구성 모드
마지막 부분에서는 GAMSPy 모델에서 이를 위한 첫 번째 기본 슬롯 나라 MIRO 애플리케이션으로 전환했습니다.갤러리예. 이제 모델을 더 잘 이해하고 모델이 합리적인 솔루션을 제공하면서 주어진 제약 조건을 충족한다고 확신했으므로 애플리케이션 구성을 시작할 슬롯 나라습니다.
이를 위해 다음에서 MIRO 애플리케이션을 시작하겠습니다.구성 모드 .
gamspy run miro --mode="구성"--path <path_to_your_MIRO_installation> --model <path_to_your_model>다음이 표시됩니다:
그구성 모드기본적으로 제공되는 다양한 맞춤설정 옵션에 액세스할 슬롯 나라으므로 지금은 코드를 작성할 필요가 없습니다.
일반 설정
일부 일반 설정을 조정하는 것부터 시작하겠습니다. 애플리케이션에 제목을 지정하고, 로고를 추가하고, README를 포함하고, 시작 시 기본 시나리오를 로드할 슬롯 나라습니다. 이는 사용 가능한 옵션 중 일부에 불과합니다. 회사에 특정 CSS 스타일이 있는 경우 여기에 포함할 수도 있습니다. 전체 설정 목록은 다음을 참조하세요.일반 설정문서.
기호
다음으로 우리는 다음으로 이동합니다.기호섹션. 먼저 기호 별칭을 보다 직관적인 것으로 변경합니다. 그런 다음 스칼라 입력을 자주 조정하고 싶다고 가정하면 입력 기호가 나타나는 순서를 변경합니다. 마지막으로, 어떤 경우에는 변수나 매개변수를 출력으로만 표시하여 사용자 정의 렌더러에서 사용할 슬롯 나라도록 해야 합니다(다음 부분에서 사용자 정의 렌더러를 소개하겠습니다). 이러한 출력이 백엔드 전용인 경우 출력 섹션이 복잡해지지 않도록 숨길 슬롯 나라습니다.
테이블
에서테이블섹션에서는 입력 및 출력 테이블의 일반 구성을 사용자 정의할 슬롯 나라습니다. 이 예에서는 이는 선택 사항입니다. 현재 설정은 충분히 작동합니다.
입력 위젯
입력 위젯은 입력 데이터를 모델과 통신하는 모든 항목입니다. 여러 가지 입력이 있으며 다음에서 이를 맞춤설정하겠습니다.입력 위젯섹션. 먼저 스칼라 입력을 살펴보겠습니다. 슬라이더, 드롭다운 메뉴, 확인란 또는 숫자 입력 중에서 선택할 슬롯 나라습니다. 여기서는 슬라이더로 설정하겠습니다. 값(최소, 최대 및 증분)에 제한을 두지 않으려면 숫자 입력을 유지합니다. 최선의 선택은 입력 데이터의 특성에 따라 다릅니다.
다차원 입력의 경우 테이블은 구성 모드에서 유일한 직접 옵션입니다. 세 가지 테이블 유형 중에서 선택할 슬롯 나라습니다. 현재 데이터 세트가 상대적으로 작고 중요한 편집을 계획하지 않기 때문에 기본 테이블을 고수하겠습니다. 대규모 데이터 세트로 작업할 것으로 예상되는 경우 성능 최적화로 전환빅데이터 테이블현명해요. 테이블에서 많은 데이터 슬라이싱을 수행할 것임을 알고 있다면 다음을 선택해야 합니다.피벗 테이블. 테이블 유형에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.문서 .
이 세 가지 테이블 유형이 귀하의 요구에 충분하지 않은 경우 사용자 정의 위젯을 구축할 슬롯 나라습니다. 이 과정은 다음 부분에서 살펴보겠습니다.
그래프
마지막으로 탐색해 보겠습니다.그래프. 여기에서 데이터 시각화를 실험할 슬롯 나라습니다. 모든 다차원 기호(입력 또는 출력)에 대해 기본 시각화를 정의할 슬롯 나라습니다. 가장 일반적인 플롯 유형 중에서 선택하거나 신속한 프로토타이핑 중에 사용했던 피벗 테이블을 다시 사용할 슬롯 나라습니다. 유용한 뷰를 이미 생성했다면 이제 이를 기본값으로 설정하여 애플리케이션을 여는 사람이라면 누구나 즉시 관련 차트를 볼 슬롯 나라습니다.
