docs: 完善项目文档和使用说明

- 更新README.md，补充GUI特性说明和参数配置文档
- 新增使用说明目录，包含完整的操作手册和界面截图
- 优化generate_template.py，支持自定义模板输出路径
- 改进GUI界面布局，优化文件上传和模板导出功能
- 添加系统参数配置说明（电压、功率因数等）

Makefile

@@ -0,0 +1,31 @@
+.PHONY: help clean build rebuild
+
+# 默认目标
+help:
+	@echo "海上风电场集电线路设计优化系统 - 构建脚本"
+	@echo ""
+	@echo "可用命令:"
+	@echo "  make build    - 使用 .spec 文件生成单文件 exe 程序"
+	@echo "  make rebuild  - 清理并重新构建"
+	@echo "  make clean    - 清理构建生成的临时文件和缓存"
+	@echo "  make help     - 显示此帮助信息"
+
+# 生成单文件exe程序
+# 使用 --clean 清理 PyInstaller 缓存，-y 自动覆盖输出
+build:
+	@echo "开始打包程序..."
+	uv run pyinstaller --clean -y "海上风电场集电线路设计优化系统.spec"
+	@echo "打包完成！"
+	@echo "可执行文件位于: dist/海上风电场集电线路设计优化系统.exe"
+
+# 清理构建生成的临时文件
+clean:
+	@echo "正在清理临时文件..."
+	@uv run python -c "import shutil, pathlib; [shutil.rmtree(p) for p in pathlib.Path('.').rglob('__pycache__')]; shutil.rmtree('build', ignore_errors=True); shutil.rmtree('dist', ignore_errors=True)"
+	@echo "清理完成！"
+nice:
+	uv run nicegui-pack --onefile --name "海上风电场集电线路设计优化系统" gui.py --onefile --windowed
+
+
+# 清理并重新构建
+rebuild: clean build

README.md

@@ -1,116 +1,91 @@
-# 海上风电场集电系统设计工具
+# 海上风电场集电系统设计优化工具 (Wind Farm Collector System Optimizer)
 
-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。
+一个用于设计和优化海上风电场集电系统拓扑的综合工具。支持多种先进算法，能够根据风机坐标、功率以及海缆规格，自动生成投资成本最低、损耗最小的设计方案。
 
-## 功能特性
+## 🌟 主要功能
 
-- 🌊 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
+- 🖥️ **原生桌面体验**：支持 Native 模式运行，提供类似本地应用的流畅体验（基于 NiceGUI & PyWebview）。
+- 🌊 **多种布局生成**：内置模拟数据生成器，支持规则网格和随机分布布局。
+- 🔌 **先进设计算法**：
+  - **MST (Minimum Spanning Tree)**：无容量约束基准方案。
+  - **Capacitated Sweep (Base)**：基础扇区扫描分组。
+  - **Rotational Sweep**：全局最优起始角度旋转扫描优化。
+  - **Esau-Williams**：经典启发式算法，在距离与容量间寻找最优平衡。
+- ⚙️ **灵活参数配置**：支持通过 Excel 自定义系统电压、功率因数及详细电缆规格。
+- 📊 **智能方案对比**：自动运行三大场景（标准方案、含可选电缆方案、限制最大截面方案）并对比结果。
+- 📁 **多格式导出**：
+  - 自动生成 CAD 图纸 (`.dxf`)，按电缆规格分层并着色。
+  - 导出详细的 Excel 对比报告及单方案电缆清册。
+  - 支持一键打包导出所有方案压缩包 (`.zip`)。
 
-## 安装依赖
+## 🛠️ 安装依赖
+
+本项目使用 `uv` 或 `pip` 管理环境。推荐安装依赖：
 
 ```bash
-pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn scipy networkx
+pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn scipy networkx ezdxf nicegui openpyxl pywebview
 ```
+*注：`pywebview` 用于支持原生窗口模式。*
 
-## 使用方法
+## 🚀 使用方法
 
-### 基本用法
+### 1. 启动图形化界面 (推荐)
+
+运行以下命令启动应用，程序将自动弹出独立窗口：
 
 ```bash
-python main.py
+python gui.py
 ```
 
-### 指定数据文件
+**GUI 特性：**
+- **模板导出**：点击界面上的 "导出 Excel 模板" 按钮可获取标准输入格式文件。
+- **参数概览**：上传文件后自动解析并显示系统参数及电缆规格。
+- **交互式分析**：点击结果表格中的行，可实时查看对应方案的拓扑图。
+
+### 2. 命令行模式
 
 ```bash
-python main.py --excel wind_farm_coordinates.xlsx
+python main.py --excel your_data.xlsx
 ```
 
-### 覆盖默认簇数
+## 📝 输入数据规范 (Excel)
 
-```bash
-python main.py --clusters 20
-```
+为了确保计算结果的准确性，输入 Excel 文件应包含以下 Sheet（推荐使用 GUI 导出模板）：
 
-## 算法说明
+### 1. Coordinates (坐标)
+| Type | ID | X | Y | Power | PlatformHeight |
+|------|----|---|---|-------|----------------|
+| Substation | Sub1 | 4000 | -800 | 0 | 0 |
+| Turbine | 1 | 0 | 0 | 8.0 | 25 |
+| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
 
