一种海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法技术

本发明专利技术公开了一种海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法，属于电力系统规划领域。本发明专利技术同步求解海上风电场风电机组的最优位置和集电系统的拓扑结构，具体方法包括：外层模型以最大化风电场的利润率、平均容量因子和功率质量为目标，采用非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA

【技术实现步骤摘要】
一种海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法


[0001]本专利技术属于电力系统规划领域，尤其涉及一种海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法。

技术介绍

[0002]风能作为一种绿色清洁能源，已经成为可再生能源开发的重点内容之一。海上风电场风能资源稳定丰富，所以近年来海上风电场建设规模快速增长。为了充分利用海上风能资源并节约投资成本，许多风电场开始对其布局进行优化设计，但对风电机组选址和电缆布局进行联合优化的研究较少。此外，研究通常将风电场的输出功率设定为最大化目标，并未考虑其功率质量，并且在计算风电场收入时，通常将风力发电的电价设置为常数，并未将风能和价格之间的相关性考虑进去。
[0003]故，需要一种新的技术方案以解决上述技术问题。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术目的在于提供一种海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法，以平衡风电场的安装容量、确定风电机组的选址和电气系统的规划方案，使风电场发挥更好的性能。
[0005]技术方案：本专利技术所述的一种海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法，包括以下步骤：
[0006](1)获取若干个风电机组选址及布线规划仿真所需各项参数的数值，建立风电场的输出功率模型和收益模型，以作为步骤(2)中双层多目标优化的目标函数；
[0007](2)建立具有两层结构的优化模型，该优化模型包括外层模型及内层模型，选择风电场中其中一个风电机组作为最优风电机组；外层模型用于决定风电场的容量和一个最优风电机组的位置，内层模型有第一子模型及第二子模型，第一子模型用于设计电缆类型和布局，第二子模型用于根据从外层模型获得的结果，确定风电场中除最优风电机组之外的其它风电机组的发电量；
[0008](3)求解风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化的双层多目标优化模型。
[0009]进一步的，所述步骤(1)包括以下步骤：
[0010](11)根据风电场及风电机组的基本参数、风资源分布函数以及尾流模型，计算风电场的总有用功输出功率P
wf
：
[0011][0012]式中，N
wt
为风电机组的总数，L
w
为风向离散到相同宽度的间隔总数，f
k
(θ)是在第k个风向上出现的频率，v
in
为风电机组的切入风速，v
out
为风电机组的截止风速，P
wt
(v
i
)为风电机组的功率方程，pdf
k
(v，α)为使用威布尔概率分布函数所描述风速的不确定性值，dv为风速的微分算子；
[0013](12)根据风电场的输出功率和收益的相关参数，计算风电场利润率p
wf
：
[0014][0015]式中，R
wf
为风电场总收入，C
wt
为所有风电机组的总成本，C
c
为风电场电缆的总成本，C
t
为风电场变压器的总成本，C
g
为所有风电机组的发电成本，C
e
为所有风电机组排放污染物的损失成本。
[0016]进一步的，所述步骤(2)包括以下步骤：
[0017](21)建立外层模型：外层模型为多目标优化问题，分别以最大化风电场日利润率p
wf
、容量因子μ
wf
和功率质量ε
wf
为目标：
[0018]Obj1：max f1(X)＝p
wf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0019]Obj2：max f2(X)＝μ
wf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0020]Obj3：min f3(X)＝ε
wf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0021][0022]式中，X＝[C
wf
，x
i
，y
i
]i＝1，2，
…
，N
wt
为风电场的容量和风电机组的坐标，r
r
是风电机组的转子半径，P
wt，r
为风电场额定功率，分别为风电场容量的下限和上限，x
min
，x
max
，y
min
，y
max
为风电场在x和y方向上的边界的上下限，和，分别表示风电场的有用功功率和无用功功率，和分别为第m条母线上的有用功功率和无用功功率，G
mn
，B
mn
分别第n条线路的电导和电纳值，为在第m条母线上的风电机组产生的有用功功率，和分别为第m条母线上有用功功率最小值和最大值，为在第m条母线上的风电机组产生的无用功功率，和分别为第m条母线上无用功功率最小值和最大值，为第m条母线的电压，和分别为第m条母线上电压的最小值和最大值，为第n条母线的电压，为第m条母线的相位角，和分别为第m条母线上相位角的最小值和最大值，表示与第m条母线相连的第n条母线的相位角，和分别为第t小时线上的
