據(jù)統(tǒng)計，海纜成本占海上風電場建設(shè)成本的10%左右，是影響項目全生命周期收益的重要環(huán)節(jié)。因此，利用海纜拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化集電線路布局，對于海上風電場項目建設(shè)成本優(yōu)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(yōu)化布局問題，明陽智能開發(fā)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(guī)模尋優(yōu)計算、實現(xiàn)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)變化，同時考慮到連接升壓站的高壓海纜路由，如若規(guī)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(shè)計人員著眼于風電場全局，統(tǒng)籌規(guī)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(shè)成本和場內(nèi)輸變電損耗，助力實現(xiàn)海上風場收益最大化。但目前行業(yè)主流的基于經(jīng)驗的手動算法不僅費時費力，更難以精準鎖定最優(yōu)升壓站位置和集電線路的連接方案，導致資源浪費，造成經(jīng)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(chǔ)上升級優(yōu)化，并基于人群搜索算法（SOA）開發(fā)了海上升壓站選址算法。這種算法結(jié)合SOA模擬人類搜索的經(jīng)驗梯度和不確定性推理的實現(xiàn)方法，可確定合適的搜尋者、適應度函數(shù)、搜索方向和步長，完成位置更新，最終實現(xiàn)升壓站的選址優(yōu)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(guī)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(jù)風電場規(guī)劃，已知陸上集控中心到風電場附近節(jié)點的海纜路由，海纜與升壓站間的連接需根據(jù)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(yōu)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(shù)；然后采用隸屬度函數(shù)確定搜索步長，綜合個體最優(yōu)、群體最優(yōu)以及經(jīng)驗優(yōu)先三個維度加權(quán)確定搜索方向；最后根據(jù)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(guī)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(jīng)濟性最優(yōu)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(jié)構(gòu)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(yōu)化后，海纜總長度減少6km，按照不同規(guī)格海纜的價格測算，可節(jié)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(jīng)濟性云圖，如圖4所示。圖中顯示了風電場的場區(qū)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(nèi)部右側(cè)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(cè)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(yōu)化對降低海纜投資成本至關(guān)重要。
▲圖4 升壓站選址海纜經(jīng)濟性云圖
明陽智能突破傳統(tǒng)手動算法的經(jīng)驗限制，通過中壓海纜拓撲算法和基于SOA的算法實現(xiàn)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。
