一种考虑风机-风电场协同优化的海上升压站选址方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑风机

【技术实现步骤摘要】
一种考虑风机
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风电场协同优化的海上升压站选址方法


[0001]本专利技术涉及风电汇集系统拓扑优化
，具体是一种考虑风机
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风电场协同优化的海上升压站选址方法。

技术介绍

[0002]作为21世纪最具活力的可再生清洁能源发电方式，风力发电为构造低碳社会、推动新旧动能转换和经济可持续发展做出了巨大的贡献。与内陆风力资源相比，海上风力资源更加稳定，风能质量更好，发电效率更高，对人类生活的直接影响较小[1]。因此，近年来，世界各国的风电发展十分迅猛。截至2020年底，海上风力发电累计总装机容量已达32.5GW，且全球的海上风电装机容量仍在逐年增长。远海大规模海上风电并网正逐步成为可再生能源的主要发展方向之一。
[0003]我国的海上风电场主要建设在东部和南部沿海地区，靠近负荷中心，可为内陆地区提供大量的电力资源。然而，近年来海上风电的发展却遇到了风资源利用率低，风电与其他电力资源不平衡，与电力系统负荷侧不协调而引发的弃风、脱网等问题。解决海上风电消纳的根本方法是合理规划耦合风电随机特性的风电场拓扑结构，利用大型风电场的平滑效应优化集群风电场的机组出力，设计经济可靠的并网输送方案，并建设一个适应大规模海上风电场与陆上电网协调控制的汇集外送系统。
[0004]海上升压站选址也是一个重要影响因素，所以设计一个考虑风机
‑
风电场协同优化的海上升压站选址策略是十分有必要的。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种考虑风机
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风电场协同优化的海上升压站选址方法，包括如下步骤；
[0006]步骤一，获取风电场内部风机容量、风机坐标及出力数据，风电场容量、坐标及出力数据，电力系统传输设备信息、目标区域输电价格及弃电补偿电价、海上升压站选址候选集合；
[0007]步骤二，根据风机容量、风机坐标及风机出力数据通过风电场内部风机拓扑优化模型生成风机初始种群，并计算各个风机的净收益，若风机的净收益不满足终止准则，生成子代种群，对子代种群经过交叉、变异，再计算各个风机的净收益，若风机的净收益满足终止准则，得到当前种群中的最优个体；
[0008]步骤三，根据风电场坐标和最优个体，通过风电场间风机拓扑优化模型中生成风电场初始种群，计算各个风电场的净收益，若风电场的净收益不满足终止准则，生成风电场子代种群，对风电场子代种群进行交叉、变异，再计算各个风电场的净收益，若风电场的净收益满足终止准则，则得到经过交叉、变异后风电场子代种群中的最优个体，确定当前海上升压站选址下的风机
‑
风电场双层系统最优拓扑；
[0009]步骤四，对候选集合中各个候选海上升压站选址计算风机
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风电场双层系统最优
拓扑，选出净收益最大的拓扑结构，其对应的海上升压站选址即为最优选址。
[0010]进一步的，所述的海上风电场选址候选集合是基于栅格地图产生的，将两个给定坐标间的区域进行网格化，得到候选集合。
[0011]进一步的，所述的风机
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风电场双层系统包括风电场内部风机拓扑及风电场间拓扑。
[0012]进一步的，所述的风电场内部风机拓扑优化模型是基于风电场内部风机坐标、容量及出力数据搭建的；所述风电场间拓扑优化模型是基于风电场坐标、容量及出力数据得到的；所述协同优化模型是基于风电场内部风机信息及风电场信息得到的。
[0013]进一步的，所述的风电场间风机拓扑优化模型为基于遗传算法，结合风电场内部风机拓扑优化结果及风电平滑效应建立。
[0014]应用考虑风机
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风电场协同优化的海上升压站选址方法的海上升压站选址系统，包括：风电场内部风机拓扑和风电场间拓扑；其中风电场内部风机拓扑包括风机、传输线路，所述风机通过传输线路与风机或风电场连接；所述风电场间拓扑包括风电场、传输线路以及海上升压站，所述风电场与通过传输线与风机、风电场、海上升压站连接。
[0015]本专利技术的有益效果是：1、本专利技术的一个创新点在于，考虑风电平滑效应，通过风电场内部风机坐标、容量及出力数据，得到风电场内部风机拓扑优化模型，使用遗传算法对风电场内部风机拓扑进行优化，根据风电场内部风机最优拓扑，通过风电场坐标建立风电场拓扑优化模型，得到当前海上升压站选址的风机
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风电场双层系统最优拓扑。