-### 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. Cables (电缆)
+**必须遵守以下规则：**
+- **单调递增性**：电缆必须按截面从小到大排列，且对应的额定载流量也必须严格递增。
+- **可选电缆规则**：
+  - `Optional` 列标记为 'Y' 的电缆最多只能有一条。
+  - 若存在可选电缆，它必须是列表中截面最大的一条。
 
-### 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. Parameters (参数) [可选]
+可自定义系统级参数，若不提供则使用默认值。
 
-### 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
+| Parameter | Value | 说明 |
+|-----------|-------|------|
+| Voltage (kV) | 66 | 系统电压，支持 `Voltage` 或 `System Voltage`。若 key 包含 `kV` 则自动 *1000。 |
+| Power Factor | 0.95 | 功率因数 (0-1)。 |
 
-### 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
+## 📈 场景说明 (Scenarios)
 
-## 输出文件
+1.  **Scenario 1 (Standard)**：仅使用非可选（标准）电缆进行优化。
+2.  **Scenario 2 (With Optional)**：包含标记为 'Y' 的大型电缆，适用于尝试增加单回路容量的场景。
+3.  **Scenario 3 (No Max)**：排除最大截面电缆，测试在电缆供应受限时的最优拓扑。
 
-1.  **可视化图片**：`wind_farm_design_comparison.png`
-    - 不同算法的设计方案对比图
+## 📂 输出文件说明
 
-2.  **CAD图纸**：`wind_farm_design.dxf`
-    - 可导入CAD软件的详细设计图纸
+- **Excel 报告**：`[文件名]_result.xlsx` 包含所有方案的总览及详细连接清单。
+- **CAD 图纸**：`design_[方案名].dxf` 包含分层分色的拓扑图。
+- **全部方案**：`[文件名]_result.zip` 包含所有图纸及 Excel 报告。
 
-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
+## ⚖️ 许可证
 
-## 关键参数说明
-
-可以在 `main.py` 中调整以下核心常量以适配不同项目：
-
-```python
-VOLTAGE_LEVEL = 66000  # 集电系统电压 (V)
-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
-===== 开始比较电缆方案 =====
-
---- All Cables (Base) ---
-  [Base]       Cost: ¥12,456,789.12 | Loss: 234.56 kW
-  [Rotational] Cost: ¥12,234,567.89 | Loss: 223.45 kW
-
---- 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
-
-本项目仅供学习和研究使用。
+本项目仅供工程学习、研究和初步设计评估使用。详细计算应以专业设计院规范为准。

generate_template.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import pandas as pd
 import numpy as np
 
-def create_template():
+def create_template(output_file='windfarm_template.xlsx'):
     # Create sample data similar to the internal generator
     data = []
     
@@ -50,12 +50,19 @@ def create_template():
     ]
     df_cables = pd.DataFrame(cable_data)
     
+    # Create System Parameters data
+    param_data = [
+        {'Parameter': 'Voltage (kV) / 电压 (kV)', 'Value': 66},
+        {'Parameter': 'Power Factor / 功率因数', 'Value': 0.95}
+    ]
+    df_params = pd.DataFrame(param_data)
+    
     # Save to Excel
-    output_file = 'coordinates.xlsx'
     with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
         df.to_excel(writer, sheet_name='Coordinates', index=False)
         df_cables.to_excel(writer, sheet_name='Cables', index=False)
-    print(f"Created sample file: {output_file} with sheets 'Coordinates' and 'Cables'")
+        df_params.to_excel(writer, sheet_name='Parameters', index=False)
+    print(f"Created sample file: {output_file} with sheets 'Coordinates', 'Cables', and 'Parameters'")
 
 if __name__ == "__main__":
     create_template()

main.py

@@ -153,14 +153,85 @@ def load_data_from_excel(file_path):
                     specs.append((section, capacity, resistance, cost, is_optional))
             
             if specs:
-                specs.sort(key=lambda x: x[1]) # 按载流量排序
+                # --- 输入数据校验：单调性 ---
+                for i in range(len(specs) - 1):
+                    curr_s = specs[i]
+                    next_s = specs[i + 1]
+
+                    # 校验截面 (section)
+                    if curr_s[0] >= next_s[0]:
+                        raise ValueError(
+                            f"电缆数据校验失败：Excel中电缆顺序必须按截面从小到大排列。第{i+1}行({curr_s[0]}mm²) >= 第{i+2}行({next_s[0]}mm²)。"
+                        )
+
+                    # 校验载流量 (capacity)
+                    if curr_s[1] >= next_s[1]:
+                        raise ValueError(
+                            f"电缆数据校验失败：Excel中电缆载流量必须严格递增。第{i+1}行({curr_s[1]}A) >= 第{i+2}行({next_s[1]}A)。"
+                        )
+
+                specs.sort(key=lambda x: x[1])  # 按载流量排序
+
+                # --- 输入数据校验 ---
+                # 筛选出所有标记为 Optional='Y' 的电缆
+                optional_cables = [s for s in specs if s[4]]
+
+                # 规则1: 最多只能有一条可选电缆
+                if len(optional_cables) > 1:
+                    raise ValueError(
+                        f"电缆数据校验失败：检测到 {len(optional_cables)} 条可选电缆(Optional='Y')。系统限制最多只能指定 1 条可选电缆。"
+                    )
+
+                # 规则2: 如果存在可选电缆，它必须是所有电缆中截面最大的一条
+                if len(optional_cables) == 1:
+                    opt_cable = optional_cables[0]
+                    # s[0] 是截面积
+                    max_section = max(s[0] for s in specs)
+                    if opt_cable[0] < max_section:
+                        raise ValueError(
+                            f"电缆数据校验失败：可选电缆 ({opt_cable[0]}mm²) 必须是所有电缆中截面最大的一条 (当前最大为 {max_section}mm²)。"
+                        )
+                # --------------------
+
                 cable_specs = specs
-        
+
         print(f"成功加载: {len(turbines)} 台风机, {len(substation)} 座升压站")
         if cable_specs:
             print(f"成功加载: {len(cable_specs)} 种电缆规格")
             
