请问，电力系统的仿真一般用什么软件？

可以用Matlab 里面的simulink

还有Pspice

我用过的就这两种，Pspice简单一些。

仿真软件多得很，一般大学都是要求这两种软件会用。

（本文内容总结自 SUMO 官网 和 Youtube 视频教程 published by Rodrigue Tchamna.）

SUMO ( Simulation of Urban Mobility) 是免费、开源的交通系统仿真软件，可以实现交通流的微观控制，即具体到道路上每一辆车的运行路线都可以单独规划。

SUMO 最早发布于 2001年，主要由 German Aerospace Center 下属的 Institute of Transportation Systems 的研究人员开发。

如果使用 SUMO 仿真，官方希望引用的参考文献为：

SUMO 已经在 Ubuntu 的官方 repo 中了，可以用如下命令直接安装：

如果要安装最新版本，也可以手动添加 SUMO 的 repo 再安装

SUMO 并不是单个程序，而是包含了多个 package/ application，提供了丰富的交通系统建模仿真的功能。主要包括如下应用程序：

对于小型网络，或者一些需要特别构造的道路网络，可以采用手动方式创建，主要包含 5 个文件：

上述文件本质上都是 xml 文件，不过为了方便区分其作用，额外增加了一个后缀名。

假设我们要创建如下图所示的小型道路网络

图中黑色节点对应交通路口，连边对应道路。每个路口所在位置坐标已给出。

创建如下 node file，名为 my_nod.nod.xml：

创建对应上述路网的 edge file，名为 my_edge.edg.xml，内容如下：

其中 id 和 type 可以随便命名，这里为了方便记忆，用 3L45，表示有 3 条 lane，速度上限是 45 m/s，随后会在 type file 中对相应的 type 进行定义。

对前述 edge 文件中的 type 进行定义，文件名为 my_type.type.xml:

基于以上三个文件，可以通过命令 netconvert 创建 net 文件，命令如下：

命令中各个参数的含义非常直观。

上述命令生成 my_net.net.xml 文件。以后如果改动了 node, edge, type files，都要重新生成一次 net file.

定义 route file，名为 my_route.rou.xml:

关于 Vehicle 和 route 的详细介绍，可以 参考官网 。

运行程序时需要送入一些参数，可以通过命令行形式送入，如果参数太多、太长，为了方便起见，可以将参数统一放到 xml config 文件中，在运行时，可以调用这个 config 文件。

定义 my_config_file.sumocfg:

如果一个参数既出现在了 config 文件中，又在 command line 中，则采用 command line 的设置。

一切准备就绪，下边运行程序

出现如下界面：

可以检查一下生成的路网是否与期望的相同，以及每条路上的 lane 数目。

然后将工具栏中的 Delay 设置为 100 ms，否则仿真开始之后瞬间结束。

点击绿色三角符号，运行仿真。在时间走到 10 时，bus 和 car 出现在相应的到路上。时间到达 1999 时仿真结束。

在工具栏中还可以设置 standard, fast standard, real world。可以切换一下，看看显示效果。

至此，一个简单的 SUMO 仿真 demo 就完成了。

在手动构造路网 net.xml 文件时，我们也可以用 SUMO 自带的 NETEDIT 程序，通过 NETEDIT GUI 编辑路网，可能效率更高一些。感兴趣的读者可以参考 SUMO 官网的教程 。

上述手动设置路网的方式只适用于比较简单的情况，如果要构造与现实世界比较接近的大型路网，我们可以用下边的从外部导入 OSM 路网的方法。

进入 https://www.openstreetmap.org ， 通过搜索城市、街道找到目标道路网，然后 export 即可。

这里我选用了上海市东川路附近的路网，如下图

以上就得到了 .net.xml 文件，这里不是通过基于 node, edge, type 文件的整合，而是直接从 osm 地图转化过来。下边就是如何得到 route 文件。

