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探秘海上風電場升壓站選址

2019-09-17 來源:明陽集團 瀏覽數:1114

據統計,海纜成本占海上風電場建設成本的10%左右,是影響項目全生命周期收益的重要環節。因此,利用海纜拓撲結構設計優化集電線路布局,對于海上風電場項目建設成本優化尤為重要。

  據統計,海纜成本占海上風電場建設成本的10%左右,是影響項目全生命周期收益的重要環節。因此,利用海纜拓撲結構設計優化集電線路布局,對于海上風電場項目建設成本優化尤為重要。
  
  此前,在升壓站位置確定的情況下,為解決集電線路優化布局問題,明陽智能開發了35kV中壓海纜拓撲算法。得益于算法的適應性和計算效率,大規模尋優計算、實現全場海纜成本的估算不再是難事。
  
  但是,海上風電場的海纜拓撲結構不僅取決于風電場的機組布局,也會受到升壓站選址的影響。升壓站位置變化會導致中壓海纜拓撲結構變化,同時考慮到連接升壓站的高壓海纜路由,如若規劃不當,海纜投資總成本差異可達千萬甚至上億。
  
  隨著海上風電場逐漸走向深海,高壓海纜投資占比越來越高,這需要設計人員著眼于風電場全局,統籌規劃各級海纜路由,最大程度地減少海纜連接用量,降低風電場建設成本和場內輸變電損耗,助力實現海上風場收益最大化。但目前行業主流的基于經驗的手動算法不僅費時費力,更難以精準鎖定最優升壓站位置和集電線路的連接方案,導致資源浪費,造成經濟損失。
  
  為攻克上述難題,明陽智能在中壓海纜拓撲算法基礎上升級優化,并基于人群搜索算法(SOA)開發了海上升壓站選址算法。這種算法結合SOA模擬人類搜索的經驗梯度和不確定性推理的實現方法,可確定合適的搜尋者、適應度函數、搜索方向和步長,完成位置更新,最終實現升壓站的選址優化。
  
  這套升壓站選址算法應用便捷。以某海上風電場項目為案例,風電場規劃安裝47臺單機容量為MySE6.45MW的機組,輸出電力通過35kV海纜回路匯集到海上升壓站,再由220kV高壓海纜傳送至陸上集控中心。根據風電場規劃,已知陸上集控中心到風電場附近節點的海纜路由,海纜與升壓站間的連接需根據升壓站位置確定,如圖1所示。
  

▲圖1 海上風電場場址及機組布置
  
  那么,接下來如何進行升壓站選址優化?首先以升壓站位置為搜尋個體,選取中/高壓海纜及升壓站等成本為目標函數;然后采用隸屬度函數確定搜索步長,綜合個體最優、群體最優以及經驗優先三個維度加權確定搜索方向;最后根據實時更新的步長和方向更新升壓站位置,選擇合適的種群規模和最大迭代步,計算至收斂。具體過程如圖2所示。最終得到經濟性最優的拓撲方案如圖3所示。


▲圖2 基于SOA算法的升壓站選址進程
  
▲圖3 35kV海纜拓撲結構圖及全場海纜路由
  
  由表1可見,采用明陽智能中壓海纜拓撲算法和基于SOA的算法優化后,海纜總長度減少6km,按照不同規格海纜的價格測算,可節省項目投資約1400萬元。
  
▼表1 35kV海纜長度及成本
  
  值得一提的是,明陽智能還以遍歷方式獲得了升壓站選址海纜經濟性云圖,如圖4所示。圖中顯示了風電場的場區邊界以及風機布置位置,不同升壓站位置時的風場海纜總成本,藍色表示成本較低,黃色表示成本較高。當升壓站位于風場內部右側偏上位置時,成本最低,約為6.5億元;當升壓站位于風場左側邊界附近位置時,成本則高于8億元。由此可知,海上升壓站選址優化對降低海纜投資成本至關重要。

▲圖4 升壓站選址海纜經濟性云圖
  
  明陽智能突破傳統手動算法的經驗限制,通過中壓海纜拓撲算法和基于SOA的算法實現了全場海纜投資成本最低的目標,致力于為客戶提供最佳風電場布局方案及最低度電成本的整體解決方案。

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