[0016]2、在上述基础上，根据海上升压站选址候选集合，得到最优的风机
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风电场双层系统拓扑，其对应最优海上升压站选址。
附图说明
[0017]图1为本专利技术的协同优化模型的系统图；
[0018]图2为本专利技术的海上风电场集群接入系统的示意图；
[0019]图3为本专利技术实施例中江苏某地区风电场集群出力曲线；
[0020]图4为本专利技术实施例中风电场持续出力曲线；
[0021]图5为本专利技术实施例中风电场内部的三种风机拓扑图之一；
[0022]图6为本专利技术实施例中风电场内部的三种风机拓扑图之二；
[0023]图7为本专利技术实施例中风电场内部的三种风机拓扑图之三；
[0024]图8为本专利技术实施例中风电场内部风机拓扑1优化结果示意图；
[0025]图9为本专利技术实施例中风电场内部风机拓扑2优化结果示意图；
[0026]图10为本专利技术实施例中的海上风电集成系统拓扑优化结果。
具体实施方式
[0027]下面结合附图进一步详细描述本专利技术的技术方案，但本专利技术的保护范围不局限于以下所述。
[0028]如图1所示，一种考虑风机
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风电场协同优化的海上升压站选址方法，包括如下步骤；
[0029]步骤一，获取风电场内部风机容量、风机坐标及出力数据，风电场容量、坐标及出
力数据，电力系统传输设备信息、目标区域输电价格及弃电补偿电价、海上升压站选址候选集合；
[0030]步骤二，根据风机容量、风机坐标及风机出力数据通过风电场内部风机拓扑优化模型生成风机初始种群，并计算各个风机的净收益，若风机的净收益不满足终止准则，生成子代种群，对子代种群经过交叉、变异，再计算各个风机的净收益，若风机的净收益满足终止准则，得到当前种群中的最优个体；
[0031]步骤三，根据风电场坐标和最优个体，通过风电场间风机拓扑优化模型中生成风电场初始种群，计算各个风电场的净收益，若风电场的净收益不满足终止准则，生成风电场子代种群，对风电场子代种群进行交叉、变异，再计算各个风电场的净收益，若风电场的净收益满足终止准则，则得到经过交叉、变异后风电场子代种群中的最优个体，确定当前海上升压站选址下的风机
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风电场双层系统最优拓扑；
[0032]步骤四，对候选集合中各个候选海上升压站选址计算风机
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风电场双层系统最优拓扑，选出净收益最大的拓扑结构，其对应的海上升压站选址即为最优选址。
[0033]海本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑风机
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风电场协同优化的海上升压站选址方法，其特征在于，包括如下步骤；步骤一，获取风电场内部风机容量、风机坐标及出力数据，风电场容量、坐标及出力数据，电力系统传输设备信息、目标区域输电价格及弃电补偿电价、海上升压站选址候选集合；步骤二，根据风机容量、风机坐标及风机出力数据，通过风电场内部风机拓扑优化模型生成风机初始种群，并计算各个风机的净收益，若风机的净收益不满足终止准则，生成子代种群，对子代种群经过交叉、变异，再计算各个风机的净收益，若风机的净收益满足终止准则，得到当前种群中的最优个体；步骤三，根据风电场坐标和最优个体，通过风电场间风机拓扑优化模型中生成风电场初始种群，计算各个风电场的净收益，若风电场的净收益不满足终止准则，生成风电场子代种群，对风电场子代种群进行交叉、变异，再计算各个风电场的净收益，若风电场的净收益满足终止准则，则得到经过交叉、变异后风电场子代种群中的最优个体，确定当前海上升压站选址下的风机
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风电场双层系统最优拓扑；步骤四，对候选集合中各个候选海上升压站选址，计算风机
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风电场双层系统最优拓扑，选出净收益最大的拓扑结构，其对应的海上升压站选址即为最优选址。2.根据权利要求1所述的一种考虑风机
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风电场协同优化的海上升压站选址方法，其特征在于，所述的海上风电场选址候...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文嘉，黄俊辉，刘国静，谢珍建，祁万春，许偲轩，彭竹弈，韩杏宁，孙文涛，李辰，王荃荃，赵菲菲，刘柏良，蔡晖，黄成辰，韩俊，蔡超，万鹭，鲁宗相，乔颖，李海波，江坷滕，王睿喆，蒋宗南，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：