【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于海上风电场，具体涉及一种海上风电场集电系统优化方法。
技术介绍
1、海上风电场的集电系统主要由风机、海缆和海上变电站等结构组成，其任务是将各风力发电机发出的电能汇集到海上升压站的汇流母线。集电系统是海上风电场的重要组成部分，其直接影响着整个海上风电场的发电效益。
2、集电系统的拓扑结构形式主要包括链形、环形和星形；其中，链形拓扑结构因结构简单、成本低廉得到了广泛的应用，但由于链形拓扑结构中的各风电机组的出力只有一个通道流入汇流母线，一旦回路上的某位置发生故障，其下游所有风电机组都不可用，可靠性较低；环形拓扑结构和星形拓扑结构相较链形拓扑结构虽然具有更高的可靠性，但环形拓扑结构中各海缆选型时均需考虑可能流过的最大电流值，成本较高；而星形拓扑结构需要安装较多的开关，集电系统成本高。因此，环形拓扑结构和星形拓扑结构因可靠性带来的效益相较于初始投资成本而言，并不占优势。
3、基于此，一些设计人员提出将全链形集电系统中一些相邻链形回路的末端风机进行联通，并通过合理选择联通海缆的截面积和其它海缆的截面积，实现集电系统可靠性与成本的兼顾。但设计人员在进行各海缆的选型时，极易忽略某海缆故障时其它未故障海缆载流量对风机出力的限制，从而很难选取到最经济的集电系统方案。
技术实现思路
1、鉴于以上现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种海上风电场集电系统优化方法，其在考虑风资源约束、风电机组与海缆随机故障及海缆载流量对风机出力限制的基础上，以集电系统全寿命周期成
2、为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种海上风电场集电系统优化方法，该优化方法包括以下步骤：
3、s1、获取目标风电场的风机出力比概率密度函数，并确定风电机组的状态概率和海缆的状态概率；所述风电机组包括依次串联的风力发电机、低压断路器和风机变压器；所述海缆包括依次串接的首部海缆头、海缆本体和尾部海缆头；
4、s2、根据目标风电场规划要求，确定集电系统初始方案；所述集电系统初始方案采用全链形拓扑结构；
5、s3、以全寿命周期成本最低为目标函数，相邻链形回路末端联通数目和各海缆截面为优化变量，建立集电优化模型；所述集电优化模型的约束条件包括海缆电压降约束、载流量约束和每个链形回路最多被联通一次；所述全寿命周期总成本包括海缆建设成本、海缆电能损耗成本及风电机组与海缆故障引起的电能损失成本；
6、s4、采用优化算法求解所述集电优化模型，以获得最优集电系统方案。
7、优选地，所述风机出力比概率密度函数的获取方法包括：
8、对目标风电场的历史风速数据进行风速概率分布拟合，以获得风速概率密度函数；
9、根据风机功率特性归一化曲线和风速概率密度函数，确定风机出力比概率密度函数；所述风机功率特性归一化曲线对应的函数关系式为：
10、
11、其中，pi＝pt/pr，pt为风机输出功率，pr为风机的额定功率；
12、vci、vco、vr分别为切入风速、切出风速和额定风速；
13、a、b、c均为模型参数，且a、b、c满足以下公式：
14、
15、
16、
17、优选地，所述目标风电场的历史风速数据服从威布尔分布或瑞利分布或对数正态分布或γ分布；各分布的特征参数通过最小二乘法或最大似然估计法或矩量法估计拟合获得。
18、优选地，所述目标风电场的历史风速数据服从双参数威布尔分布，则基于双参数威布尔分布拟合获得的风速概率密度函数f(v)为：
19、
20、其中，v为风速；k、c分别为形状参数和尺度参数，可通过历史风速数据拟合获得。
21、优选地，所述风机出力比概率密度函数基于连续型随机变量函数的分布求解定理获得，所述风机出力比概率密度函数f(pi)为：
22、
23、优选地，所述风电机组中的各元件采用两状态可靠模型；所述风电机组的状态概率包括风电机组的正常工作概率和风电机组的故障概率；所述风电机组的正常工作概率pug和风电机组的故障概率pdg为：
24、
25、其中，puwg为风力发电机的正常工作概率，满足puwg＝μwg/(μwg+λwg),μwg为风力发电机的修复率，λwg为风力发电机的故障率；
26、pucb为低压断路器的正常工作概率，满足pucb＝μcb/(μcb+λcb),μcb为低压断路器的修复率，λcb为低压断路器的故障率；
27、putr为风机变压器的正常工作概率，满足putr＝μtr/(μtr+λtr),μtr为风机变压器的修复率，λtr为风机变压器的故障率。
28、优选地，所述海缆中的各元件采用三状态可靠模型；所述海缆的状态概率包括海缆的正常工作概率、海缆的扩大性故障概率和海缆的修复状态概率；所述海缆的正常工作概率pusc、海缆的扩大性故障概率pssc和海缆的修复状态概率prsc为：
29、
30、其中，puf为首部海缆头的正常工作概率，满足puf＝μsfμrf/(μsfμrf+λsfμrf+λsfμsf),λsf为首部海缆头的故障率，μrf为首部海缆头的修复率，μsf为首部海缆的扩大故障转移率；
31、pum为海缆本体的正常工作概率，满足pum＝μsmμrm/(μsmμrm+λsmμrm+λsmμsm),λsm为海缆本体的故障率，μrm为海缆本体的修复率，μsm为海缆本体的扩大故障转移率；
