基于K-Means算法的光伏项目逆变器布置及电缆统计方法与流程

本发明涉及一种基于k-means算法的光伏项目逆变器布置及电缆统计方法。适用于大型集中式光伏项目的设计领域。

背景技术：

1、当前全球气候变化、生态环境破坏和能源资源紧缺，深刻影响着人类社会的生存和发展。减少化石能源消耗、大力发展太阳能、风能等清洁能源，遏制气候变暖、拯救地球家园，是全人类共同的使命。发展低碳经济已成为世界的共识，建设发展安全绿色可靠的低碳能源也已成为世界能源发展的潮流和方向，这也是我国能源发展的重要战略方向。

2、目前，我国各地都在开发大型集中式光伏发电站，电站场区分为很多个方阵，每个方阵配置一台箱式变电站，在大型集中式光伏电站中，一般采用2～3mva左右容量的箱变，有的项目甚至会达到6mva以上，考虑到目前的逆变器的容量约为200-250kw左右，因此一个方阵的组串式逆变器数量可能达到十几至几十个，目前逆变器的布置都是人工根据经验，做到一个大概的均匀布置，当方阵的形状不是很规则，人工进行布置会很费时费力，而且人工布置无法做到该布置可以使电缆接线最优，而且后续统计电缆长度也是一个相当大的工作量，准确度也不高。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种基于k-means算法的光伏项目逆变器布置及电缆统计方法。

