一种大型海上风电场电气汇集系统设计方案经济性优化的方法

1.本发明涉及海上风电场电气汇集系统设计领域，尤其是涉及大型海上风电场电气汇集系统设计方案经济性优化的方法。


背景技术：

2.随着海上风电的规模的增大，海上风电汇集送出系统需要花费更多的成本，包括投资成本、维护成本以及损耗成本，一般比陆上风电场要高出2～3倍。针对大规模远距离的海上风力发电技术而言，风电场的造价十分昂贵，投资成本很高昂。每个风机发出的能量如何汇集送出能使全局成本达到最优受到关注，因此优化海上风电场汇集系统的经济性是一个研究重点问题。海上风电场电气汇集系统一般由风机、变压器、开关、海底电缆、变电站等组成。其中，风机和变压器就是根据环境、位置、资源以及地理位置等因素决定，此部分优化空间较小。而风机就类似于负荷，风机在风电场的排布正如电网规划中变电站选址定容的问题，不同的方案将会对建设成本有很大的影响。
3.海底电缆的连接方式也非常的灵活，风机通过海底电缆接入海上变电站可以有多种连接方式拓扑，每种连接方式下的电缆的长度型号等都不相同。风机如何组成一个小“队”并且采用何种连接方接入换流站可以在同样满足技术条件下得到更低的建设运营成本是值得思考的因素。因此，电缆的连接拓扑组合方式的多样性就产生了较大的可以被优化的空间。


