基于遗传算法的海缆布局优化方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开实施例中提供基于遗传算法的海缆布局优化方法、装置、设备及介质，方法包括：获取升压站及多个风机的位置、不同规格海缆的价格、海缆布局的约束条件以及遗传算法的计算参数；以适应度为优化目标，利用遗传算法的计算参数、升压站及多个风机的位置以及不同规格海缆的价格进行种群初始化操作、交叉操作、变异操作、比较操作、迭代操作，以得到满足所述约束条件的最优海缆布局样本，其中，所述适应度是根据不同规格海缆的价格、海缆布局样本和辅助点数据所对应的不同规格海缆的长度得到的，所述最优的海缆布局样本的适应度最高。利用遗传算法求解满足所述约束条件的最优的海缆布局样本，减少了计算时间，提高海缆线路规划效率。提高海缆线路规划效率。提高海缆线路规划效率。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的海缆布局优化方法、装置、设备及介质


[0001]本公开涉及海上风力发电电气系统
，尤其涉及基于遗传算法的海缆布局优化方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]海底电缆是海上风力发电电气系统中重要组成部分。伴随着海上风电规模不断增加，海上风电场所含风机数量的增多，对应的海缆路径布置形式多样且布局范围较广。
[0003]然而不同的路径布置方案导致使用的不同规格的海缆数量、海缆铺设的工程量也是不同的，目前一般是通过人工筛选的方式得到最优的海缆路径布局方式。然而利用人工的方式来筛选最优的海缆布局方案耗时耗力。
[0004]所以，如何快速高效地实现对海缆布局的优化是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]鉴于以上所述现有技术的缺点，本公开的目的在于提供基于遗传算法的海缆布局优化方法、装置、设备及介质。
[0006]本公开第一方面提供一种基于遗传算法的海缆布局优化方法，包括：获取升压站及多个风机的位置、不同规格海缆的价格、海缆布局的约束条件以及遗传算法的计算参数，其中，所述风机与风机之间或者风机与升压站之间用所述海缆连接；利用升压站及各风机的位置、风机的分层情况以及所述计算参数进行种群初始化，生成满足所述约束条件的种群样本，并记录对应的辅助点数据，其中，所述种群样本包含多个海缆布局样本，所述风机之间利用所述辅助点间接连接；根据所述计算参数对所述种群样本进行交叉操作以及变异操作，生成满足所述约束条件的交叉变异后的种群样本，并更新所述辅助点数据，其中，交叉变异后的种群样本中包括多个交叉变异后的海缆布局样本；将交叉变异前后的对应海缆布局样本进行比较，将适应度高的海缆布局样本作为子代，并更新所述种群样本和所述辅助点数据、记录当前种群样本中最优的海缆布局样本和对应的适应度，重复执行所述交叉操作、变异操作以及比较操作直至达到进化次数，其中，所述适应度是根据不同规格海缆的价格、海缆布局样本和辅助点数据所对应的不同规格海缆的长度得到的，所述最优的海缆布局样本的适应度最高；利用更新后的所述种群样本重复执行所述种群初始化、交叉操作、变异操作以及比较操作，直至重复次数达到总迭代次数或者重复预设次数后的最优的海缆布局样本的适应度无变化，则将当前种群样本中最优的海缆布局样本作为优化后的海缆布局。
[0007]在第一方面的一些实施例中，所述海缆布局的约束条件包括：海缆交联限制、升压站汇集海缆限制、海缆交叉限制、风机连接海缆数量限制。
[0008]在第一方面的一些实施例中，还包括：将人工初选的海缆布局样本加入到种群初始化后的种群样本中。
[0009]在第一方面的一些实施例中，所述种群样本中包含的海缆布局样本的数量为e
(n)
*
500，其中，n为风电场中风机的总数量。
[0010]在第一方面的一些实施例中，所述利用升压站及各风机的位置以及风机的分层情况进行种群初始化，生成满足所述约束条件的种群样本，并记录对应的辅助点数据的步骤包括：利用风机的分层情况以及各风机的位置，设置初始的辅助点；对所述风机进行多次分组，随机生成所述种群样本；判断所述种群样本中各海缆布局样本是否满足所述约束条件；如果不满足，则利用所述初始的辅助点、新增的辅助点以及风机交换操作对海缆布局样本进行调整以使各海缆布局样本满足所述约束条件，并记录对应的辅助点数据。
[0011]在第一方面的一些实施例中，所述利用所述初始的辅助点、新增的辅助点以及风机交换操作对海缆布局样本进行调整以使各海缆布局样本满足所述约束条件，并记录对应的辅助点数据的步骤包括：对于海缆布局样本中每个海缆线路，判断海缆线路连接的两个风机是否跨层；如果是，则需要取两个风机所在层之间取最近的辅助点，以多段折线相连获得调整后的海缆布局样本，并记录更新后的辅助点数据，其中，所述最近的辅助点是所述初始的辅助点和/或新增的辅助点，所述辅助点数据包括辅助点数量数组和辅助点坐标结构体，所述辅助点数量数组表示的是各风机连接的辅助点数量，所述辅助点坐标结构体表示的是各风机连接的辅助点的坐标；如果否，则判断是否与已有海缆线路有交叉，若有交叉则利用所述初始的辅助点和/或新增的辅助点按与海缆线路的起点到下一点直线距离最短依次选取，若起点所在层全部辅助点均无法避免相交，则与相交的海缆线路交换起点风机，并记录更新后的辅助点数据。
[0012]在第一方面的一些实施例中，所述根据计算参数对所述种群样本进行交叉操作以及变异操作，生成满足所述约束条件的交叉变异后的种群样本的步骤包括：利用所述计算参数对种群样本中的海缆布局样本执行所述交叉操作和所述变异操作；在所述交叉操作和所述变异操作之后，判断交叉后的海缆布局样本以及变异后的海缆布局样本是否存在不满足所述海缆布局的约束条件的情况，若遇到上述情况则重新执行对应的操作，直至完成选中的所有海缆布局样本的所述交叉操作和所述变异操作，并更新对应的辅助点数量数组与对应的辅助点坐标结构体。
