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    大規(guī)模海上風電場內(nèi)部電氣匯集系統(tǒng)設計方案經(jīng)濟性優(yōu)化

    2020-02-03 10:36:10張明耀李雨佳尹忠東
    科學技術與工程 2020年36期
    關鍵詞:分片換流站經(jīng)濟性

    張明耀, 廉 偉, 李雨佳, 尹忠東*

    (1.國網(wǎng)山東省電力公司煙臺供電公司, 煙臺 264000; 2.華北電力大學電氣與電子工程學院, 北京 102206)

    隨著經(jīng)濟的發(fā)展,用電量的增加,煤炭等非可再生能源的消耗量越來越大,因為其不可再生且對環(huán)境有污染,所以新能源發(fā)電技術越來越受到重視。風能作為世界上的清潔能源之一,它分布廣又是可再生能源,因此風力發(fā)電技術是現(xiàn)在的研究熱點。截至2016年,全球累計裝機容量已經(jīng)達到48 349 MW;歐洲的海上風電場技術領先,海上風電技術發(fā)展迅速,海上風電場的規(guī)模日益增大,到2025年,歐洲海上風電總裝機量達到40 GW;中國海上風電是未來風電行業(yè)的重點發(fā)展方向,根據(jù)中國海上風電規(guī)劃發(fā)展趨勢,到2030年,海上風電交實現(xiàn)超過 3 000×104kW裝機[1-2]。如何將日益增大的機組容量匯集送出以及如何實現(xiàn)海上風電的并網(wǎng)也成了當下研究的熱點。海上風電場一般建設在離岸10~70 km,通常離岸較近時適合采用交流輸電的方式并網(wǎng),離岸較遠則適合采用高壓直流的方式輸送。隨著海上風電的規(guī)模增大,海上風電匯集送出系統(tǒng)需要花費更多的成本,包括投資成本、維護成本以及損耗成本,一般比陸上風電場要高出2~3倍[2-3]。針對海上風電場經(jīng)濟性等問題,文獻[3]對海上風電現(xiàn)如今典型的輸送方案進行了投資經(jīng)濟性對比分析,比較結果表明隨著距離的增加,高壓直流(HVDC)的經(jīng)濟性明顯優(yōu)于高壓交流(HVAC)輸電方式。結論僅適用于一般參考,沒有進行具體拓撲分析。文獻[4]將海底電纜采用現(xiàn)金流折現(xiàn)模型,進行成本分析作為判斷交流輸電方式和直流輸電方式經(jīng)濟性的依據(jù),但沒對成本問題進行優(yōu)化。文獻[5]分析了江蘇如東海上風電并網(wǎng)方式及其對應拓撲的投資、維護、損耗成本,比較了交流輸電系統(tǒng)、直流輸電系統(tǒng)、交直流混合輸電系統(tǒng)的總成本,但沒對相應的拓撲進行成本優(yōu)化。文獻[6]利用無功-電壓Q-V曲線法,分析了不同拓撲風電匯集系統(tǒng)下的電壓穩(wěn)定性,計算出了電壓穩(wěn)定裕度,但是該文獻沒有對海上風電匯集系統(tǒng)的設計經(jīng)濟性進行分析。文獻[7]從風電場尾流效應的角度對風電場的規(guī)劃進行了優(yōu)化,但是沒考慮風電場內(nèi)風機的電纜排布造成的不同拓撲對風電場規(guī)劃經(jīng)濟性的影響。

    通過對海上風電場匯集系統(tǒng)的組成和特征以及匯集系統(tǒng)的經(jīng)濟性組成因素進行分析,以投資成本最低為目標,建立匯集系統(tǒng)經(jīng)濟性數(shù)學模型。在此模型基礎上,提出了一種經(jīng)濟性優(yōu)化組合算法。首先,對匯集系統(tǒng)中的風機排布采用放射型模糊聚類算法(radial fuzzyC-means,RFCM)進行模糊聚類分片,然后將聚類片區(qū)得出的海上風電機群的海底電纜線路分布路徑采用圖論的Prim最小生成樹算法進行優(yōu)化找出電纜連接最小路徑,得出最經(jīng)濟性的分布拓撲,通過此算法可以解決利用窮舉法優(yōu)化海底電纜拓撲時遇到的多維數(shù)問題,為大型海上風電場的匯集系統(tǒng)經(jīng)濟性優(yōu)化提供了一個簡便快速的方法。最后對山東半島北風電場實例進行該組合優(yōu)化算法的算例分析,證明該組合優(yōu)化算法的有效性。