앞서 피벗 도구를 자세히 살펴봤기 때문에 여기서 모든 가능성을 다루지는 않습니다. 그러나 다음을 사용하여 작은 예를 확인해 보겠습니다.값 상자우리의 출력을 위해. 먼저 시나리오를 선택합니다(현재는 기본 시나리오만 사용 가능). 그런 다음 슬롯 나라 기호를 선택합니다._scalars_out: 출력 스칼라차트 유형을 선택하세요스칼라 값에 대한 값 상자. 여기에서 값 상자의 순서, 색상 및 단위를 지정할 슬롯 나라습니다. 클릭 후저장, 기본 모드에서 애플리케이션을 실행하면 다음과 같은 내용이 표시됩니다.
또한 이전 섹션에서 설정한 보기를 추가할 수도 있습니다.
구체적인 것을 찾고 있다면 다음을 확인하세요.문서, 사용 가능한 모든 플롯 유형에 대한 광범위한 가이드를 제공합니다.
구성 모드에서 변경한 사항은 자동으로 다음에 저장됩니다.<모델_이름>.json. 문서에서 추가해야 할 해당 json 스니펫을 찾을 슬롯 나라지만 걱정하지 마세요. 이것이 바로 그래프를 저장할 때 구성 모드가 수행하는 작업입니다!
마지막으로,차트 유형드롭다운 메뉴에서 다음도 찾을 슬롯 나라습니다.맞춤 렌더러옵션에 대해서는 다음 부분에서 이야기하겠습니다.
시나리오 분석
MIRO에는 여러 가지 내장 기능이 있습니다.시나리오 비교 모드다양한 모델 실행의 입력 및/또는 출력 데이터를 비교할 슬롯 나라습니다. 대부분의 비교 모드는 기본적으로 사용할 슬롯 나라지만 일부 앱별 구성을 사용하여 시나리오 데이터 비교를 위한 대시보드를 활성화할 슬롯 나라습니다. 우리는 다음을 소개합니다.대시보드 비교다음 섹션에서. 이를 설정하는 과정은 일반 대시보드 렌더러가 완료된 후 설명됩니다.소개됨 .
데이터베이스 관리
마지막으로 구성 모드를 사용하면 백업, 제거 또는 복원도 가능합니다.데이터베이스 .
이러한 모든 구성에는 많은 시간이 걸리지 않으므로 이것이 관리를 위한 첫 번째 초안이 될 슬롯 나라습니다. 이제 그들은 최종 제품이 어떤 모습일지에 대한 아이디어를 얻을 슬롯 나라으며, 더 깊이 들어가 필요한 사용자 정의를 추가할 슬롯 나라습니다. 이를 수행하는 방법은 다음 부분에서 설명됩니다.
대시보드
당신은 이미 알아차렸을 것입니다.대시보드옵션그래프25500_25563조회수- 일부는 핵심성과지표(KPI)와 결합될 슬롯 나라습니다. 대시보드는 애플리케이션 결과에 대한 체계적인 개요를 제공할 슬롯 나라습니다.
대시보드 생성은 구성 모드에서 직접 가능하지 않습니다. 대신에 다음을 편집해야 합니다.<모델_이름>.json파일. 대시보드를 추가하려면 다음 설명을 따르세요.문서. 여기서는 사용하는 부분에 대해서만 논의하겠습니다. 자세한 내용은 설명서를 확인하세요.
JSON 파일을 수정하기 전에 최종 대시보드의 모양을 결정해야 합니다. 구체적으로 다음을 선택해야 합니다.
- 값 상자(타일): 강조하고 싶은 스칼라 값과 KPI 역할을 하는지 여부.
- 관련된 뷰: 각 값 상자에 연결될 뷰입니다. 아마도 이전에 만든 뷰를 재사용할 슬롯 나라을 것입니다.
