diff --git a/main.py b/main.py index 3a87f2b..b36cfee 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -25,11 +25,11 @@ plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'DejaVu Sans'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False -def plot_system_curves(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, result, storage_efficiency=0.9, show_window=False, display_only=False): +def plot_system_curves(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, result, storage_efficiency=0.9, show_window=False, display_only=False, output_dir=None): """ 绘制系统运行曲线 - Args: + Args: solar_output: 光伏出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 wind_output: 风电出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 thermal_output: 火电出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 @@ -37,6 +37,7 @@ def plot_system_curves(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, r result: 优化结果字典 show_window: 是否显示图形窗口 display_only: 是否只显示不保存文件 + output_dir: 输出目录路径，默认为 None（当前目录） """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np @@ -148,15 +149,17 @@ def plot_system_curves(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, r plt.tight_layout() # 根据参数决定是否保存和显示图形 - if display_only: - # 只显示，不保存 - try: - plt.show() - except Exception as e: - print(f"无法显示图形窗口：{str(e)}") - else: - # 保存图片 - plt.savefig('system_curves.png', dpi=300, bbox_inches='tight') + if not display_only: + # 确定输出目录 + if output_dir is None: + output_dir = 'results' + + # 创建输出目录（如果不存在） + os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) + + # 保存图片到指定目录 + output_path = os.path.join(output_dir, 'system_curves.png') + plt.savefig(output_path, dpi=300, bbox_inches='tight') # 根据参数决定是否显示图形窗口 if show_window: @@ -164,7 +167,7 @@ def plot_system_curves(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, r plt.show() except Exception as e: print(f"无法显示图形窗口：{str(e)}") - print("图形已保存为 'system_curves.png'") + print(f"图形已保存为 '{output_path}'") else: plt.close() # 关闭图形，不显示窗口 @@ -238,7 +241,7 @@ def plot_system_curves(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, r print(f"储能损耗率: {(storage_loss/total_charge*100) if total_charge > 0 else 0:.2f}%") -def export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, result, params, filename=None): +def export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, result, params, filename=None, output_dir=None): """ 将多能互补系统储能优化结果导出到Excel文件，包含运行数据、统计结果和系统参数。 @@ -262,6 +265,7 @@ def export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_dema - capacity_limit_reached: 容量限制是否达到 params (object): 系统参数对象，包含各种技术参数 filename (str, optional): 输出文件名，如未提供则自动生成 + output_dir (str, optional): 输出目录路径，默认为 None（使用 results 目录） Returns: str: 生成的Excel文件路径 @@ -287,8 +291,18 @@ def export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_dema if filename is None: timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"storage_optimization_results_{timestamp}.xlsx" + + # 确定输出目录 + if output_dir is None: + output_dir = 'results' + + # 创建输出目录（如果不存在） + os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) + + # 构建完整的输出路径 + output_path = os.path.join(output_dir, filename) - print(f"\n正在导出结果到Excel文件: {filename}") + print(f"\n正在导出结果到Excel文件: {output_path}") # 准备数据 hours = list(range(1, len(solar_output) + 1)) @@ -410,7 +424,7 @@ def export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_dema }) # 写入Excel文件 - with pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') as writer: + with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer: # 写入主要数据 data_df.to_excel(writer, sheet_name='运行数据', index=False) @@ -439,8 +453,8 @@ def export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_dema }) description_df.to_excel(writer, sheet_name='说明', index=False) - print(f"结果已成功导出到: {filename}") - return filename + print(f"结果已成功导出到: {output_path}") + return output_path def generate_yearly_data(): @@ -491,6 +505,17 @@ def main(): command = sys.argv[1] show_window = '--show' in sys.argv # 检查是否包含--show参数 display_only = '--display-only' in sys.argv # 检查是否只显示不保存 + + # 解析输出目录参数 + output_dir = None + if '--output' in sys.argv: + output_index = sys.argv.index('--output') + if output_index + 1 < len(sys.argv): + output_dir = sys.argv[output_index + 1] + else: + print("错误：--output 参数需要指定目录路径") + print("用法：python main.py --output <目录路径>") + return if command == '--excel': if len(sys.argv) < 3: @@ -619,38 +644,46 @@ def main(): # 绘制曲线 print("正在绘制系统运行曲线...") - plot_system_curves(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, result, params.storage_efficiency, show_window, display_only) + plot_system_curves(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, result, params.storage_efficiency, show_window, display_only, output_dir) # 导出结果到Excel try: - export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, result, params) + export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, result, params, output_dir=output_dir) except Exception as e: print(f"导出Excel文件失败：{str(e)}") if display_only: print("\n正在显示图形窗口...") elif show_window: - print("\n曲线图已保存为 'system_curves.png' 并显示图形窗口") + output_path = os.path.join(output_dir if output_dir else 'results', 'system_curves.png') + print(f"\n曲线图已保存为 '{output_path}' 并显示图形窗口") else: - print("\n曲线图已保存为 'system_curves.png'") + output_path = os.path.join(output_dir if output_dir else 'results', 'system_curves.png') + print(f"\n曲线图已保存为 '{output_path}'") def print_usage(): """打印使用说明""" print("多能互补系统储能容量优化程序") print("\n使用方法：") - print(" python main.py --excel <文件路径> # 从Excel文件读取数据") - - print(" python main.py --create-template [类型] # 创建Excel模板(24或8760)") - print(" python main.py # 使用24小时示例数据") - print(" python main.py --show # 显示图形窗口(可与其他参数组合使用)") - print(" python main.py --display-only # 只显示图形窗口，不保存文件") + print(" python main.py --excel <文件路径> # 从Excel文件读取数据") + print(" python main.py --output <目录路径> # 指定输出目录（默认：results）") + print(" python main.py --create-template [类型] # 创建Excel模板(24或8760)") + print(" python main.py # 使用24小时示例数据") + print(" python main.py --show # 显示图形窗口(可与其他参数组合使用)") + print(" python main.py --display-only # 只显示图形窗口，不保存文件") print("\n示例：") print(" python main.py --excel data.xlsx") print(" python main.py --excel data.xlsx --show") + print(" python main.py --excel data.xlsx --output my_results") print(" python main.py --excel data.xlsx --display-only") print(" python main.py --create-template 8760") print(" python main.py --create-template 24") - print(" python main.py --display-only # 使用示例数据并只显示图形窗口") + print(" python main.py --display-only # 使用示例数据并只显示图形窗口") + print(" python main.py --output custom_results # 使用示例数据，输出到 custom_results 目录") + print("\n说明：") + print(" - 结果文件默认保存到 results 目录") + print(" - 使用 --output 参数可指定自定义输出目录") + print(" - 如果输出目录不存在，程序会自动创建") if __name__ == "__main__": diff --git a/src/storage_optimization.py b/src/storage_optimization.py index cf45e56..6adcedd 100644 --- a/src/storage_optimization.py +++ b/src/storage_optimization.py @@ -109,11 +109,12 @@ def calculate_energy_balance( thermal_output: List[float], load_demand: List[float], params: SystemParameters, - storage_capacity: float + storage_capacity: float, + initial_soc: float = 0.0 ) -> Dict[str, List[float]]: """ 计算给定储能容量下的系统电能平衡 - + Args: solar_output: 光伏出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 wind_output: 风电出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 @@ -121,7 +122,8 @@ def calculate_energy_balance( load_demand: 负荷曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 params: 系统参数配置 storage_capacity: 储能容量 (MWh) - + initial_soc: 初始储能状态 (MWh)，默认为0.0 + Returns: 包含各种功率曲线的字典 """ @@ -130,7 +132,7 @@ def calculate_energy_balance( wind = np.array(wind_output) thermal = np.array(thermal_output) load = np.array(load_demand) - + # 初始化输出数组 hours = len(solar_output) storage_soc = np.zeros(hours) # 储能状态 (MWh) @@ -139,16 +141,19 @@ def calculate_energy_balance( curtailed_wind = np.zeros(hours) # 弃风量 (MW) curtailed_solar = np.zeros(hours) # 弃光量 (MW) grid_feed_in = np.zeros(hours) # 上网电量 (MW) - + + # 设置初始储能状态 + storage_soc[0] = initial_soc + # 计算总发电潜力 total_potential_wind = np.sum(wind) total_potential_solar = np.sum(solar) - -# 判断是否只有一种可再生能源 + + # 判断是否只有一种可再生能源 has_wind = total_potential_wind > 0 has_solar = total_potential_solar > 0 single_renewable = (has_wind and not has_solar) or (has_solar and not has_wind) - + # 计算允许的最大弃风弃光量 if single_renewable: # 只有一种可再生能源时，弃电量不受限制 @@ -162,32 +167,32 @@ def calculate_energy_balance( # 有多种可再生能源且上网电量限制不为0时，应用弃风弃光限制 max_curtailed_wind_total = total_potential_wind * params.max_curtailment_wind max_curtailed_solar_total = total_potential_solar * params.max_curtailment_solar - + # 初始化累计弃风弃光量 accumulated_curtailed_wind = 0.0 accumulated_curtailed_solar = 0.0 - + # 计算总可用发电量上限（不考虑火电） total_available_energy = params.available_solar_energy + params.available_wind_energy max_total_grid_feed_in = total_available_energy * params.max_grid_ratio - + # 初始化累计上网电量 cumulative_grid_feed_in = 0.0 - + # 逐小时计算 for hour in range(hours): - # 确保储能状态不为负 - storage_soc[hour] = max(0, storage_soc[hour]) - + # 确保储能状态不为负且不超过容量 + storage_soc[hour] = max(0, min(storage_capacity, storage_soc[hour])) + # 可用发电量（未考虑弃风弃光） available_generation = thermal[hour] + wind[hour] + solar[hour] - + # 需求电量（负荷） demand = load[hour] - + # 计算功率平衡 power_surplus = available_generation - demand - + if power_surplus > 0: # 有盈余电力，优先储能 max_charge = min( @@ -195,30 +200,30 @@ def calculate_energy_balance( storage_capacity * params.charge_rate, # 充电功率限制 power_surplus # 可用盈余电力 ) - + # 实际充电功率 actual_charge = min(max_charge, power_surplus) charge_power[hour] = actual_charge - + # 更新储能状态（考虑充电效率） if hour < hours - 1: storage_soc[hour + 1] = storage_soc[hour] + actual_charge * params.storage_efficiency - + # 剩余电力优先上网，超出上网电量比例限制时才弃风弃光 remaining_surplus = power_surplus - actual_charge - + # 计算当前允许的最大上网电量 # 基于总可用发电量和已累计上网电量 remaining_grid_quota = max_total_grid_feed_in - cumulative_grid_feed_in - + # 优先上网，但不超过剩余配额 grid_feed_allowed = min(remaining_surplus, max(0, remaining_grid_quota)) grid_feed_in[hour] = grid_feed_allowed cumulative_grid_feed_in += grid_feed_allowed - + # 剩余电力考虑弃风弃光 remaining_surplus -= grid_feed_allowed - + # 计算弃风弃光（优先弃光，然后弃风） if remaining_surplus > 0: # 在单一可再生能源场景下，弃风弃光不受限制 @@ -228,7 +233,7 @@ def calculate_energy_balance( curtailed_solar[hour] = min(solar[hour], remaining_surplus) remaining_surplus -= curtailed_solar[hour] accumulated_curtailed_solar += curtailed_solar[hour] - + # 如果还有剩余，弃风 if remaining_surplus > 0 and wind[hour] > 0: curtailed_wind[hour] = min(wind[hour], remaining_surplus) @@ -246,12 +251,12 @@ def calculate_energy_balance( solar[hour], max_curtailed_solar_total - accumulated_curtailed_solar ) - + if available_solar_curtail > 0: curtailed_solar[hour] = min(available_solar_curtail, remaining_surplus) remaining_surplus -= curtailed_solar[hour] accumulated_curtailed_solar += curtailed_solar[hour] - + # 如果还有剩余，弃风 if remaining_surplus > 0: if max_curtailed_wind_total == float('inf'): @@ -263,45 +268,45 @@ def calculate_energy_balance( wind[hour], max_curtailed_wind_total - accumulated_curtailed_wind ) - + if available_wind_curtail > 0: curtailed_wind[hour] = min(available_wind_curtail, remaining_surplus) remaining_surplus -= curtailed_wind[hour] accumulated_curtailed_wind += curtailed_wind[hour] - + # 确保电力平衡：如果仍有剩余电力，强制弃掉（安全机制） if remaining_surplus > 0: # 记录警告但不影响计算 # 在实际系统中，这种情况不应该发生，但作为安全保护 pass - + else: # 电力不足，优先放电 power_deficit = -power_surplus grid_feed_in[hour] = 0 # 初始化购电为0 - + max_discharge = min( storage_soc[hour], # 储能状态限制 storage_capacity * params.discharge_rate, # 放电功率限制 power_deficit # 缺电功率 ) - + # 实际放电功率 actual_discharge = min(max_discharge, power_deficit) discharge_power[hour] = actual_discharge - + # 更新储能状态（考虑放电效率） if hour < hours - 1: storage_soc[hour + 1] = storage_soc[hour] - actual_discharge / params.storage_efficiency - + # 计算剩余缺电，需要从电网购电 remaining_deficit = power_deficit - actual_discharge - + # 如果还有缺电，从电网购电 if remaining_deficit > 0: # 购电功率为负值，表示从电网输入 grid_feed_in[hour] = -remaining_deficit - + return { 'storage_profile': storage_soc.tolist(), 'charge_profile': charge_power.tolist(), @@ -312,6 +317,83 @@ def calculate_energy_balance( } +def find_periodic_steady_state( + solar_output: List[float], + wind_output: List[float], + thermal_output: List[float], + load_demand: List[float], + params: SystemParameters, + storage_capacity: float, + soc_convergence_threshold: float = 0.001, + max_iterations: int = 100 +) -> Dict[str, List[float]]: + """ + 通过迭代找到满足周期性平衡的储能初始状态 + + 步骤： + 1. 从初始SOC=0开始，运行一次全年仿真，记录最后一小时的SOC值 + 2. 将这个SOC值作为新的"初始SOC"，再次运行仿真 + 3. 重复上述过程，直到首尾SOC的差值小于设定的阈值 + + Args: + solar_output: 光伏出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 + wind_output: 风电出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 + thermal_output: 火电出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 + load_demand: 负荷曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 + params: 系统参数配置 + storage_capacity: 储能容量 (MWh) + soc_convergence_threshold: SOC收敛阈值（相对于容量的比例），默认0.1% + max_iterations: 最大迭代次数 + + Returns: + 包含各种功率曲线的字典，且满足周期性平衡条件 + """ + # 计算收敛阈值的绝对值 + absolute_threshold = storage_capacity * soc_convergence_threshold + + # 初始SOC从0开始 + initial_soc = 0.0 + iteration = 0 + soc_diff = float('inf') + + print(f"正在寻找周期性平衡状态（SOC收敛阈值: {absolute_threshold:.4f} MWh）...") + + while iteration < max_iterations and soc_diff > absolute_threshold: + # 运行仿真 + balance_result = calculate_energy_balance( + solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, + params, storage_capacity, initial_soc + ) + + # 获取初始和最终的SOC + storage_initial = balance_result['storage_profile'][0] + storage_final = balance_result['storage_profile'][-1] + + # 计算SOC差值 + soc_diff = abs(storage_final - storage_initial) + + # 更新初始SOC（使用最终SOC作为下一次的初始SOC） + initial_soc = storage_final + + # 确保SOC在合理范围内 + initial_soc = max(0, min(storage_capacity, initial_soc)) + + iteration += 1 + + # 输出迭代信息（每10次迭代或最后一次） + if iteration % 10 == 0 or iteration == 1 or soc_diff <= absolute_threshold: + print(f" 迭代 {iteration}: 初始SOC={storage_initial:.4f} MWh, " + f"最终SOC={storage_final:.4f} MWh, 差值={soc_diff:.4f} MWh") + + # 输出收敛结果 + if soc_diff <= absolute_threshold: + print(f"✓ 周期性平衡收敛成功（迭代{iteration}次，SOC差值={soc_diff:.4f} MWh）") + else: + print(f"⚠ 未达到收敛条件（迭代{iteration}次，SOC差值={soc_diff:.4f} MWh）") + + return balance_result + + def check_constraints( solar_output: List[float], wind_output: List[float], @@ -321,14 +403,14 @@ def check_constraints( ) -> Dict[str, float]: """ 检查约束条件是否满足 - + Args: solar_output: 光伏出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 wind_output: 风电出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 thermal_output: 火电出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 balance_result: 电能平衡计算结果 params: 系统参数配置 - + Returns: 包含各约束实际比例的字典 """ @@ -336,21 +418,21 @@ def check_constraints( total_wind_potential = sum(wind_output) total_solar_potential = sum(solar_output) total_thermal = sum(thermal_output) - + total_curtailed_wind = sum(balance_result['curtailed_wind']) total_curtailed_solar = sum(balance_result['curtailed_solar']) total_grid_feed_in = sum(balance_result['grid_feed_in']) - + # 实际发电量（考虑弃风弃光） actual_wind_generation = total_wind_potential - total_curtailed_wind actual_solar_generation = total_solar_potential - total_curtailed_solar total_generation = total_thermal + actual_wind_generation + actual_solar_generation - + # 计算比例 actual_curtailment_wind_ratio = total_curtailed_wind / total_wind_potential if total_wind_potential > 0 else 0 actual_curtailment_solar_ratio = total_curtailed_solar / total_solar_potential if total_solar_potential > 0 else 0 actual_grid_feed_in_ratio = total_grid_feed_in / total_generation if total_generation > 0 else 0 - + return { 'total_curtailment_wind_ratio': actual_curtailment_wind_ratio, 'total_curtailment_solar_ratio': actual_curtailment_solar_ratio, @@ -369,7 +451,7 @@ def optimize_storage_capacity( ) -> Dict: """ 优化储能容量，使用迭代方法寻找满足所有约束的最小储能容量 - + Args: solar_output: 光伏出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 wind_output: 风电出力曲线 (MW) - 支持24小时或8760小时 @@ -378,39 +460,54 @@ def optimize_storage_capacity( params: 系统参数配置 max_iterations: 最大迭代次数 tolerance: 收敛容差 - + Returns: 包含优化结果的字典 """ # 验证输入 validate_inputs(solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params) - + # 初始化搜索范围 lower_bound = 0.0 theoretical_max = max(sum(solar_output) + sum(wind_output) + sum(thermal_output), sum(load_demand)) - + # 应用储能容量上限限制 if params.max_storage_capacity is not None: upper_bound = min(theoretical_max, params.max_storage_capacity) else: upper_bound = theoretical_max - + + # 判断数据类型（24小时或8760小时） + data_length = len(solar_output) + is_yearly_data = data_length == 8760 + + if is_yearly_data: + print(f"处理8760小时全年数据，启用周期性平衡优化...") + # 二分搜索寻找最小储能容量 best_capacity = upper_bound best_result = None solution_found = False # 标记是否找到可行解 - + for iteration in range(max_iterations): mid_capacity = (lower_bound + upper_bound) / 2 - + # 计算当前容量下的平衡 - balance_result = calculate_energy_balance( - solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, mid_capacity - ) - + # 对于8760小时数据，使用周期性平衡函数 + # 对于24小时数据，使用普通平衡函数（初始SOC=0） + if is_yearly_data: + balance_result = find_periodic_steady_state( + solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, + params, mid_capacity + ) + else: + balance_result = calculate_energy_balance( + solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, mid_capacity + ) + # 检查约束条件 constraint_results = check_constraints(solar_output, wind_output, thermal_output, balance_result, params) - + # 检查是否满足所有约束 # max_grid_ratio只限制上网电量比例，不约束购电 # 只有当grid_feed_in为正时（上网）才需要检查约束 @@ -421,16 +518,16 @@ def optimize_storage_capacity( else: # 没有上网电量或为负值（购电），总是满足约束 grid_constraint_satisfied = True - + # 判断是否只有一种可再生能源 has_wind = sum(wind_output) > 0 has_solar = sum(solar_output) > 0 single_renewable = (has_wind and not has_solar) or (has_solar and not has_wind) - + # 特殊情况：当上网电量限制为0时，所有超额电力都必须被弃掉 # 此时应该允许无限制弃风弃光 grid_quota_zero = params.max_grid_ratio == 0 - + if single_renewable or grid_quota_zero: # 只有一种可再生能源时，或上网电量限制为0时，跳过弃风弃光约束检查 constraints_satisfied = grid_constraint_satisfied @@ -441,12 +538,12 @@ def optimize_storage_capacity( constraint_results['total_curtailment_solar_ratio'] <= params.max_curtailment_solar and grid_constraint_satisfied ) - + # 检查储能日平衡（周期结束时储能状态应接近初始值） storage_initial = balance_result['storage_profile'][0] storage_final = balance_result['storage_profile'][-1] daily_balance = abs(storage_final - storage_initial) < tolerance - + if constraints_satisfied and daily_balance: # 满足条件，尝试减小容量 best_capacity = mid_capacity @@ -456,32 +553,44 @@ def optimize_storage_capacity( else: # 不满足条件，增大容量 lower_bound = mid_capacity - + # 检查收敛 if upper_bound - lower_bound < tolerance: break - + # 处理储能容量上限限制的情况 if not solution_found and params.max_storage_capacity is not None: print(f"警告：在储能容量上限 {params.max_storage_capacity:.2f} MWh 内无法找到满足所有约束的解") print("使用最大允许容量进行计算，但某些约束条件可能无法满足") - + # 使用最大允许容量计算结果 - balance_result = calculate_energy_balance( - solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, params.max_storage_capacity - ) + if is_yearly_data: + balance_result = find_periodic_steady_state( + solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, + params, params.max_storage_capacity + ) + else: + balance_result = calculate_energy_balance( + solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, params.max_storage_capacity + ) constraint_results = check_constraints(solar_output, wind_output, thermal_output, balance_result, params) best_result = {**balance_result, **constraint_results} best_capacity = params.max_storage_capacity elif best_result is None: # 如果没有找到可行解（且没有容量上限限制），使用最大容量 - balance_result = calculate_energy_balance( - solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, upper_bound - ) + if is_yearly_data: + balance_result = find_periodic_steady_state( + solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, + params, upper_bound + ) + else: + balance_result = calculate_energy_balance( + solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, upper_bound + ) constraint_results = check_constraints(solar_output, wind_output, thermal_output, balance_result, params) best_result = {**balance_result, **constraint_results} best_capacity = upper_bound - + # 添加能量平衡校验 total_generation = sum(thermal_output) + sum(wind_output) + sum(solar_output) total_consumption = sum(load_demand) @@ -490,12 +599,12 @@ def optimize_storage_capacity( total_charge = sum(best_result['charge_profile']) total_discharge = sum(best_result['discharge_profile']) storage_net_change = best_result['storage_profile'][-1] - best_result['storage_profile'][0] - + # 能量平衡校验：发电量 + 放电量/效率 = 负荷 + 充电量*效率 + 弃风弃光 + 上网电量 # 考虑储能充放电效率的能量平衡 energy_from_storage = total_discharge / params.storage_efficiency # 储能提供的有效能量 energy_to_storage = total_charge * params.storage_efficiency # 储能消耗的电网能量 - + # 能量平衡校验：应该接近0，但允许一定误差 # 当total_grid为负时（购电），应该加到左侧（供给侧） # 当total_grid为正时（上网），应该加到右侧（需求侧） @@ -512,7 +621,15 @@ def optimize_storage_capacity( # 储能效率损失可能达到总能量的10%以上 tolerance = max(10.0, total_generation * 0.15) energy_balance_check = energy_balance_error < tolerance - + + # 输出周期性平衡信息 + if is_yearly_data: + soc_initial_final_diff = abs(best_result['storage_profile'][-1] - best_result['storage_profile'][0]) + print(f"\n周期性平衡信息:") + print(f" 初始SOC: {best_result['storage_profile'][0]:.4f} MWh") + print(f" 最终SOC: {best_result['storage_profile'][-1]:.4f} MWh") + print(f" SOC差值: {soc_initial_final_diff:.4f} MWh") + # 返回最终结果 return { 'required_storage_capacity': best_capacity,