-        return turbines, substation, cable_specs
+        # 读取参数数据 (如果存在)
+        system_params = {}
+        param_sheet_name = None
+        if 'Parameters' in xl.sheet_names:
+            param_sheet_name = 'Parameters'
+        elif '参数' in xl.sheet_names:
+            param_sheet_name = '参数'
+            
+        if param_sheet_name:
+            try:
+                params_df = pd.read_excel(xl, param_sheet_name)
+                # 假设格式为两列：Parameter (参数名), Value (值)
+                if len(params_df.columns) >= 2:
+                    for _, row in params_df.iterrows():
+                        key = str(row[0]).strip().lower()
+                        try:
+                            val = float(row[1])
+                            if 'voltage' in key or '电压' in key:
+                                # 检测是否为kV单位
+                                if 'kv' in key:
+                                    system_params['voltage'] = val * 1000
+                                else:
+                                    system_params['voltage'] = val
+                            elif 'factor' in key or '功率因数' in key:
+                                system_params['power_factor'] = val
+                        except ValueError:
+                            pass
+                if system_params:
+                    print(f"成功加载系统参数: {system_params}")
+            except Exception as e:
+                print(f"读取参数Sheet失败: {e}")
+
+        return turbines, substation, cable_specs, system_params
         
     except Exception as e:
         print(f"读取Excel文件失败: {str(e)}")
@@ -276,7 +347,7 @@ def design_with_kmeans(turbines, substation, n_clusters=3):
     return cluster_connections + substation_connections, turbines
 
 # 3.5 带容量约束的扇区扫描算法 (Capacitated Sweep) - 基础版
-def design_with_capacitated_sweep(turbines, substation, cable_specs=None):
+def design_with_capacitated_sweep(turbines, substation, cable_specs=None, voltage=VOLTAGE_LEVEL, power_factor=POWER_FACTOR):
     """
     使用带容量约束的扇区扫描算法设计集电线路 (基础版：单次扫描)
     原理：
@@ -286,21 +357,17 @@ def design_with_capacitated_sweep(turbines, substation, cable_specs=None):
     4. 满载后开启新回路。
     """
     # 1. 获取电缆最大容量
-    max_mw = get_max_cable_capacity_mw(cable_specs)
-    # print(f"DEBUG: 扇区扫描算法启动 - 单回路容量限制: {max_mw:.2f} MW")
-    
-    substation_coord = substation[0]
+    max_mw = get_max_cable_capacity_mw(cable_specs, voltage=voltage, power_factor=power_factor)
     
+    substation_coord = substation[0]    
     # 2. 计算角度 (使用 arctan2 返回 -pi 到 pi)
-    # 避免直接修改原始DataFrame，使用副本
     work_df = turbines.copy()
     dx = work_df['x'] - substation_coord[0]
     dy = work_df['y'] - substation_coord[1]
     work_df['angle'] = np.arctan2(dy, dx)
     
     # 3. 寻找最佳起始角度 (最大角度间隙)
-    # 按角度排序
-    work_df = work_df.sort_values('angle').reset_index(drop=True) # 重置索引方便切片
+    work_df = work_df.sort_values('angle').reset_index(drop=True)
     
     angles = work_df['angle'].values
     n = len(angles)
@@ -381,7 +448,7 @@ def design_with_capacitated_sweep(turbines, substation, cable_specs=None):
     return cluster_connections + substation_connections, turbines
 
 # 3.6 旋转扫描算法 (Rotational Sweep) - 优化版
-def design_with_rotational_sweep(turbines, substation, cable_specs=None):
+def design_with_rotational_sweep(turbines, substation, cable_specs=None, voltage=VOLTAGE_LEVEL, power_factor=POWER_FACTOR):
     """
     使用带容量约束的扇区扫描算法设计集电线路 (优化版：旋转扫描)
     原理：
@@ -391,8 +458,7 @@ def design_with_rotational_sweep(turbines, substation, cable_specs=None):
     4. 对每种分组方案计算MST成本，选出总成本最低的方案。
     """
     # 1. 获取电缆最大容量
-    max_mw = get_max_cable_capacity_mw(cable_specs)
-    # print(f"DEBUG: 扇区扫描算法启动 - 单回路容量限制: {max_mw:.2f} MW")
+    max_mw = get_max_cable_capacity_mw(cable_specs, voltage=voltage, power_factor=power_factor)
     
     substation_coord = substation[0]
     
