EOS（Energy Optimization System）是一款由 Dr. Andreas Schmitz 创立的开源平台，用于模拟与优化家庭与商业场景中的能源分配与使用。该系统以 Python 为核心，支持光伏（PV）发电、蓄电池储能、负载管理、热泵与电动汽车等设备仿真，并结合电价预测与动态优化技术，实现能源效率最大化与成本最小化。
使用方法
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访问官网：打开 https://github.com/Akkudoktor-EOS/EOS 。
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环境准备：确保本地安装 Python 3.11（推荐）或 3.12，并安装 Docker（可选）。
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从源码运行：
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克隆仓库：
git clone https://github.com/Akkudoktor-EOS/EOS.git -
创建虚拟环境并安装依赖：
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python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt pip install -e .
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启动服务：
python src/akkudoktoreos/server/eos.py，访问 http://localhost:8503/docs 查看 Swagger 文档。
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Docker 部署：
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执行：
docker compose up -
默认监听端口 8503/8504，可根据需求映射至宿主机。
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功能亮点
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多设备支持：集成
Battery（电池）、PVForecast（光伏预测）、Load（负载）、Heatpump（热泵）、Strompreis（电价）等核心类，覆盖全场景仿真与优化需求。 -
负载预测与电价预测：系统内置动态优化算法，基于历史数据与实时电价，实现智能调度与用电成本管控。
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可扩展架构：模块化设计，用户可轻松定制或新增组件，满足特定硬件或策略需求。
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丰富文档与社区：详尽的 ReadTheDocs 文档、GitHub Issues 及 Discussions 社区，提供使用指南与技术支持。
适用场景
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家庭能源管理：协调光伏发电与家用电池系统，降低自耗率，提高自给自足能力。
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商业楼宇优化：在电价高峰期智能调度热泵与蓄电池，减少能耗费用。
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电动汽车充电站：根据电价波动与负载需求，动态优化充电策略，提升运营效率。
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研究与教学：提供仿真平台，助力高校与科研机构进行新能源系统建模与算法验证。
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