环境影响的风电场双层智能优化方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种环境影响的风电场双层智能优化方法，属于风力发电技术领域。其中，本发明专利技术的环境影响的风电场双层智能优化方法，包括下述具体步骤：获取风电场中风电机组的功率；设置所述风电机组的尾流模型；计算所述风电场的输出功率；设置所述风电场的双层结构优化模型；基于郊狼优化算法对所述双层结构优化模型进行优化。本发明专利技术提出的双层次优化模型比单层比优化模型能够在规划阶段减小风电场对环境的不利影响。的不利影响。的不利影响。

【技术实现步骤摘要】
环境影响的风电场双层智能优化方法与装置


[0001]本专利技术属于风力发电
，具体涉及一种环境影响的风电场双层智能优化方法与装置。

技术介绍

[0002]风电场容量和布局的优化是风电场设计者和电网规划者的首要问题。首先，并网的风电场的有功和无功功率输出将对功率流产生很大影响，并反过来影响网络损耗和母线电压。其次，由于所谓的尾流效应，风电场的总功率输出会受到内部风电机组之间相互作用的影响。优化问题涉及各种经济成本和环境影响。现有技术提出了网格和直角坐标下的两架风电机组布局规划模型，通过随机关键遗传算法和粒子群优化算法进行解决。还有的研究了风电场的优化及其在电力系统可靠性分析中的应用，通过粒子群优化算法(PSO)求解。还有的研究了差分进化(DE)算法在风电场布局优化问题中的利用，并设计了一种新型的编码机制来有效解决该问题。还有的提出了一种多目标优化风电场的风电机组选择方法，通过和谐搜索算法和NSGA
‑
II来解决。
[0003]目前的研究存在两个重要的缺陷。首先，风电场的容量或安装的风电机组的数量总是分开决定的。然而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种环境影响的风电场双层智能优化方法，其特征在于，包括下述具体步骤：获取风电场中风电机组的功率；设置所述风电机组的尾流模型；计算所述风电场的输出功率；设置所述风电场的双层结构优化模型；基于郊狼优化算法对所述双层结构优化模型进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风电场中风电机组的功率，包括：使用Logistic函数表示风电机组功率曲线，具体如下：其中，P
ip
和v
ip
是风电功率曲线拐点处的功率和风速；P
wtr
表示风电机组的额定有功功率，P
wt
(v)表示风电机组在风速v下产生的有功功率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置所述风电机组的尾流模型，具体如下关系式：其中，v
x，r
是与风电机组距离为x和半径为r处的风速，σ表示尾流的特征宽度，K(x)是x的未确定系数，C
T
是推力系数；v0表示风电机组的风速，r
r
表示风电机组转子半径，z0表示表面粗糙度长度，z
h
表示风电机组轮毂高度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述风电场的输出功率表示如下：其中，P
wf
表示风电场总输出功率，P
wt
(v
i
)表示第i台风电机组的输出功率，N
t
表示风电场中风电机组的总台数；风电场总注入无功功率Q
wf
根据下述计算：Q
wf
＝P
wf
tanφ其中，φ是风电场的功率因数角。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述设置所述风电场的双层结
构优化模型，包括：设置第一层模型以根据风能综合发电成本优化风电场容量和局部；设置第二层模型以规划电网中发电机的发电计划。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一层模型表达式如下：征在于，所述第一层模型表达式如下：其中，表示风电机组坐标的矩阵，表示噪声接收器坐标的矩阵；F1为单位风能发电成本，由日当量投资C
wt
、电网运行成本C0及其环境惩罚成本C
e
组成；和表示风电机组x轴坐标的上下限，和表示风电机组y轴坐标的上下限，和表示第i台风电机组的x轴和y轴坐标，和表示第j台风电机组的x轴和y轴坐标，C
wf
表示风电场的容量，和表示风电场容量的上下限，SPL表示声压等级，SPL
lim
表示升压等级的下限，N
t
表示风电场中风电机组的数量，表示第t小时的第m(n)条母线电压，和表示第t小时的第m(n)条母线电压的上下限，表示第t小时第m条和第n条总线之间的电压相角...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉刚，陈德为，于振坤，张澈，王洋，梁泰宇，王晓宁，李涛，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：