@@ -410,6 +476,7 @@ def design_with_rotational_sweep(turbines, substation, cable_specs=None):
     best_connections = []
     best_turbines_state = None
     best_start_idx = -1
+    best_id_to_cluster = {}
     
     # 遍历所有可能的起始点
     for start_idx in range(n_turbines):
@@ -463,8 +530,7 @@ def design_with_rotational_sweep(turbines, substation, cable_specs=None):
             # 2. 连接升压站长度
             dists = np.sqrt((cluster_rows['x'] - substation_coord[0])**2 + 
                             (cluster_rows['y'] - substation_coord[1])**2)
-            min_dist = dists.min()
-            current_total_length += min_dist
+            current_total_length += dists.min()
             
         # --- 比较并保存最佳结果 ---
         if current_total_length < best_cost:
@@ -506,7 +572,7 @@ def design_with_rotational_sweep(turbines, substation, cable_specs=None):
         
     return final_connections, turbines
 
-def get_max_cable_capacity_mw(cable_specs=None):
+def get_max_cable_capacity_mw(cable_specs=None, voltage=VOLTAGE_LEVEL, power_factor=POWER_FACTOR):
     """
     计算给定电缆规格中能够承载的最大功率 (单位: MW)。
     
@@ -514,6 +580,8 @@ def get_max_cable_capacity_mw(cable_specs=None):
     
     参数:
         cable_specs (list, optional): 电缆规格列表。每个元素应包含 (截面积, 额定电流, 单价, 损耗系数)。
+        voltage (float): 系统电压 (V), 默认 66000
+        power_factor (float): 功率因数, 默认 0.95
     
     返回:
         float: 最大功率承载能力 (MW)。
@@ -541,13 +609,13 @@ def get_max_cable_capacity_mw(cable_specs=None):
     # 计算最大功率：P = √3 * U * I * cosφ
     # 这里假设降额系数为 1 (不降额)
     max_current = max_current_capacity * 1 
-    max_power_w = np.sqrt(3) * VOLTAGE_LEVEL * max_current * POWER_FACTOR
+    max_power_w = np.sqrt(3) * voltage * max_current * power_factor
     
     # 将单位从 W 转换为 MW
     return max_power_w / 1e6 
 
 # 5. 计算集电线路方案成本
-def evaluate_design(turbines, connections, substation, cable_specs=None, is_offshore=False, method_name="Unknown Method"):
+def evaluate_design(turbines, connections, substation, cable_specs=None, is_offshore=False, method_name="Unknown Method", voltage=VOLTAGE_LEVEL, power_factor=POWER_FACTOR):
     """评估设计方案的总成本和损耗"""
     total_cost = 0
     total_loss = 0
@@ -582,8 +650,8 @@ def evaluate_design(turbines, connections, substation, cable_specs=None, is_offs
         try:
             # 找到通往升压站的最短路径上的下一个节点
             path = nx.shortest_path(graph, source=node, target='substation')
-            if len(path) > 1:
-                parent = path[1] # path[0]是node自己，path[1]是父节点
+            if len(path) > 1: # path[0]是node自己，path[1]是父节点
+                parent = path[1] 
                 power_flow[parent] += power_flow[node]
         except nx.NetworkXNoPath:
             pass 
@@ -650,7 +718,7 @@ def evaluate_design(turbines, connections, substation, cable_specs=None, is_offs
             cable_specs_to_use = cable_specs
         
         # 估算电流
-        current = (power * 1e6) / (np.sqrt(3) * VOLTAGE_LEVEL * POWER_FACTOR)
+        current = (power * 1e6) / (np.sqrt(3) * voltage * power_factor)
         
         # 选择满足载流量的最小电缆
         selected_spec = None
@@ -842,7 +910,8 @@ def export_all_scenarios_to_excel(results, filename):
     :param filename: 输出文件路径
     """
     try:
-        with pd.ExcelWriter(filename) as writer:
+        # 使用 openpyxl 引擎以便后续写入单元格
+        with pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') as writer:
             # 1. 总览 Sheet
             summary_data = []
             for res in results:
@@ -865,7 +934,7 @@ def export_all_scenarios_to_excel(results, filename):
             # 2. 每个方案的详细 Sheet
             for res in results:
                 # 清理 Sheet 名称
-                safe_name = res['name'].replace(':', '').replace('/', '-').replace('\\', '-')
+                safe_name = res['name'].replace(':', '').replace('/', '-').replace('\\', '-').replace(' ', '_')
                 # 截断过长的名称 (Excel限制31字符)
                 if len(safe_name) > 25: 
                     safe_name = safe_name[:25]
@@ -886,7 +955,13 @@ def export_all_scenarios_to_excel(results, filename):
                         'Cost (¥)': conn['cable']['cost']
                     })
                 df = pd.DataFrame(data)
-                df.to_excel(writer, sheet_name=safe_name, index=False)
+                
+                # 从第 2 行开始写入数据（startrow=1，Excel中为第2行），留出第 1 行写标题
+                df.to_excel(writer, sheet_name=safe_name, index=False, startrow=1)
+                
+                # 在第一行写入方案名称
+                ws = writer.sheets[safe_name]
+                ws.cell(row=1, column=1, value=f"Scenario: {res['name']}")
                 
         print(f"成功导出包含所有方案的Excel文件: {filename}")
     except Exception as e:
@@ -976,10 +1051,10 @@ def visualize_design(turbines, substation, connections, title, ax=None, show_cos
             legend_handles[section] = line
     
