CN110416925B - 一种海上风电的海底电缆布线设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种海上风电的海底电缆布线设计方法，包括以下步骤：S1、采集原始数据；S2、预处理原始数据；S3、构建布线成本目标函数和约束条件；S4、集成智能算法，定义计算模式；S5、根据用户选择的计算模式，结合布线成本目标函数和约束条件，完成布线成本计算，得到布线成本结果；S6、基于布线成本结果，输出布线方案。与现有技术相比，本发明通过建立布线成本目标函数，将布线距离、电缆成本、运输成本、填埋成本分别乘以影响因子作为目标函数；同时以海底电缆的不过压、不过流作为约束条件，并使用集成智能算法进行求解，以得到布线成本最低的布线方案，能够在大规模海上风电场建设时，按照用户需求生成合理的电缆布线设计。

Description

一种海上风电的海底电缆布线设计方法

技术领域

本发明涉及海上风电技术领域，尤其是涉及一种海上风电的海底电缆布线设计方法。

背景技术

凭借海上风速稳定、对周边环境影响较小、距离负荷中心较近以及便于电网消纳的优势，海上风电逐渐成为风电发展的未来趋势，随着海上风电的进一步发展，海上风电场的建设规模逐渐扩大，据国网能源研究院统计，海上风电的平均投资成本约为陆上风电的2.8倍，如此高成本的投入，使得海上风电的发展受到限制，而在海上风机建设中，海底电缆布线成本在总投资中的占比仅次于风电机组安装成本和建筑工程成本，占有很大比重，由于海底电缆布线成本过高，当前海上风电场的规模并不大，目前针对海上风电的海底电缆布线，行业内存在的布线设计方法有两种：一种是凭借经验为主的手工布线，这受制于海上风电规模较小、布线不复杂的情况，勉强能达到行业要求，但是存在着巨大的成本浪费问题；另一种为国外考虑路径的海底电缆路径优化，利用单一优化算法对现有小规模的单个风电场的布线进行设计，但由于考虑的影响因素过于单一，优化场景单一，仅适用于固定场景下的路径寻优，无法根据用户需求进行合理布线。

国内由于受到施工安全要求、海底电缆载流量、功率平衡等因素的制约，因此多采用基于经验的手动布线设计方法，最新的布线设计方法只是用单一确定性算法对电缆长度和型号进行了的优化，以寻找最低成本；国外则提出了许多智能优化算法进行寻优，例如遗传算法、和声搜索算法等，但其根本还是通过单一算法进行寻优。

随着海上风电场规模的发展，现有技术在面对大规模复杂海上风电场时，由于分区和安装维护的考虑，最终仅仅只能减少前期建设的部分成本，即现有的布线设计仅仅是对电缆的长度和型号进行了优化，并未考虑降低海上风电场成本的其他方面，例如运输成本和填埋成本、后期的维护和检修成本，实际上，海底电缆布线需要考虑岸上安装点到风机的船运费用，以进一步降低成本，同理，由于电缆为海底铺设的方式，而海底地面沟壑与海底峡谷的存在，表明海面上的直线距离并等于实际距离，因此需要考虑填埋沟壑的成本，此外，电缆布线的不合理必然会增加海上风电场实际运行时的维护成本和检修成本。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种海上风电的海底电缆布线设计方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种海上风电的海底电缆布线设计方法，包括以下步骤：

S1、采集原始数据；

S2、预处理原始数据；

S3、构建布线成本目标函数和约束条件；

S4、集成智能算法，定义计算模式；

S5、根据用户选择的计算模式，结合布线成本目标函数和约束条件，完成布线成本计算，得到布线成本结果；

S6、基于布线成本结果，输出布线方案。

优选的，所述步骤S1和S2中原始数据包括距离、电缆成本、运输成本和填埋成本，所述距离包括风机之间距离、风机与变压站之间距离、变压站与负荷点之间距离。

优选的，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21、去除原始数据的唯一属性；

S22、对原始数据的缺失值进行插值处理；

S23、编码原始数据对应的属性；

S24、将原始数据进行标准化及正则化处理；

S25、选择原始数据对应的特征；

S26、获取原始数据特征中的主成分。

优选的，所述步骤S3中布线成本目标函数为：

Y＝d·z₁+c·z₂+t·z₃+f·z₄

d＝d₁+d₂+d₃

其中，Y表示布线成本，d表示距离，d₁表示风机之间距离，d₂表示风机与变压站之间距离，d₃表示变压站与负荷点之间距离，c表示电缆成本，t表示运输成本，f表示填埋成本，z₁、z₂、z₃和z₄分别表示距离、电缆成本、运输成本和填埋成本对应的影响因子；

