discharge: float | pd.Series = 0.0, - emission_factor: float = 0.0, ramp_up_charge: float = None, ramp_down_charge: float = None, ramp_up_discharge: float = None, @@ -97,18 +96,20 @@ def __init__( **kwargs, ) + self.max_soc = max_soc + self.min_soc = min_soc + self.initial_soc = initial_soc + self.max_power_charge = -abs(max_power_charge) self.min_power_charge = -abs(min_power_charge) self.max_power_discharge = abs(max_power_discharge) self.min_power_discharge = abs(min_power_discharge) - self.initial_soc = initial_soc + self.outputs["soc"] = pd.Series(self.initial_soc, index=self.index, dtype=float) + self.outputs["energy_cost"] = pd.Series(0.0, index=self.index, dtype=float) self.soc_tick = soc_tick - self.max_volume = max_volume - self.min_volume = min_volume - # The efficiency of the storage unit while charging. self.efficiency_charge = efficiency_charge if 0 < efficiency_charge < 1 else 1 self.efficiency_discharge = ( @@ -119,9 +120,6 @@ def __init__( self.additional_cost_charge = additional_cost_charge self.additional_cost_discharge = additional_cost_discharge - # The emission factor of the storage unit. - self.emission_factor = emission_factor - # The ramp up/down rate of charging/discharging the storage unit. # if ramp_up_charge == 0, the ramp_up_charge is set to enable ramping between full charge and discharge power # else the ramp_up_charge is set to the negative value of the ramp_up_charge @@ -198,10 +196,7 @@ def execute_current_dispatch(self, start: pd.Timestamp, end: pd.Timestamp): time_delta = self.index.freq / timedelta(hours=1) delta_soc = ( - -self.outputs["energy"][t] - * time_delta - / self.efficiency_discharge - / self.max_volume + -self.outputs["energy"][t] * time_delta / self.efficiency_discharge ) # charging @@ -213,13 +208,10 @@ def execute_current_dispatch(self, start: pd.Timestamp, end: pd.Timestamp): time_delta = self.index.freq / timedelta(hours=1) delta_soc = ( - -self.outputs["energy"][t] - * time_delta - * self.efficiency_charge - / self.max_volume + -self.outputs["energy"][t] * time_delta * self.efficiency_charge ) - self.outputs["soc"][t + self.index.freq] = soc + delta_soc + self.outputs["soc"].at[t + self.index.freq] = soc + delta_soc return self.outputs["energy"].loc[start:end] @@ -266,7 +258,6 @@ def set_dispatch_plan( -self.outputs["energy"][start] * time_delta / self.efficiency_discharge - / self.max_volume ) # charging @@ -278,10 +269,7 @@ def set_dispatch_plan( time_delta = self.index.freq / timedelta(hours=1) delta_soc = ( - -self.outputs["energy"][start] - * time_delta - * self.efficiency_charge - / self.max_volume + -self.outputs["energy"][start] * time_delta * self.efficiency_charge ) self.outputs["soc"][start + self.index.freq :] = soc + delta_soc @@ -343,13 +331,9 @@ def calculate_soc_max_discharge(self, soc) -> float: duration = self.index.freq / timedelta(hours=1) power = max( 0, - ( - (soc * self.max_volume - self.min_volume) - * self.efficiency_discharge - / duration - ), + ((soc - self.min_soc) * self.efficiency_discharge / duration), ) - return round(power, 3) + return power def calculate_soc_max_charge( self, @@ -367,13 +351,9 @@ def calculate_soc_max_charge( duration = self.index.freq / timedelta(hours=1) power = min( 0, - ( - (soc * self.max_volume - self.max_volume) - / self.efficiency_charge - / duration - ), + ((soc - self.max_soc) / self.efficiency_charge / duration), ) - return round(power, 3) + return power def calculate_min_max_charge( self, start: pd.Timestamp, end: pd.Timestamp, product_type="energy" @@ -419,7 +399,7 @@ def calculate_min_max_charge( min_power_charge >= max_power_charge, 0 ) - # restrict charging according to max_volume + # restrict charging according to max_soc max_soc_charge = self.calculate_soc_max_charge(self.outputs["soc"][start]) max_power_charge = max_power_charge.clip(lower=max_soc_charge) @@ -469,7 +449,7 @@ def calculate_min_max_discharge( min_power_discharge < max_power_discharge, 0 ) - # restrict according to min_volume + # restrict according to min_soc max_soc_discharge = self.calculate_soc_max_discharge(self.outputs["soc"][start]) max_power_discharge = max_power_discharge.clip(upper=max_soc_discharge) diff --git a/docker_configs/dashboard-definitions/ASSUME.json b/docker_configs/dashboard-definitions/ASSUME.json index 3b4585ab..2ea384f7 100644 --- a/docker_configs/dashboard-definitions/ASSUME.json +++ b/docker_configs/dashboard-definitions/ASSUME.json @@ -24,7 +24,7 @@ "editable": true, "fiscalYearStartMonth": 0, "graphTooltip": 0, - "id": 1, + "id": 2, "links": [], "liveNow": false, "panels": [ @@ -50,7 +50,7 @@ "content": "# Welcome to our ASSUME demo\n\nThis is the Grafana Dashboard which makes interacting with the simulation data very easy.", "mode": "markdown" }, - 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Use the `storage_learning` strategy in the `bidding_EOM` column of the `storage_units.csv` + file to use this strategy. refer to the API of `StorageRLStrategy` documentation for more details. * to upgrade a prior environment run `pip uninstall -y mango-agents mango-agents-assume && pip install mango-agents` diff --git a/examples/examples.py b/examples/examples.py index e6737161..d9f5754e 100644 --- a/examples/examples.py +++ b/examples/examples.py @@ -73,6 +73,7 @@ "small_learning_2_lstm": {"scenario": "example_02b", "study_case": "base_lstm"}, # Further DRL example simulation showcasing learning features "learning_with_complex_bids": {"scenario": "example_02d", "study_case": "dam"}, + "small_learning_with_storage": {"scenario": "example_02e", "study_case": "base"}, # # full year examples to show real-world scenarios "large_2019_eom": {"scenario": "example_03", "study_case": "base_case_2019"}, diff --git a/examples/inputs/example_01c/storage_units.csv 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AGPL-3.0-or-later diff --git a/examples/inputs/example_02e/powerplant_units.csv b/examples/inputs/example_02e/powerplant_units.csv new file mode 100644 index 00000000..f54144b4 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02e/powerplant_units.csv @@ -0,0 +1,13 @@ +name,technology,bidding_EOM,fuel_type,emission_factor,max_power,min_power,efficiency,additional_cost,unit_operator +pp_1,nuclear,naive_eom,uranium,0.0,1000,1,0.36,10.0,Operator 1 +pp_2,nuclear,naive_eom,uranium,0.0,1000,1,0.36,12.0,Operator 1 +pp_3,lignite,naive_eom,lignite,0.406,1000,1,0.41,2.0,Operator 1 +pp_4,hard coal,naive_eom,hard coal,0.335,1000,1,0.48,1.0,Operator 1 +pp_5,hard coal,naive_eom,hard coal,0.335,1000,1,0.48,4.0,Operator 1 +pp_6,combined cycle gas turbine,naive_eom,natural gas,0.201,500,1,0.60,4.0,Operator 1 +pp_7,combined cycle gas turbine,naive_eom,natural gas,0.201,500,1,0.60,10,Operator 1 +pp_8,combined cycle gas turbine,naive_eom,natural gas,0.201,500,1,0.60,16,Operator 1 +pp_9,combined cycle gas turbine,naive_eom,natural gas,0.201,500,1,0.60,24,Operator 1 +pp_10,combined cycle gas turbine,naive_eom,natural gas,0.201,500,1,0.60,30,Operator 1 +pp_11,combined cycle gas turbine,naive_eom,natural gas,0.201,500,1,0.60,36,Operator 1 +pp_12,combined cycle gas turbine,naive_eom,natural gas,0.201,500,1,0.60,40,Operator 1 diff --git a/examples/inputs/example_02e/powerplant_units.csv.license b/examples/inputs/example_02e/powerplant_units.csv.license new file mode 100644 index 00000000..a6ae0636 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02e/powerplant_units.csv.license @@ -0,0 +1,3 @@ +SPDX-FileCopyrightText: ASSUME Developers + +SPDX-License-Identifier: AGPL-3.0-or-later diff --git a/examples/inputs/example_02e/storage_units.csv b/examples/inputs/example_02e/storage_units.csv new file mode 100644 index 00000000..db906f53 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02e/storage_units.csv @@ -0,0 +1,2 @@ +name,technology,bidding_EOM,max_power_charge,max_power_discharge,efficiency_charge,efficiency_discharge,min_soc,max_soc,initial_soc,additional_cost_charge,additional_cost_discharge,natural_inflow,unit_operator +Storage 1,PSPP,storage_learning,300,300,0.9,0.9,1.0,5000,1.0,0.28,0.28,0.0,Operator 1 diff --git