     # 打印统计信息
-    if is_detailed:
-        print(f"[{title.splitlines()[0]}] 电缆统计:")
-        for section in sorted(cable_counts.keys()):
-            print(f"  {section}mm²: {cable_counts[section]} 条")
+    # if is_detailed:
+    #     print(f"[{title.splitlines()[0]}] 电缆统计:")
+    #     for section in sorted(cable_counts.keys()):
+    #         print(f"  {section}mm²: {cable_counts[section]} 条")
             
     # 设置图形属性
     ax.set_title(title, fontsize=10)
@@ -1004,21 +1079,25 @@ def visualize_design(turbines, substation, connections, title, ax=None, show_cos
     return ax
 
 # 7. 主函数：比较两种设计方法
-def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
+def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None, interactive=True, plot_results=True):
     """
     比较MST和三种电缆方案下的K-means设计方法
     :param excel_path: Excel文件路径
     :param n_clusters_override: 可选，手动指定簇的数量
+    :param interactive: 是否启用交互式导出 (CLI模式)
+    :param plot_results: 是否生成和保存对比图表
     """
     cable_specs = None
+    system_params = {}
+
     if excel_path:
         print(f"正在从 {excel_path} 读取坐标数据...")
         try:
-            turbines, substation, cable_specs = load_data_from_excel(excel_path)
+            turbines, substation, cable_specs, system_params = load_data_from_excel(excel_path)
             scenario_title = "Offshore Wind Farm (Imported Data)"
         except Exception:
             print("回退到自动生成数据模式...")
-            return compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=n_clusters_override)
+            return compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=n_clusters_override, interactive=interactive, plot_results=plot_results)
     else:
         print("正在生成海上风电场数据 (规则阵列布局)...")
         turbines, substation = generate_wind_farm_data(n_turbines=30, layout='grid', spacing=800)
@@ -1026,10 +1105,19 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
     
     is_offshore = True
     
+    voltage = system_params.get('voltage', VOLTAGE_LEVEL)
+    power_factor = system_params.get('power_factor', POWER_FACTOR)
+    print(f"使用的系统参数: 电压={voltage} V, 功率因数={power_factor}")
+    
     # 准备三种电缆方案
     # 原始 specs 是 5 元素元组: (section, capacity, resistance, cost, is_optional)
     # 下游函数期望 4 元素元组: (section, capacity, resistance, cost)
+    has_optional_cables = False
+    
     if cable_specs:
+        # 检查是否存在 Optional 为 Y 的电缆
+        has_optional_cables = any(s[4] for s in cable_specs)
+        
         # 方案 1: 不含 Optional='Y' (Standard)
         specs_1 = [s[:4] for s in cable_specs if not s[4]]
         
@@ -1049,25 +1137,34 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
         specs_1 = default_specs
         specs_2 = default_specs
         specs_3 = default_specs[:-1]
+        # 默认库视为没有 optional
+        has_optional_cables = False
 
     scenarios = [
-        ("Scenario 1 (Standard)", specs_1),
-        ("Scenario 2 (With Optional)", specs_2),
-        ("Scenario 3 (No Max)", specs_3)
+        ("Scenario 1 (Standard)", specs_1)
     ]
     
+    if has_optional_cables:
+        scenarios.append(("Scenario 2 (With Optional)", specs_2))
+        scenarios.append(("Scenario 3 (No Max)", specs_3))
+    else:
+        # 重新编号，保证连续性
+        scenarios.append(("Scenario 2 (No Max)", specs_3))
+    
     # 1. MST 方法作为基准 (使用 Scenario 1)
     mst_connections = design_with_mst(turbines, substation)
-    mst_evaluation = evaluate_design(turbines, mst_connections, substation, cable_specs=specs_1, is_offshore=is_offshore, method_name="MST Method")
+    mst_evaluation = evaluate_design(turbines, mst_connections, substation, cable_specs=specs_1, is_offshore=is_offshore, method_name="MST Method", voltage=voltage, power_factor=power_factor)
     
     # 准备画布 2x2
-    fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(20, 18))
-    axes = axes.flatten()
-    
-    # 绘制 MST
-    visualize_design(turbines, substation, mst_evaluation['details'], 
-                    f"MST Method (Standard Cables)\nTotal Cost: ¥{mst_evaluation['total_cost']/10000:.2f}万", 
-                    ax=axes[0])
+    fig = None
+    axes = []
+    if plot_results:
+        fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(20, 18))
+        axes = axes.flatten()
+        # 绘制 MST
+        visualize_design(turbines, substation, mst_evaluation['details'], 
+                        f"MST Method (Standard Cables)\nTotal Cost: ¥{mst_evaluation['total_cost']/10000:.2f}万", 
+                        ax=axes[0])
 
     print(f"\n===== 开始比较电缆方案 =====")
     
