修复了储能电量不平衡的问题。

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:
+    if not display_only:
-        # 只显示，不保存
+        # 确定输出目录
-        try:
+        if output_dir is None:
-            plt.show()
+            output_dir = 'results'
-        except Exception as e:
+        
-            print(f"无法显示图形窗口：{str(e)}")
+        # 创建输出目录（如果不存在）
-    else:
+        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
-        # 保存图片
+        
-        plt.savefig('system_curves.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
+        # 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
@@ -288,7 +292,17 @@ def export_results_to_excel(solar_output, wind_output, thermal_output, load_dema
         timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
         filename = f"storage_optimization_results_{timestamp}.xlsx"
     
-    print(f"\n正在导出结果到Excel文件: {filename}")
+    # 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: {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}")
+    print(f"结果已成功导出到: {output_path}")
-    return filename
+    return output_path
 
 
 def generate_yearly_data():
@@ -492,6 +506,17 @@ def main():
     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:
             print("错误：请指定Excel文件路径")
@@ -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 --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 --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                             # 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 --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 --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__":

src/storage_optimization.py

@@ -109,7 +109,8 @@ 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
@@ -121,6 +122,7 @@ 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
@@ -140,11 +142,14 @@ def calculate_energy_balance(
     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)
@@ -176,8 +181,8 @@ def calculate_energy_balance(
 
     # 逐小时计算
     for hour in range(hours):
-        # 确保储能状态不为负
+        # 确保储能状态不为负且不超过容量
-        storage_soc[hour] = max(0, storage_soc[hour])
+        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]
@@ -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],
@@ -395,6 +477,13 @@ def optimize_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
@@ -404,9 +493,17 @@ def optimize_storage_capacity(
         mid_capacity = (lower_bound + upper_bound) / 2
 
         # 计算当前容量下的平衡
-        balance_result = calculate_energy_balance(
+        # 对于8760小时数据，使用周期性平衡函数
-            solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, mid_capacity
+        # 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)
@@ -467,17 +564,29 @@ def optimize_storage_capacity(
         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(
+        if is_yearly_data:
-            solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, params.max_storage_capacity
+            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(
+        if is_yearly_data:
-            solar_output, wind_output, thermal_output, load_demand, params, upper_bound
+            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
@@ -513,6 +622,14 @@ def optimize_storage_capacity(
     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,