32、pue为尾部海缆头的正常工作概率，满足pue＝μseμre/(μseμre+λseμre+λseμse),λse为尾部海缆头的故障率，μre为尾部海缆头的修复率，μse为尾部海缆的扩大故障转移率。
33、优选地，所述目标函数为：
34、
35、其中，m为风电场集电系统的回路数目；
36、n为第i个回路的海缆数目；
37、r为贷款年利率；
38、tc为风电场的规划建设周期；
39、tn为风电场的规划运行周期；
40、c1ij为第i回路第j段海缆的建设费用；
41、c2ij为第i回路第j段海缆的电能损耗费用；
42、eens为风电机组和海缆故障引起的电能损失费用；
43、ft为上网电价。
44、优选地，所述载流量约束和电压降约束为：
45、
46、其中，iij、iij.cable分别为第i回路第j海缆的通过电流和允许载流量；
47、△uij、△uij.cable分别为第i回路第j海缆的实际电压降和允许电压降。
48、优选地，所述约束条件还包括海缆不可交叉约束。
49、优选地，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，该优化方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述风机出力比概率密度函数的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述目标风电场的历史风速数据服从威布尔分布或瑞利分布或对数正态分布或Γ分布；各分布的特征参数通过最小二乘法或最大似然估计法或矩量法估计拟合获得。
4.根据权利要求2所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述目标风电场的历史风速数据服从双参数威布尔分布，则基于双参数威布尔分布拟合获得的风速概率密度函数f(v)为：
5.根据权利要求4所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述风机出力比概率密度函数基于连续型随机变量函数的分布求解定理获得，所述风机出力比概率密度函数f(Pi)为：
6.根据权利要求1至5任一项所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述风电机组中的各元件采用两状态可靠模型；所述风电机组的状态概率包括风电机组的正常工作概率和风电机
7.根据权利要求1至5任一项所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述海缆中的各元件采用三状态可靠模型；所述海缆的状态概率包括海缆的正常工作概率、海缆的扩大性故障概率和海缆的修复状态概率；所述海缆的正常工作概率PUsc、海缆的扩大性故障概率PSsc和海缆的修复状态概率PRsc为：
8.根据权利要求1至5任一项所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述目标函数为：
9.根据权利要求1所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述载流量约束和电压降约束为：
10.根据权利要求9所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述约束条件还包括海缆不可交叉约束。
11.根据权利要求1所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述优化算法为遗传算法或粒子群算法或蚁群算法。
...【技术特征摘要】
1.一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，该优化方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述风机出力比概率密度函数的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述目标风电场的历史风速数据服从威布尔分布或瑞利分布或对数正态分布或γ分布；各分布的特征参数通过最小二乘法或最大似然估计法或矩量法估计拟合获得。
4.根据权利要求2所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述目标风电场的历史风速数据服从双参数威布尔分布，则基于双参数威布尔分布拟合获得的风速概率密度函数f(v)为：
5.根据权利要求4所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述风机出力比概率密度函数基于连续型随机变量函数的分布求解定理获得，所述风机出力比概率密度函数f(pi)为：
6.根据权利要求1至5任一项所述的一种海上风电场集电系统优化方法，其特征在于，所述风电机组中的各元件采用两...
【专利技术属性】
技术研发人员：申鼎发，
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：
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