计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法与流程

本发明属于电源规划领域，具体涉及计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法。

背景技术：

风力发电凭借其清洁、低成本等特点，已经成为当前可再生能源的重要利用方式之一，越来越受到各个国家的重视。而相比于陆地风电，海上风电具有无需占用土地资源、能量效益高、运行稳定、还可建设于沿海经济发达地区以利于就近消化等诸多优点，利用前景非常广阔，已经成为未来风能利用的必然趋势。但同时，海上风电在利用上技术难度大、同时投资与维护成本高，因而对海上风电的技术研究也就显得尤为重要。在当前世界范围内，已经投入运营或在建的海上风电场一般容量不大、电气连接方式并不复杂，因此可以由设计人员结合海上风电场工程项目的实际需要根据经验设计其拓扑结构。而在海上风电场建设规模日益趋向大型化的未来，该种设计方式对设计人员的水平依赖将越来越强，不同的设计可能导致的误差也将越来越大。

根据海上风电场典型排布研究与电源规划理论，可以采用标准kruskal算法来重新设计海上风电场的拓扑结构。针对风电场内部结构的特点，把风电场拓扑的问题转化为最小生成树的问题，利用标准kruskal算法获得风机之间连接线最短的拓扑路径，并通过算例证明了风电场在采取kruskal算法之后对原来的潮流分布影响不大，而降低连接线长度的效果十分显著。

标准kruskal算法中出现的电缆线载流量分布极不均匀的问题，仍是海上风电场拓扑结果设计中亟待解决的难题。

技术实现要素：

为了解决上述现有技术存在的问题，进一步提高风电场拓扑的综合价值，需在尽量保留kruskal算法在连接线路长度上的优势基础上充分考虑如何均匀化线路的载流量，即需要对kruskal算法进行改进，本发明提供计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，得到满足系统可靠性约束的拓扑结构。

为达到以上目的，本发明采用如下技术方案：

计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对已经算得的标准kruskal结果进行再处理，形成一种计及电缆线路载流量约束的改进kruskal算法；依据此思路，能够对标准kruskal算法求得的结果进行分析，找出其中对该拓扑的载流量影响最大的那条线路，进而选取其他线路或增加辅助线路代替，最终使得拓扑中的所有线路都满足载流量的要求；

标准kruskal算法忽视了原本典型排布中各个接线可能的载流量限制与可靠性问题，由此引出对标准kruskal算法的改进方法，提出了计及可靠性约束的改进kruskal算法对海上风电场拓扑进行优化设计；所述计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，包括如下步骤：

步骤一：录入初始数据、载流量限制cmax，进行标准kruskal计算；标准kruskal算法为：初始化计算数据，主要是录入所有节点的坐标与节点间的路径权重，形成初始路径权重集，并建立已选节点集与已选路径集供储存计算结果备用；根据上述初始化的结果，从路径权重集中挑选权重最小的路径加入已选路径集，将该路径连接起来的点加入已选节点集；对每一个已经由多个节点和路径组成起来的树，将除了已选路径以外其他节点之间的路径从路径权重集中删除，以防止形成环网；重复上述选取最小路径和更新路径权重集的步骤，直到所有节点都加入到已选节点集中；这时已选路径集中的路径即为该加权连通图最小生成树的所有路径；

步骤二：统计当前拓扑中每个线路载流量，找出一条载流量ci≥cmax的线路，标记该线路功率注入点为o；

步骤三：从初始路径权重集中分别选出能够通过o点及与o点相邻点将功率送出去的最短路径，将添加后功率更平均的线路加入拓扑中；

步骤四：若产生了多重环网，则去除环网的内部多余拓扑；

步骤五：判断对所有线路编号i，均有ci<cmax，如果不满足，返回步骤二；

步骤六：输出当前拓扑结果。

本发明方法并未对kruskal算法的使用本身做出任何更改，而是对标准kruskal算法计算出的拓扑根据原定线路载流量的约束做了少许必要更改使其满足条件，而又不至于像典型排布那样具有许多冗余线路。这种对标准kruskal的拓扑更改的方法最主要的特点是保留了原来拓扑远端或相距非常近的点之间的树，使其在满足条件内的部分以最小生成树的形式继续留在拓扑中；而对于靠近汇流点的电缆线，基于标准kruskal算法的拓扑使得远端的风机功率在送至汇流点的过程中会越来越集中，而该再约束算法会从靠近不满足线路最大载流量的线路节点开始对拓扑结构进行更改，筛选出其他可供输送功率的多条支路，选出其中最小的一条最为辅助路径加入到拓扑中，再去除辅助路径加入后可能出现的不必要的多重环网结构，以此逐步对每一条超过载流量的线路进行优化，最终得到满足系统可靠性约束的拓扑结构。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为标准kruskal算法的流程框图。

图2为计及可靠性约束的kruskal优化方式流程图。

图3为算例风机排布情况。

图4为典型拓扑。

图5为标准kruskal算法拓扑。

图6为采用计及可靠性约束的kruskal算法拓扑。

具体实施方式

以下结合附图及详细模型构建原理，对本发明作进一步的详细描述。

标准kruskal算法的基本步骤为：初始化计算数据，主要是录入所有节点的坐标与节点间的路径权重，形成路径权重集，并建立已选节点集与已选路径集供之后储存计算结果备用；根据上述初始化的结果，从路径权重集中挑选权重最小的路径加入已选路径集，将该路径连接起来的点加入已选节点集；对每一个已经由多个节点和路径组成起来的树，把除了已选路径以外其他节点之间的路径从路径权重集中删除，以防止形成环网；重复上述选取最小路径和更新路径权重集的步骤，直到所有节点都加入到已选节点集中。这时已选路径集中的路径即为该加权连通图最小生成树的所有路径。具体流程图如图1。