우리는 우리를 찾았습니다<모델_이름>.json파일conf_ <모델_이름>디렉토리. 여기서 우리는를 찾습니다.데이터렌더링키 - 존재하지 않는 경우 정의하세요(이 튜토리얼을 따른다면 존재하지 않습니다). 기본 매개변수로 사용할 출력 기호를 선택해야 하지만 선택이 중요하지는 않습니다. 나중에 필요에 따라 다른 기호를 추가할 슬롯 나라습니다. 대시보드보다 더 많은 출력 탭을 선택하면 이 특정 기호에 대한 다른 렌더러를 가질 수 없습니다.
이 예에서는 다음을 선택하겠습니다."_scalarsve_out". 이 기호에는 변수와 방정식의 모든 스칼라 출력 값이 포함됩니다. 개별 렌더러를 만들지 않을 것이므로 대시보드에 편리한 기호 선택입니다.
더 구체적으로 설명하자면bess.json이제 세 가지를 구성해야 합니다:
- 값 상자 및 스칼라 값(KPI)을 표시해야 하는지 여부.
- 어떤 데이터 보기가 어떤 값 상자에 해당하고 어떤 차트/테이블이 포함될 것인지.
- 개별 차트/테이블.
다음은 기호에 대한 대시보드 구성의 기본 레이아웃입니다."_scalarsve_out":
{ "데이터렌더링": { "_scalarsve_out": { "아웃타입":"대시보드",
"추가데이터": [], "옵션": { "valueBoxesTitle":"",
"valueBoxes": { ...
}, "데이터 보기": { ...
}, "dataViewsConfig": { ...
}}}},}이미 다른 렌더러가 있다면 아래에 나타날 것입니다.데이터렌더링또한 다음 섹션에 추가하겠습니다.
코드 조각을 간결하게 유지하기 위해 변경한 옵션만 살펴보고 끝에 전체 json을 포함하겠습니다.
추가 데이터 추가
보통 우리는 필요한 모든 데이터세트를 즉시 알 수는 없습니다. 그러나 이 튜토리얼에서는 이미"report_output", "gen_power", "배터리_전력"그리고"external_grid_power"우리는 어떤 뷰를 표시할지 이미 알고 있기 때문입니다. 하지만 언제든지 기호를 추가하거나 제거할 슬롯 나라습니다. 다음으로 입력 기호를 추가하겠습니다."발전기_사양"발전기 특성이 충족되는지 쉽게 확인할 슬롯 나라습니다. 필요한 모든 기호는 다음에 추가됩니다."추가데이터":
"추가데이터":["report_output", "gen_power", "배터리_전력", "external_grid_power", "발전기_사양"]값 상자
옵션에서 먼저 값 상자의 제목을 추가할 슬롯 나라습니다.
"valueBoxesTitle": "요약 표시기",
총 6개의 값 상자를 생성하겠습니다. 하지만 처음 2개만 자세히 논의하겠습니다. ID에 다른 ID를 추가해 보세요."배터리_전력", "external_grid_power", "battery_delivery_rate"그리고"배터리_저장". 각 값 상자에는 다음이 필요합니다.
- 고유 ID(해당하는 데이터 보기에 연결하기 위한 것).
- KPI로서의 선택적 스칼라 매개변수. 일치하는 KPI가 없지만 대시보드에 보기를 표시하려면 다음과 같이 설정하세요.
널. - 스타일 매개변수(참조값 상자 문서자세한 내용은).
"valueBoxes":{ "색상": ["검은색", "올리브"], "소수점": [2, 2], "아이콘": ["간단한 차트", "간단한 차트"], "ID": ["total_cost", "gen_power"], "noColor": [참, 참], "접미사": ["$", "$"], "접두사": ["", ""], "빨간색긍정적": [거짓, 거짓], "제목": ["총 비용", "발전기"], "valueScalar": ["total_cost", "total_cost_gen"]}6개 상자 모두에 대한 코드를 보려면 클릭하세요.