a/examples/inputs/example_02e/storage_units.csv.license b/examples/inputs/example_02e/storage_units.csv.license new file mode 100644 index 00000000..a6ae0636 --- /dev/null +++ b/examples/inputs/example_02e/storage_units.csv.license @@ -0,0 +1,3 @@ +SPDX-FileCopyrightText: ASSUME Developers + +SPDX-License-Identifier: AGPL-3.0-or-later diff --git a/examples/inputs/example_03/storage_units.csv b/examples/inputs/example_03/storage_units.csv index 351c9a56..73452300 100644 --- a/examples/inputs/example_03/storage_units.csv +++ b/examples/inputs/example_03/storage_units.csv @@ -1,4 +1,4 @@ -name,technology,bidding_EOM,bidding_CRM_pos,bidding_CRM_neg,max_power_charge,max_power_discharge,efficiency_charge,efficiency_discharge,min_volume,max_volume,additional_cost_charge,additional_cost_discharge,natural_inflow,unit_operator +name,technology,bidding_EOM,bidding_CRM_pos,bidding_CRM_neg,max_power_charge,max_power_discharge,efficiency_charge,efficiency_discharge,min_soc,max_soc,additional_cost_charge,additional_cost_discharge,natural_inflow,unit_operator Tanzmühle - Rabenleite,PSPP,flexable_eom_storage,flexable_pos_crm_storage,flexable_neg_crm_storage,25,35,0.81,0.88,1,404,0.28,0.28,0,GDF SUEZ ENERGIE DEUTSCHLAND Schwarzenbachwerk,PSPP,flexable_eom_storage,flexable_pos_crm_storage,flexable_neg_crm_storage,20,46,0.73,0.82,1,198,0.28,0.28,1.2,ENBW ENERGIE BADEN-WURTTEMBERG Leitzach II,PSPP,flexable_eom_storage,flexable_pos_crm_storage,flexable_neg_crm_storage,38,49,0.86,0.9,1,550,0.28,0.28,0.7,STADTWERKE MUENCHEN GMBH diff --git a/tests/test_dmas_storage.py b/tests/test_dmas_storage.py index 291f684f..5b843f50 100644 --- a/tests/test_dmas_storage.py +++ b/tests/test_dmas_storage.py @@ -27,7 +27,8 @@ def storage_unit() -> Storage: bidding_strategies={"EOM": NaiveSingleBidStrategy()}, max_power_charge=100, max_power_discharge=100, - max_volume=1000, + max_soc=1000, + initial_soc=500, efficiency_charge=0.9, efficiency_discharge=0.95, index=pd.date_range("2022-01-01", periods=4, freq="h"), @@ -37,7 +38,6 @@ def storage_unit() -> Storage: ramp_up_discharge=60, additional_cost_charge=3, additional_cost_discharge=4, - additional_cost=1, ) @@ -60,7 +60,8 @@ def storage_day() -> PowerPlant: bidding_strategies={"EOM": NaiveSingleBidStrategy()}, max_power_charge=100, max_power_discharge=100, - max_volume=1000, + max_soc=1000, + initial_soc=500, efficiency_charge=0.9, efficiency_discharge=0.95, index=index, @@ -70,7 +71,6 @@ def storage_day() -> PowerPlant: ramp_up_discharge=60, additional_cost_charge=3, additional_cost_discharge=4, - additional_cost=1, forecaster=ff, ) diff --git a/tests/test_drl_storage_strategy.py b/tests/test_drl_storage_strategy.py new file mode 100644 index 00000000..9267a55e --- /dev/null +++ b/tests/test_drl_storage_strategy.py @@ -0,0 +1,369 @@ +# tests/test_drl_storage_strategy.py + +# SPDX-FileCopyrightText: ASSUME Developers +# +# SPDX-License-Identifier: AGPL-3.0-or-later + +import math +from unittest.mock import patch + +import pandas as pd +import pytest + +try: + import torch as th + + from assume.reinforcement_learning.learning_role import LearningConfig + from assume.strategies.learning_strategies import StorageRLStrategy +except ImportError: + th = None + +from assume.common.forecasts import NaiveForecast +from assume.common.market_objects import MarketConfig +from assume.units import Storage + + +@pytest.fixture +def storage_unit() -> Storage: + """ + Fixture to create a Storage unit instance with example parameters. + """ + index = pd.date_range("2023-06-30 22:00:00", periods=48, freq="h") + ff = NaiveForecast(index, availability=1, fuel_price=10, co2_price=10) + return Storage( + id="test_storage", + unit_operator="test_operator", + technology="storage", + bidding_strategies={}, + max_power_charge=500, # Negative for charging + max_power_discharge=500, + max_soc=1000, + min_soc=0, + initial_soc=500, + efficiency_charge=0.9, + efficiency_discharge=0.9, + additional_cost_charge=5, + additional_cost_discharge=5, + index=index, + forecaster=ff, + ) + + +@pytest.fixture +def mock_market_config(): + """ + Fixture to create a mock MarketConfig instance. + """ + mc = MarketConfig() + mc.market_id = "test_market" + mc.product_type = "energy_eom" + return mc + + +@pytest.mark.require_learning +def test_storage_rl_strategy_sell_bid(mock_market_config, storage_unit): + """ + Test the StorageRLStrategy for a 'sell' bid action. + """ + # Define the learning configuration for the StorageRLStrategy + learning_config: LearningConfig = { + "observation_dimension": 50, + "action_dimension": 2, + "algorithm": "matd3", + "learning_mode": True, + "training_episodes": 3, + "unit_id": "test_storage", + "max_bid_price": 100, + "max_demand": 1000, + } + + # Define the product index and tuples + product_index = pd.date_range("2023-07-01", periods=1, freq="h") + mc = mock_market_config + product_tuples = [ + (start, start + pd.Timedelta(hours=1), None) for start in product_index + ] + + # Instantiate the StorageRLStrategy + strategy = StorageRLStrategy(**learning_config) + + # Define the 'sell' action: [0.2, 0.5] -> price=20, direction='sell' + sell_action = [0.2, 0.5] + + # Mock the get_actions method to return the sell action + with patch.object( + StorageRLStrategy, "get_actions", return_value=(th.tensor(sell_action), None) + ): + # Mock the calculate_marginal_cost method to return a fixed marginal cost + with patch.object(Storage, "calculate_marginal_cost", return_value=10.0): + # Calculate bids using the strategy + bids = strategy.calculate_bids( + storage_unit, mc, product_tuples=product_tuples + ) + + # Assert that exactly one bid is generated + assert len(bids) == 1, f"Expected 1 bid, got {len(bids)}" + + # Extract the bid + bid = bids[0] + + # Assert the bid price is correctly scaled + expected_bid_price = ( + sell_action[0] * learning_config["max_bid_price"] + ) # 20.0 + assert ( + bid["price"] == expected_bid_price + ), f"Expected bid price {expected_bid_price}, got {bid['price']}" + + # Assert the bid direction is 'sell' and volume is max_power_discharge + 1e-6 + expected_volume = ( + storage_unit.max_power_discharge * storage_unit.efficiency_discharge + + 1e-6 + ) # 500 + 1e-6 + assert ( + bid["volume"] == expected_volume + ), f"Expected bid volume {expected_volume}, got {bid['volume']}" + + # Simulate bid acceptance by setting accepted_price and accepted_volume + bid["accepted_price"] = expected_bid_price # 20.0 + bid["accepted_volume"] = expected_volume # 500 + 1e-6 + + # Calculate rewards based on the accepted bids + strategy.calculate_reward(storage_unit, mc, orderbook=bids) + + # Extract outputs + reward = storage_unit.outputs["reward"].loc[product_index] + profit = storage_unit.outputs["profit"].loc[product_index] + costs = storage_unit.outputs["total_costs"].loc[product_index] + + # Calculate expected values + duration_hours = 1 # Since the product tuple is 1 hour + expected_profit = ( + expected_bid_price * bid["volume"] * duration_hours + ) # 20 * 500 * 1 = 10000 + expected_costs = ( + 10.0 * bid["volume"] * duration_hours + ) # 10 * 500 * 1 = 5000 + scaling_factor = ( + 0.1 / storage_unit.max_power_discharge + ) # 0.1 / 500 = 0.0002 + expected_reward = ( + expected_profit - expected_costs + ) * scaling_factor # (10000 - 5000) * 0.0002 = 1.0 + + # Assert the calculated reward + assert ( + reward.iloc[0] == expected_reward + ), f"Expected reward {expected_reward}, got {reward.iloc[0]}" + + # Assert the calculated profit + assert ( + profit.iloc[0] == expected_profit - expected_costs + ), f"Expected profit {expected_profit}, got {profit.iloc[0]}" + + # Assert the calculated costs + assert ( + costs.iloc[0] == expected_costs + ), f"Expected costs {expected_costs}, got {costs.iloc[0]}" + + +@pytest.mark.require_learning +def test_storage_rl_strategy_buy_bid(mock_market_config, storage_unit): + """ + Test the StorageRLStrategy for a 'buy' bid action. + """ + # Define the learning configuration for the StorageRLStrategy + learning_config: LearningConfig = { + "observation_dimension": 50, + "action_dimension": 2, + "algorithm": "matd3", + "learning_mode": True, + "training_episodes": 