技术实现要素：

4.本申请人针对现有技术，进行研究与改进，提供一种大型海上风电场电气汇集系统设计方案经济性优化的方法。
5.为了解决上述问题，本发明采用如下方案：
6.一种大型海上风电场电气汇集系统设计方案经济性优化的方法，包括下述步骤：
7.1)选择一个大型分区的海上风电场的典型海上风电场，采用区域型放射模糊聚类算法风电场进行变电区域内的风机分串，考虑的条件包海上换流站的位置，换流站容量以及风机之间的距离等等。
8.2)对每个分区分串后的风机找寻最优电缆拓扑链接路径，采用普里姆算法完成，假设风机为一个点，各电缆连接就是点点之间的线段相连的方法，即图生成树。此步考虑的条件包括风机件的距离，电缆额定容量等等。
9.3)根据所分区域和风机串的种类计算所有分法下的最优汇集拓扑总成本，寻求最优成本，算法结束。
10.所述步骤1)中，设计一种区域型放射模糊聚类算法，算法内容如下。
11.区域聚类海上换流站中心点ci的计算：
[0012][0013]
目标函数：
[0014][0015]
隶属度迭代公式：
[0016][0017]
隶属矩阵μa(x)允许隶属度取值在[0，1]之间，总和不能超过1，需遵循归一化原则
[0018][0019]
为使每台风机均要与海上换流站有连接的通路，且不经过其他的片区，在一个风电场只布置一个换流站的情况下，采用传统聚类算法分类如图1所示会造成电缆连接路径复杂交叉。理想的分片方式是以风机接入点换流站为中心，呈放射性分布如图2所示。
[0020]
为了得到放射状聚类分布，对传统聚类算法进行改进得到新的区域型放射模糊聚类算法主要区别再于：
[0021]
1)确定了分片内风机接入点即海上换流站的地理位置坐标，输入算法时将其位置信息输入，但该坐标不参与聚类过程。
[0022]
2)更新模糊分类矩阵时，考虑的不再是风机和聚类中心的距离而是与各聚类群心c到海上换流站连线的距离，其余过程相同。
[0023]
用区域型放射模糊聚类算法对风机进行分串的步骤是：
[0024]
步骤1：定义各参数数值，包括聚类簇数c，模糊系数m，迭代次数限制n，误差范围ε；读入每台风机坐标f(x,y)，初始化隶属度矩阵u，满足归一化条件。
[0025]
步骤2：求出聚类每个中心c的值ci，i＝1,
…
,c。
[0026]
步骤3：计算目标函数。当其值或改变值小于所设定的阈值时算法停止。
[0027]
步骤4：计算新的u矩阵。返回步骤2。
[0028]
每次迭代判断群心o有没有发生变化用一个矩阵范数比较c(k)与c(k+1)，若范数小于设定误差，即||c(k+1)
‑
c(k)||≤ε时停止迭代，输出结果，否则进行下一次迭代。
[0029]
具体而言，隶属度迭代不再是风机与聚类中心的距离dij，每类聚类群心到海上换流站的连线距离为每台风机到海上换流站的距离为根据与的夹角α的大小计算风机到聚类中心c
i
与海上换流站的线段的距离d
ij
，如图3所示，考虑到方向的问题，因此定义d
ij
为：当α<90
°
时，当α≥90
°
时，d
ij
＝∞。这样可以使位于每类聚类群心到海
上换流站的连线距离前端的附进风机群尽量的聚类在一起，形成图2的放射状聚类效果。
[0030]
所述步骤2)中，采用普里姆路径寻优算法，如图4所示。即从某一顶点出发，判断与其相邻的点所连的边的距离，在生成树中加入距离最短即权重最小的边。同理，从当前生成数中的所有种子的顶点出发，选择最小权重相邻边加入其中，以此类推，从而得到最短路径。
[0031]
所述步骤3)中，计算不同分片区方式下的内部电气汇集系统各成本具体包括下述步骤：
[0032]
海上风电内部集电系统的经济性主要由几个成本组成相互影响，即投资成本、维护成本以及损耗费用。
[0033]
1)计算投资成本
[0034]
e＝e1+e2+e3[0035]
式中e1＝f1n，为风机以及风机侧的变压器的投资成本，f1为单价由风电场汇集系统的电压等级决定，n为风机数量，e2＝b
i
+s
i
为海上变电站投资成本包括换流器成本b
i
以及其他费用s
i
；e3＝c1+c2，c1为海底电缆总成本是单位长度，总段数以及电缆总长度的乘积，c2为海底电缆敷设成本。
[0036]
2)就算维护成本
[0037]
根据统计规律可得直流输电系统的维护成本占按照总投资成本的0.5％计算。
[0038]
3)计算损耗费用
[0039]
a换流站损耗
[0040]
换流站损耗通常由换流站损耗率给出，对于换流站损耗率，有文献对其进行过研究，根据相关文献，本文取换流站损耗率为1.75％
[0041]
b线路损耗
[0042][0043]
p为线路输送总功率；u
dc
为直流电压输送等级；r为单位直流电阻大小取0.0366ω/km；l为线路长度。
附图说明
[0044]
图1为海上风电场风机块状聚类示意图。
[0045]
图2为海上风电场风机放射聚类示意图。
[0046]
图3为放射型模糊聚类算法区域型放射模糊聚类算法求dij解示意图。
[0047]
图4为普里姆最短路径寻优算法求解最小生成树图示。
[0048]
图5为区域型放射模糊聚类算法算法区内风机分6片结果
[0049]
图6为区域型放射模糊聚类算法算法区内风机分3串结果
[0050]
图7为分区时每区最小路径生成结果
[0051]
图8为分六串时的拓扑结构优化结果
[0052]
图9为分三串时的拓扑结构优化结果
具体实施方式
[0053]
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。
[0054]
本发明针对一种大型海上风电场电气汇集系统设计方案经济性问题，通过采用放射性聚类与最小生成树的组合算法，优化电气集电系统的经济性。本实施例为一规划中的海上风电场，装机容量60mw，等效满负荷利用率3200h，上网电价0.71元/kwh。其中有80台风电机组。具体成本参数如以下表1。
[0055]
表1海上风电集电系统所需成本
[0056][0057]
本发明的实施过程如下所示：
[0058]
1)进行变电区域内的风机分片
[0059]
采用上文所述区域型放射模糊聚类算法模糊聚类方法对风电场进行分片，本文将bdb6
#
区海上风电场的风机分6片和分3片，对比不同方案的优化结果。如图5,6所示，将图5中的bdb6
#
海上风电场区域内的风机进行区域型放射模糊聚类算法算法的分六片区的聚类结果，可以看出以海上换流站为中心，六片区风机呈放射状分布在海上换流站的周围，为之后普里姆最短路径寻优最小生成树寻优做准备。如图6所示将图3
‑
2中的bdb6
#
海上风电场区域内的风机进行区域型放射模糊聚类算法算法的分三片区的聚类结果，可以看出以海上换流站为中心，三片区风机呈放射状分布在海上换流站的周围。
[0060]
2)寻找最优电缆拓扑链接路径
[0061]
选取分片后的风机，采用普里姆最短路径寻优最小生成数算法对其进行电缆拓扑最优路径计算，本测试得出分3串与分6串时的电缆连接拓扑结构，并且列出海底电缆分6串时的每一区最小路径计算的结果。如图7所示为分六区时每个小分区的风机串的最优电缆拓扑路径，综合每个片区的最优电缆拓扑路径既得如图8，9所示的分三串与分六串的整体优化结果，图中五角星为海上换流站位置，各个点为风机的排布位置，蓝色虚线为电缆的拓扑路径。
[0062]
3)计算经济性优化成本。通过该本发明中的方法分片数3时的电缆拓扑长度为82km总投资为1.435亿元，分片数为6时，电缆总长度82km，总投资为1.508亿元，可见分3片区的电缆总长度要大于分6片区，但总投资要小于分片数6的总投资。相较于穷举法，本文所述算法更具有参考依据，并且通过本文所述算法大大的缩短了计算时间，对解决海上风电场汇集系统优化更具有针对性，且优化过程更具有可操作性。
[0063]
以上所举实施例为本发明的较佳实施方式，仅用来方便说明本发明，并非对本发明做任何形式上的限制，任何所属技术领域中具有通常知识者，若在不脱离本发明所提技术特征的范围内，利用本发明所揭示技术内容所作出局部改动或修饰的等效实施例，并且未脱离本发明的技术特征内容，均仍属于本发明技术特征的范围内。