"valueBoxes":{ "색상": ["검은색", "올리브", "파란색", "빨간색", "파란색", "파란색"], "소수점": [2, 2, 2, 2, 2, 2], "아이콘": ["간단한 차트", "간단한 차트", "차트라인", "차트라인", "볼트", "배터리가 가득 참"], "ID": ["total_cost", "gen_power", "배터리_전력", "external_grid_power", "battery_delivery_rate", "배터리_저장"], "noColor": [참, 사실, 참, 사실, 참, 참], "접미사": ["$", "$", "$", "$", "kW", "kWh"], "접두사": ["", "", "", "", "", ""], "빨간색긍정적": [거짓, 거짓, 거짓, 거짓, 거짓, 거짓], "제목": ["총 비용", "발전기", "베스", "외부 그리드", "전력 용량", "에너지 용량"], "valueScalar": ["total_cost", "total_cost_gen", "total_cost_battery", "total_cost_extern", "battery_delivery_rate", "배터리_저장"]}데이터 보기
다음, 아래"데이터 보기", 각 값 상자에 속하는 차트 또는 테이블을 정의합니다. 대시보드에서 해당 값 상자를 클릭하면 데이터 보기가 표시됩니다. 여러 차트와 테이블을 표시할 슬롯 나라습니다. 데이터 보기를 처음 4개의 값 상자에만 연결하고 마지막 2개는 전용 보기 없이 그대로 둡니다. 이는 해당 ID에 대한 데이터 보기를 지정하지 않음으로써 수행됩니다.
데이터 보기의 키(예:"배터리_전력")은의 값 상자 ID와 일치해야 합니다."valueBoxes". 각 데이터 보기는id해당 값 상자에서 개체 목록을 할당합니다. 목록 내의 각 객체에는 키가 있습니다(예:"배터리타임라인")는 다음에 정의할 차트나 테이블을 참조합니다."dataViewsConfig", 대시보드의 뷰 위에 표시될 선택적 제목을 값으로 할당합니다. 뷰에 차트/테이블을 두 개 이상 포함하려면 개체에 두 번째 요소를 추가하기만 하면 됩니다."gen_power".
"데이터 보기":{ "배터리_전력": [{"배터리타임라인":"BESS 충전/방전"}], "external_grid_power": [{"외부 타임라인":"외부 전력망에서 전력 공급"}], "gen_power": [{"제너레이터타임라인":"발전기 타임라인"},{"GeneratorSpec":""}], "total_cost": [{"균형":"시간 경과에 따른 수요 이행 로드"}]}차트 및 테이블 구성
남은 유일한 일은 표시할 실제 차트/테이블을 지정하는 것입니다. 이에 대한 자세한 내용은문서. 차트/표를 추가하는 가장 쉬운 방법은 다음과 같습니다.
- 피벗 도구를 통해 응용 프로그램에 뷰를 생성합니다.
- 이 보기를 저장하세요.
- 뷰에 대한 JSON 구성 다운로드(경유시나리오(애플리케이션 오른쪽 상단) ->메타데이터 편집->보기).
- JSON 구성을 다음에 복사하십시오.
"dataViewsConfig"섹션. 대부분의 구성은 직접 복사할 슬롯 나라습니다. 뷰의 기반이 되는 기호를 정의하는 방식을 변경하면 됩니다. 더 이상 외부에서 정의되지 않지만 추가하겠습니다."데이터: "report_output"기호를 지정합니다. 그렇지 않으면 MIRO는 보기의 기반이 됩니다."_scalarsve_out"이것이 렌더러의 기반이 되는 변수이기 때문입니다.
{- "report_output":"균형": ...
+ "데이터": "report_output", ...
}- }}전체 구성"dataViewsConfig"다음과 같습니다:
네 가지 보기 모두에 대한 코드를 보려면 클릭하세요.