@@ -1094,7 +1191,7 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
             
         # 计算参数
         total_power = turbines['power'].sum()
-        max_cable_mw = get_max_cable_capacity_mw(cable_specs=current_specs)
+        max_cable_mw = get_max_cable_capacity_mw(cable_specs=current_specs, voltage=voltage, power_factor=power_factor)
         
         # 确定簇数 (针对 Base 算法)
         if n_clusters_override is not None:
@@ -1114,11 +1211,11 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
         # --- Run 1: Base Algorithm (Capacitated Sweep) ---
         base_name = f"{name} (Base)"
         conns_base, turbines_base = design_with_capacitated_sweep(
-            turbines.copy(), substation, cable_specs=current_specs
+            turbines.copy(), substation, cable_specs=current_specs, voltage=voltage, power_factor=power_factor
         )
         eval_base = evaluate_design(
             turbines, conns_base, substation, cable_specs=current_specs, 
-            is_offshore=is_offshore, method_name=base_name
+            is_offshore=is_offshore, method_name=base_name, voltage=voltage, power_factor=power_factor
         )
         
         comparison_results.append({
@@ -1134,11 +1231,11 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
         # --- Run 2: Rotational Algorithm (Optimization) ---
         rot_name = f"{name} (Rotational)"
         conns_rot, turbines_rot = design_with_rotational_sweep(
-            turbines.copy(), substation, cable_specs=current_specs
+            turbines.copy(), substation, cable_specs=current_specs, voltage=voltage, power_factor=power_factor
         )
         eval_rot = evaluate_design(
             turbines, conns_rot, substation, cable_specs=current_specs, 
-            is_offshore=is_offshore, method_name=rot_name
+            is_offshore=is_offshore, method_name=rot_name, voltage=voltage, power_factor=power_factor
         )
         
         comparison_results.append({
@@ -1158,7 +1255,7 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
         )
         eval_ew = evaluate_design(
             turbines, conns_ew, substation, cable_specs=current_specs, 
-            is_offshore=is_offshore, method_name=ew_name
+            is_offshore=is_offshore, method_name=ew_name, voltage=voltage, power_factor=power_factor
         )
         
         comparison_results.append({
@@ -1184,15 +1281,17 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
 
         # 可视化 (只画 Base 版本)
         ax_idx = i + 1
-        if ax_idx < 4:
+        if plot_results and ax_idx < 4:
             n_circuits = turbines_base['cluster'].nunique()
             title = f"{base_name} ({n_circuits} circuits)\nCost: ¥{eval_base['total_cost']/10000:.2f}万"
             visualize_design(turbines_base, substation, eval_base['details'], title, ax=axes[ax_idx])
 
-    plt.tight_layout()
-    output_filename = 'wind_farm_design_comparison.png'
-    plt.savefig(output_filename, dpi=300)
-    print(f"\n比较图(Base版)已保存至: {output_filename}")
+    if plot_results:
+        plt.tight_layout()
+        output_filename = 'wind_farm_design_comparison.png'
+        plt.savefig(output_filename, dpi=300)
+        plt.close()
+        print(f"\n比较图(Base版)已保存至: {output_filename}")
     
     # 准备文件路径
     if excel_path:
@@ -1208,6 +1307,10 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
     if comparison_results:
         export_all_scenarios_to_excel(comparison_results, excel_out_filename)
         
+        if not interactive:
+            print(f"非交互模式：已自动导出 Excel 对比报表: {excel_out_filename}")
+            return comparison_results
+
         # 交互式选择导出 DXF
         print("\n===== 方案选择 =====")
         best_idx = 0
@@ -1240,13 +1343,25 @@ def compare_design_methods(excel_path=None, n_clusters_override=None):
                         choice = best_idx
                 
                 selected_res = comparison_results[choice]
-                print(f"正在导出 '{selected_res['name']}' 到 DXF: {dxf_filename} ...")
-                export_to_dxf(selected_res['turbines'], substation, selected_res['eval']['details'], dxf_filename)
+                
+                # 生成带方案名称的文件名
+                base_dxf_name, ext = os.path.splitext(dxf_filename)
+                safe_suffix = selected_res['name'].replace(' ', '_').replace(':', '').replace('(', '').replace(')', '').replace('/', '-')
+                final_filename = f"{base_dxf_name}_{safe_suffix}{ext}"
+                
+                print(f"正在导出 '{selected_res['name']}' 到 DXF: {final_filename} ...")
+                export_to_dxf(selected_res['turbines'], substation, selected_res['eval']['details'], final_filename)
         except Exception as e:
             print(f"输入处理出错: {e}，将使用默认推荐方案。")
             selected_res = comparison_results[best_idx]
-            print(f"正在导出 '{selected_res['name']}' 到 DXF: {dxf_filename} ...")
-            export_to_dxf(selected_res['turbines'], substation, selected_res['eval']['details'], dxf_filename)
+            
+            # 生成带方案名称的文件名
+            base_dxf_name, ext = os.path.splitext(dxf_filename)
+            safe_suffix = selected_res['name'].replace(' ', '_').replace(':', '').replace('(', '').replace(')', '').replace('/', '-')
+            final_filename = f"{base_dxf_name}_{safe_suffix}{ext}"
+            
+            print(f"正在导出 '{selected_res['name']}' 到 DXF: {final_filename} ...")
+            export_to_dxf(selected_res['turbines'], substation, selected_res['eval']['details'], final_filename)
             
     return comparison_results
 
@@ -1260,4 +1375,4 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # 3. 运行比较
     # 如果没有提供excel文件，将自动回退到生成数据模式
-    compare_design_methods(args.excel, n_clusters_override=args.clusters)
+    compare_design_methods(args.excel, n_clusters_override=args.clusters, interactive=True)

