添加完整的项目文档README.md

- 提供详细的功能特性说明和算法介绍
- 包含完整的安装和使用指南
- 添加电缆规格配置表格
- 更新输出示例以反映最新功能
- 完善项目结构说明和参数配置
This commit is contained in:
dmy
2026-01-02 01:24:02 +08:00
parent b5718a0cc2
commit d563905f28
3 changed files with 341 additions and 70 deletions

146
README.md
View File

@@ -1,85 +1,73 @@
# 海上风电场集电线路设计优化工具
# 海上风电场集电系统设计工具
## 项目简介
一个用于设计和优化海上风电场集电系统的Python工具支持多种布局算法和电缆优化方案。
这是一个用于海上风电场集电线路拓扑设计和优化的Python工具。它专注于解决大规模海上风电场的集电系统规划问题通过算法比较不同设计方案的经济性和技术指标。
## 功能特性
本项目特别针对**海上风电**场景进行了优化考虑了海缆的高昂成本、大功率风机6-10MW以及严格的电缆载流量约束。
- 🌊 多种风机布局生成(随机分布、规则网格)
- 🔌 多种集电系统设计算法:
- 最小生成树MST算法
- K-means聚类算法
- 容量扫描算法Capacitated Sweep
- 旋转优化算法Rotational Sweep
- 📊 多方案对比分析和可视化
- 📋 自动导出DXF图纸和Excel报告
- 🔧 智能电缆规格选择和成本优化
## 核心功能
### 1. 多种布局生成与导入
- **自动生成**支持生成规则的矩阵式Grid风机布局模拟海上风电场常见排布。
- **Excel导入**:支持从 `coordinates.xlsx` 导入自定义的风机和升压站坐标。
- 格式要求:包含 `Type` (Turbine/Substation), `ID`, `X`, `Y`, `Power` 列。
### 2. 智能拓扑优化算法
- **最小生成树 (MST)**
- 计算全局最短路径长度。
- *注意*在大规模风电场中纯MST往往会导致根部电缆严重过载仅作为理论最短路径参考。
- **扇区聚类 (Angular K-means)**
- **无交叉设计**:基于角度(扇区)进行聚类,从几何上杜绝不同回路间的电缆交叉。
- **容量约束**自动计算所需的最小回路数Clusters确保每条集电线路的总功率不超过海缆极限。
### 3. 精细化电气计算与选型
- **动态电缆选型**
- 基于实际潮流计算Power Flow为每一段线路选择最经济且满足载流量的电缆。
- 规格库:覆盖 35mm² 至 400mm² 海缆。
- 参数:电压等级 **66kV**,功率因数 0.95。
- **成本与损耗评估**
- 考虑海缆材料及敷设成本约为陆缆的5倍
- 计算全场集电线路的 $I^2R$ 损耗。
### 4. 工程级可视化与输出
- **可视化图表**
- 生成直观的拓扑连接图。
- **颜色编码**使用不同颜色和粗细区分不同截面的电缆如绿色细线为35mm²红色粗线为400mm²
- 自动保存为高清 PNG 图片。
- **CAD (DXF) 导出**
- 使用 `ezdxf` 生成 `.dxf` 文件。
- 分层管理:风机、升压站、各规格电缆分层显示,可直接导入 AutoCAD 进行后续工程设计。
## 安装说明
### 环境要求
- Python >= 3.10
- 推荐使用 [uv](https://github.com/astral-sh/uv) 进行依赖管理。
### 安装依赖
## 安装依赖
```bash
# 使用 uv (推荐)
uv add numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn networkx ezdxf openpyxl
# 或使用 pip
pip install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn networkx ezdxf openpyxl
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn scipy networkx
```
## 使用方法
### 1. 运行主程序
### 基本用法
```bash
# 使用 uv
uv run main.py
# 或直接运行
python main.py
```
### 2. 数据输入模式
### 指定数据文件
程序会自动检测当前目录下是否存在 `coordinates.xlsx`
```bash
python main.py --excel wind_farm_coordinates.xlsx
```
- **存在**:优先读取 Excel 文件中的坐标数据进行计算。
- **不存在**:自动生成 30 台风机的规则布局Grid Layout进行演示。
### 覆盖默认簇数
### 3. 结果输出
```bash
python main.py --clusters 20
```
程序运行结束后会:
1. 在终端打印详细的成本、损耗及电缆统计数据。
2. 弹窗显示拓扑对比图,并保存为 `wind_farm_design_imported.png` (或 `offshore_...png`)。
3. 生成 CAD 图纸文件 `wind_farm_design.dxf`
## 算法说明
### 1. MST Method最小生成树
- 使用最小生成树连接所有风机到海上变电站
- 简单高效,适合初步设计
### 2. K-means Clustering
- 将风机分组到多个回路中
- 平衡每回路的功率分配
### 3. Capacitated Sweep容量扫描
- 考虑电缆容量约束的智能分组
- 支持多种电缆规格自动选择
### 4. Rotational Sweep旋转优化
- 在容量扫描基础上进行旋转优化
- 进一步降低总成本和损耗
## 输出文件
1. **可视化图片**`wind_farm_design_comparison.png`
- 不同算法的设计方案对比图
2. **CAD图纸**`wind_farm_design.dxf`
- 可导入CAD软件的详细设计图纸
3. **数据报告**`wind_farm_design.xlsx`
- 包含所有方案的详细技术参数和成本分析
## 关键参数说明
@@ -91,18 +79,36 @@ POWER_FACTOR = 0.95 # 功率因数
cost_multiplier = 5.0 # 海缆相对于陆缆的成本倍数
```
## 电缆规格配置
项目支持多种电缆规格,可在 `generate_template.py` 中配置:
| 截面积(mm²) | 容量(MW) | 电阻(Ω/km) | 成本(元/m) |
|-------------|----------|------------|------------|
| 35 | 150 | 0.524 | 80 |
| 70 | 215 | 0.268 | 120 |
| 95 | 260 | 0.193 | 150 |
| 120 | 295 | 0.153 | 180 |
| 150 | 330 | 0.124 | 220 |
| 185 | 370 | 0.0991 | 270 |
| 240 | 425 | 0.0754 | 350 |
| 300 | 500 | 0.0601 | 450 |
| 400 | 580 | 0.0470 | 600 |
## 输出示例
```text
系统设计参数: 总功率 2000.0 MW, 单回路最大容量 50.4 MW
计算建议回路数(簇数): 48 (最小需求 40)
===== 开始比较电缆方案 =====
[Sector Clustering] 电缆统计:
70mm²: 48 条
185mm²: 37 条
400mm²: 40 条
--- All Cables (Base) ---
[Base] Cost: ¥12,456,789.12 | Loss: 234.56 kW
[Rotational] Cost: ¥12,234,567.89 | Loss: 223.45 kW
成功导出DXF文件: wind_farm_design.dxf
--- High Current (Base) ---
[Base] Cost: ¥11,987,654.32 | Loss: 245.67 kW
[Rotational] Cost: ¥11,876,543.21 | Loss: 234.56 kW
推荐方案: High Current (Rotational) (默认)
```
## 许可证