[0013]本公开第二方面提供一种基于遗传算法的海缆布局优化装置，包括：数据获取模块，所述数据获取模块用于获取升压站及多个风机的位置、不同规格海缆的价格、海缆布局的约束条件以及遗传算法的计算参数，其中，所述风机与风机之间或者风机与升压站之间用所述海缆连接；种群初始化模块，所述种群初始化模块用于利用升压站及各风机的位置、风机的分层情况以及所述计算参数进行种群初始化，生成满足所述约束条件的种群样本，并记录对应的辅助点数据，其中，所述种群样本包含多个海缆布局样本，所述风机之间利用所述辅助点间接连接；交叉变异模块，所述交叉变异模块用于根据所述计算参数对所述种群样本进行交叉操作以及变异操作，生成满足所述约束条件的交叉变异后的种群样本，并更新所述辅助点数据，其中，交叉变异后的种群样本中包括多个交叉变异后的海缆布局样本；种群样本更新模块，所述种群样本更新模块用于将交叉变异前后的对应海缆布局样本进行比较，将适应度高的海缆布局样本作为子代，并更新所述种群样本和所述辅助点数据、记录当前种群样本中最优的海缆布局样本和对应的适应度，重复执行所述交叉操作、变异操作以及比较操作直至达到进化次数，其中，所述适应度是根据不同规格海缆的价格、海缆布局样本和辅助点数据所对应的不同规格海缆的长度得到的，所述最优的海缆布局样本的
适应度最高；迭代模块，所述迭代模块用于利用更新后的所述种群样本重复执行所述种群初始化、交叉操作、变异操作以及比较操作，直至重复次数达到总迭代次数或者重复预设次数后的最优的海缆布局样本的适应度无变化，则将当前种群样本中最优的海缆布局样本作为优化后的海缆布局。
[0014]本公开第三方面提供一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器及处理器；所述存储器存储有程序指令，所述处理器被配置成运行所述程序指令以执行如第一方面中任一项所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法。
[0015]本公开第四方面提供一种计算机可读存储介质，存储有程序指令，所述程序指令被运行以执行如第一方面任一项所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的海缆布局优化方法，其特征在于，包括：获取升压站及多个风机的位置、不同规格海缆的价格、海缆布局的约束条件以及遗传算法的计算参数，其中，所述风机与风机之间或者风机与升压站之间用所述海缆连接；利用升压站及各风机的位置、风机的分层情况以及所述计算参数进行种群初始化，生成满足所述约束条件的种群样本，并记录对应的辅助点数据，其中，所述种群样本包含多个海缆布局样本，所述风机之间利用所述辅助点间接连接；根据所述计算参数对所述种群样本进行交叉操作以及变异操作，生成满足所述约束条件的交叉变异后的种群样本，并更新所述辅助点数据，其中，交叉变异后的种群样本中包括多个交叉变异后的海缆布局样本；将交叉变异前后的对应海缆布局样本进行比较，将适应度高的海缆布局样本作为子代，并更新所述种群样本和所述辅助点数据、记录当前种群样本中最优的海缆布局样本和对应的适应度，重复执行所述交叉操作、变异操作以及比较操作直至达到进化次数，其中，所述适应度是根据不同规格海缆的价格、海缆布局样本和辅助点数据所对应的不同规格海缆的长度得到的，所述最优的海缆布局样本的适应度最高；利用更新后的所述种群样本重复执行所述种群初始化、交叉操作、变异操作以及比较操作，直至重复次数达到总迭代次数或者重复预设次数后的最优的海缆布局样本的适应度无变化，则将当前种群样本中最优的海缆布局样本作为优化后的海缆布局。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法，其特征在于，所述海缆布局的约束条件包括：海缆交联限制、升压站汇集海缆限制、海缆交叉限制、风机连接海缆数量限制。3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法，其特征在于，还包括：将人工初选的海缆布局样本加入到种群初始化后的种群样本中。4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法，其特征在于，所述种群样本中包含的海缆布局样本的数量为e
(n)
*500，其中，n为风电场中风机的总数量。5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法，其特征在于，所述利用升压站及各风机的位置以及风机的分层情况进行种群初始化，生成满足所述约束条件的种群样本，并记录对应的辅助点数据的步骤包括：利用风机的分层情况以及各风机的位置，设置初始的辅助点；对所述风机进行多次分组，随机生成所述种群样本；判断所述种群样本中各海缆布局样本是否满足所述约束条件；如果不满足，则利用所述初始的辅助点、新增的辅助点以及风机交换操作对海缆布局样本进行调整以使各海缆布局样本满足所述约束条件，并记录对应的辅助点数据。6.根据权利要求5所述的基于遗传算法的海缆布局优化方法，其特征在于，所述利用所述初始的辅助点、新增的辅助点以及风机交换操作对海缆布局样本进行调整以使各海缆布局样本满足所述约束条件，并记录对应的辅助点数据的步骤包括：对于海缆布局样本中每个海缆线路，判断海缆线路连接的两个风机是否跨层；如果是，则需要取两个风机所在层之间取最近的辅助点，以多段折线相连获得调整后的海缆布局样本，并记录更新后的辅助点数据，其中，所述最近的辅助点是所述初始的辅助点和/或新增的辅助点，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏务卿，石明，童帆，常德龙，殷岳，邹家勇，刘佳，刘愉，罗琴，吴昊天，
申请(专利权)人：上海勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：