有用功和无用功功率流，其最大值和最小值分别为和t
m
是一个二进制参数，若风电场集成到第m条总线，则t
m
＝1，否则t
m
＝0，N
b
为风电场中的总线数；
[0023](22)建立内层模型的第一子模型：决策变量Z＝[z
i，j，l
]表示两个风电机组之间的连接状态和电缆类型，从该第一子模型中得到外层模型目标函数中的电缆总成本C
cb
，第二个约束条件使每个连路只使用一种类型的电缆，第三个和第四个约束条件保证潮流平衡和电缆的拓扑连通性，第五个约束条件规定每根电缆的容量限制，具体表示为：
[0024]Obj：min g(Z)＝C
cb
ꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0025][0026]L＝{1，2，
…
，L
cb
}W＝{1，2，
…
，N
wt
+1}
ꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0027]式中，f
i，j
为两个风电机组之间总线的功率，P
c，r
为总线的额定功率。
[0028]建立内层模型的第二子模型：决策变量表示其风电机组第t小时的输出功率，其中i＝1，2，
…
，N
g
，t＝1，2，
…
，24，第一个约束条件表明系统的功率平衡，第二个约束条件表示旋转备用容量限制，第三个约束条件表示其它风电机组的输出功率限制；从该模型中可以得到外层模型目标函数中的所有风电机组发电成本C
g
和风电场污本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取若干个风电机组选址及布线规划仿真所需各项参数的数值，建立风电场的输出功率模型和收益模型，以作为步骤(2)中双层多目标优化的目标函数；(2)建立具有两层结构的优化模型，该优化模型包括外层模型及内层模型，选择风电场中其中一个风电机组作为最优风电机组；外层模型用于决定风电场的容量和一个最优风电机组的位置，内层模型有第一子模型及第二子模型，第一子模型用于设计电缆类型和布局，第二子模型用于根据从外层模型获得的结果，确定风电场中除最优风电机组之外的其它风电机组的发电量；(3)求解风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化的双层多目标优化模型。2.根据权利要求1所述的海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：(11)根据风电场及风电机组的基本参数、风资源分布函数以及尾流模型，计算风电场的总有用功输出功率P
wf
：式中，N
wt
为风电机组的总数，L
w
为风向离散到相同宽度的间隔总数，f
k
(θ)是在第k个风向上出现的频率，v
in
为风电机组的切入风速，v
out
为风电机组的截止风速，P
wt
(v
i
)为风电机组的功率方程，pdf
k
(v，α)为使用威布尔概率分布函数所描述风速的不确定性值，dv为风速的微分算子；(12)根据风电场的输出功率和收益的相关参数，计算风电场利润率p
wf
：式中，R
wf
为风电场总收入，C
wt
为所有风电机组的总成本，C
c
为风电场电缆的总成本，C
t
为风电场变压器的总成本，C
g
为所有风电机组的发电成本，C
e
为所有风电机组排放污染物的损失成本。3.根据权利要求2所述的一种海上风电场风电机组微观选址与电缆布局联合优化设计方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤：(21)建立外层模型：外层模型为多目标优化问题，分别以最大化风电场日利润率p
wf
、容量因子μ
wf
和功率质量ε
wf
为目标：Obj1：max f1(X)＝p
wf
ꢀꢀꢀꢀ
(3)Obj2：max f2(X)＝μ
wf
ꢀꢀꢀꢀ
(4)Obj3：min f3(X)＝ε
wf
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
式中，X＝[C
wf
，x
i
，y
i
]i＝1，2，
…
，N
wt
为风电场的容量和风电机组的坐标，r
r
是风电机组的转子半径，P
wt，r
为风电场额定功率，分别为风电场容量的下限和上限，x
min
，x
max
，y
min
，y
max
为风电场在x和y方向上的边界的上下限，和，分别表示风电场的有用功功率和无用功功率，和分别为第m条母线上的有用功功率和无用功功率，G
mn
，B
mn
分别第n条线路的电导和电纳值，为在第m条母线上的风电机组产生的有用功功率，和分别为第m条母线上有用功功率最小值和最大值，为在第m条母线上的风电机组产生的无用功功率，和分别为第m条母线上无用功功率最小值和最大值，为第m条母线的电压，和分别为第m条母线上电压的最小值和最大值，为第n条母线的电压，为第m条母线的相位角，和分别为第m条母线上相位角的最小值和最大值，表示与第m条母线相连的第n条母线的相位角，和分别为第t小时线上的有用功和无用功功率流，其最大值和最小值分别为和t
m
是一个二进制参数，若风电场集成到第m条总线，则t
m
＝1，否则t
m
＝0，N
b
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶思钰，刘悦，许天赐，周洁敏，郑罡，张潮海，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：