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# 弃电损失量功能增强文档
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## 修改概述
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在用户要求下，对 `main.py` 文件的 Excel 输出功能进行了增强，新增了**弃电损失量**相关的统计和输出。
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## 主要修改内容
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### 1. 统计结果工作表增强
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在 `export_results_to_excel` 函数的 `stats_df` 中新增了以下指标：
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| 新增指标 | 说明 | 单位 |
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|---------|------|------|
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| 总弃风电量 | 全部时间的弃风量总和 | MWh |
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| 总弃光电量 | 全部时间的弃光量总和 | MWh |
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| 总弃电量 | 弃风量 + 弃光量 | MWh |
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| 弃电损失比例 | 总弃电量 / 总潜在发电量 | % |
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**代码位置**：[`main.py:374-377`](main.py:374-377)
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```python
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# 计算弃电损失量
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total_curtail_wind = sum(result['curtailed_wind'])
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total_curtail_solar = sum(result['curtailed_solar'])
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total_curtail_energy = total_curtail_wind + total_curtail_solar
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# 计算总潜在发电量
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total_potential_generation = sum(solar_output) + sum(wind_output) + sum(thermal_output)
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curtailment_loss_ratio = (total_curtail_energy / total_potential_generation * 100) if total_potential_generation > 0 else 0
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```
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### 2. 运行数据工作表增强
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在 `data_df` 中新增了以下列：
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| 新增列名 | 说明 | 计算方式 |
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|---------|------|----------|
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| 弃电损失量(MW) | 每小时的弃电损失量 | 弃风量 + 弃光量 |
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| 累计弃电量(MWh) | 从开始到当前的累计弃电量 | 逐小时累加弃电损失量 |
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**代码位置**：[`main.py:323-348`](main.py:323-348)
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```python
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# 计算弃电损失量（弃风+弃光）
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curtailment_loss = [result['curtailed_wind'][i] + result['curtailed_solar'][i] for i in range(len(result['curtailed_wind']))]
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# 计算累计弃电损失量
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cumulative_curtailment = []
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cumulative = 0
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for loss in curtailment_loss:
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cumulative += loss
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cumulative_curtailment.append(cumulative)
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```
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## 功能特点
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### 1. 完整的弃电损失分析
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- **小时级分析**：`弃电损失量(MW)` 提供每小时的弃电情况
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- **累计分析**：`累计弃电量(MWh)` 提供弃电的累积趋势
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- **总量统计**：总弃风量、总弃光量、总弃电量的完整统计
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- **比例分析**：弃电损失比例，评估系统效率
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### 2. 数据一致性保证
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- 运行数据中的累计弃电量 = 统计结果中的总弃电量
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- 弃电损失量 = 弃风量 + 弃光量（逐小时匹配）
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- 所有计算基于原始优化结果，确保数据一致性
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### 3. 用户友好的输出
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- Excel文件中清晰的工作表分类
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- 中文列名，便于理解
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- 合理的单位标注（MW用于功率，MWh用于能量）
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## 输出效果
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### 统计结果工作表示例
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指标 | 数值
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-------------------|------------------
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总弃风电量 | 12.50 MWh
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总弃光电量 | 8.30 MWh
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总弃电量 | 20.80 MWh
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弃电损失比例 | 2.34%
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### 运行数据工作表新增列
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小时 | 弃风量(MW) | 弃光量(MW) | 弃电损失量(MW) | 累计弃电量(MWh)
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-----|-----------|-----------|---------------|--------------
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1 | 0.5 | 0.3 | 0.8 | 0.8
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2 | 0.2 | 0.4 | 0.6 | 1.4
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3 | 0.0 | 0.5 | 0.5 | 1.9
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... | ... | ... | ... | ...
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## 使用说明
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1. **运行程序**：`python main.py --excel data.xlsx`
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2. **查看结果**：在生成的Excel文件中查看"统计结果"和"运行数据"工作表
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3. **分析弃电**：
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- 统计结果：了解总体弃电情况和损失比例
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- 运行数据：分析逐小时弃电模式和累计趋势
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## 技术细节
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### 计算公式
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- **弃电损失量** = 弃风量 + 弃光量
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- **累计弃电量** = Σ(弃电损失量) (逐小时累加)
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- **弃电损失比例** = (总弃电量 / 总潜在发电量) × 100%
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- **总潜在发电量** = 光伏总出力 + 风电总出力 + 火电总出力
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### 数据来源
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- 基于 `storage_optimization.py` 中的 `result` 字典
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- 使用 `curtailed_wind` 和 `curtailed_solar` 数据
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- 确保与优化算法结果完全一致
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## 兼容性
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- ✅ 向后兼容：不影响原有功能
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- ✅ Excel格式：保持原有文件结构
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- ✅ 时间尺度：支持24小时和8760小时数据
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- ✅ 数据精度：保持原有计算精度
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## 验证
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创建了测试文件 `test_main_modifications.py` 用于验证功能正确性：
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- 验证Excel文件导出成功
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- 检查新增列是否正确添加
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- 验证数据计算的一致性
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- 确认统计结果的准确性
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## 总结
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此次修改成功地在Excel输出中增加了完整的弃电损失量分析功能，为用户提供了更详细和直观的弃电情况分析工具，有助于优化储能系统配置和运行策略。
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