Multiphysical Network Simulator MYNTS

Anwendungsbereiche

  • Gastransport
  • Stromnetze
  • Fernwärme
  • Sektorübergreifende Energienetze
  • Energiemanagement z.B. für Chemie, Rechenzentren
 

Software MYNTS

MYNTS (multiphysical network Simulation framework) ist eine Software zur Simulation, Analyse und Optimierung von Energienetzen
und unterstützt auch sektorübergreifende Betrachtungen.

Produktinformation

MYNTS, unser multiphysikalischer Netzwerksimulator, bietet insbesondere folgende Konfigurationen:

  • MYNTS-Gas: Simulation, topologische und statistische Analyse, Modellcheck und Optimierung von Gastransportnetzen, z.B. für Betreiber von Fernleitungsgasnetzen oder Kavernen
  • MYNTS-Circuit: Schaltungssimulation mit tief integrierter Bauelementesimulation
  • MYNTS-EPower: Simulation und Analyse von Stromnetzen, z.B. Lastflussanalyse

Zudem kann er beispielsweise für Kühlkreisläufe, Wassertransport, das Energiemanagement und Ölreservoire (v.a. vergleichende Analyse history-gematchter Szenarien) eingesetzt werden. Bei Interesse an den genannten bzw. weiteren Konfigurationen kontaktieren Sie uns bitte.

Besondere Funktionalitäten sind unter anderem:

  • Benutzer-programmierbare Subnetze mit Mastern zur Steuerung bzw. Regelung
  • atomare Elemente und offene Modellierung
  • stationäre und zeitabhängige Rechnungen
  • effiziente numerische Kerne (multi-core)
  • verschiedene Optimierungsvarianten (kontinuierlich einkriteriell)
  • Kopplung mit DesParO zur Metamodellierung (response surfaces), intensiven statistischen Analyse und multikriteriellen Optimierung

Passiver UHF-Sensor-Transponder (Fraunhofer IMS) - Teilschaltung - Potential eines Transistors.

Die Software

MYNTS wird kontinuierlich gemeinsam mit den Gruppen von Prof. Dr. Caren Tischendorf (seit 2012 an der Humboldt- Universität zu Berlin) weiterentwickelt. In Kombination mit der ebenfalls neu entwickelten Software »net´O´graph« sowie der Software »DesParO« können Aufgaben der Graphenanalyse und des -vergleichs, statistische Analysen und parametrische Optimierungsaufgaben bewältigt werden.