更新 wind/wind2.py
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100838dee4
commit
5c1146225c
270
wind/wind2.py
270
wind/wind2.py
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@ -1,40 +1,44 @@
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import pandas as pd
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import math
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from scipy.optimize import fsolve
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import requests
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import json
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import os
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||||
def wind_farm_analysis(device_name, area_km2, electricity_price, file_path, latitude, longitude,
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lateral_spacing_factor=5, longitudinal_spacing_factor=10, q=0.02, altitude=11,
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||||
hub_height=100, Cp=0.45, eta=0.8, cost_per_kw=5):
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||||
def wind_farm_analysis(device_name, area_km2, file_path, avg_temp, avg_wind_speed,
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||||
lateral_spacing_factor=5, longitudinal_spacing_factor=10, altitude=11,
|
||||
hub_height=100, Cp=0.45, eta=0.8):
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"""
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||||
封装函数：分析风电场的风机数量及各项经济和技术指标，使用 NASA POWER API 获取风速和温度数据
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封装函数：分析风电场的风机数量及各项经济和技术指标，直接输入年平均气温和年平均风速
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参数：
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device_name (str): 设备名称
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device_name (str): 风力发电机型号名称
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area_km2 (float): 风电场面积（平方公里）
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electricity_price (float): 电价（元/kWh）
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file_path (str): 风机参数 Excel 文件路径
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latitude (float): 目标地点的纬度（度）
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longitude (float): 目标地点的经度（度）
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lateral_spacing_factor (float): 横向间距因子（默认为 5D）
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longitudinal_spacing_factor (float): 纵向间距因子（默认为 10D）
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q (float): 运维成本占初始投资成本的比例（默认 0.02 表示 2%）
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altitude (float): 海拔高度（m），默认 11m
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hub_height (float): 轮毂高度（m），默认 100m
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Cp (float): 风能利用系数，默认 0.45
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eta (float): 总系统效率，默认 0.8
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cost_per_mw (float): 每 MW 投资成本（万元/MW），默认 5000 万元/MW
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file_path (str): 包含风机参数的Excel文件路径
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avg_temp (float): 年平均气温（摄氏度）
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avg_wind_speed (float): 年平均风速（m/s）
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lateral_spacing_factor (float): 横向间距因子（默认为5倍叶片直径，5D）
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longitudinal_spacing_factor (float): 纵向间距因子（默认为10倍叶片直径，10D）
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||||
altitude (float): 海拔高度（m），默认11m
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hub_height (float): 轮毂高度（m），默认100m
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Cp (float): 风能利用系数（功率系数），默认0.45，反映风能转换效率
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eta (float): 总系统效率（包括机械和电气效率），默认0.8
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返回：
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dict: 包含风电场分析结果的字典
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dict: 包含风电场分析结果的字典，包括装机容量、发电量、环境效益等
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"""
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||||
def estimate_wind_turbine_count(area_km2, blade_diameter):
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"""
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估算风电场可容纳的风机数量，基于面积和风机间距
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参数：
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area_km2 (float): 风电场面积（平方公里）
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blade_diameter (float): 风机叶片直径（m）
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返回：
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int: 估算的风机数量
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"""
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# 将面积从平方公里转换为平方米
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area_m2 = area_km2 * 1_000_000
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# 计算横向和纵向间距（以叶片直径为单位）
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lateral_spacing = lateral_spacing_factor * blade_diameter
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||||
longitudinal_spacing = longitudinal_spacing_factor * blade_diameter
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||||
# 单台风机占地面积 = 横向间距 * 纵向间距
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turbine_area = lateral_spacing * longitudinal_spacing
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# 风机数量 = 总面积 / 单台风机占地面积（取整数）
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turbine_count = int(area_m2 / turbine_area)
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||||
print(f"单台风机占地面积: {turbine_area:,} 平方米 "
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f"(横向间距: {lateral_spacing} 米, 纵向间距: {longitudinal_spacing} 米)")
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@ -42,13 +46,23 @@ def wind_farm_analysis(device_name, area_km2, electricity_price, file_path, lati
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|||
return turbine_count
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||||
def get_wind_turbine_specs(device_name, file_path):
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"""
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||||
从Excel文件中获取指定风机的参数
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参数：
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device_name (str): 风机型号名称
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file_path (str): Excel文件路径
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返回：
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tuple: 额定功率（kW）、扫风面积（m²）、叶片直径（m）
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"""
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try:
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||||
# 读取Excel文件
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df = pd.read_excel(file_path)
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# 查找匹配的设备名称
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match = df[df.iloc[:, 0] == device_name]
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if not match.empty:
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rated_power = match.iloc[0, 1]
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||||
swept_area = match.iloc[0, 7] # 扫风面积
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||||
blade_diameter = match.iloc[0, 6] # 叶片直径
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||||
rated_power = match.iloc[0, 1] # 额定功率（kW）
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||||
swept_area = match.iloc[0, 7] # 扫风面积（m²）
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||||
blade_diameter = match.iloc[0, 6] # 叶片直径（m）
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||||
print(f"找到设备 '{device_name}'，额定功率: {rated_power} KW, "
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||||
f"扫风面积: {swept_area} m², 叶片直径: {blade_diameter} 米")
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||||
return rated_power, swept_area, blade_diameter
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||||
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@ -59,123 +73,135 @@ def wind_farm_analysis(device_name, area_km2, electricity_price, file_path, lati
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except Exception as e:
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raise Exception(f"发生错误: {str(e)}")
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||||
def fetch_nasa_data(latitude, longitude, start_year="2023", end_year="2023"):
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"""
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从 NASA POWER API 获取 12 个月的平均气温和风速数据，不保存缓存
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"""
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try:
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||||
url = (f"https://power.larc.nasa.gov/api/temporal/monthly/point?"