2、本发明所采用的技术方案是：一种基于k-means算法的光伏项目逆变器布置方法，其特征在于：

3、s1、根据光伏项目的光伏阵列布置图，从选定的方阵中获取各光伏组串中心点的坐标，形成组串中心点集合；

4、s2、根据所选定方阵的光伏组串数和直流容量，确定所需逆变器的型号和相应的逆变器数量k；

5、s3、从组串中心点集合中随机选取k个坐标点作为聚类中心点，组成初始的聚类中心集合；

6、s4、计算组串中心点集合内各点到聚类中心集合内各点的距离，并将组串中心点集合内各中心点分配到与其距离最短的聚类中心点对应的组串子集中；

7、s5、基于聚类中心点所对应组串子集中的坐标点更新该聚类中心点的坐标，得到更新后的聚类中心集合；

8、s6、利用更新后的聚类中心集合重复步骤s4～s5，直至更新后聚类中心集合的元素满足预设条件；

9、s7、基于更新后各聚类中心点对应组串子集包含的组串中心点，获取中心点所在光伏组串的接头坐标，形成与各聚类中心点对应的接头子集；

10、s8、计算各聚类中心点到其对应接头子集中各接头坐标的距离，并将距离最短的接头坐标作为相应聚类中心点对应的逆变器布置点。

11、所述基于聚类中心点所对应组串子集中的坐标点更新该聚类中心点的坐标，包括：

12、基于聚类中心点所对应组串子集中的坐标点，计算串子集中坐标点的平均坐标点，并以平均坐标点作为相应聚类中心点的坐标。

13、步骤s6中所述预设条件包括更新前后聚类中心集合中各元素值不变化，或变化小于预设值。

14、所述获取中心点所在光伏组串的接头坐标，包括：获取中心点所在光伏组串两侧边中点的坐标点。

15、一种基于k-means算法的光伏项目逆变器布置装置，其特征在于，包括：

16、组串获取模块，用于根据光伏项目的光伏阵列布置图，从选定的方阵中获取各光伏组串中心点的坐标，形成组串中心点集合；

17、逆变器确定模块，用于根据所选定方阵的光伏组串数和直流容量，确定所需逆变器的型号和相应的逆变器数量k；

18、初始生成模块，用于从组串中心点集合中随机选取k个坐标点作为聚类中心点，组成初始的聚类中心集合；

19、计算模块ⅰ，用于计算组串中心点集合内各点到聚类中心集合内各点的距离，并将组串中心点集合内各中心点分配到与其距离最短的聚类中心点对应的组串子集中；

20、坐标更新模块，用于基于聚类中心点所对应组串子集中的坐标点更新该聚类中心点的坐标，得到更新后的聚类中心集合；

21、重复更新模块，用于利用更新后的聚类中心集合重复计算模块ⅰ和坐标更新模块，直至更新后聚类中心集合的元素满足预设条件；

22、接头坐标获取模块，用于基于更新后各聚类中心点对应组串子集包含的中心点，获取中心点所在光伏组串的接头坐标，形成与各聚类中心点对应的接头子集；

23、计算模块ⅱ，计算各聚类中心点到其对应接头子集中各接头坐标的距离，并将距离最短的接头坐标作为相应聚类中心点对应的逆变器布置点。

24、一种电缆统计方法，其特征在于：

25、采用所述基于k-means算法的光伏项目逆变器布置方法确定逆变器布置点；

26、基于逆变器布置点和其所对应聚类中心点对应的接头子集，计算逆变器布置点到相应接头子集中各接头坐标之间的电缆平面布线长度；

27、选择光伏组串各接头中电缆平面布线长度最短的接头作为该光伏组串的电缆接点；

28、基于所选定方阵中各光伏组串电缆接点到其相应逆变器布置点的电缆平面布线长度，以及光伏组串与电缆的平均高度差和逆变器与电缆的平均高度差计算该方阵中组串到逆变器的总电缆长度。

29、一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述方法的步骤。

30、一种计算机设备，具有存储器和处理器，其中存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述方法的步骤。

31、本发明的有益效果是：本发明根据所选定方阵的光伏组串数和直流容量确定逆变器数量后，根据逆变器数量确定k-means算法的聚类中心数量，并通过k-means算法计算得到聚类中心的坐标和各聚类中心对应的光伏组串，基于聚类中心的坐标和对应的光伏组串的接头坐标确定逆变器的布置点；本发明还可基于逆变器布置点后结合光伏组串的接头坐标计算电缆长度，克服现在大型集中式光伏项目设计中逆变器布置严重依赖经验，工作量大，工作效率低，同时统计电缆工作量大，准确率低等问题。

技术特征：

1.一种基于k-means算法的光伏项目逆变器布置方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的基于k-means算法的光伏项目逆变器布置方法，其特征在于，所述基于聚类中心点所对应组串子集中的坐标点更新该聚类中心点的坐标，包括：

3.根据权利要求1所述的基于k-means算法的光伏项目逆变器布置方法，其特征在于，步骤s6中所述预设条件包括更新前后聚类中心集合中各元素值不变化，或变化小于预设值。

4.根据权利要求1所述的基于k-means算法的光伏项目逆变器布置方法，其特征在于，所述获取中心点所在光伏组串的接头坐标，包括：获取中心点所在光伏组串两侧边中点的坐标点。

5.一种基于k-means算法的光伏项目逆变器布置装置，其特征在于，包括：

6.一种电缆统计方法，其特征在于：

7.一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～4任意一项或权利要求6所述方法的步骤。

8.一种计算机设备，具有存储器和处理器，其中存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～4任意一项或权利要求6所述方法的步骤。

技术总结
本发明涉及一种基于K‑Means算法的光伏项目逆变器布置及电缆统计方法。本发明的技术方案的方法：根据光伏项目的光伏阵列布置图，从选定的方阵中获取各光伏组串中心点的坐标，形成组串中心点集合；根据所选定方阵的光伏组串数和直流容量，确定所需逆变器的型号和相应的逆变器数量K；从组串中心点集合中随机选取K个坐标点作为聚类中心点，组成初始的聚类中心集合；计算组串中心点集合内各点到聚类中心集合内各点的距离，并将组串中心点集合内各中心点分配到与其距离最短的聚类中心点对应的组串子集中；基于聚类中心点所对应组串子集中的坐标点更新该聚类中心点的坐标，得到更新后的聚类中心集合。本发明适用于大型集中式光伏项目的设计领域。

技术研发人员：徐展鹏,彭丹,许佩剑,尹冲,陈章
受保护的技术使用者：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12