    1 風電場經(jīng)濟性影響因素量化建模

    海上風電場匯集系統(tǒng)主要由機組部分、開關部分、海底電纜線路部分以及換流站組成[8]。相較于地理位置決定的機組開關以及換流站部分,每臺風機之間的電纜連接線路更為靈活,不同的連接拓撲將對全局成本造成較大的影響,因此具有較大的優(yōu)化空間。同時,經(jīng)濟性分析需要考慮不同因素的影響,其中投資成本與各個不同的因素有著直接或間接的約束與聯(lián)系。以海上風電場電氣接線匯集系統(tǒng)全局總投資最小為目標函數(shù),建立經(jīng)濟性數(shù)學模型。

    首先,建立總投資成本目標函數(shù):

    minC1,Seach≤SB

    (1)

    式(1)中:C1為海上風電電氣匯集系統(tǒng)總投資最小成本;Seach為功率約束條件每條線路實際傳輸?shù)墓β?;SB為每條線路傳輸?shù)念~定功率。

    海上風電內(nèi)部集電系統(tǒng)的經(jīng)濟性主要由投資成本、維護成本以及損耗費用幾項成本組成相互影響。

    投資成本主要組成為

    E=E1+E2+E3

    (2)

    式(2)中:E1=f1N,為風機以及風機側變壓器的投資成本,f1為單價,由風電場匯集系統(tǒng)的電壓等級決定,N為風機數(shù)量;E2=Bi+Si,為海上變電站投資成本,包括換流器成本Bi以及其他費用Si;E3=Ce1+Ce2,Ce1為海底電纜總成本,是單位長度、總段數(shù)以及電纜總長度的乘積,Ce2為海底電纜敷設成本。

    維護成本可根據(jù)統(tǒng)計規(guī)律,按照直流輸電系統(tǒng)的維護成本占總投資成本的0.5%計算[9]。

    損耗費用主要包括換流站損耗和線路損耗。換流站損耗通常由換流站損耗率給出,對于換流站損耗率,有文獻對其進行過研究,根據(jù)相關文獻,取換流站損耗率為1.75%,線路損耗為

    (3)

    式(3)中:P為線路輸送總功率;UDC為直流電壓輸送等級;R為單位直流電阻,取0.036 6 Ω/km;L為線路長度[10]。

    在經(jīng)濟性模型中,海上風電匯集系統(tǒng)的經(jīng)濟性由各成本因素組成,每個因素直接相互影響制衡,接下來從經(jīng)濟性優(yōu)化更靈活的海底電纜線路排布角度出發(fā),以投資成本最優(yōu)為目標對海上風電匯集系統(tǒng)進行優(yōu)化分析。

    2 經(jīng)濟性優(yōu)化算法

    2.1 經(jīng)濟性優(yōu)化思想設計

    從第1節(jié)的分析可以看出,海上風電匯集系統(tǒng)的經(jīng)濟性各項因素相互關聯(lián)、相互制約,優(yōu)化經(jīng)濟性的可實現(xiàn)組合空間很多。根據(jù)海上風電場的特點和約束條件,設計了一種算法,可以較好地解決經(jīng)濟性優(yōu)化的問題。該算法的主要流程如下。

    (1)選擇一個大型分區(qū)的海上風電場的典型海上風電場,采用RFCM算法對該典型風電場進行變電區(qū)域內(nèi)的風機分片,考慮的條件包括海上換流站的位置、換流站容量以及風機之間的距離等。

    (2)對每個分區(qū)分串后的風機找尋最優(yōu)電纜拓撲鏈接路徑,這一步可以用圖論法和最小生成樹Prim算法完成,假設風機為一個點,各電纜連接就是點點之間的線段相連的方法,即圖生成樹。此步考慮的條件包括風機間的距離、電纜額定容量等。

    (3)根據(jù)所分片區(qū)和風機串的種類計算所有分法下的最優(yōu)匯集拓撲總成本,尋求最優(yōu)成本,算法結束。

    2.2 單個匯集區(qū)域內(nèi)風機群分組(片)算法

    2.2.1 模糊C聚類算法

    模糊C聚類算法(fuzzyC-means,F(xiàn)CM)算法是一種基于模糊的劃分方法,不同于硬聚類嚴格的把對象劃分為不同的簇,F(xiàn)CM算法拋開非此即彼的一種柔性劃分方式,柔性劃分的優(yōu)化目標能使得同一簇對象相似程度最高,不同簇對象相似程度低。對樣本采用與不同類別之間建立了非1與0的不確定描述,對事物的分類更加的客觀[11]。