"dataViewsConfig":{ "균형": { "aggregationFunction":"합계",
"차트옵션": { "다중 차트 옵션": { "multiChartRenderer":"라인",
"multiChartStepPlot":거짓,
"showMultiChartDataMarkers":거짓,
"stackMultiChartSeries":"아니요"
}, "multiChartSeries":"load_demand",
"showXGrid":사실,
"showYGrid":참,
"싱글스택":거짓,
"yLogScale":거짓,
"y제목":"힘"
}, "열": { "power_output_header":널
}, "데이터":"report_output",
"도메인필터": { "기본값":널
}, "pivotRenderer":"스택바",
"행":"j",
"tableSummarySettings": { "colSummaryFunction":"합계",
"활성화됨":거짓,
"rowSummaryFunction":"합계"
}}, "배터리타임라인": { "aggregationFunction":"합계",
"차트옵션": { "showDataMarkers":참,
"showXGrid":참,
"showYGrid":참,
"stepPlot":거짓,
"yLogScale":거짓,
"y제목":"힘"
}, "데이터":"배터리_전력",
"도메인필터": { "기본값":널
}, "필터": { "Hdr":"레벨"
}, "pivotRenderer":"라인",
"행":"j",
"tableSummarySettings": { "colEnabled":거짓,
"colSummaryFunction":"합계",
"rowEnabled":거짓,
"rowSummaryFunction":"합계"
}}, "외부타임라인": { "aggregationFunction":"합계",
"차트옵션": { "showDataMarkers":참,
"showXGrid":참,
"showYGrid":참,
"stepPlot":거짓,
"yLogScale":거짓,
"y제목":"힘"
}, "데이터":"external_grid_power",
"도메인필터": { "기본값":널
}, "필터": { "Hdr":"레벨"
}, "pivotRenderer":"라인",
"행":"j",
"tableSummarySettings": { "colEnabled":거짓,
"colSummaryFunction":"합계",
"rowEnabled":거짓,
"rowSummaryFunction":"합계"
}}, "생성기 사양": { "aggregationFunction":"합계",
"pivotRenderer":"테이블",
"도메인필터": { "기본값":널
}, "tableSummarySettings": { "rowEnabled":거짓,
"rowSummaryFunction":"합계",
"colEnabled":거짓,
"colSummaryFunction":"합계"
}, "데이터":"발전기_사양",
"행":"나",
"열": {"Hdr":널}}, "생성기 타임라인": { "aggregationFunction":"합계",
"차트옵션": { "showXGrid":참,
"showYGrid":참,
"싱글스택":거짓,
"yLogScale":거짓,
"y제목":"힘"
}, "열": { "나":널
}, "데이터":"gen_power",
"도메인필터": { "기본값":널
}, "필터": { "Hdr":"레벨"
}, "pivotRenderer":"스택바",
"행":"j",
"tableSummarySettings": { "colEnabled":거짓,
"colSummaryFunction":"합계",
"rowEnabled":거짓,
"rowSummaryFunction":"합계"
}}}마지막으로 다음 대시보드가 생성됩니다.
이제 여러 출력을 단일 대시보드로 결합했으므로 개별 출력 기호의 탭을 숨기고 명확성을 위해 대시보드 탭의 이름을 바꾸는 것이 좋습니다(구성 모드에서). 참고하세요. 계속해서 보관하세요."report_output", 다음 부분에서 이에 대한 맞춤 렌더러를 추가하겠습니다.
대시보드에 사용자 정의 코드를 추가하는 것도 가능합니다. 하지만 이 작업에는 조금 더 노력이 필요하고 먼저 맞춤 렌더러를 만드는 방법을 알아야 하므로 이 부분은 다음 부분으로 남겨두겠습니다.
대시보드 비교
앞서 언급했듯이 MIRO는 세 가지 내장 기능을 제공합니다.시나리오 비교모드, 다음에서 액세스 가능시나리오 비교탭.분할 보기비교 모드는 두 가지 시나리오를 나란히 표시하여 입력 및 출력 기호 모두에 대해 구성된 모든 렌더러를 보여줍니다. 여기에는 이전에 생성된 대시보드가 포함됩니다. 예를 들어 기본 설정을 BESS 비용을 0으로 설정한 시나리오와 비교해보겠습니다.
두 개 이상의 시나리오를 비교해야 하는 경우 다음을 사용할 슬롯 나라습니다.탭 보기비교 모드는 다양한 시나리오(및 해당 렌더러)를 별도의 탭으로 구성합니다. 마지막으로,피벗 보기비교 모드는 모든 시나리오 데이터를 각 기호에 대한 하나의 피벗 테이블로 병합합니다. 이는 우리가 이미 많이 사용해 온 많은 가능성을 지닌 동일한 피벗 도구입니다.
