一种风电场送出线优化选型方法与流程

本发明涉及电力电缆工程设计领域，特别是设计一种风电场送出线优化选型方法。
背景技术：
：20世纪90年代以来，我国不断推动利用可再生能源政策，风电产业也得以迅速发展。“十三五”风电发展规划的提出，表明国家将加快风电发展步伐，其发展空间巨大。风电场投资费用都较高，电气系统贯穿风力发电始终，在发电成本中占有很大比重。送出线作为电气系统主体部分，有必要提出一种既可靠又经济的送出线选型方法。在输电领域中，电缆是依据载流量进行选型判断的。实际风电场送出线往往依据100％恒定负载率和标准中特定环境条件下计算出的载流量进行选型，此方法选择出的电缆型号欠妥，特别是针对于风电场这样的变负载情况而言，浪费电缆线路载流能力，增加风电场建设及后期运营管理的时间和费用。研究表明电缆载流量与其线芯温度有关，因此根据线芯温度确定其载流量对于提高电缆输电能力很有意义。对于风电场，影响电缆线芯温度的主导环境因素为风速和环境温度。目前，国内外研究学者用了很多不同的方法对电缆温度场进行了研究，根据电缆的传热特性，建立其热路模型。该模型能够依据固定负荷及环境因素参数计算线芯温度，但是鲜有文章考虑环境因素不确定性对风电场送出线进行规划，没有考虑环境参数实时变化情况对线芯温度的影响。然而，风力发电出力具有随机性和间歇性的特点，所以有必要研究随机变化因素对电缆运行状况的影响。当前尚未有通过结合概率统计半不变量法考虑环境因素不确定性规划风电场送出线。技术实现要素：发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术中存在的缺陷的风电场送出线优化选型方法。技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：本发明所述的风电场送出线优化选型方法，包括以下步骤：S1：分别构建电力电缆热路模型和风力发电环境因素随机模型；S2：构建电力电缆线芯温度线性化模型，计算每个随机变量的各阶半不变量；S3：根据半不变量的性质和定义，求得电缆线芯温度的各阶半不变量；S4：运用Gram-Charlier级数展开结合电缆线芯温度各阶半不变量获得状态变量线芯温度的概率密度函数和越限概率，从而进行优化选型。进一步，所述步骤S1包括以下步骤：S1.1：构建电力电缆热路模型；S1.2：建立风速随机模型；运用Weibull分布函数描述风速，风速的概率密度数学模型如式(1)所示：f(vw)=kc(vwc)k-1e[-(vwc)k]---(1)]]>式(1)中，c为标度参数，k为形状参数，vw为风速(m/s)；通过风电机的输出功率与风速间的近似一次线性关系得到风电机出力的随机分布，其概率密度数学模型如式(2)所示：f(Pw)=kAc(Pw+BAc)k-1e[-(Pw+BAc)k]---(2)]]>式(2)中，Pw为风电机输出功率，A＝Pr/(vr-vci)，B＝Prvci/(vr-vci)，Pr为风电机额定功率，vr为风电机额定风速，vci为风电机切入风速；由Weibull分布的定理推得电缆电流概率密度函数为：f(I)=DkAc((I+B)DAc)k-1e[-((I+B)DAc)k]---(3)]]>式(3)中，U为电缆电压等级，cosθ为额定功率因数，n为风机个数，I为电缆电流；S1.3：建立环境温度随机模型；环境温度采样数据运用正态分布，其概率密度函数为：f(θa)=12πσe[(θa-μ)22σ2]---(4)]]>式(4)中，θa为环境温度采样数据，μ为均值，σ2为方差；S1.4：输入原始参数数据，选取组合最差工况进行研究。进一步，所述步骤S2包括以下步骤：S2.1：建立电力电缆线芯温度线性化模型；电缆电流数学模型为：I2{R[T1+(1+λ1)T2+(1+λ1+λ2)(T3+T4)]}＝θc-θa-Wd[0.5T1+T2+T3+T4](5)式(5)中，I为电缆电流，R为电缆交流电阻，T1为绝缘层热阻，T2为金属屏蔽层热阻，T3为铠装层外部护套热阻，T4为电缆敷设环境土壤的热阻，λ1为电缆金属层损耗系数，λ2为铠装损耗系数，θc为线芯工作温度，Wd为单位长度绝缘介质的损耗，U0为电缆导体对地电压，w＝2πf，其中f为电源频率，C为单位长度电缆的电容，tanδ为绝缘介质的损耗角正切；并且式(5)满足：Δθc＝2AI0ΔI+Δθa(6)式(6)中，Δθc为电缆线芯工作温度与其期望值的差值，I0为电缆电流期望值，ΔI为电缆电流与其期望值的差值，Δθa为环境温度与其期望值的差值；S2.2：根据式(3)和式(4)将电缆电流和环境温度离散化，然后由随机变量分布函数求得各离散值的概率，并根据式(7)计算电流和环境温度随机变量的各阶矩，再根据式(8)计算各阶半不变量；Mr=Σipi(xi-μ)r---(7)]]>式(7)中，Mr为电流及环境温度的各阶矩，1≤r≤8，pi为电流及环境温度的概率值，xi为电流及环境温度的离散值，μ为电流及环境温度的期望值，1≤i≤电流及环境温度离散值的个数；N1=μN2=M2N3=M3N4=M4-3M22N5=M5-10M3M2N6=M6-15M4M2-10M32+30M23N7=M7-21M5M2-35M4M3+210M3M22N8=M8-28M6M2-56M5M3-35M42+420M4M22+560M32M2-630M24---(8)]]>式(8)中，Nr为电流及环境温度的各阶半不变量。