    FCM算法不同于硬性聚類,而是定義了一個μA(x)的隸屬度函數(shù)矩陣,隸屬度自變量的范圍為某集合空間內(nèi)的所有點,對于一個對象x在某集合中的隸屬度大小的值即為其屬于某集合程度的函數(shù),取值為0~1。通過判斷隸屬度函數(shù)的值可以判斷某對象屬于該集合的程度,例如某對象x的μA(x)的值為1時,相當于硬性聚類集合中的x完全隸屬于某集合,一個定義在空間X={x}上的隸屬度函數(shù)即為定義在論域X={x}上的模糊子集。對于空間內(nèi)有限個對象x1,x2,…,xn模糊集合A可以表示為

    A={(μA(x),Xi)|Xi∈X}

    (4)

    有了模糊集合概念的定義,就將樣本空間內(nèi)所有元素屬于某個集合柔性劃分了,通過一個隸屬度函數(shù)矩陣來判斷它們的從屬關系,用一個模糊集合來定義每類聚類的集合簇,此時,每個樣本空間內(nèi)的樣本點隸屬于某個簇的隸屬度的值一定會在區(qū)間[0,1]。

    對于分類數(shù)目是由聚類中心參數(shù)C決定的,另外參數(shù)m也是FCM算法的重要參數(shù)。聚類中心的數(shù)目不能是空集即C>1,同時應該保證遠小于樣本的總對象數(shù)目。參數(shù)m控制算法的柔性程度,不宜過大或者過小,一般取值為2。

    最終輸出的隸屬度矩陣為一個C×N的模糊劃分矩陣,表示空間內(nèi)的每個樣本對象與空間內(nèi)每一類聚類中心C的隸屬度大小。聚類中心可表示出每個類別代表點的平均特征,因此通過該矩陣的值,按照模糊集合中的最大隸屬度原則就可以判斷出樣本歸于哪一類,確定其模糊分類。

    FCM算法把n個向量xi(i=1,2,…,n)分為C個模糊組,計算出每個模糊組的聚類中心,使得相似程度高的價值函數(shù)達到最大,與模糊劃分的規(guī)則相結合,隸屬矩陣μA(x)允許隸屬度取值在[0,1],總和不能超過1,需遵循歸一化原則,即

    (5)

    FCM的目標函數(shù)為

    (6)

    式(6)中:隸屬度矩陣uij介于0~1;模糊N簇的聚類中心為ci;dij為第N簇聚類中心與空間中第j個對象間的歐幾里得距離,即為‖ci-xj‖。

    聚類中心ci的計算公式為

    (7)

    隸屬度迭代公式為

    (8)

    用FCM方式對風機進行分串的步驟如下:

    步驟1定義各參數(shù)數(shù)值,包括聚類簇數(shù)C,模糊系數(shù)m,迭代次數(shù)限制N,誤差范圍ε;讀入每臺風機坐標f(x,y),初始化隸屬度矩陣U,滿足歸一化條件。

    步驟2求出聚類每個中心c的值ci(i=1,2,…,c)。

    步驟3計算目標函數(shù)。當其值或改變值小于所設定的閾值時算法停止。

    步驟4計算新的U矩陣。返回步驟2。

    每次迭代判斷群心O有沒有發(fā)生變化用一個矩陣范數(shù)比較c(k)與c(k+1),若范數(shù)小于設定誤差,即‖c(k+1)-c(k)‖≤ε時停止迭代,輸出結果,否則進行下一次迭代[12]。

    2.2.2 放射型模糊聚類算法風機群分片

    如用FCM對一個區(qū)域風電場內(nèi)的風機進行分片,每個片區(qū)都存在一個聚類中心點,即海上換流站。但是每臺風機均要與海上換流站有連接的通路,且不經(jīng)過其他的片區(qū),所以在一個風電場只布置一個換流站的情況下,采用傳統(tǒng)的FCM分類如圖1會造成電纜連接路徑復雜交叉。理想的分片方式是以風機接入點換流站為中心,呈放射性分布,如圖2所示。

