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Commit 749680be authored by Matthias Betz's avatar Matthias Betz
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Merge branch 'master' of transfer.hft-stuttgart.de:circulargreensimcity/circulargreensimcity

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python_scripts/simstadt_urbi/compare_heat_demands.py 0 → 100644
View file @ 749680be
from pathlib import Path
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
PROJ_DIR = Path(__file__).parent
CITYGML = 'Grombühl_v2'
URBI_HEAT_DEMAND = 'totalPrimaryEnergyDemandHeating [kWh/a]'
S_DEMAND = 'Simstadt heat demand [MWh / a]'
U_DEMAND = 'Urbi+ heat demand [MWh / a]'
AREA = 'Area [m²]'
TYPE = 'Usage Type'
def get_simstadt_heat_demand():
heating_csvs = list(PROJ_DIR.glob(f'**/{CITYGML}_DIN18599_HEATING.csv'))
assert len(heating_csvs) == 1
hourly_demand = heating_csvs[0]
simstadt_df = pd.read_csv(hourly_demand, sep=';',
skiprows=list(range(19)) + [20],
decimal='.')
simstadt_df = simstadt_df.rename({
'Total Yearly Heat+DHW demand': S_DEMAND,
'PrimaryUsageZoneArea': AREA,
'PrimaryUsageZoneType': TYPE,
}, axis='columns')
simstadt_df[S_DEMAND] = simstadt_df[S_DEMAND] / 1000 # kWh -> MWh
simstadt_df = simstadt_df.set_index('GMLId')
by_type_df = simstadt_df.groupby([TYPE]).sum(numeric_only=True)[[AREA, S_DEMAND]]
by_type_df['Specific heat demand [kWh / (m².a)]'] = by_type_df[S_DEMAND] / by_type_df[AREA] * 1000
print(by_type_df.round(1).to_string())
return simstadt_df
def get_urbi_heat_demand():
urbi_csvs = list(PROJ_DIR.glob(f'**/{CITYGML}.csv'))
assert len(urbi_csvs) == 1
urbi_csv_filename = urbi_csvs[0]
urbi_results = {}
with open(urbi_csv_filename) as csv_file:
cells = next(csv_file).strip().split(';')
heat_demand_column = cells.index(URBI_HEAT_DEMAND)
id_column = cells.index('ID')
for line in csv_file:
cells = line.strip().split(';')
urbi_results[cells[id_column]] = round(
float(cells[heat_demand_column]), 0) / 1000 # MWh
urbi_df = pd.DataFrame.from_dict(
urbi_results, orient='index', columns=[U_DEMAND])
return urbi_df
def compare_results(simstadt_df, urbi_df):
print(urbi_df)
simstadt_urbi = simstadt_df.join(urbi_df)[[S_DEMAND, U_DEMAND]]
simstadt_urbi = simstadt_urbi.dropna()
simstadt_urbi.round(1).to_csv('simstadt_vs_urbi_heat_demands.csv', sep=';', decimal='.')
plt.rcParams["figure.figsize"] = (10, 10)
ax = simstadt_urbi.plot.scatter(x=S_DEMAND, y=U_DEMAND, title='Urbi vs SimStadt Heat-demand')
max_heat_demand = simstadt_urbi.max().max()
ax.plot([0, max_heat_demand], [0, max_heat_demand])
ax.axis('equal')
plt.savefig('simstadt_vs_urbi_heat_demands.png', bbox_inches='tight')
print("Correlation:")
