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10 KiB
Python
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Python
import pandas as pd
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import math
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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,
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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，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): 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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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，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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print(f"估算风机数量: {turbine_count} 台")
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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] # 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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else:
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raise ValueError(f"未找到设备名称: {device_name}")
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except FileNotFoundError:
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raise FileNotFoundError(f"文件未找到: {file_path}")
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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 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(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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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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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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"""
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计算风电场年发电量
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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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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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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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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, # kg
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||
"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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# 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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# 计算空气密度
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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(avg_density, avg_wind_speed)
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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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# 计算年发电量（Wh）
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P_test = calculate_power_output(swept_area, wpd, Cp, eta, num_turbines)
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# 计算等效满负荷小时数
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h = calculate_equivalent_hours(P_test, rated_power)
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# 转换为万kWh以计算环境效益
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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,
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"rated_power": rated_power,
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"swept_area": swept_area,
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||
"blade_diameter": blade_diameter,
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||
"num_turbines": num_turbines,
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||
"avg_density": avg_density,
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||
"wpd": wpd,
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||
"total_power": total_power / 1000, # 转换为MW
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||
"annual_power_output": P_test / 10000000, # 转换为万kWh
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||
"equivalent_hours": h,
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"coal_reduction": env_benefits["coal_reduction"],
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||
"CO2_reduction": env_benefits["CO2_reduction"],
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||
"SO2_reduction": env_benefits["SO2_reduction"],
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||
"NOX_reduction": env_benefits["NOX_reduction"]
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||
}
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# 主程序
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if __name__ == "__main__":
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# 定义输入参数
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file_path = r".\wind_product.xlsx" # 风机参数文件路径
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device_name = 'GW165-4.0' # 风机型号
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area_km2 = 10 # 风电场面积（平方公里）
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avg_temp = 13.0 # 年平均气温（摄氏度）
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avg_wind_speed = 6 # 年平均风速（m/s）
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# 调用风电场分析函数
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result = wind_farm_analysis(
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device_name=device_name,
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area_km2=area_km2,
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file_path=file_path,
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||
avg_temp=avg_temp,
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||
avg_wind_speed=avg_wind_speed
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)
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# 输出结果
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print(f"\n设备: {result['device']}")
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print(f"额定功率: {result['rated_power']:.2f} KW")
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print(f"扫风面积: {result['swept_area']:.2f} m^2")
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print(f"叶片直径: {result['blade_diameter']:.2f} m")
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||
print(f"风机数量: {result['num_turbines']} 台")
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||
print(f"平均空气密度: {result['avg_density']:.3f} kg/m^3")
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||
print(f"风功率密度: {result['wpd']:.2f} W/m^2")
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print(f"项目装机容量: {result['total_power']:.2f} MW")
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||
print(f"年发电量: {result['annual_power_output']:.3f} 万 kWh")
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||
print(f"等效小时数: {result['equivalent_hours']:.2f} 小时")
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||
print(f"标准煤减排量：{result['coal_reduction']:,.0f} kg")
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||
print(f"CO₂减排量：{result['CO2_reduction']:,.0f} kg")
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||
print(f"SO₂减排量：{result['SO2_reduction']:,.0f} kg")
|
||
print(f"NOx减排量：{result['NOX_reduction']:,.0f} kg") |