이러한 즉시 사용 가능한 비교 모드 외에도맞춤형 비교 모듈, 또 하나 있어요,대시보드 비교 모드, 이를 사용하려면 먼저 앱에 맞게 특별히 구성해야 합니다. 이 작업은 다음에서 수행하겠습니다.
일반 대시보드 렌더러의 구성은 대체로 채택될 슬롯 나라지만 약간의 조정만 하면 됩니다.
-
우리는 방금 대시보드를 구성했습니다.
데이터렌더링의 섹션<모델_이름>.json파일. 시나리오 비교를 위해 구성은라는 별도의 섹션에 배치되어야 합니다.비교모듈. -
일반 대시보드 구성은 단일 기호에 적용되지만 시나리오 비교는 기호에 따라 다릅니다. 이는 시나리오 비교가 기본적으로 모든 입력 및 출력 기호 데이터에 액세스할 슬롯 나라음을 의미합니다. 결과적으로 아래의 각 기호를 수동으로 나열할 필요가 없습니다.
추가데이터. 이는 또한 차트/표에 사용할 기호 데이터가 각 보기에서 지정되어야 함을 의미합니다."dataViewsConfig"("데이터"속성). 그러나 튜토리얼을 따랐다면 모든 보기에 대해 이미 완료되었습니다. -
대신에
"아웃타입"대시보드 구성에는 다음이 있습니다."유형": "대시보드". -
또한 할당해야 합니다.
라벨시나리오 비교 모드를 선택하면 표시됩니다. 이 라벨은 옵션 옆에 표시됩니다.분할 보기, 탭 보기그리고피벗 보기.
{"데이터 렌더링":"<소문자_기호 이름>":- "outType": "대시보드",- "추가 데이터": [],"옵션":"valueBoxesTitle": "","valueBoxes": ...
},"데이터 보기": ...
},"dataViewsConfig": ...
}}}},"비교모듈": [{+ "유형": "대시보드",+ "라벨": "","옵션":"valueBoxesTitle": "","valueBoxes": ...
},"데이터 보기": ...
},"dataViewsConfig": ...
}}}]}복사할 슬롯 나라는 동안"valueBoxes"그리고"데이터 보기"직접적으로, 우리는 자세히 살펴봐야 합니다"dataViewsConfig"! 위에서 언급한 것처럼 우리는 무엇을 지정해야 합니다."데이터"뷰의 기반은 다음과 같습니다. 또한 테이블과 그래프에 표시되는 데이터에는 이제 비교할 시나리오가 이름으로 식별되는 추가 차원인 시나리오 차원이 있습니다. 이 추가"_scenName"아래의 보기에 차원을 추가해야 합니다."dataViewsConfig". 해당 차원을"열"섹션이고 시나리오를 미리 선택하지 않으려면(대신 선택한 모든 시나리오 표시) 값을 다음 위치에 두십시오.널.
"dataViewsConfig":{ "SomeView":{ ...
"열": { "_scenName":널
}, ...
}}추가 시나리오 차원은 그래프의 모양도 변경합니다. 일반 출력에 적합했던 일부 시각화는 더 이상 여러 시나리오를 표시하는 데 적합하지 않을 슬롯 나라습니다. 이러한 경우 필요에 따라 뷰 구성(행/열/집계 등의 차원 분포)을 조정할 슬롯 나라습니다.피벗 보기비교 모드는 대시보드용 보기를 준비한 것처럼 보기를 준비하는 데 도움이 될 슬롯 나라습니다.
대시보드에서는 누적 막대 차트를 사용했습니다. 시작하면시나리오 비교에서피벗 보기에 대한"report_output"기호는 다음과 같습니다:
보시다시피 두 시나리오의 값은 서로 겹쳐져 있어 더 이상 부하가 충족되었는지 확인하기가 쉽지 않습니다. 시나리오를 비교하는 것이 어려워집니다. 이 문제를 해결하려면 다음을 클릭하세요.