3, + "unit_id": "test_storage", + "max_bid_price": 100, + "max_demand": 1000, + } + + # Define the product index and tuples + product_index = pd.date_range("2023-07-01", periods=1, freq="h") + mc = mock_market_config + product_tuples = [ + (start, start + pd.Timedelta(hours=1), None) for start in product_index + ] + + # Instantiate the StorageRLStrategy + strategy = StorageRLStrategy(**learning_config) + + # Define the 'buy' action: [0.3, -0.5] -> price=30, direction='buy' + buy_action = [0.3, -0.5] + + # Mock the get_actions method to return the buy action + with patch.object( + StorageRLStrategy, "get_actions", return_value=(th.tensor(buy_action), None) + ): + # Mock the calculate_marginal_cost method to return a fixed marginal cost + with patch.object(Storage, "calculate_marginal_cost", return_value=15.0): + # Calculate bids using the strategy + bids = strategy.calculate_bids( + storage_unit, mc, product_tuples=product_tuples + ) + + # Assert that exactly one bid is generated + assert len(bids) == 1, f"Expected 1 bid, got {len(bids)}" + + # Extract the bid + bid = bids[0] + + # Assert the bid price is correctly scaled + expected_bid_price = ( + buy_action[0] * learning_config["max_bid_price"] + ) # 30.0 + assert math.isclose( + bid["price"], expected_bid_price, abs_tol=1e3 + ), f"Expected bid price {expected_bid_price}, got {bid['price']}" + + # Assert the bid direction is 'buy' and volume is abs(max_power_charge) + 1e-6 + expected_volume = storage_unit.max_power_charge + 1e-6 # 500 + 1e-6 + assert ( + bid["volume"] == expected_volume + ), f"Expected bid volume {expected_volume}, got {bid['volume']}" + + # Simulate bid acceptance by setting accepted_price and accepted_volume + bid["accepted_price"] = expected_bid_price # 30.0 + bid["accepted_volume"] = expected_volume # 500 + 1e-6 + + # Calculate rewards based on the accepted bids + strategy.calculate_reward(storage_unit, mc, orderbook=bids) + + # Extract outputs + reward = storage_unit.outputs["reward"].loc[product_index] + profit = storage_unit.outputs["profit"].loc[product_index] + costs = storage_unit.outputs["total_costs"].loc[product_index] + + # Calculate expected values + duration_hours = 1 # Since the product tuple is 1 hour + expected_profit = ( + expected_bid_price * bid["volume"] * duration_hours + ) # 30 * 500 * 1 = 15000 + expected_costs = ( + 15.0 * abs(bid["volume"]) * duration_hours + ) # 15 * 500 * 1 = 7500 + scaling_factor = ( + 0.1 / storage_unit.max_power_discharge + ) # 0.1 / 500 = 0.0002 + expected_reward = ( + expected_profit - expected_costs + ) * scaling_factor # (15000 - 7500) * 0.0002 = 1.5 + + # Assert the calculated reward + assert ( + reward.iloc[0] == expected_reward + ), f"Expected reward {expected_reward}, got {reward.iloc[0]}" + + # Assert the calculated profit + assert ( + profit.iloc[0] == expected_profit - expected_costs + ), f"Expected profit {expected_profit}, got {profit.iloc[0]}" + + # Assert the calculated costs + assert ( + costs.iloc[0] == expected_costs + ), f"Expected costs {expected_costs}, got {costs.iloc[0]}" + + +@pytest.mark.require_learning +def test_storage_rl_strategy_ignore_bid(mock_market_config, storage_unit): + """ + Test the StorageRLStrategy for an 'ignore' bid action. + """ + # Define the learning configuration for the StorageRLStrategy + learning_config: LearningConfig = { + "observation_dimension": 50, + "action_dimension": 2, + "algorithm": "matd3", + "learning_mode": True, + "training_episodes": 3, + "unit_id": "test_storage", + "max_bid_price": 100, + "max_demand": 1000, + } + + # Define the product index and tuples + product_index = pd.date_range("2023-07-01", periods=1, freq="h") + mc = mock_market_config + product_tuples = [ + (start, start + pd.Timedelta(hours=1), None) for start in product_index + ] + + # Instantiate the StorageRLStrategy + strategy = StorageRLStrategy(**learning_config) + + # Define the 'ignore' action: [0.0, 0.0] -> price=0, direction='ignore' + ignore_action = [0.0, 0.0] + + # Mock the get_actions method to return