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||||
f"parameters=T2M,WS10M&community=RE&longitude={longitude}&latitude={latitude}&"
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||||
f"start={start_year}&end={end_year}&format=JSON")
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||||
response = requests.get(url)
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response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
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data = response.json()
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# 提取气温和风速数据
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year = start_year
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||||
temperatures = [data["properties"]["parameter"]["T2M"][f"{year}{str(i).zfill(2)}"] for i in range(1, 13)]
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||||
wind_speeds = [data["properties"]["parameter"]["WS10M"][f"{year}{str(i).zfill(2)}"] for i in range(1, 13)]
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# 检查数据完整性
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if len(temperatures) != 12 or len(wind_speeds) != 12:
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raise ValueError("NASA 数据不完整，未包含 12 个月的数据")
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return temperatures, wind_speeds
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||||
except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
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||||
raise Exception(f"HTTP 错误: {str(http_err)}\n响应内容: {response.text}")
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||||
except Exception as e:
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||||
raise Exception(f"从 NASA POWER API 获取数据时出错: {str(e)}")
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||||
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def adjust_wind_speed(v_10m, h_ref=10, h_hub=100, alpha=0.143):
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"""根据风切变公式调整风速：v_hub = v_ref * (h_hub/h_ref)^alpha"""
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return v_10m * (h_hub / h_ref) ** alpha
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||||
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def air_density(altitude, hub_height, T0):
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"""
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计算空气密度，考虑海拔和轮毂高度的影响
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参数：
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altitude (float): 海拔高度（m）
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hub_height (float): 轮毂高度（m）
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T0 (float): 地面平均气温（摄氏度）
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返回：
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float: 空气密度（kg/m³）
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公式：
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ρ = (353.05 / T) * exp(-0.034 * (z / T))
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其中 T = T0 - LR * z + 273.15（T0为地面温度，LR为温度递减率，z为总高度）
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"""
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# 计算总高度（海拔 + 轮毂高度）
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z = altitude + hub_height
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# 温度递减率（lapse rate），每升高1米温度降低0.0065°C
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LR = 0.0065
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# 计算绝对温度（K），考虑高度引起的温度变化
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T = T0 - LR * z + 273.15
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||||
# 计算空气密度
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return (353.05 / T) * math.exp(-0.034 * (z / T))
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def wind_power_density(densities, wind_speeds):
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||||
sum_rho_v3 = sum(rho * (v ** 3) for rho, v in zip(densities, wind_speeds))
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||||
return (1 / (2 * 12)) * sum_rho_v3
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||||
def wind_power_density(density, velocity_avg):
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"""
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||||
计算风功率密度（单位面积的风能功率）
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参数：
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density (float): 空气密度（kg/m³）
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velocity_avg (float): 平均风速（m/s）
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返回：
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||||
float: 风功率密度（W/m²）
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||||
公式：
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P = 0.5 * ρ * v³（按照年平均风速来算）
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"""
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||||
return 0.5 * density * velocity_avg**3
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||||
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||||
def estimated_wind_power(num_turbines, rated_power):
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||||
"""
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||||
计算风电场总装机容量
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||||
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||||
参数：
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||||
num_turbines (int): 风机数量
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||||
rated_power (float): 单台风机额定功率（kW）
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||||
返回：
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||||
float: 总装机容量（kW）
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||||
"""
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||||
if not isinstance(num_turbines, int) or num_turbines < 0:
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||||
raise ValueError("风机数量必须为非负整数")
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||||
return rated_power * num_turbines
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||||
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||||
def calculate_power_output(S, w, Cp, eta,num_turbines):
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||||
return w * S * Cp * 8760 * eta *num_turbines
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||||
def calculate_power_output(S, w, Cp, eta, num_turbines):
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||||
"""
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||||
计算风电场年发电量
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||||
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||||
参数：
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||||
S (float): 扫风面积（m²）
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||||
w (float): 风功率密度（W/m²）
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||||
Cp (float): 风能利用系数
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||||
eta (float): 系统效率
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||||
num_turbines (int): 风机数量
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||||
返回：
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||||
float: 年发电量（Wh）
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||||
公式：
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||||
E = w * S * Cp * 8760 * η * N (N为风机个数）
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||||
其中 8760 为一年小时数
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||||
"""
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||||
return w * S * Cp * 8760 * eta * num_turbines
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||||
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||||
def calculate_equivalent_hours(P, P_r):
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||||
"""
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||||
计算等效满负荷小时数
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||||
参数：
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||||
P (float): 年发电量（Wh）
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||||
P_r (float): 单台风机额定功率（kW）
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||||
返回：
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||||
float: 等效小时数（小时）
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||||
"""
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||||
if P_r == 0:
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||||
raise ValueError("额定功率不能为 0")
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||||
#传入的P(发电量)wh,P_r(额定功率)Kw
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||||
return (P / 1000) / P_r
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||||
def calculate_environmental_benefits(E_p_million_kwh):
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||||
"""
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||||
计算环境效益（减排量）
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||||
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||||
参数：
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||||
E_p_million_kwh (float): 年发电量（万kWh）
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返回：
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dict: 包含标准煤、CO₂、SO₂、NOx减排量的字典
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假设：
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每万kWh可节约标准煤0.404吨，减排CO₂ 0.977吨，SO₂ 0.03吨，NOx 0.015吨
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||||
"""
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||||
if E_p_million_kwh < 0:
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||||
raise ValueError("年发电量需≥0")
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||||
return {
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||||
"coal_reduction": E_p_million_kwh * 0.404 * 10,
|
||||
"CO2_reduction": E_p_million_kwh * 0.977 * 10,
|
||||
"SO2_reduction": E_p_million_kwh * 0.03 * 10,
|
||||
"NOX_reduction": E_p_million_kwh * 0.015 * 10
|
||||
"coal_reduction": E_p_million_kwh * 0.404 * 10, # kg
|
||||
"CO2_reduction": E_p_million_kwh * 0.977 * 10, # kg
|
||||
"SO2_reduction": E_p_million_kwh * 0.03 * 10, # kg
|
||||
"NOX_reduction": E_p_million_kwh * 0.015 * 10 # kg
|
||||
}
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||||
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||||
def calculate_reference_yield(E_p, electricity_price, IC, q, n=20):
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def npv_equation(irr, p, w, ic, q_val, n=n):
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term1 = (1 + irr) ** (-1)
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||||
term2 = irr * (1 + irr) ** (-1) if irr != 0 else float('inf')
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||||
pv_revenue = p * w * (term1 / term2) * (1 - (1 + irr) ** (-n))
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||||
pv_salvage = q_val * ic * (term1 / term2) * (1 - (1 + irr) ** (-n))
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||||
return pv_revenue - ic + pv_salvage
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||||
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||||
irr_guess = 0.1
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||||
irr = float(fsolve(npv_equation, irr_guess, args=(E_p, electricity_price, IC, q))[0])
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||||
if not 0 <= irr <= 1:
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||||
raise ValueError(f"IRR计算结果{irr:.4f}不合理")
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return irr * 100
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||||
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||||
# 获取设备信息
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# 获取风机参数