使用说明/使用说明.md

@@ -0,0 +1,163 @@
+# 海上风电场集电线路设计优化软件 - 操作手册
+
+**文档版本：** v1.0  
+**适用对象：** 海上能源业务开发部 - 电气专业组  
+**编制日期：** 2026年1月5日
+
+---
+
+## 1. 软件概述
+
+本软件专为海上风电场内集电系统（35kV/66kV/110kV）设计，旨在通过多种先进的拓扑优化算法（如Esau-Williams、MST、旋转扫描法），辅助电气工程师快速完成集电线路的路径规划与经济性比选。
+
+软件能够根据风机坐标、海缆载流量及造价数据，自动计算并生成线损最小、投资最优的接线方案，并支持一键导出 CAD 图纸和海缆长度。
+
+---
+
+## 2. 准备工作：输入数据编制
+
+软件通过读取 Excel 文件获取设计输入条件。为了确保计算准确，请严格按照以下格式准备数据。
+
+### 2.1 获取标准模板
+启动软件后，点击左侧配置面板顶部的 **“导出 Excel 模板”** 按钮，保存 `coordinates.xlsx` 文件。建议在此模板基础上进行修改。
+
+![图示：软件主界面左侧配置面板，高亮“导出 Excel 模板”按钮](导出模板按钮截图.png)
+
+### 2.2 数据表详解
+
+输入文件通常包含三个 Sheet（工作表）：
+![图示：输入数据表](输入数据表.png)
+#### (1) Coordinates (坐标数据) - **[必须]**
+录入升压站和所有风机的位置及参数。
+*   **Type**: 填写 `Substation` (升压站) 或 `Turbine` (风机)。
+*   **ID**: 设备编号（如 Sub1, 01, 02...）。
+*   **X / Y**: 投影坐标（单位：米）。建议使用高斯投影坐标 (X, Y)，以保证距离计算准确。
+*   **Power**: 设备功率（单位：MW）。升压站填 0。
+*   **PlatformHeight**: 塔筒/升压站平台高度（单位：米），用于计算海缆爬升段长度。
+
+<!-- ![图示：Excel中Coordinates工作表的填写范例](占位符-坐标数据表截图) -->
+
+#### (2) Cables (电缆规格) - **[必须]**
+录入本项目拟采用的海缆截面库。
+*   **Section**: 导体截面 (mm²)。
+*   **Capacity**: 额定载流量 (A)。**注意：** 需填入考虑降容系数后的实际允许载流量。
+*   **Resistance**: 交流电阻 (Ω/km)。
+*   **Cost**: 综合单价 (元/m)。包含本体及敷设费用。
+*   **Optional**: 可选标记。
+    *   填 `Y`: 表示该型号为“可选大截面电缆”（例如仅在特定大负荷回路使用）。
+    *   *规则：* 列表中必须按截面**从小到大**排序。
+
+#### (3) Parameters (系统参数) - **[必须]**
+定义系统级电气参数。
+*   **Voltage**: 集电系统标称电压（如 66 或 35），单位 kV。
+*   **Power Factor**: 系统功率因数（如 0.95）。
+
+---
+
+## 3. 算法与优化策略介绍
+
+本软件内置了四种不同机制的拓扑优化算法，分别适用于不同的工程场景。在点击“运行”后，系统会并发执行所有算法，模型自动筛选最优解。
+
+### 3.1 最小生成树算法 (MST Method)
+*   **原理**：基于图论中的 Kruskal 或 Prim 算法，寻找连接所有风机且总路径长度最短的树状结构。此算法**不考虑电缆载流量限制**。
+*   **作用**：仅作为理论上的“距离基准”参考。它展示了如果导线无限粗、电流无限制情况下的最短布线可能。在实际工程中通常不可行，但可用于评估其他方案的距离效率。
+
+### 3.2 基础扇区扫描法 (Capacitated Sweep - Base)
+*   **原理**：以升压站为中心，将平面划分为若干个扇区。算法按顺时针方向扫描风机，一旦累积功率达到当前最大电缆的承载上限，就进行“切分”，形成一个独立的集电回路。
+*   **特点**：计算速度极快，拓扑结构简单清晰，类似于人工排布的辐射状接线。
+*   **局限**：对起始扫描角度敏感，可能因为恰好在某个位置切分而导致该回路包含距离很远的风机。
+
+### 3.3 旋转扫描优化法 (Rotational Sweep)
+*   **原理**：这是对“基础扇区扫描法”的增强版。它会自动尝试 0° 到 360° 之间的所有可能的起始扫描角度。
+*   **优势**：通过旋转扫描角度，可以有效避免因特定方位角切分不当造成的“长尾巴”连线，通常能比基础扫描法节省 3%~8% 的线缆成本。这是最接近人工精细化排布的自动化算法。
+
+### 3.4 Esau-Williams 启发式算法 (Esau-Williams Heuristic)
+*   **原理**：经典的约束最小生成树（CMST）算法。它从“所有风机都直连升压站”的初始状态开始，迭代计算“将两台风机互联并断开其中一条回升压站连线”所能带来的成本节省（Trade-off）。在满足载流量约束的前提下，优先执行节省最大的互联操作。
+*   **优势**：能够跳出辐射状的思维定式，自动发现树状、多分叉等复杂但更经济的拓扑结构。在风机分布不规则、离岸距离较远或电缆造价极高的情况下，往往能得到比扫描法更优的结果。
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+## 4. 操作流程
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+### 步骤一：启动软件
+双击运行程序，等待主界面加载完成。界面分为上侧“操作区”和下侧“结果展示区”。
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+### 步骤二：上传数据
+在上侧“配置面板”中，点击 **“选择Excel文件”** 区域（或点击云朵图标），选择编制好的项目 Excel 文件。
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+上传成功后：
+1.  文件名右侧会出现绿色对勾。
+2.  右侧信息面板会自动解析并显示**系统参数**（电压、功率因数）和**电缆规格列表**，请务必核对这些数据是否正确。
