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此前,在升压站位置确定的情况下,为解决集电线路优化布局问题,明阳智能开发了35kV中压海缆拓扑算法。得益于算法的适应性和计算效率,大规模寻优计算、实现全场海缆成本的估算不再是难事。
但是,海上风电场的海缆拓扑结构不仅取决于风电场的机组布局,也会受到升压站选址的影响。升压站位置变化会导致中压海缆拓扑结构变化,同时考虑到连接升压站的高压海缆路由,如若规划不当,海缆投资总成本差异可达千万甚至上亿。
随着海上风电场逐渐走向深海,高压海缆投资占比越来越高,这需要设计人员着眼于风电场全局,统筹规划各级海缆路由,最大程度地减少海缆连接用量,降低风电场建设成本和场内输变电损耗,助力实现海上风场收益最大化。但目前行业主流的基于经验的手动算法不仅费时费力,更难以精准锁定最优升压站位置和集电线路的连接方案,导致资源浪费,造成经济损失。
为攻克上述难题,明阳智能在中压海缆拓扑算法基础上升级优化,并基于人群搜索算法(SOA)开发了海上升压站选址算法。这种算法结合SOA模拟人类搜索的经验梯度和不确定性推理的实现方法,可确定合适的搜寻者、适应度函数、搜索方向和步长,完成位置更新,最终实现升压站的选址优化。
这套升压站选址算法应用便捷。以某海上风电场项目为案例,风电场规划安装47台单机容量为MySE6.45MW的机组,输出电力通过35kV海缆回路汇集到海上升压站,再由220kV高压海缆传送至陆上集控中心。根据风电场规划,已知陆上集控中心到风电场附近节点的海缆路由,海缆与升压站间的连接需根据升压站位置确定,如图1所示。
▲图1 海上风电场场址及机组布置
那么,接下来如何进行升压站选址优化?首先以升压站位置为搜寻个体,选取中/高压海缆及升压站等成本为目标函数;然后采用隶属度函数确定搜索步长,综合个体最优、群体最优以及经验优先三个维度加权确定搜索方向;最后根据实时更新的步长和方向更新升压站位置,选择合适的种群规模和最大迭代步,计算至收敛。具体过程如图2所示。最终得到经济性最优的拓扑方案如图3所示。
▲图2 基于SOA算法的升压站选址进程
▲图3 35kV海缆拓扑结构图及全场海缆路由
由表1可见,采用明阳智能中压海缆拓扑算法和基于SOA的算法优化后,海缆总长度减少6km,按照不同规格海缆的价格测算,可节省项目投资约1400万元。
▼表1 35kV海缆长度及成本
值得一提的是,明阳智能还以遍历方式获得了升压站选址海缆经济性云图,如图4所示。图中显示了风电场的场区边界以及风机布置位置,不同升压站位置时的风场海缆总成本,蓝色表示成本较低,黄色表示成本较高。当升压站位于风场内部右侧偏上位置时,成本最低,约为6.5亿元;当升压站位于风场左侧边界附近位置时,成本则高于8亿元。由此可知,海上升压站选址优化对降低海缆投资成本至关重要。
▲图4 升压站选址海缆经济性云图
明阳智能突破传统手动算法的经验限制,通过中压海缆拓扑算法和基于SOA的算法实现了全场海缆投资成本最低的目标,致力于为客户提供最佳风电场布局方案及最低度电成本的整体解决方案。
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