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图1 风电场优化布机算法示意图
全局寻优算法以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)为框架,借助智能化初始化算法,优先考虑资源条件,生成考虑避让限制性因素后的海量风电机组布置方案,并针对每一个风电机组布置方案逐一计算其理论发电量,采用基于park尾流模型的修正尾流模型计算全场尾流,得出每一方案的实际发电量。
此后,该算法同步进行集电线路布置、道路布置与升压站选址,在PSO粒子群算法的框架下,利用A-star算法综合考虑空间距离、坡度、地表利用类型等因素,充分利用风电场的土地和地形,并结合当地的交通运输和安装条件,在尽量减少机组间尾流影响的情况下在风资源情况较好的地区集中布局机位,并规避项目开发主要限制因素进行场内道路的寻优,多次迭代后得到当前方案下具有最低成本的道路规划。
与此同时,综合运用模糊聚类算法、Delaunay三角剖分、A-star算法、Prim及动态优化等算法,根据实际地形、地质和地域情况,考虑风电场的送变电方案、升压站选址、运输和安装条件进行集电线路全局寻优,获得当前布机方案下的全场集电线路成本最优拓扑《风电大基地建设破局|如何攻克集电线路优化难题》。
图2 风电场优化布机算法迭代过程示意图
(总投资仅包含风电机组、道路、集电线路、风机基础、塔筒成本与运维成本现值)
最后,统筹考虑项目实际发电量、集电线路成本、道路成本与运维成本,算出每一个风电机组布置方案的全生命周期LCOE,并针对初始化的海量布机方案,运用PSO粒子群寻优算法,根据全生命周期LCOE值最优原则更新最优风机位置,不断迭代最优方案,直到达到设置地迭代次数或精度要求,获得基于全生命周期的多变量具有最佳经济效益的全局风电场布置方案。
图3 风电场优化布机算法LCOE结果示意图
以拟安装125台MySE4.X兆瓦风电机组的陆上某平价大基地风电场项目为例,在项目开发建设时,明阳智能力求寻找投资与资源开发利用量的最优结合点,借助全局寻优算法对风电机组进行优化布置,机位布置结果如图4所示。
图4 寻优后机位布置图
全局风电场布置寻优后,该风电场场内道路方案新建进场及场内道路约为83.28公里,扩改建既有道路约27.41公里,场内道路造价较寻优前节省了约1449万元。寻优后,场内集电线路方案共设置21回35kV集电线路,集电线路总长度为166.91km,其中架空线路部分为149.56km,电缆敷设部分为17.35km,集电线路、箱变、升压站等电气等造价节省约3629万元,总投资成本节省约5000万元,度电成本降低2.46%,年等效利用小时数增加100余小时。
明阳智能始终致力于帮助业主获取最优经济效益、最低度电成本的整体解决方案,为陆上大基地风电项目开发建设谋篇布局。
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