【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源发电，尤其涉及一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、风力发电是风能转化为电能的途径，相较于陆地风电，海上风电的风资源更丰富且稳定，低碳环保，节约土地占用面积等优点，海上风电近年来发展迅猛，正在逐步成为风电未来发展的方向。海上风电场主要由风电机群、集电系统和输电系统三部分组成，其中集电系统为风电机群和输电系统的连接部分，此部分的优化设计对海上风电场运行的经济性和可靠性有至关重要的影响。集电系统的电气设备多且复杂，其经济建设成本在海上风电场的建设中占比较大，且相较于陆地风电场，海上环境更为恶劣，其运维成本更高。
3、集电系统一旦发生故障，将可能造成整个风电场的大规模电力损失，从而影响经济效益。对于选址完毕的海上风电场而言，一旦选定风机的型号，风机的投资成本则是相对固定的。若要节约经济成本，从集电系统线路拓扑结构入手则会有更多的灵活性，对线路拓扑结构进行优化可以降低海上风电场的经济成本...
【技术保护点】
1.一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，以全寿命周期成本最低为目标，建立集电系统拓扑优化的目标函数，具体为：
3.如权利要求2所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，所述海缆载流量约束具体为：
4.如权利要求2所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，所述海缆所连接风机数量约束具体为：
5.如权利要求2所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化...
【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，以全寿命周期成本最低为目标，建立集电系统拓扑优化的目标函数，具体为：
3.如权利要求2所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，所述海缆载流量约束具体为：
4.如权利要求2所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，所述海缆所连接风机数量约束具体为：
5.如权利要求2所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征在于，所述海缆交叠约束具体为：
6.如权利要求1所述的一种基于粒子群遗传混合算法的集电系统拓扑优化方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王光臣，陈静，宋海瑢，王海洋，刘心雨，高梦雪，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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