print(simstadt_urbi.corr())
print()
print(simstadt_urbi.round(1))
print()
print("Average Urbi / SimStadt heat demand ratio:")
print((simstadt_urbi[U_DEMAND] / simstadt_urbi[S_DEMAND]).mean())
if __name__ == '__main__':
compare_results(get_simstadt_heat_demand(), get_urbi_heat_demand())
python_scripts/simstadt_urbi/results/Grombühl_v2.csv 0 → 100644
View file @ 749680be
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python_scripts/simstadt_urbi/simstadt_vs_urbi_heat_demands.csv 0 → 100644
View file @ 749680be
GMLId;Simstadt heat demand [MWh / a];Urbi+ heat demand [MWh / a]
DEBY_LOD2_604981;75.8;181.3
DEBY_LOD2_604980;75.4;194.2
DEBY_LOD2_604974;49.1;103.5
DEBY_LOD2_604732;31.4;79.0
DEBY_LOD2_604973;21.8;88.5
DEBY_LOD2_604731;36.8;92.4
DEBY_LOD2_604730;41.2;91.6
DEBY_LOD2_604736;35.7;84.2
DEBY_LOD2_604978;78.2;168.8
DEBY_LOD2_604977;70.0;160.6
DEBY_LOD2_604735;22.0;57.2
DEBY_LOD2_604734;19.5;53.3
DEBY_LOD2_604976;79.5;171.8
DEBY_LOD2_604975;46.8;101.8
DEBY_LOD2_604733;20.0;54.1
DEBY_LOD2_604738;24.7;70.2
DEBY_LOD2_604979;70.3;162.4
DEBY_LOD2_604737;25.0;70.7
DEBY_LOD2_604750;31.5;62.9
DEBY_LOD2_604992;90.9;183.5
DEBY_LOD2_604991;27.3;59.9
DEBY_LOD2_604990;23.5;55.5
DEBY_LOD2_604743;22.2;57.9
DEBY_LOD2_604985;101.8;205.0
DEBY_LOD2_604742;20.0;54.4
DEBY_LOD2_604984;64.4;130.1
DEBY_LOD2_604983;64.6;129.6
DEBY_LOD2_604741;21.5;57.5
DEBY_LOD2_604982;100.4;231.2
DEBY_LOD2_604740;22.0;57.4
DEBY_LOD2_604989;41.7;86.8
DEBY_LOD2_604747;45.6;94.7
DEBY_LOD2_604746;20.3;47.3
DEBY_LOD2_604988;105.3;220.4
DEBY_LOD2_604987;78.5;171.7
DEBY_LOD2_604745;20.1;46.6
DEBY_LOD2_604744;26.4;55.2
DEBY_LOD2_604986;47.8;100.2
DEBY_LOD2_604749;38.4;89.9
DEBY_LOD2_604748;39.4;77.3
DEBY_LOD2_604761;64.9;179.8
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DEBY_LOD2_604756;36.9;72.2
DEBY_LOD2_604998;62.5;126.7
DEBY_LOD2_604997;93.8;201.5
DEBY_LOD2_604755;38.7;71.7
DEBY_LOD2_604771;22.9;78.8
DEBY_LOD2_604770;22.9;76.2
DEBY_LOD2_604765;16.4;56.2
DEBY_LOD2_604764;29.4;107.3
DEBY_LOD2_604763;18.1;62.1
DEBY_LOD2_604762;16.1;57.7
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DEBY_LOD2_8928152;20.3;51.9
DEBY_LOD2_604938;44.7;183.2
DEBY_LOD2_604937;40.0;165.4
DEBY_LOD2_604936;39.8;163.1
DEBY_LOD2_604939;45.9;188.2
DEBY_LOD2_604941;29.0;125.3
DEBY_LOD2_604940;24.4;111.7
DEBY_LOD2_604703;39.3;87.8
DEBY_LOD2_604702;30.9;65.5
DEBY_LOD2_604701;30.6;64.7
DEBY_LOD2_604700;30.0;63.9
DEBY_LOD2_604707;31.8;68.6
DEBY_LOD2_8142240;23.2;71.7
DEBY_LOD2_604706;27.4;59.7
DEBY_LOD2_604705;30.8;65.3
DEBY_LOD2_604704;30.8;66.6
DEBY_LOD2_604709;30.8;67.1
DEBY_LOD2_604708;31.4;67.5
DEBY_LOD2_604710;27.9;59.9
DEBY_LOD2_604714;27.7;61.1
DEBY_LOD2_604713;28.1;63.4