the ignore action + with patch.object( + StorageRLStrategy, "get_actions", return_value=(th.tensor(ignore_action), None) + ): + # Mock the calculate_marginal_cost method to return a fixed marginal cost + with patch.object(Storage, "calculate_marginal_cost", return_value=0.0): + # Calculate bids using the strategy + bids = strategy.calculate_bids( + storage_unit, mc, product_tuples=product_tuples + ) + + # Assert that exactly one bid is generated + assert len(bids) == 1, f"Expected 1 bid, got {len(bids)}" + + # Extract the bid + bid = bids[0] + + # Assert the bid price is correctly scaled + expected_bid_price = ( + ignore_action[0] * learning_config["max_bid_price"] + ) # 0.0 + assert ( + bid["price"] == expected_bid_price + ), f"Expected bid price {expected_bid_price}, got {bid['price']}" + + # Assert the bid direction is 'ignore' and volume is 1e-6 + expected_volume = 1e-6 # Volume for ignore + assert ( + bid["volume"] == expected_volume + ), f"Expected bid volume {expected_volume}, got {bid['volume']}" + + # Simulate bid acceptance by setting accepted_price and accepted_volume + bid["accepted_price"] = expected_bid_price # 0.0 + bid["accepted_volume"] = expected_volume # 1e-6 + + # Calculate rewards based on the accepted bids + strategy.calculate_reward(storage_unit, mc, orderbook=bids) + + # Extract outputs + reward = storage_unit.outputs["reward"].loc[product_index] + profit = storage_unit.outputs["profit"].loc[product_index] + costs = storage_unit.outputs["total_costs"].loc[product_index] + + # Calculate expected values + duration_hours = 1 # Since the product tuple is 1 hour + expected_profit = 0.0 # No profit from ignore + expected_costs = 0.0 # No costs from ignore + scaling_factor = ( + 0.1 / storage_unit.max_power_discharge + ) # 0.1 / 500 = 0.0002 + expected_reward = 0.0 # No profit or costs + + # Assert the calculated reward + assert ( + reward.iloc[0] == expected_reward + ), f"Expected reward {expected_reward}, got {reward.iloc[0]}" + + # Assert the calculated profit + assert ( + profit.iloc[0] == expected_profit + ), f"Expected profit {expected_profit}, got {profit.iloc[0]}" + + # Assert the calculated costs + assert ( + costs.iloc[0] == expected_costs + ), f"Expected costs {expected_costs}, got {costs.iloc[0]}" diff --git a/tests/test_flexable_storage_strategies.py b/tests/test_flexable_storage_strategies.py index a2759a85..16069220 100644 --- a/tests/test_flexable_storage_strategies.py +++ b/tests/test_flexable_storage_strategies.py @@ -22,8 +22,6 @@ def storage() -> Storage: # Create a PowerPlant instance with some example parameters index = pd.date_range("2023-07-01", periods=48, freq="h") - # constant price of 50 - ff = NaiveForecast(index, availability=1, price_forecast=50) return Storage( id="Test_Storage", unit_operator="TestOperator", @@ -31,7 +29,8 @@ def storage() -> Storage: bidding_strategies={}, max_power_charge=-100, max_power_discharge=100, - max_volume=1000, + max_soc=1000, + initial_soc=500, efficiency_charge=0.9, efficiency_discharge=0.95, index=index, @@ -172,7 +171,7 @@ def test_flexable_pos_crm_storage(mock_market_config, storage): storage.forecaster = NaiveForecast(index, availability=1, price_forecast=50) bids = strategy.calculate_bids(storage, mc, product_tuples=product_tuples) assert len(bids) == 1 - assert math.isclose(bids[0]["price"], specific_revenue / (0.5 * 1000)) + assert math.isclose(bids[0]["price"], specific_revenue) assert bids[0]["volume"] == 60 # assert capacity_pos diff --git a/tests/test_storage.py b/tests/test_storage.py index 4838b941..0fc147a8 100644 --- a/tests/test_storage.py +++ b/tests/test_storage.py @@ -22,7 +22,7 @@ def storage_unit() -> Storage: bidding_strategies={"EOM": NaiveSingleBidStrategy()}, max_power_charge=-100, max_power_discharge=100, - max_volume=1000, + max_soc=1000, efficiency_charge=0.9, efficiency_discharge=0.95, index=pd.date_range("2022-01-01", periods=4, freq="h"), @@ -33,7 +33,7 @@ def storage_unit() -> Storage: additional_cost_charge=3, additional_cost_discharge=4, additional_cost=1, - initial_soc=0.5, + initial_soc=500, ) @@ -49,7 +49,7 @@ def test_init_function(storage_unit): assert storage_unit.ramp_down_discharge == 50 assert storage_unit.ramp_up_charge == -60 assert storage_unit.ramp_up_discharge == 60 - assert storage_unit.initial_soc == 0.5 + assert storage_unit.initial_soc == 500 def test_reset_function(storage_unit): @@ -65,7 +65,7 @@ def test_reset_function(storage_unit): pd.Series(0.0, index=pd.date_range("2022-01-01", periods=4, freq="h")) ) assert storage_unit.outputs["soc"].equals( - pd.Series(0.5, index=pd.date_range("2022-01-01", periods=4, freq="h")) + pd.Series(500.0, index=pd.date_range("2022-01-01", periods=4, freq="h")) ) @@ -132,7 +132,7 @@ def test_soc_constraint(storage_unit): storage_unit.outputs["capacity_neg"][start] = -50 storage_unit.outputs["capacity_pos"][start] = 30 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.05 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.05 * storage_unit.max_soc min_power_discharge, max_power_discharge = storage_unit.calculate_min_max_discharge( start, end ) @@ -141,7 +141,7 @@ def test_soc_constraint(storage_unit): max_power_discharge.iloc[0], (50 * storage_unit.efficiency_discharge) ) - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.95 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.95 * storage_unit.max_soc min_power_charge, max_power_charge = storage_unit.calculate_min_max_charge( start, end ) @@ -230,14 +230,10 @@ def test_storage_ramping(storage_unit): min_power_charge, max_power_charge = storage_unit.calculate_min_max_charge( start, end, product_type="energy" ) - cost_charge = storage_unit.calculate_marginal_cost(start, max_power_charge[start]) min_power_discharge, max_power_discharge = storage_unit.calculate_min_max_discharge( start, end, product_type="energy" ) - cost_discharge = storage_unit.calculate_marginal_cost( - start, max_power_discharge[start] - ) assert min_power_charge[start] == 0 assert max_power_charge[start] == -100 @@ -246,10 +242,10 @@ def test_storage_ramping(storage_unit): assert max_power_discharge[start] == 100 max_ramp_discharge = storage_unit.calculate_ramp_discharge( - 0.5, 0, max_power_discharge[start] + 500, 0, max_power_discharge[start] ) max_ramp_charge = storage_unit.calculate_ramp_charge( - 0.5, 0, max_power_charge[start] + 500, 0, max_power_charge[start] ) assert max_ramp_discharge == 60 @@ -269,10 +265,10 @@ def test_storage_ramping(storage_unit): end = product_tuple[1] max_ramp_discharge = storage_unit.calculate_ramp_discharge( - 0.5, 60, max_power_discharge[start] + 500, 60, max_power_discharge[start] ) max_ramp_charge = storage_unit.calculate_ramp_charge( - 0.5, 60, max_power_charge[start] + 500, 60, max_power_charge[start] ) assert max_ramp_discharge == 100 @@ -292,10 +288,10 @@ def test_storage_ramping(storage_unit): end = product_tuple[1] max_ramp_discharge = storage_unit.calculate_ramp_discharge( - 0.5, -60, max_power_discharge[start] + 500, -60, max_power_discharge[start] ) max_ramp_charge = storage_unit.calculate_ramp_charge( - 0.5, -60, max_power_charge[start] + 500, -60, max_power_charge[start] ) assert max_ramp_discharge == 60 @@ -312,40 +308,42 @@ def test_execute_dispatch(storage_unit): end = product_tuple[1] storage_unit.outputs["energy"][start] = 100 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.5 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.5 * storage_unit.max_soc # dispatch full discharge dispatched_energy = storage_unit.execute_current_dispatch(start, end) assert dispatched_energy.iloc[0] == 100 assert math.isclose( storage_unit.outputs["soc"][end], - 0.5 - 100 / storage_unit.efficiency_discharge / storage_unit.max_volume, + 500 - 100 / storage_unit.efficiency_discharge, ) # dispatch full charging storage_unit.outputs["energy"][start] = -100 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.5 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.5 * storage_unit.max_soc dispatched_energy = storage_unit.execute_current_dispatch(start, end) assert dispatched_energy.iloc[0] == -100 assert