大型海上风电场集电系统拓扑结构优化与规划

集电网络是海上风电场电气系统的重要组成部分,其拓扑结构的设计选取与海底电缆的路径和截面密切相关。针对集电网络常见的放射形、环形2种结构,以电缆成本最优为目标,建立经济性优化模型,采用单亲遗传算法(single parent genetic algorithm,SPGA)对模型进行求解,以实际案例对2类结构的经济性进行优化,从中选取2种最优结构作可靠性评估,结合经济性及可靠性的定量分析数据,给出了每种方案的各自适用范围,为大型海上风电场集电网络规划提供了有效的优化方法。     

考虑障碍区影响的海上风电场集电系统拓扑设计

对于海上风电场集电系统的优化设计,现有设计方法大部分只考虑了电缆和开关的合理配置,而没有充分考虑障碍区对拓扑设计的影响。为此,本文提出了一种考虑障碍区影响的海上风电场集电系统拓扑优化设计方法。采用GIS技术对障碍区进行图层化处理,并利用最小面积不定形包围盒法将障碍区表示为最小面积矩形包围盒。在此基础上,结合Dijkstra算法与Prim算法的优点可得求取避障路径的优化算法,再通过基于层次分析法且兼顾经济性和可靠性两个方面影响因素的模糊综合评价模型来比较海上风电场集电系统的拓扑方案,就可完成海上风电场集电系统的最优拓扑设计。最后的算例及分析验证了本文算法的可行性。     

基于拓扑冗余度评估的大型海上风电场集电系统优化

深远海风电场环境恶劣,集电系统成本高昂,拓扑规划的经济性、可靠性矛盾尤其突出。文中根据深远海风电场的特殊性以及集电系统对可靠性的更高需求,提出集电系统拓扑结构的冗余度定义,建立基于集电系统拓扑冗余度的多目标优化模型,将经济性、可靠性这对矛盾的变量进行最优规划。案例分析以一个大型海上风电场为例,基于拓扑冗余度评估,从全寿命周期成本的角度对其集电系统拓扑结构进行优化。结果表明,拓扑冗余度最优的结构虽然初始成本略高于放射形结构,运行8年后的全寿命周期成本优势明显,可以满足深远海风电场集电系统的工程实际需求。     

海上风电场海缆布局优化设计方法北大核心CSCD

海上风电场海缆路径布置形式多样,不同路径形式对海缆综合成本影响较大。文中根据海上风电场电气组网特征,研究海缆布局优化设计方法,建立海缆建设成本和海缆运行损耗成本的优化模型,采用退火算法优化集电海缆拓扑结构,并考虑输电海缆路由结构,以海缆综合成本最低为目标,在全风电场范围内利用MATLAB插值拟合函数构建海缆综合成本与升压站位置的非线性函数关系,据此计算综合成本最小的目标升压站位置,从而确定海缆优化布置方案。通过案例计算,得到了良好的海缆优化布局方案,海缆综合成本有较大降低。结果表明:文中提出的优化设计方法有效,可为海上风电场海缆布局规划提供指导。     

基于通用生成函数的海上风电集电系统可靠性与经济性评估

集电系统的可靠性与经济性对整个海上风电场的经济效益和可靠运行有重要影响。在考虑海上风电场集电系统多状态特性的基础上,对交直流集电系统的多种拓扑进行研究,提出了基于通用生成函数的集电系统可靠性评估模型和指标,该方法可以实现多状态系统的有效化简,并建立交直流集电系统经济性评估模型。算例分析以一个装机容量400 MW的大型海上风电场为例,结合拓扑结构、交直流方案和风电机组容量对集电系统可靠性与经济性进行对比。结果表明,交流集电系统的可靠性仍然高于直流集电系统,但直流集电系统一些拓扑结构有成本优势。通过灵敏度分析说明了集电电压对集电系统电缆损耗成本和可靠性的影响。     