约束条件为：

V_C≤V_COV

I_C≤I_COI

其中，V_C表示电缆的实际电压值，I_C表示电缆实际电流值，V_COV表示电缆的过电压值，V_COI表示电缆的过电流值。

优选的，所述步骤S4中智能算法包括第一算法、第二算法、第三算法、第四算法和第五算法，所述第一算法为模拟退火算法，所述第二算法为和声搜索算法，所述第三算法为遗传算法，所述第四算法为卷积神将网络算法，所述第五算法为粒子群算法。

优选的，所述步骤S4和S5中计算模式包括全自动计算和半自动计算。

优选的，所述全自动计算具体为依次运行第一算法至第五算法，并存储对应的第一求解结果至第五求解结果，比较第一求解结果至第五求解结果的数值的大小，选取数值最小的求解结果作为布线成本结果。

优选的，所述半自动计算具体为运行指定的算法，以指定算法对应的求解结果作为布线成本结果。

优选的，所述布线方案包括交叉点最优方案、电缆型号最优方案和检修维护最优方案，所述交叉点最优方案具体为布线成本结果小于或等于第一预设值；

所述电缆型号最优方案具体为布线成本结果大于第一预设值、且小于或等于第二预设值；

所述检修维护最优方案具体为布线成本结果大于第二预设值、且小于或等于第三预设值。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

一、本发明通过构建布线成本目标函数，同时以电缆不发生过电压和过电流现象作为约束条件，全面考虑了原始数据中距离和电缆成本的影响，以及运输成本和填埋成本的影响，有利于进一步降低电缆布线成本，从而降低海上风电建设成本。

二、本发明采用集成智能算法的方式，有效解决了当前存在的面对不同场景下、不同要求下单一算法求解的局限性，并且通过定义计算模式，能灵活的进行布线成本自动计算，为用户提供包括交叉点最优、电缆型号最优和检修维护最优的布线方案。

三、本发明基于布线成本结果，提供在低成本预设区间中的布线最优方案，通过合理选择路径、减少交叉点，能够根据布线方案进行故障点初步定位，从而有效地减少维护成本和检修成本。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图；

图2为实施例的具体应用过程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

如图1所示，一种海上风电的海底电缆布线设计方法，包括以下步骤：

S1、采集原始数据，其中，原始数据包括距离d、电缆成本c、运输成本t和填埋成本f，距离d包括风机之间距离d₁、风机与变压站之间距离d₂、变压站与负荷点之间距离d₃；

S2、预处理原始数据：

S21、去除原始数据的唯一属性；

S22、对原始数据的缺失值进行插值处理；

S23、编码原始数据对应的属性；

S24、将原始数据进行标准化及正则化处理；

S25、选择原始数据对应的特征；

S26、获取原始数据特征中的主成分；

S3、构建布线成本目标函数和约束条件，其中，布线成本目标函数为：

Y＝d·z₁+c·z₂+t·z₃+f·z₄

d＝d₁+d₂+d₃

式中，Y表示布线成本，d表示距离，d₁表示风机之间距离，d₂表示风机与变压站之间距离，d₃表示变压站与负荷点之间距离，c表示电缆成本，t表示运输成本，f表示填埋成本，z₁、z₂、z₃和z₄分别表示距离、电缆成本、运输成本和填埋成本对应的影响因子；

约束条件为：

V_C≤V_COV

I_C≤I_COI

其中，V_C表示电缆的实际电压值，I_C表示电缆实际电流值，V_COV表示电缆的过电压值，V_COI表示电缆的过电流值；

S4、集成智能算法，定义计算模式，其中，智能算法包括第一算法、第二算法、第三算法、第四算法和第五算法，本实施例中，第一算法为模拟退火算法，第二算法为和声搜索算法，第三算法为遗传算法，第四算法为卷积神将网络算法，第五算法为粒子群算法；

计算模式包括全自动计算和半自动计算；

S5、根据用户选择的计算模式，结合布线成本目标函数和约束条件，完成布线成本计算，得到布线成本结果；

S6、基于布线成本结果，输出布线方案，其中。布线方案包括交叉点最优方案、电缆型号最优方案和检修维护最优方案，交叉点最优方案具体为布线成本结果小于或等于第一预设值；

