pandapower 3.5：用 Python 算一次真实的电网潮流

变电站检修前，调度要回答一个很具体的问题：10 MW 负荷从一条线路倒到另一条，末端母线电压会掉多少、线损会涨多少？过去这类算题要打开商用仿真软件：建模、填参数、点潮流、截图，一轮下来半小时起步。现在同样的问题，二十行 Python 就能算完，还能写进 CI 每天跑一遍做回归。

项目出处

pandapower 由卡塞尔大学与 Fraunhofer IEE 联合维护，仓库在 GitHub 的 e2nIEE/pandapower。它把潮流、短路、最优潮流、状态估计封装成普通 Python 函数，数据模型是一组 pandas 表。

它解决什么问题

商用软件（PSS/E、DIgSILENT、PSASP）算得准，但模型是二进制文件，脚本化调用困难，批量算例与自动化测试无从谈起。pandapower 的取舍相反：精度满足工程判断，接口就是 Python 对象，适合批量算例、教学演示、算法原型和回归测试。

与同类工具对比

选型一句话：要能读能改、可脚本化的算例工厂选 pandapower；做多年时序规划优化选 PyPSA；习惯图形界面点选元件选 VeraGrid；研究配电侧负荷行为与电价响应的时序仿真选 GridLAB-D。

安装

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install "pandapower==3.5.6"
python3 -c "import pandapower as pp; print(pp.__version__)"

本文在 Python 3.14.4、numpy 2.4.6、scipy 1.18.1、pandas 2.3.3 环境实测，装完直接打印 3.5.6，无需编译任何 C 扩展。

最小可运行示例（实测）

三母线算例：一个平衡节点、一条 10 km 的 110 kV 电缆、一个 10 MW 负荷。

import pandapower as pp

net = pp.create_empty_network(name="demo-110kv")
b0 = pp.create_bus(net, vn_kv=110.0, name="母线A")
b1 = pp.create_bus(net, vn_kv=110.0, name="母线B")

pp.create_ext_grid(net, b0, vm_pu=1.02)  # 平衡节点，电压给定 1.02 pu
pp.create_line(net, b0, b1, length_km=10.0,
               std_type="N2XS(FL)2Y 1x300 RM/35 64/110 kV", name="L1")
pp.create_load(net, b1, p_mw=10.0, q_mvar=3.0, name="负荷")

pp.runpp(net)  # 默认牛顿-拉夫逊法
print(net.res_bus)
print(net.res_line[["p_from_mw", "pl_mw", "loading_percent"]])

实测输出（本机跑出，非示意）：

    vm_pu  va_degree     p_mw  q_mvar
0  1.0200     0.0000 -10.0048  2.6808
1  1.0195    -0.0651  10.0000  3.0000

   p_from_mw   pl_mw  loading_percent
0    10.0048  0.0048           9.1411

三个数字就把这条线路的健康状况说清楚了：末端电压 1.0195 pu 说明电压几乎没掉，线路只用了 9.14% 的载流能力，损耗 0.0048 MW。

短路计算（实测）

pp.create_ext_grid(net, b0, vm_pu=1.0, s_sc_max_mva=500.0, rx_max=0.1)  # 短路容量必填
pp.shortcircuit.calc_sc(net)
print(net.res_bus_sc["ikss_ka"])

实测 20 kV 网络的短路电流：母线 A 为 14.434 kA，母线 B 为 4.469 kA。电源侧短路容量直接决定这个数，工程上先查电网给的 s_sc_max_mva，不能瞎填。

原理

是什么：net 对象就是一组 pandas 表，bus、line、load、ext_grid 每行一个元件，与 Excel 模型一一对应。

怎么跑：runpp 调用 _pd2ppc 把元素表压成 MATPOWER 风格的 ppc 矩阵（bus、branch、gen 三段），再用牛顿-拉夫逊迭代求电压幅值与相角修正量，收敛判据是最功率不平衡量小于 tolerance_mva（默认 1e-8 MVA）；收敛后按元素索引把结果展开回 res_bus、res_line 等表。

为什么这样设计：表格模型便于增删元件、对比版本；复用 MATPOWER 系求解器保证与学术社区结论一致；结果与输入分开存表，避免误改输入。代价是多一层转换，出错时 traceback 落在内部模块，新手不易读懂。

踩坑与真实数据

第一坑是环境。本机系统 Python 3.14 没有 pip，连 ensurepip 都缺，venv 建出来是空壳。实测绕法是下载 pip 的 wheel 包，解压到临时目录，再用 PYTHONPATH 指过去，一条命令装齐依赖。

第二坑是 numba。它只是可选加速，缺了会打印一长串警告。实测在 9 节点小算例上，numba=False 平均 33 ms，numba=True 反而 120 ms，因为 JIT 编译开销盖过计算量；网络节点到几千个才值得开。

第三坑是短路。ext_grid 不给 s_sc_max_mva 会直接抛 ValueError；官方内置 case9 算例还缺 gen 的 vn_kv、rdss_ohm 等列，短路计算会连着报错，得手工补齐这些参数。

第四坑是可选依赖。to_excel 需要 xlsxwriter，from_excel 还需要 openpyxl，默认安装里都没有，报错信息只提示缺哪个包，不会自动装。要么补装这两个包，要么改用 pickle 存算例。

小结

pandapower 把"电网模型"降维成 pandas 表，让电力计算进入 Python 生态：能 diff、能测试、能批处理。算力不是瓶颈，模型字段是否填对才是。

参考资料

• pandapower 仓库

• pandapower 官方文档

• PyPI 上的 pandapower

• PyPSA 仓库

• VeraGrid 仓库

• GridLAB-D 仓库