    圖1 塊狀聚類Fig.1 Block clustering

    圖2 放射狀聚類Fig.2 Radial clustering

    所以為了得到放射狀聚類分布,對傳統(tǒng)的FCM算法進行改進得到放射型模糊聚類(radial fuzzy C-means,RFCM)算法,主要區(qū)別在于①確定了分片內(nèi)風機接入點即海上換流站的地理位置坐標,輸入算法時將其位置信息輸入,但該坐標不參與聚類過程;②更新模糊分類矩陣時,考慮的不再是風機和聚類中心的距離而是與各聚類群心c到海上換流站連線的距離,其余過程相同。

    圖3 放射型模糊聚類算法RFCM 求dij解示意圖Fig.3 Schematic diagram of radiative fuzzy clustering algorithm RFCM for dij solution

    2.2.3 風機群拓撲尋優(yōu)匯集接入算法

    圖的最小生成樹是指一棵連接圖中所有頂點,具有權重最小的樹,樹的權重為所有樹邊的權重之和。最小生成樹可以應用在電路規(guī)劃中,規(guī)劃出既能連接各個節(jié)點又能使材料最為節(jié)省的布局。計算最小生成樹有兩個經(jīng)典算法,分別是Kruscal算法和Prim算法。下面介紹Prim算法的原理以及實現(xiàn)。Prim算法是以貪心算法為基本原理,其思路是從某一頂點出發(fā),判斷與其相鄰的點所連的邊的距離,在生成樹中加入距離最短即權重最小的邊。同理,從當前生成樹中的所有種子的頂點出發(fā),選擇最小權重相鄰邊加入其中,以此類推,從而得到最小生成樹[13]。

    對于海上風電場風機間的電纜通路,可用Prim算法尋求最優(yōu)拓撲來使經(jīng)濟性達到最優(yōu)。具體實現(xiàn)方法如圖4所示,最后得出的綠色路徑即為最優(yōu)經(jīng)濟的電纜拓撲。

    3 算例分析

    3.1 山東海上風電場規(guī)劃布局

    山東省海上風電基地規(guī)劃分為三個部分:渤海海上風電基地、半島北海上風電基地、以及半島南海上風電基地。其中,半島北海上風電基地面積 1 082 km2,離岸距離30~68 km,離岸距離最遠適合使用柔性直流匯集輸送,如圖5所示。

    根據(jù)半島北海上風電基地位置圖可知,風電場BDB7#離岸平均距離為38 km,BDB3#、BDB5#、BDB6#離岸平均距離為45 km,BDB1#、BDB2#、BDB4#、BDB9#離岸平均距離為55 km, BDB8#離岸平均距離為64 km[14]。根據(jù)相關信息以及條件,設計3個岸上開關站。該風電場的位置信息如表1所示。

    圖4 Prim算法求解最小生成樹圖示Fig.4 Diagram of Prim algorithm solving minimum spanning tree

    圖5 半島北海上風電基地位置圖Fig.5 Location of north sea wind power base on the peninsula

    表1 半島北海上風電風電場位置信息

    圖6所示為設計的點對點拓撲結構,該結構為多端柔性直流匯集拓撲,根據(jù)半島北海風電基地的各個風電場的地理位置以及傳輸距離,將BDB1#、BDB2#和BDB3#的功率匯聚到開關站1,將BDB4#、BDB5#、BDB6#和BDB7#的功率匯聚到開關站2,BDB8#和BDB9#的功率匯聚到開關站3。

    圖6 海上風電場交流匯聚柔直點對點傳輸拓撲Fig.6 Point to point transmission topology of VSC-HVDC system with offshore wind farms

    因為山東半島北海上風電基地離岸較遠,所以適合采用高壓柔性直流輸送,圖6拓撲是根據(jù)山東半島北海上風電場的排布設計的九個區(qū)域風電場接入岸上的拓撲,其中,對外來看,每個片區(qū)有不等的風機群能量匯集進入海上換流站從而送到岸上換流站并網(wǎng),對內(nèi)即為其能量匯集系統(tǒng)的設計。

    表2為半島北海上風電場綜合信息,根據(jù)北島海上風電場的相關信息,選取其中一個典型風電場BDB6#來對其電氣匯集系統(tǒng)進行所設計的經(jīng)濟性優(yōu)化組合算法的算例分析。

    3.2 優(yōu)化過程

    按照2.1節(jié)的優(yōu)化算法對半島北海上風電場中的典型風電場進行優(yōu)化,該風電場有80臺風機。優(yōu)化過程所需成本參數(shù)如表3所示。