进一步，所述步骤S4中的状态变量线芯温度的概率密度函数f(x)为：f(x)=ψ(x‾)+ψ(x‾)[g33!H3(x‾)+g44!H4(x‾)+gs5!H5(x‾)+g6+10g326!H6(x‾)+g7+35g3g47!H7(x‾)+g8+56g3g5+35g428!H8(x‾)+...]---(9)]]>式(9)中，为状态变量线芯温度的标准正态密度函数；为规格化后的状态变量线芯温度，即μ为状态变量线芯温度的期望，σ2为状态变量线芯温度的方差，gr为规格化后的电缆线芯温度各阶半不变量，即Nr为电缆线芯温度的r阶半不变量，1≤r≤8，为Hermite多项式。有益效果：本发明方法考虑实际环境因素实时变化情况，将概率统计半不变量法引入到电力电缆选型中，获得能满足风电场可靠性的最优电缆选型，摈弃之前实际工程中安全裕度过高的电缆，显著减小风电场建设和后期运营管理费用。附图说明图1为本发明的电力电缆热路模型的示意图；图2为本发明具体实施方式中YJQ41G-500型海缆线芯温度概率分布曲线；图3为本发明具体实施方式中YJQ41G-400型海缆线芯温度概率分布曲线；图4为本发明的具体实施方式中YJQ41G-400型海缆线芯温度概率密度函数曲线；图5为本发明的方法流程图。具体实施方式下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。本发明公开了一种风电场送出线优化选型方法，如图5所示，包括以下步骤：S1：分别构建电力电缆热路模型和风力发电环境因素随机模型；S2：构建电力电缆线芯温度线性化模型，计算每个随机变量的各阶半不变量；S3：根据半不变量的性质和定义，求得电缆线芯温度的各阶半不变量；S4：运用Gram-Charlier级数展开结合电缆线芯温度各阶半不变量获得状态变量线芯温度的概率密度函数和越限概率，从而进行优化选型。下面介绍一个采用了本发明方法的海上风电场的实施例：选取容量为150MW的江苏某海上风电场，该风电场安装60台风机，型号为GW100/2500，额定风速为12.5m/s，切入、切出风速分别为3m/s和25m/s。综合考虑相关不确定性环境因素，对其110kV送出线进行优化选型。S1：构建海底电缆热路模型，如图1所示；构建海上风力发电环境因素随机模型，具体包括风速随机模型和环境温度随机模型；S1.1：构建电力电缆热路模型；风电场电缆长度远大于其埋设深度，将其温度场分布简化成二维场问题求解，运用电缆载流量热-电类比法，将电缆细分到每层。各层热源比作电流源；各层热阻比作电阻；各层热容比作电容，如图1所示。电缆内的热量经过绝缘和外层金属铠装的热阻，散发至周围土壤。每层的温升等于流过这层的热流乘以该层的热阻，于是，电缆电流的数学模型为：I=[θc-θa-Wd[0.5T1+T2+T3+T4]R[T1+(1+λ1)T2+(1+λ1+λ2)(T3+T4)]]0.5---(1)]]>式(1)中，I为电缆电流，R为电缆交流电阻，T1为绝缘层热阻，T2为金属屏蔽层热阻，T3为铠装层外部护套热阻，T4为电缆敷设环境土壤的热阻，λ1为电缆金属层损耗系数，λ2为铠装损耗系数，θc为线芯工作温度，θa为环境温度采样数据，Wd为单位长度绝缘介质的损耗，U0为电缆导体对地电压，w＝2πf，其中f为电源频率，C为单位长度电缆的电容，tanδ为绝缘介质的损耗角正切；S1.2：建立风速随机模型；运用Weibull分布函数描述风速，风速的概率密度数学模型如式(2)所示：f(vw)=kc(vwc)k-1e[-(vwc)k]---(2)]]>式(2)中，c为标度参数，k为形状参数，vw为风速(m/s)；通过风电机的输出功率与风速间的近似一次线性关系得到风电机出力的随机分布，其概率密度数学模型如式(3)所示：f(Pw)=kAc(Pw+BAc)k-1e[-(Pw+BAc)k]---(3)]]>式(3)中，Pw为风电机输出功率，A＝Pr/(vr-vci)，B＝Prvci/(vr-vci)，Pr为风电机额定功率，vr为风电机额定风速，vci为风电机切入风速；由Weibull分布的定理推得电缆电流概率密度函数为：f(I)=DkAc((I+B)DAc)k-1e[-((I+B)DAc)k]---(4)]]>式(4)中，U为电缆电压等级，cosθ为额定功率因数，n为风机个数，I为电缆电流；S1.3：建立环境温度随机模型；环境温度采样数据运用正态分布，其概率密度函数为：f(θa)=12πσe[-(θa-μ)22σ2]---(5)]]>式(5)中，θa为环境温度采样数据，μ为均值，σ2为方差；S1.4：输入原始参数数据，选取组合最差工况进行研究，即风速随机模型选取12月参数，如表1所示，环境温度随机参数选取夏季参数，如表2所示。