考虑电气元件多重故障的海上风场集电系统可靠性与经济性评估

随着海上风电场装机容量日益增加,风电场集电系统拓扑结构将成为影响海上风电场可靠性与经济性的关键因素,为此本文提出了风电场集电系统可靠性评估模型与经济性评估方法。考虑了集电系统内部电气元件的多重故障,采用分块枚举法,比较了风电场集电系统不同拓扑结构的可靠性,计算得到年电量不足期望值和系统等效可用率等可靠性指标以及不同拓扑结构下风场运行容量概率模型。并计及系统可靠性对经济性的影响,综合考虑一次投资成本和故障机会成本,计算得到不同拓扑结构的经济性指标。通过算例分析得到,单边环形拓扑结构的可靠性最高,链形拓扑结构的经济性最优。与以往评估集电系统拓扑结构可靠性与经济性的研究相比,本文考虑了电气元件的多重故障,得到了不同拓扑结构风场运行容量概率模型,评估结果准确合理,研究更具广泛意义。     

基于粒子群算法的风电场集电系统优化设计

大型风电场的集电系统拓扑结构和配置,关系着整个风电场的安全和可靠运行,其建设成本是大型风电场投资成本的重要组成部分。文章总结了集电系统拓扑设计的三个主要依据,构建了可靠性和经济性评估模型,提出了考虑工程实际约束条件下采用K-means聚类和粒子群算法实现集电系统的优化设计方案,最后将所提方法模拟应用于某一海上风电场集电系统设计中,通过可靠性与经济性评估结果,证明了所提方法的有效性。     

海上风电场集电系统全寿命周期成本分析

对两种常用的海上风电场集电系统网络拓扑结构进行研究,从全寿命周期角度建立了其总成本模型,并提出了放射形结构拓扑复杂多变、环形结构运行方式多样条件下的集电系统运行成本与维护成本的计算方法。算例分析以一个典型的近海风电场为例,从全寿命周期成本的角度对其集电系统进行优化,结果表明在现有电气设备成本条件下,环形结构在风电场运行16年之后表现出一定的优势。一组灵敏度数据从不同海缆故障率、海缆单次故障维修成本对集电系统全寿命周期成本的影响进行分析,为后续海上风电场集电系统设计提供指导意见。     

大型海上风电场风机微观选址与集电系统联合优化

海上风电开发已经成为我国可再生能源开发的重点内容之一。在海上风电场的开发与建设中,风机的微观选址关系着风电场中所有风机的发电效率,而集电系统承担汇集风机发出的风电功率并外送至陆上电网的重要任务,两者在成本与发电收益上存在相互制约与相互影响的关系。为了获得海上风电场更大的发电收益,文中提出了一种风机微观选址与集电系统双层联合优化方法;上层采用遗传算法进行风机微观选址优化,下层采用蚁群算法(ACS)实现集电系统拓扑结构优化。案例分析结果表明,风机微观选址与集电系统联合优化方法兼顾了风电场长期总发电效益与集电系统的投资成本,具有更高的经济性。     

基于改进麻雀搜索算法的大型海上风电场电缆布置优化

考虑多个设计变量和成本因素后,大型海上风电场电缆布置优化问题呈现出高复杂度特点。为此,提出一种基于改进麻雀搜索算法的电缆布置优化方法。首先,以电缆全寿命周期总成本为目标函数,考虑实际工程需求提出约束条件,建立电缆布置优化模型。然后,结合鸡群优化算法和Prim算法来改进麻雀搜索算法,对海上风电场的电缆连接拓扑、电缆型号和变电站位置同时进行优化。最后,进行实例分析,验证模型的可行性和改进算法的有效性。结果显示,全寿命周期模型可以全面评估电缆布置的经济性。相比于原算法,改进麻雀搜索算法的寻优能力有较大提升,且相对于文献中的改进算法具有结构简单、效率高和优化稳定性强的特点,适用于大型海上风电场电缆布置优化问题。     