DEBY_LOD2_604712;32.0;67.4
DEBY_LOD2_604711;39.6;86.4
DEBY_LOD2_604718;29.5;62.4
DEBY_LOD2_604717;26.3;56.1
DEBY_LOD2_604959;41.1;94.4
DEBY_LOD2_8142232;83.2;209.3
DEBY_LOD2_604958;39.3;87.2
DEBY_LOD2_604716;32.0;69.7
DEBY_LOD2_604715;32.0;71.6
DEBY_LOD2_8142236;93.8;196.2
DEBY_LOD2_604719;44.6;103.3
DEBY_LOD2_604721;41.4;102.7
DEBY_LOD2_604963;58.5;137.8
DEBY_LOD2_604962;43.2;171.3
DEBY_LOD2_604720;34.3;87.4
DEBY_LOD2_604961;30.8;72.7
DEBY_LOD2_8142228;16.9;56.1
DEBY_LOD2_604960;41.2;76.8
DEBY_LOD2_604967;23.1;105.7
DEBY_LOD2_604725;34.0;83.9
DEBY_LOD2_604724;47.5;106.8
DEBY_LOD2_604966;27.0;114.9
DEBY_LOD2_604965;41.0;121.5
DEBY_LOD2_604723;35.0;81.3
DEBY_LOD2_604722;43.7;104.1
DEBY_LOD2_604964;42.3;124.3
DEBY_LOD2_604729;53.1;130.5
DEBY_LOD2_604728;37.1;96.4
DEBY_LOD2_604727;40.4;106.3
DEBY_LOD2_604726;44.1;114.7
DEBY_LOD2_8142225;36.4;83.1
DEBY_LOD2_604901;107.9;265.9
DEBY_LOD2_604900;102.7;247.8
DEBY_LOD2_604905;165.1;324.8
DEBY_LOD2_604904;113.0;288.5
DEBY_LOD2_604903;83.8;220.5
DEBY_LOD2_604902;83.8;216.9
DEBY_LOD2_604909;111.9;287.4
DEBY_LOD2_604908;117.9;290.8
DEBY_LOD2_604907;117.3;275.6
DEBY_LOD2_604906;125.3;302.6
DEBY_LOD2_604912;86.8;218.1
DEBY_LOD2_604911;98.4;254.6
DEBY_LOD2_604910;120.4;295.8
DEBY_LOD2_604916;123.6;300.8
DEBY_LOD2_604915;126.3;308.9
DEBY_LOD2_604914;129.1;315.5
DEBY_LOD2_604913;102.8;254.6
DEBY_LOD2_604917;137.7;312.8
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DEBY_LOD2_604927;83.2;211.5
DEBY_LOD2_604926;68.8;170.3
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DEBY_LOD2_604924;72.3;168.2
DEBY_LOD2_604929;108.9;267.5
DEBY_LOD2_604928;89.2;222.6
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DEBY_LOD2_584206;107.0;288.6
DEBY_LOD2_605191;108.8;272.5
DEBY_LOD2_584205;100.4;248.6
DEBY_LOD2_605192;43.9;107.3
DEBY_LOD2_605193;43.9;106.9
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DEBY_LOD2_605199;222.6;598.3
DEBY_LOD2_605195;50.9;109.5
DEBY_LOD2_605196;91.5;231.1
DEBY_LOD2_605197;101.4;227.5
DEBY_LOD2_584209;159.2;310.9
DEBY_LOD2_584208;148.0;368.7
DEBY_LOD2_584218;70.2;140.7
DEBY_LOD2_584217;109.6;221.6
DEBY_LOD2_584216;114.0;234.0
DEBY_LOD2_584214;114.8;220.1
DEBY_LOD2_584213;100.6;338.3
DEBY_LOD2_584211;106.5;212.7
DEBY_LOD2_584219;134.6;260.3
DEBY_LOD2_107599973;33.5;79.2
DEBY_LOD2_605155;141.4;335.2
DEBY_LOD2_605157;116.6;281.7
DEBY_LOD2_605150;110.4;266.1
DEBY_LOD2_605151;63.3;148.6
DEBY_LOD2_605152;90.1;212.5
DEBY_LOD2_605153;70.1;192.2
DEBY_LOD2_605147;77.2;199.8
DEBY_LOD2_605148;105.1;255.1
DEBY_LOD2_605149;101.1;258.7
DEBY_LOD2_605160;89.5;219.0
DEBY_LOD2_605165;104.1;263.9
DEBY_LOD2_605166;109.9;278.0
DEBY_LOD2_605167;74.3;177.9