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+![图示：文件上传成功后的状态，以及右侧参数预览面板](数据加载成功截图.png)
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+### 步骤三：运行计算
+点击左侧下方的大型按钮 **“运行方案对比”**。
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+软件将自动执行以下计算任务：
+1.  **多场景分析**：
+    *   *Scenario 1 (标准)*：仅使用标准电缆库进行优化。
+    *   *Scenario 2 (含可选)*：尝试引入更大截面的可选电缆，评估是否能减少回路数。
+    *   *Scenario 3 (限制)*：模拟最大截面电缆缺货情况下的次优方案。
+2.  **多算法寻优**：对每个场景同时运行 MST、基础扫描、旋转扫描、Esau-Williams 等多种算法。
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+*注意：计算过程中下方黑色日志窗口会实时滚动显示计算进度，通常耗时 10-60 秒，取决于风机数量。*
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+![图示：正在计算时的进度条和日志窗口](计算过程截图.png)
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+### 步骤四：查看与比选
+计算完成后，系统会自动筛选出**综合造价最低**的推荐方案，并在界面上展示。
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+1.  **结果列表**：
+    右侧中部的表格列出了所有计算出的可行方案。
+    *   `Cost (万元)`：总投资估算。
+    *   `Loss (kW)`：全场集电线路总线损。
+    *   **操作**：点击表格中的任意一行，下方的拓扑图会自动切换到该方案。
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+2.  **拓扑可视化**：
+    右侧下方的绘图区展示集电线路走向。
+    *   不同颜色的线条代表不同截面的海缆。
+    *   图例会标明线型对应的截面。
+    *   升压站显示为红色方块，风机为圆点。
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+![图示：结果对比表格和拓扑图联动展示](结果比选交互截图.png)
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+## 5. 成果导出
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+比选确定最终方案后，可以使用底部的 **“导出与下载”** 功能区生成设计文件。
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+### 5.1 导出 CAD 图纸 (.dxf)
+*   **导出推荐方案**：直接点击 **“导出推荐方案 DXF”**。
+*   **导出特定方案**：在表格中选中任意一行，点击 **“导出选中方案 DXF”**。
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+生成的 DXF 文件特点：
+*   **分层管理**：不同截面的电缆位于不同图层（Layer），方便在 AutoCAD 中通过图层过滤器批量修改线型或颜色。
+*   **地理坐标**：图纸保留了 Excel 中的原始坐标系，可直接通过“原点粘贴”功能合并到项目总图中。
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+![图示：导出的DXF图纸在CAD中打开的效果](CAD图纸效果示例.png)
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+### 5.2 导出 Excel 报告
+点击 **“下载 Excel 对比表”**，将生成一份包含详细工程数据的 Excel 文件，内容包括：
+*   **Summary**: 所有方案的经济技术指标汇总。
+*   **Details**: 推荐方案的每一条海缆连接明细（起点、终点、长度、型号、负载率）。
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+### 5.3 批量归档
+点击 **“导出全部方案 DXF (ZIP)”**，可将所有计算产生的方案图纸和报表打包下载，便于项目归档。
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+## 6. 常见问题 (FAQ)
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+**Q: 为什么上传文件后提示“电缆数据校验失败”？**
+A: 请检查 `Cables` 表。电缆必须严格按照**截面从小到大**排列，且载流量也必须随截面增加而增加。如果定义了 `Optional` 电缆，它必须是列表中截面最大的一条。
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+**Q: 计算出的方案有的回路负载率过高怎么办？**
+A: 软件算法以不超过额定载流量为约束条件（默认允许 100% 满载）。在实际工程中，建议在 `Cables` 表录入载流量时，预先乘以 0.95 或其他安全系数，留出裕度。
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+**Q: 图纸导出后，在 CAD 里看不到东西？**
+A: 请双击鼠标滚轮（Zoom Extents）全屏显示。由于风机坐标通常是大地坐标（数值很大），如果 CAD 当前视口在 (0,0) 附近，可能会找不到图形。
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+**技术支持：** 海上能源业务开发部 - 数字化小组