基于改进遗传算法的海上风电场集电系统拓扑优化

海上风电的集电系统的投资成本占比高，对集电系统的拓扑进行优化对降低固定投资有重要意义。集电系统的拓扑优化问题可转化成一个动态变权的最小生成树问题，由于边权变化与拓扑优化相互耦合，无法用传统的生成树方法求解。采用改进的遗传算法，通过优选初始种群、采用链表式编码、精英选择算子的环节改进，既提高了算法效率，又可处理海缆不可交叉等复杂约束。算例表明优化算法具有较好的寻优性和收敛性。     

基于Q学习粒子群算法的海上风电场电气系统拓扑优化

针对多变电站海上风电场的电气系统拓扑优化,现有的方法一般根据预先确定的变电站个数将整体海上风电场划分为几个固定的子区域,然后分别进行独立的电缆连接布局优化,最终聚合得到整体方案.然而,采用固定的划分策略很难得到全局最优方案.因此,考虑多海上变电站选址、电缆选型、功率损耗等因素,以最小化成本为目标,建立多变电站海上风电场的电缆连接布局优化模型,并提出一种基于Voronoi自适应分区的Q学习粒子群算法进行求解.所提出的算法以Q学习粒子群算法为核心,设计一种基于Voronoi图的自适应分区策略实现自适应分区,并结合相应的编解码策略实现不同分区的电缆连接.最后,通过算例分析证明所提出模型以及算法的有效性.     

多个海上风电场输电组网拓扑研究

多个海上风电场组网输电与陆地系统连接,可更好地实现海上风电场与大陆电网的协调对接。而输电组网的拓扑结构是其关键点之一。针对升压站和集控中心位置不确定,且升压站多条出线的情况,以最短交流海底电缆长度为优化目标,首先运用DFS(深度优先搜索法)和最短路径法形成初始方案,然后通过基于Dijkstra(迪杰斯特拉)算法的改进遗传算法进行拓扑优化。算例证明,该算法可自动生成多风电场输电组网的经济性最优拓扑方案,能够节省时间和人力,为未来多个风电场集群组网拓扑的自动生成提供有效的优化办法,对实际工程运用具有一定的指导意义。     

基于混沌自适应粒子群算法的冷热电联供系统优化

在研究冷热电联供系统优化运行的过程中,为了更好地优化调度冷热电联供系统中各设备的出力,提出了基于Tent映射的混沌搜索和非线性自适应粒子群算法相结合的优化算法。建立了一个包含风机、光伏、微燃机和燃气锅炉等主要设备的冷热电联供系统模型。以联供系统的运行成本、污染物排放量和能源利用率为目标,建立了多目标优化模型。在满足设备出力、功率平衡等约束条件下,利用Matlab进行了优化求解。仿真结果表明,所提出的冷热电联供系统优化方法,可以有效地提高经济效益,减少污染排放,提高能源利用率。     

基于改进Pareto最优算法的海上风电场多目标微观选址规划

为了在海上风电场初步规划时可以兼顾考虑风机尾流影响、集电系统的经济性和可靠性,用风机层数表征集电系统可靠性,以风电场尾流折减系数、海缆投资、风机层数为优化目标,建立海上风电场多目标微观选址规划模型,并通过改进Pareto多目标优化算法求解最优解集,最后应用层次分析法进行最终优化决策。以某海上风电场的风资源分布状况为实例,验证了风机尾流、连接海缆及风机层数之间的相互制约关系,在规划时应予以综合考虑,同时证明了模型和方法的可行性,改进Pareto最优算法可以求出均匀分布的备选方案,层次分析法可以根据不同要求选择出对应的最优方案。     

基于改进NSGA-II算法的含分布式电源配电网无功优化

针对含分布式电源(DG)的配电网无功优化的问题,为更准确地描述DG出力的不确定性,基于加权高斯混合分布(WGMD)和Beta分布分别构建风电DG和光伏DG的出力模型。采用结合切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法进行潮流计算。建立以系统有功网损最小、节点电压总偏差最小为目标函数的多目标无功优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化模型进行求解。通过改进的IEEE 33节点系统的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。