DEBY_LOD2_605168;70.2;189.1
DEBY_LOD2_605161;108.7;279.5
DEBY_LOD2_605162;104.1;249.3
DEBY_LOD2_605163;101.1;250.1
DEBY_LOD2_605164;105.3;263.5
DEBY_LOD2_605158;110.0;274.7
DEBY_LOD2_605159;104.7;248.5
DEBY_LOD2_605170;74.5;194.0
DEBY_LOD2_605171;80.8;188.0
DEBY_LOD2_605176;127.2;296.1
DEBY_LOD2_605177;62.6;178.8
DEBY_LOD2_605178;132.2;329.9
DEBY_LOD2_605179;66.4;141.7
DEBY_LOD2_605172;141.2;287.3
DEBY_LOD2_605173;104.5;264.4
DEBY_LOD2_605174;57.4;125.6
DEBY_LOD2_605175;42.8;86.8
DEBY_LOD2_605169;110.1;271.2
DEBY_LOD2_605180;23.0;58.1
DEBY_LOD2_605181;110.1;271.1
DEBY_LOD2_605182;115.8;292.0
DEBY_LOD2_605187;80.7;197.2
DEBY_LOD2_605188;103.8;262.7
DEBY_LOD2_605189;56.0;122.9
DEBY_LOD2_605183;115.7;292.4
DEBY_LOD2_605184;110.2;241.9
DEBY_LOD2_605185;105.3;252.7
DEBY_LOD2_605186;97.0;231.8
DEBY_LOD2_605110;107.3;288.6
DEBY_LOD2_605111;167.6;417.1
DEBY_LOD2_605112;154.1;356.2
DEBY_LOD2_605113;113.4;293.2
DEBY_LOD2_605107;98.2;261.1
DEBY_LOD2_605109;138.0;315.2
DEBY_LOD2_605103;92.7;232.3
DEBY_LOD2_605104;107.2;214.9
DEBY_LOD2_605106;96.1;259.4
DEBY_LOD2_605121;81.1;269.7
DEBY_LOD2_605122;158.7;393.5
DEBY_LOD2_605123;59.7;148.6
DEBY_LOD2_605124;61.6;146.5
DEBY_LOD2_605120;206.4;648.3
DEBY_LOD2_605118;67.5;139.8
DEBY_LOD2_605119;217.6;672.8
DEBY_LOD2_605114;105.9;271.2
DEBY_LOD2_605115;62.4;209.5
DEBY_LOD2_605116;62.4;163.9
DEBY_LOD2_605117;55.0;156.0
DEBY_LOD2_605130;108.0;274.4
DEBY_LOD2_605131;116.7;219.8
DEBY_LOD2_605129;113.5;288.8
DEBY_LOD2_605126;65.5;159.2
DEBY_LOD2_605127;107.9;334.6
DEBY_LOD2_605128;107.8;239.3
DEBY_LOD2_605143;24.1;84.9
DEBY_LOD2_605144;97.4;235.2
DEBY_LOD2_605146;90.2;216.2
DEBY_LOD2_605140;114.0;250.4
DEBY_LOD2_605142;79.8;197.2
DEBY_LOD2_605136;68.9;174.7
DEBY_LOD2_605137;34.2;102.4
DEBY_LOD2_605139;48.3;106.0
DEBY_LOD2_604699;26.7;57.5
DEBY_LOD2_604698;29.3;61.5
DEBY_LOD2_604697;26.4;56.1
DEBY_LOD2_604696;21.8;57.5
DEBY_LOD2_584189;57.8;147.7
DEBY_LOD2_584188;60.2;142.6
DEBY_LOD2_584191;19.7;82.1
DEBY_LOD2_584190;57.6;134.7
DEBY_LOD2_584199;18.1;53.6
DEBY_LOD2_107599029;16.2;81.4
DEBY_LOD2_584198;44.5;107.1
DEBY_LOD2_584197;80.5;177.7
DEBY_LOD2_584196;41.9;78.8
DEBY_LOD2_584195;43.7;156.3
DEBY_LOD2_584194;16.6;64.4
DEBY_LOD2_584193;32.7;85.3
DEBY_LOD2_584192;48.8;248.2
DEBY_LOD2_107599020;40.4;100.4
DEBY_LOD2_604899;100.1;258.7
DEBY_LOD2_604680;54.2;129.3
DEBY_LOD2_604684;45.7;87.9
DEBY_LOD2_604683;42.4;91.0
DEBY_LOD2_604682;48.0;107.9
DEBY_LOD2_604681;37.8;81.9
DEBY_LOD2_604677;40.5;101.2
DEBY_LOD2_604676;38.9;120.8
DEBY_LOD2_604675;36.6;79.7
DEBY_LOD2_604674;37.4;85.1
DEBY_LOD2_604679;47.7;105.0
DEBY_LOD2_604678;47.2;107.5
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