새 보기를 추가하는 아이콘(또는편집기존 항목을 편집하려면 버튼). 열리는 보기 설정 대화 상자에서 "차원별 스택 그룹화"를 찾아 시나리오 차원을 추가합니다. 이렇게 하면 누적 막대가 시나리오별로 그룹화됩니다.
또한 색상을 조정하여 값이 다음과 같이 되도록 할 슬롯 나라습니다."발전기"은 모든 시나리오에서 동일합니다. 보기 메뉴의 "시리즈 스타일 지정" 탭을 사용하면 개별 시리즈에 사용자 정의 색상을 할당할 슬롯 나라습니다. 따라서 다음을 포함하는 각 시리즈에 동일한 색상을 할당할 슬롯 나라습니다."발전기". 시나리오 이름은 차원의 일부이므로 이 접근 방식은 일반적이지 않습니다. 일반적이고 시나리오 독립적인 접근 방식은 다음을 포함하는 모든 시리즈에 대한 색상 패턴을 정의하는 것입니다."발전기". 이 작업은 JSON 파일 자체에서 수행할 슬롯 나라습니다(자세히 알아보기)여기
).
그"균형"보기는 다음과 같습니다:
"균형":{ "aggregationFunction":"합계",
"차트옵션": { "customChartColors": { "배터리": [ "#a6cee3",
"#558FA8"
], "external_grid": [ "#b2df8a",
"#699C26"
], "발전기": [ "#fb9a99",
"#D64A47"
], "load_demand": [ "#fdbf6f",
"#B77E06"
]}, "groupDimension":"_scenName",
"다중 차트 옵션": { "multiChartRenderer":"라인",
"multiChartStepPlot":거짓,
"showMultiChartDataMarkers":거짓,
"stackMultiChartSeries":"아니요"
}, "multiChartSeries":"load_demand",
"showXGrid":참,
"showYGrid":참,
"싱글스택":거짓,
"yLogScale":거짓,
"y제목":"힘"
}, "열": { "_scenName":널,
"power_output_header":널
}, "데이터":"report_output",
"도메인필터": { "기본값":널
}, "pivotRenderer":"스택바",
"행":"j",
"tableSummarySettings": { "colSummaryFunction":"합계",
"활성화됨":거짓,
"rowSummaryFunction":"합계"
}, "userFilter":"_scenName"
}시나리오 비교 대시보드가 준비되었습니다! 이제 우리에게 익숙한 대시보드에 선택한 모든 시나리오의 데이터가 표시됩니다. 값 상자는 기본적으로 비어 있습니다. 위에 있는 드롭다운 메뉴를 사용하여 해당 값이 표시되는 시나리오를 선택할 슬롯 나라습니다. 이제 BESS 비용이 발전기 사용 등에 어떤 영향을 미치는지 직접 확인할 슬롯 나라습니다.
주요 내용
- 간단한 사용자 정의: 구성 모드에서 직접 차트 기본값을 변경하고, 기호 이름을 바꾸고, 입력 위젯을 사용자 정의하세요.
- 프레젠테이션 준비됨: 최종 사용자가 최상의 시각화를 즉시 볼 슬롯 나라도록 기본 보기를 저장합니다.
- 종합 개요: 대시보드를 구성하려면 약간의 노력이 필요하지만 모든 시나리오에 대한 통합 보기를 제공합니다.
- 간편한 비교: 더 나은 통찰력을 얻기 위해 단일 대시보드 내에서 여러 시나리오를 빠르게 비교합니다.
우리 응용 프로그램에 대한 기본 사용자 정의를 모두 탐색한 후 다음 단계는 MIRO가 제공하는 사용자 정의 코드 확장에 대해 자세히 알아보는 것입니다. 이것이 R에서 사용자 정의 렌더러, 위젯, 가져오기/내보내기 기능을 작성하는 방법을 보여주는 세 번째이자 마지막 부분의 초점이 될 것입니다. 이전에 R을 사용해 본 적이 없더라도 걱정하지 마세요. 필요한 모든 R 기능을 소개할 것입니다.