表180m高处风速月威布尔参数表2夏季海底环境温度参数S2：构建电力电缆线芯温度线性化模型，计算每个随机变量的各阶半不变量；S2.1：建立电力电缆线芯温度线性化模型；电缆电流数学模型为：I2{R[T1+(1+λ1)T2+(1+λ1+λ2)(T3+T4)]}＝θc-θa-Wd[0.5T1+T2+T3+T4](6)式(6)中，R为电缆交流电阻，T1为绝缘层热阻，T2为金属屏蔽层热阻，T3为铠装层外部护套热阻，T4为电缆敷设环境土壤的热阻，λ1为电缆金属层损耗系数，λ2为铠装损耗系数，θc为线芯工作温度，Wd为单位长度绝缘介质的损耗，U0为电缆导体对地电压，w＝2πf，其中f为电源频率，C为单位长度电缆的电容，tanδ为绝缘介质的损耗角正切；当海缆参数确定时，将各常量系数简化得：I2A＝θc-θa-Bθc＝I2A+θa+B(7)将此式进行泰勒级数展开得：θc0+Δθc=I02A+2AI0ΔI+θa0+Δθa+B---(8)]]>将下标带0的量设定为期望值，那么有：θc0=I02A+θa0+B---(9)]]>所以：Δθc＝2AI0ΔI+Δθa(10)S2.2：根据式(4)和式(5)将电缆电流和环境温度离散化，然后由随机变量分布函数求得各离散值的概率，并根据式(11)计算电流和环境温度随机变量的各阶矩，再根据式(12)计算各阶半不变量；Mr=Σipi(xi-μ)r---(11)]]>式(11)中，Mr为电流及环境温度的各阶矩，1≤r≤8，pi为电流及环境温度的概率值，xi为电流及环境温度的离散值，μ为电流及环境温度的期望值，1≤i≤电流及环境温度离散值的个数；N1=μN2=M2N3=M3N4=M4-3M22N5=M5-10M3M2N6=M6-15M4M2-10M32+30M23N7=M7-21M5M2-35M4M3+210M3M22N8=M8-28M6M2-56M5M3-35M42+420M4M22+560M32M2-630M24---(8)]]>式(12)中，Nr为电流及环境温度的各阶半不变量。表3给出了负载和环境温度前8阶半不变量的计算值。表3负载和温度各阶半不变量S3：本发明优化选型过程中，首先对150MW海上风电场常用型号YJQ41G-500进行计算分析。根据步骤S3以及半不变量的性质和定义，可得线芯温度各阶半不变量，计算结果如表4所示。S4：各阶半不变量由Gram-Charlier级数展开求得该型号海缆线芯温度分布函数，如图2所示。表4YJQ41G-500型海缆线芯温度各阶半不变量《海底电力电缆运行规程》规定海缆线芯最高运行温度为90℃，图中得到P500(T＞90℃)≈0。即YJQ41G-500型海缆在最差工况下线芯温度越限的概率几乎为0，说明其在工程运用中绝对安全。考虑到海缆选型存在负载冗余问题，下面对其它典型110kV海缆进行半不变量法分析。其它型号线芯温度各阶半不变量具体计算结果表5所示。表5YJQ41G-350、400、450型海缆线芯温度各阶半不变量计算结果表明YJQ41G-450型海缆温度越限的概率同样几乎为0；而YJQ41G-400型海缆温度越限的概率为P400(T＞90℃)＝8.5063e-4，根据Gram-Charlier级数展开方法及式(15)、式(16)，便可得到该型号海缆线芯温度累积概率分布函数和概率密度函数曲线，如图3、4所示。图4中，海缆线芯温度属于一种双峰密度函数的分布，可以看成是Weibull分布的推广。另外，通过计算分析可得YJQ41G-350温度越限概率为P350(T＞90℃)＝0.016。如今，海缆一般埋设在海底以下0.6-2m处。海缆利用其热容量，可以运行短时过负载，时间相对较短，为0.5-2h。本文研究时间周期为一个月，那么，流程图中ε为ε≤2.78×10-3。综上所述，YJQ41G-400、450型海缆均可靠，但YJQ41G-350型可靠性较低，所以实际风电场工程中可舍弃YJQ41G-500型，改选YJQ41G-400型海缆。从而证明了该半不变量法的可行性。当前第1页1 2 3