Differentiate nuclear technologies by size and reactor type
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Không có tệp, bài kiểm thử hoặc điểm vào nào được nêu. Hãy bắt đầu bằng cách kiểm tra cách repository hiện biểu diễn công nghệ hạt nhân và công suất hiện có so với công suất có thể xây dựng, sau đó xem xét các quy ước dữ liệu về chi phí, vòng đời, thời gian xây dựng và các tham số vận hành. Công việc được xem là hoàn tất khi các phân biệt được đề xuất theo quy mô và loại lò phản ứng được biểu diễn nhất quán cho cả hai loại công suất, với các giả định đã được xác thực.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
I'd like to suggest the representation of nuclear power technologies by differentiating them by size (large reactors vs small modular reactors) and by reactor type (PWR, HTGR, etc.), and applying this distinction to both existing and buildable capacity.
Right now, nuclear is modeled as a single generic technology, but there are major differences between different technologies.
Each class has distinct:
- Capital cost (CAPEX);
- O&M cost structure;
- Construction time and modularity;
- Ramp rates and flexibility;
- Applicability (grid baseload vs remote/off-grid, industrial heat, etc.).
A first-level split could distinguish:
- nuclear_large
- nuclear_smr
A second-level refinement could add specific reactor types: - nuclear_smr_pwr
- nuclear_smr_htgr
This would better reflect current technology trends and allow more detailed modeling of future scenarios – especially given the increasing focus on SMRs in Europe, USA and beyond.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 132
- Fork
- 59
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Không có hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của PyPSA/technology-data
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
PyPSA/technology-data#271 ·
-
data: Add ACER's CONE studyĐang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
PyPSA/technology-data#284 ·
-
energy_penalty() applies the capture energy penalty to only one of six technologiesCó thể đã có người làm @millingermarkus đã nhận 27 ngày trước. Đang mởbug
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 68/100
PyPSA/technology-data#283 ·
-
feature
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
PyPSA/technology-data#282 · 4 bình luận ·
-
bug
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
PyPSA/technology-data#281 ·
Tất cả issue của PyPSA/technology-data
Issue tương tự
-
json_params_matcher fails on falsy top-level JSON primitives (0, False, "")Có thể đã có người làm @mayureshsonawane17 đã nhận hôm nay. Đang mởWaiting for: Product Owner
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 5 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
第二章思考题 8:Skill 追加到末尾不必每轮重新计算 KVĐang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
bojieli/ai-agent-book#1169 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
priority:low ready-for-dev
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
OpenHands/extensions#738 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
micronaut-projects/micronaut-core#13677 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày