【摘 要】
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风电场作为风能转换的媒介,合理布置风电场内部风力机机位,能够有效减小风力机间的尾流效应,提高风电场内风资源的利用率。风力机机位确定后需要设计合理的集电系统拓扑结构,以减小风电场的投资成本,提高风电场运行可靠性。当前研究在风电场排布上往往需要花费较长时间以获得最优的风电场微观布局;在集电系统拓扑结构设计方面,则倾向于使海缆连接长度最短,并未考虑海缆选型在内的成本计算等详细信息。相较于陆上风电场,海上
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风电场作为风能转换的媒介,合理布置风电场内部风力机机位,能够有效减小风力机间的尾流效应,提高风电场内风资源的利用率。风力机机位确定后需要设计合理的集电系统拓扑结构,以减小风电场的投资成本,提高风电场运行可靠性。当前研究在风电场排布上往往需要花费较长时间以获得最优的风电场微观布局;在集电系统拓扑结构设计方面,则倾向于使海缆连接长度最短,并未考虑海缆选型在内的成本计算等详细信息。相较于陆上风电场,海上风电场由于其丰富的风资源、不受限于占地面积等优势,近年来得到快速发展。因此,本文针对海上风电场项目开展了如下几项研究:1)采用固定风速风向简化、k-means聚类、k-medoids聚类、高斯混合聚类4种方法对全年风资源数据进行简化,并与简化前后的风资源数据进行对比,在保证风电场发电量计算精度的前提下,缩减风资源数据,减小遗传算法在风电场微观选址优化过程中的计算负荷。2)使用遗传算法优化风电场微观选址。通过研究遗传算法中编码的物理意义,修改遗传算法中的交叉策略,增加遗传算法在风电场项目中的可行性,并与前人的研究结果进行对比,验证本文所使用的遗传算法的可靠性。3)研究风电场中尾流效应的物理意义,提出尾流斥力模型。该斥力模型将推动风力机向尾流效应减小的方向移动,以减小风电场全局的尾流损失,帮助遗传算法快速跳出局部最优,找到全局最优点。4)提出使用扫描法对风电场内风力机分组,使用邻位变异优化分组信息,使用最小生成树法连接每组风力机,生成集电系统拓扑结构;计算海缆载流量,选择合适的海缆型号;验算海缆压降损失,确定海缆最终型号;生成包括海缆长度、投资成本、海缆型号和禁区标记等详细信息的集电系统设计方案。
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