对于这种大型的路网，手动创建 route 文件也很麻烦，这里我们用 SUMO 自带的 randomTrips.py 程序创建随机的 route 文件

其中 randomTrips.py 文件放在了 SUMO_HOME 目录下，即 /usr/share/sumo 目录下。

config 文件名为 sjtu.sumocfg，内容如下：

到目前为止，已经设置好了所有必须的文件，可以通过以下命令启动仿真：

启动仿真，截图如下：

局部放大：

上边导入 osm 地图的方法还是比较麻烦，它主要包括 4 步：

实际上，SUMO 自带了一个 osmWebWizard.py 程序，整合了上述较为独立的步骤，在同一个 *** 作界面，“一站式” 完成上述步骤。

用 osmWebWizard.py 运行仿真也是 SUMO tutorial 中的第一个项目。

注意：必须以 python 2 运行，python 3 会在 generate scenario 的时候报错。

如果提示找不到该文件，就直接去 SUMO_HOME 的目录下面 /usr/share/sumo/tools 运行该文件。

没有问题的话，应该会在浏览器中打开如下页面。这里初始地图位置是 Berlin。

右侧有四个 tab，由上到下以此为:

首先是选定要仿真的地图环境。可以缩放、移动视图，通过右侧的 Select Area 可以选定一个区域。最好不要选择太大范围，否则仿真很占资源，甚至导致死机。

然后选择交通流中的车辆类型和密集程度，through traffic factor 对应了车辆穿过率，count 的单位是 per hour-lane-kilometer。基于这里的参数设置，randomTrip 程序会产生相应的 random route。

以上就设定好了地图和 route，点击右上方的 Generate Scenario， 就可以进入仿真界面了。

系统仿真（system simulation）就是根据系统分析的目的，在分析系统各要素性质及其相互关系的基础上，建立能描述系统结构或行为过程的、且具有一定逻辑关系或数量关系的仿真模型，据此进行试验或定量分析，以获得正确决策所需的各种信息。

计算机试验常被用来研究仿真模型（simulation model）。仿真也被用于对自然系统或人造系统的科学建模以获取深入理解。仿真可以用来展示可选条件或动作过程的最终结果。

仿真也可用在真实系统不能做到的情景，这是由于不可访问（accessible）、太过于危险、不可接受的后果、或者设计了但还未实现、或者压根没有被实现等。

仿真的主要论题是获取相关选定的关键特性与行为的有效信息源，仿真时使用简化的近似或者假定，仿真结果的保真度（fidelity）与有效性。模型验证（verification）与有效性（validation）的过程、协议是学术学习、改进、研究、开发仿真技术的热点，特别是对计算机仿真。

扩展资料

仿真科学与技术在控制科学、系统科学、计算机科学等学科中孕育发展，并在各行各业的实际应用中成长，已经成为人类认识与改造客观世界的重要方法手段，在一些关系国家实力和安全的国防及国民经济等关键领域。

如航空航天、信息、生物、材料、能源、先进制造、农业、教育、军事、交通、医学等领域，发挥着不可或缺的作用。经过近一个世纪的发展，“仿真科学与技术”已形成独立的知识体系，包括由仿真建模理论、仿真系统理论和仿真应用理论构成的理论体系。

由系统、模型、计算机和应用领域专业知识综合而成的知识基础；由基于相似原理的仿真建模，基于整体论的网络化、智能化、协同化、普适化的仿真。

近年来，结合计算机、通信和人工智能技术的发展，仿真科学与技术呈现出许多新的趋势。如系统仿真可视化得到快速发展并广泛应用，系统仿真可视化应包括：科学可视化、数据可视化、信息可视化以及知识可视化，是系统仿真的结果展示与人机交口的重要内容。

在国防和军工领域仿真科学与技术的助推作用更为明显，已广泛用于武器研究、作战指挥、军事训练等，尤其在我国飞行器设计相关领域的发展取得了令世界瞩目的成就。

和平年代部队的多兵种的协同作战、作战指挥等能力的提升仿真系统是其重要的平台支撑，作战指挥仿真服务于作战指挥分析或作战指挥训练的虚拟环境，通过满足作战指挥分析和训练需求来实现价值。

量子信息、量子计算、量子通信发展迅速，复杂量子动力学系统的建模与仿真是量子力学系统行为描述的基础，可以更好地探索和掌握量子系统的内部特性。

建模、行为描述和知识表达是仿真科学与技术的基础，随着智能化及智慧化发展的需要，针对模拟对象的过程建模、行为描述和属性表达的全方位的知识获取，已成必须。

参考资料来源：百度百科-仿真系统

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