math.isclose( storage_unit.outputs["soc"][end], - 0.5 + 100 * storage_unit.efficiency_charge / storage_unit.max_volume, + 500 + 100 * storage_unit.efficiency_charge, ) # adjust dispatch to soc limit for discharge storage_unit.outputs["energy"][start] = 100 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.05 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.05 * storage_unit.max_soc dispatched_energy = storage_unit.execute_current_dispatch(start, end) assert math.isclose( dispatched_energy.iloc[0], 50 * storage_unit.efficiency_discharge, abs_tol=0.1 ) # adjust dispatch to soc limit for charging storage_unit.outputs["energy"][start] = -100 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.95 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.95 * storage_unit.max_soc dispatched_energy = storage_unit.execute_current_dispatch(start, end) assert math.isclose( dispatched_energy.iloc[0], -50 / storage_unit.efficiency_charge, abs_tol=0.1 ) - assert math.isclose(storage_unit.outputs["soc"][end], 1, abs_tol=0.001) + assert math.isclose( + storage_unit.outputs["soc"][end], storage_unit.max_soc, abs_tol=0.001 + ) # step into the next hour start = start + storage_unit.index.freq @@ -353,7 +351,9 @@ def test_execute_dispatch(storage_unit): storage_unit.outputs["energy"][start] = -100 dispatched_energy = storage_unit.execute_current_dispatch(start, end) assert dispatched_energy.iloc[0] == 0 - assert math.isclose(storage_unit.outputs["soc"][end], 1, abs_tol=0.001) + assert math.isclose( + storage_unit.outputs["soc"][end], storage_unit.max_soc, abs_tol=0.001 + ) def test_set_dispatch_plan(mock_market_config, storage_unit): @@ -371,7 +371,7 @@ def test_set_dispatch_plan(mock_market_config, storage_unit): product_tuples = [(start, end, None)] storage_unit.outputs["energy"][start] = 100 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.5 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.5 * storage_unit.max_soc bids = strategy.calculate_bids(storage_unit, mc, product_tuples=product_tuples) assert len(bids) == 0 @@ -383,11 +383,11 @@ def test_set_dispatch_plan(mock_market_config, storage_unit): assert storage_unit.outputs["energy"][start] == 100 assert math.isclose( storage_unit.outputs["soc"][end], - 0.5 - 100 / storage_unit.efficiency_discharge / storage_unit.max_volume, + 500 - 100 / storage_unit.efficiency_discharge, ) # dispatch full charging storage_unit.outputs["energy"][start] = -100 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.5 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.5 * storage_unit.max_soc storage_unit.set_dispatch_plan(mc, bids) storage_unit.execute_current_dispatch(start, end) @@ -395,11 +395,11 @@ def test_set_dispatch_plan(mock_market_config, storage_unit): assert storage_unit.outputs["energy"][start] == -100 assert math.isclose( storage_unit.outputs["soc"][end], - 0.5 + 100 * storage_unit.efficiency_charge / storage_unit.max_volume, + 500 + 100 * storage_unit.efficiency_charge, ) # adjust dispatch to soc limit for discharge storage_unit.outputs["energy"][start] = 100 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.05 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.05 * storage_unit.max_soc storage_unit.set_dispatch_plan(mc, bids) storage_unit.execute_current_dispatch(start, end) @@ -411,7 +411,7 @@ def test_set_dispatch_plan(mock_market_config, storage_unit): ) # adjust dispatch to soc limit for charging storage_unit.outputs["energy"][start] = -100 - storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.95 + storage_unit.outputs["soc"][start] = 0.95 * storage_unit.max_soc storage_unit.set_dispatch_plan(mc, bids) storage_unit.execute_current_dispatch(start, end) @@ -421,7 +421,9 @@ def test_set_dispatch_plan(mock_market_config, storage_unit): -50 / storage_unit.efficiency_charge, abs_tol=0.1, ) - assert math.isclose(storage_unit.outputs["soc"][end], 1, abs_tol=0.001) + assert math.isclose( + storage_unit.outputs["soc"][end], storage_unit.max_soc, abs_tol=0.001 + ) # step into the next hour start = start + storage_unit.index.freq