    運用MATLAB進行優(yōu)化算法分析得出風機位置圖。下面簡述優(yōu)化過程。

    表2 半島北海上風電風電場綜合信息

    表3 海上風電集電系統(tǒng)所需成本

    3.2.1 進行變電區(qū)域內(nèi)的風機分片

    采用RFCM模糊聚類方法對風電場進行分片,將BDB6#區(qū)海上風電場的風機分6片和3片,對比不同方案的優(yōu)化結果。如圖7所示,在MATLAB中得出的風機距離片區(qū)圖,再導出數(shù)據(jù)運用Origin標出海上換流站的位置以及分片區(qū)的范圍。

    圖7(a)所示為將圖5中的BDB6#海上風電場區(qū)域內(nèi)的風機進行RFCM算法的分6片區(qū)的聚類結果,可以看出以海上換流站為中心,6片區(qū)風機呈放射狀分布在海上換流站的周圍,為之后Prim最小生成樹尋優(yōu)做準備。

    圖7(b)所示為將圖5中的BDB6#海上風電場區(qū)域內(nèi)的風機進行RFCM算法的分三片區(qū)的聚類結果,可以看出以海上換流站為中心,三片區(qū)風機呈放射狀分布在海上換流站的周圍。

    圖7 RFCM算法區(qū)內(nèi)風機分片結果Fig.7 Results of fans in RFCM algorithm region

    3.2.2 尋找最優(yōu)電纜拓撲鏈接路徑

    選取分片后的風機,采用Prim最小生成樹算法對其進行電纜拓撲最優(yōu)路徑計算,分別得出分3串與6串時的電纜連接拓撲結構,并且列出海底電纜分6串時的每一區(qū)最小路徑計算的結果。

    圖8所示為分六區(qū)時每個小分區(qū)的風機串的最優(yōu)電纜拓撲路徑,綜合每個片區(qū)的最優(yōu)電纜拓撲路徑得到如圖9(a)所示總的最優(yōu)路徑規(guī)劃圖。

    圖9所示為分3串與6串的整體優(yōu)化結果。

    3.2.3 優(yōu)化結果

    優(yōu)化結果如表4所示??梢钥闯龇制瑪?shù)3的總投資要小于分片數(shù)6的總投資。相較于窮舉法,本算法更具有參考依據(jù),并且通過本算法大大縮短了計算時間,對解決海上風電場匯集系統(tǒng)優(yōu)化更具有針對性,且優(yōu)化過程更具有可操作性。

    表4 BDB6#海上風電場分區(qū)優(yōu)化結果

    4 結論

    詳細介紹了大型海上風電場電氣匯集系統(tǒng)經(jīng)濟性優(yōu)化的解決方案,設計了一種自上而下的組合優(yōu)化算法,對大規(guī)模的優(yōu)化問題進行了多次降階,一是將海上風電場的內(nèi)部風機群分片,二是將分片后的風機群分串,此組合算法解決了窮舉法優(yōu)化拓撲結構的維數(shù)災問題,為簡潔快速地解決大型海上風電場匯集系統(tǒng)經(jīng)濟性優(yōu)化問題提供了一種方法。具體解決方法如下。

    (1)選擇一個大型分區(qū)的海上風電場的典型海上風電場,采用RFCM算法對該典型風電場進行變電區(qū)域內(nèi)的風機分串,考慮的條件包括海上換流站的位置、換流站容量以及風機之間的距離等。

    (2)對每個分區(qū)分串后的風機找尋最優(yōu)電纜拓撲鏈接路徑,這一步可以用圖論法和最小生成樹Prim算法完成,假設風機為一個點,各電纜連接就是點點之間的線段相連的方法,即圖生成樹。此步考慮的條件包括風機件的距離、電纜額定容量等。

    (3)根據(jù)所分區(qū)域和風機串的種類計算所有分法下的最優(yōu)匯集拓撲總成本,尋求最優(yōu)成本,算法結束。

    通過分析山東電網(wǎng)的規(guī)劃風電場,給出實際算例的計算優(yōu)化對比,論證了大型海上風電場匯集系統(tǒng)經(jīng)濟性優(yōu)化方法是快速有效的,為實際的海上風電場規(guī)劃問題提供了一種科學的定量的規(guī)劃思路和評估手段,對實際工程實施具有很強的指導意義。

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