PyWake和TOPFARM安装

本文最后更新于 2025年4月9日 晚上

安装PyWake

  1. 创建环境

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    conda create -n pywake python=3.8
    conda activate pywake

  2. （官网安装说明）直接pip安装

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    pip install py_wake

  3. 验证安装
    如果想验证一下是否安装成功，可以执行以下步骤：

    1. 进入python环境 
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      python
    2. 在python命令行测试是否能成功运行quickstart案例 
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      # 测试整个包能否import成功，耗时可能较长
      import py_wake

      # 进行一个quickstart算例测试
      from py_wake.examples.data.hornsrev1 import Hornsrev1Site, V80, wt16_x, wt16_y
      from py_wake import NOJ
      windTurbines = V80()
      site = Hornsrev1Site()
      noj = NOJ(site,windTurbines)
      simulationResult = noj(wt16_x,wt16_y)
      simulationResult.aep()
      # 成功输出发电量数据数据，表示安装成功

（可选，需要使用优化功能时安装）安装TOPFARM

  1. 切换环境

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    conda activate pywake

  2. 安装（官网安装说明）

    1
    pip install topfarm

  3. 验证安装

    如果想验证一下是否安装成功，可以执行以下步骤：

    1. 进入python环境
      1
      python
    2. 在python命令行测试是否能成功运行quickstart案例
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      # 测试整个包能否import成功，耗时可能较长
      import topfarm

      import numpy as np
      from py_wake.deficit_models.gaussian import IEA37SimpleBastankhahGaussian
      from py_wake.examples.data.iea37 import IEA37_WindTurbines, IEA37Site
      from topfarm.cost_models.py_wake_wrapper import PyWakeAEPCostModelComponent
      from topfarm import TopFarmProblem
      from topfarm.easy_drivers import EasyScipyOptimizeDriver
      from topfarm.examples.iea37 import get_iea37_initial, get_iea37_constraints, get_iea37_cost
      from topfarm.plotting import NoPlot
      n_wt = 9
      n_wd = 16
      site = IEA37Site(9)
      wind_turbines = IEA37_WindTurbines()
      wd = np.linspace(0.,360.,n_wd, endpoint=False)
      wfmodel = IEA37SimpleBastankhahGaussian(site, wind_turbines)
      cost_comp = PyWakeAEPCostModelComponent(wfmodel, n_wt, wd=wd)
      initial = get_iea37_initial(n_wt)
      driver = EasyScipyOptimizeDriver()
      design_vars = dict(zip('xy', (initial[:, :2]).T))
      tf_problem = TopFarmProblem(
                  design_vars,
                  cost_comp,
                  constraints=get_iea37_constraints(n_wt),
                  driver=driver,
                  plot_comp=NoPlot())
      _, state, _ = tf_problem.optimize()
      # 成功输出优化结果，表示安装成功
    3. 测试完成后，会在当前路径下产生一个reports文件夹和一个openmdao文件，可以删掉