算例风机排布情况如图3，该风电场典型拓扑如图4，经过标准kruskal算法计算后拓扑如图5，图中数字为风机编号，横纵坐标为风机所在地理位置(适用于图3‐图6)。该算例经过标准kruskal算法计算后风电场拓扑所需要的连接线路长度降低得十分明显，对成本降低十分有帮助。同时潮流计算的结果中，经过标准kruskal算法计算后的风电场拓扑由于电缆线长度的降低，虽然线路载流量上升了，但整体电压升高量与典型排布相差无几，网络中各个节点依然易于控制在允许范围内，而由于电压相角对整个风电场网络运行影响不大，其微小偏移对电网稳定性几乎没有影响。

但与此同时，由于kruskal算法的结果中所有风机只经过一条电缆线汇流到汇流母线进行升压，不同的电缆线路载流量差距巨大，潮流计算前提出的均一网假设很可能无法同时匹配两种拓扑方式对电缆线的要求。同时，标准kruskal算法求得的拓扑可靠性相比于放射链式更差，其中关键的某一条或几条电缆故障后造成的损失可能比放射链式故障时更大。除此之外，采用标准kruskal算法计算的拓扑结构中，由于线路载流量高，总功率损耗也有少量升高，抵消了一部分减少电缆的铺设线路所带来的成本降低，具体效果需要采用完善的经济比较模型进行进一步对比。因此总的来说，使用标准kruskal算法是一个较为直观且简单的优化方法，效果一目了然，但在可行性方面有待商榷。

本发明设计计及可靠性约束的改进kruskal算法进行优化，具体流程图如图2。对已经算得的标准kruskal结果进行再处理。标准kruskal算法中亟待解决的核心问题是线路载流量极为不均匀。依据此思路，可以对标准kruskal算法求得的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其他线路或增加辅助线路代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求。

该方法并未对kruskal算法的使用本身做出任何更改，而是对标准kruskal算法计算出的拓扑根据原定线路载流量的约束做了少许必要更改使其满足条件，而又不至于像典型排布那样具有许多冗余线路。这种对标准kruskal的拓扑更改的方法最主要的特点是保留了原来拓扑远端或相距非常近的点之间的树，使其在满足条件内的部分以最小生成树的形式继续留在拓扑中；而对于靠近汇流点的电缆线，基于标准kruskal算法的拓扑使得远端的风机功率在送至汇流点的过程中会越来越集中，而该再约束算法会从靠近不满足线路最大载流量的线路节点开始对拓扑结构进行更改，筛选出其他可供输送功率的多条支路，选出其中最小的一条最为辅助路径加入到拓扑中，再去除辅助路径加入后可能出现的不必要的多重环网结构，以此逐步对每一条超过载流量的线路进行优化，最终得到满意的拓扑结构。采用计及可靠性约束的kruskal算法对上述算例进行优化后结果如图6。

该方法在对kruskal结果进行优化后，由于电路中形成了环网，每条线路的载流量无法再简单地用该线路所连接的风机数量表示，这里近似认为功率顺着环网的不同两条汇流路线平均分配。在汇流的过程中，每到一个载流量将要超过允许值的线路时，按照算法线路一般会在近处分为两条不同的传输路径并尽可能地平均带载，以此来尽量发挥每条电路的载流能力，可以想象，在节点数较多时，风电场拓扑将趋于网状。

本发明采用电力系统成本评估中常用的等年值法来对不同拓扑结构的组网方案进行经济比较。等年值法是选取等年值费用最小的方案为最佳方案，该方案将电网设备在使用寿命内的所有费用均换算成每年等值费用。

根据计算，可算得本发明中给出的几种拓扑结构固定投资成本如下表1。

表1不同拓扑结构固定投资成本表

这里根据线路最大载流量而选取了不同的电缆规格，可以看出，虽然标准kruskal算法的电缆线长度很短，但由于其对电缆线横截面规格要求很高，实际投资成本并没有显著降低，而优化算法在投资成本上明显降低。

这几种拓扑结构的总年损耗费用如下表2。

表2不同拓扑结构年损耗费用表

根据计算，这几种拓扑结构年故障损失功率与总平均功率成本如下表3。

表3不同拓扑结构年平均功率成本表

根据以上计算结果可以看出，标准kruskal在计算经济指标后，其平均功率成本反而不如典型放射链式排布，这是由于在光考虑其电缆线投资建设的同时忽略了可能影响经济指标的其他方面因素，如电缆线截面取值、由于拓扑结构不可靠带来的故障功率损失等。而对于经过优化后的拓扑结构而言，其平均功率成本较典型排布明显降低。

和现有技术相比较，本发明具备如下优点：

(1)计及可靠性约束的改进kruskal算法是从标准kruskal算法的结果入手，从单独连接的风机向里找出超过载流量限制的线路，在其附近增加辅助电缆线，分担功率输送的同时在风电场拓扑中形成环网，加强了整个风电场拓扑的稳定性。

(2)本发明解决了以下问题：标准kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但由于带来的诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言。而将标准kruskal算法改进后的优化拓扑结构则兼顾了拓扑连线短与良好的可靠性，无论从拓扑直观结果还是从经济指标的对比来看都优于原传统排布结构，值得在未来的工程中作为参考。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都属于本发明的保护范围。