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rated_power, swept_area, blade_diameter = get_wind_turbine_specs(device_name, file_path)
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# 估算风机数量
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num_turbines = estimate_wind_turbine_count(area_km2, blade_diameter)
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# 从 NASA POWER API 获取气温和风速数据
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monthly_temps, wind_speeds = fetch_nasa_data(latitude, longitude, start_year="2023", end_year="2023")
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||||
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||||
# 调整风速到轮毂高度
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wind_speeds = [adjust_wind_speed(v) for v in wind_speeds]
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||||
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# 计算空气密度
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densities = [air_density(altitude, hub_height, T0) for T0 in monthly_temps]
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||||
avg_density = sum(densities) / len(densities)
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||||
avg_density = air_density(altitude, hub_height, avg_temp)
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||||
|
||||
# 计算风功率密度 w/m2
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||||
wpd = wind_power_density(densities, wind_speeds)
|
||||
# 计算风功率密度（W/m²）
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||||
wpd = wind_power_density(avg_density, avg_wind_speed)
|
||||
|
||||
# 计算装机容量 KW
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||||
# 计算总装机容量（kW）
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||||
total_power = estimated_wind_power(num_turbines, rated_power)
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||||
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||||
# 计算初始投资成本
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||||
IC = total_power * cost_per_kw * 1000
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||||
# 计算年发电量（Wh）
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||||
P_test = calculate_power_output(swept_area, wpd, Cp, eta, num_turbines)
|
||||
|
||||
# 计算年发电量 Wh
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||||
P_test = calculate_power_output(swept_area, wpd, Cp, eta,num_turbines)
|
||||
|
||||
# 计算等效小时数 年发电量(Wh)/额定功率(KW)
|
||||
# 计算等效满负荷小时数
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||||
h = calculate_equivalent_hours(P_test, rated_power)
|
||||
# 计算环境收益（转换为万 kWh）
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||||
E_p_million_kwh = P_test / 10000000 # 转换为 万 kWh
|
||||
env_benefits = calculate_environmental_benefits(E_p_million_kwh)
|
||||
# 计算 IRR
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||||
P_test_IRR = P_test/1000
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||||
irr = calculate_reference_yield(P_test_IRR, electricity_price, IC, q)
|
||||
|
||||
# 返回结果
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||||
# 转换为万kWh以计算环境效益
|
||||
E_p_million_kwh = P_test / 10000000
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||||
env_benefits = calculate_environmental_benefits(E_p_million_kwh)
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||||
|
||||
# 返回结果字典
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||||
return {
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||||
"device": device_name,
|
||||
"rated_power": rated_power,
|
||||
|
|
@ -184,35 +210,34 @@ def wind_farm_analysis(device_name, area_km2, electricity_price, file_path, lati
|
|||
"num_turbines": num_turbines,
|
||||
"avg_density": avg_density,
|
||||
"wpd": wpd,
|
||||
"total_power": total_power /1000, #变为了MW
|
||||
"annual_power_output": P_test/10000000 , # 万 kWh
|
||||
"total_power": total_power / 1000, # 转换为MW
|
||||
"annual_power_output": P_test / 10000000, # 转换为万kWh
|
||||
"equivalent_hours": h,
|
||||
"coal_reduction": env_benefits["coal_reduction"],
|
||||
"CO2_reduction": env_benefits["CO2_reduction"],
|
||||
"SO2_reduction": env_benefits["SO2_reduction"],
|
||||
"NOX_reduction": env_benefits["NOX_reduction"],
|
||||
"IRR": irr
|
||||
"NOX_reduction": env_benefits["NOX_reduction"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 主程序
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
file_path = r"/home/zhaojh/workspace/GreenTransPowerCalculate/wind/wind_product.xlsx"
|
||||
|
||||
device_name = 'GW165-4.0'
|
||||
area_km2 = 10
|
||||
electricity_price = 0.6
|
||||
latitude = 39
|
||||
longitude = 116
|
||||
# 定义输入参数
|
||||
file_path = r".\wind_product.xlsx" # 风机参数文件路径
|
||||
device_name = 'GW165-4.0' # 风机型号
|
||||
area_km2 = 10 # 风电场面积（平方公里）
|
||||
avg_temp = 13.0 # 年平均气温（摄氏度）
|
||||
avg_wind_speed = 6 # 年平均风速（m/s）
|
||||
|
||||
# 调用风电场分析函数
|
||||
result = wind_farm_analysis(
|
||||
device_name=device_name,
|
||||
area_km2=area_km2,
|
||||
electricity_price=electricity_price,
|
||||
file_path=file_path,
|
||||
latitude=latitude,
|
||||
longitude=longitude
|
||||
avg_temp=avg_temp,
|
||||
avg_wind_speed=avg_wind_speed
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 输出结果
|
||||
print(f"\n设备: {result['device']}")
|
||||
print(f"额定功率: {result['rated_power']:.2f} KW")
|
||||
print(f"扫风面积: {result['swept_area']:.2f} m^2")
|
||||
|
|
@ -223,8 +248,7 @@ if __name__ == "__main__":
|
|||
print(f"项目装机容量: {result['total_power']:.2f} MW")
|
||||
print(f"年发电量: {result['annual_power_output']:.3f} 万 kWh")
|
||||
print(f"等效小时数: {result['equivalent_hours']:.2f} 小时")
|
||||
print(f"标准煤减排量：{result['coal_reduction']:,.0f} kg")
|
||||
print(f"CO₂减排量：{result['CO2_reduction']:,.0f} kg")
|
||||
print(f"SO₂减排量：{result['SO2_reduction']:,.0f} kg")
|
||||
print(f"NOx减排量：{result['NOX_reduction']:,.0f} kg")
|
||||
print(f"内部收益率 IRR: {result['IRR']:.2f}%")
|
||||
|
||||
|
|
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|||
Loading…
Reference in New Issue