电缆型号最优方案具体为布线成本结果大于第一预设值、且小于或等于第二预设值；

检修维护最优方案具体为布线成本结果大于第二预设值、且小于或等于第三预设值。

本实施例中，计算模式中全自动计算的过程为：

(1)用户输入原始数据；

(2)调用第一算法进行计算，得出第一求解结果并存储；

(3)调用第二算法进行计算，得出第二求解结果并存储；

(4)调用第三算法进行计算，得出第三求解结果并存储；

(5)调用第四算法进行计算，得出第四求解结果并存储；

(6)调用第五算法进行计算，得出第五求解结果并存储；

(7)比较第一求解结果至第五求解结果的数值大小，以数值最小的求解结果作为布线成本结果。

半自动计算的过程为：

(1)用户输入原始数据，并从第一算法至第五算法中指定一种算法；

(2)运行指定算法进行计算，得出的求解结果即为布线成本结果。

本发明的具体应用过程如图2所示，输入采集的原始数据，上传至数据服务器保存，数据服务器对原始数据进行预处理，并将预处理后的数据传输给计算机，由计算机根据用户选择的计算模式进行相应的计算，最终得到布线方案。

随着风电事业的发展，陆上风电因受众多因素限制，发展海上风电成为了风电发展的未来趋势，而随着风电规模的增大，风机数量逐渐增多，从风电场输送电能到负荷处消纳时需要大量海底电缆的铺设，随着风电场规模的增大带来的变化，其合理布线对于降低风电场成本来讲尤为重要。但是面对不同的场景，不同的算法表现出的不同质量的性能，本发明通过集成了多种算法模块来应对不同场景下的寻优要求；同时通过设计平台模式选择，给用户提供两种可供选择的模式：指定算法半自动式、和全自动优化式，用户可以根据自己的需求来选择不同模式；另外在数据输入时候考虑了各个风电场位置、单一风电场内部的风机位置、岸上并网点位置、运输岸上停靠位置、海底勘测图参数并引入填埋成本，利用各风机参数对海底电缆型号的约束，更为全面具体；

本发明为集成了多种算法模块的海底电缆优化布线设计方法，与现有技术使用的单一算法、单个模式、考虑少量因素相比，本发明满足了各种不同情况下的计算需求，通过对多种优化算法进行集成，在全自动模式下可以进行多个算法并行求解，最后通过限制在低成本中，根据用户实际需求(某型号海底电缆的使用长度最少、交叉节点最少、维护检修最方便等)给出合理方案，减小了单一算法的局限性影响；另外，针对不同用户需求，提供指定算法优化和全自动优化的模式，满足各种用户的需求。

通过调查发现每节约1Km海底电缆，将依据不同型号海底电缆节省150万-200万左右的成本，合理的布线有着节约成本的重大优点，随着风电场规模的增大，其合理布线对于降低风电场成本来讲尤为重要。通过本发明提供的方法，能够实现将参数输入平台后按照最大化节约成本的目标，进行合理的安排布线，达到经济性最优的目的；另外，合理布线方案设计在后期海底电缆故障检修和维护上提供了更加便捷、有效的路径，能够有效推动海上风电事业的发展。

Claims (2)

1.一种海上风电的海底电缆布线设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集原始数据；

S2、预处理原始数据；

S3、构建布线成本目标函数和约束条件；

S4、集成智能算法，定义计算模式，所述智能算法包括第一算法、第二算法、第三算法、第四算法和第五算法，所述第一算法为模拟退火算法，所述第二算法为和声搜索算法，所述第三算法为遗传算法，所述第四算法为卷积神经网络算法，所述第五算法为粒子群算法；

所述计算模式包括全自动计算和半自动计算，所述全自动计算具体为依次运行第一算法至第五算法，并存储对应的第一求解结果至第五求解结果，比较第一求解结果至第五求解结果的数值的大小，选取数值最小的求解结果作为布线成本结果；

所述半自动计算具体为运行指定的算法，以指定算法对应的求解结果作为布线成本结果；

S5、根据用户选择的计算模式，结合布线成本目标函数和约束条件，完成布线成本计算，得到布线成本结果；

S6、基于布线成本结果，输出布线方案，所述布线方案包括交叉点最优方案、电缆型号最优方案和检修维护最优方案，所述交叉点最优方案具体为布线成本结果小于或等于第一预设值；

所述电缆型号最优方案具体为布线成本结果大于第一预设值、且小于或等于第二预设值；

所述检修维护最优方案具体为布线成本结果大于第二预设值、且小于或等于第三预设值；

其中，步骤S1和S2中原始数据包括距离、电缆成本、运输成本和填埋成本，所述距离包括风机之间距离、风机与变压站之间距离、变压站与负荷点之间距离；

步骤S3中布线成本目标函数为：

Y＝d·z₁+c·z₂+t·z₃+f·z₄

d＝d₁+d₂+d₃

其中，Y表示布线成本，d表示距离，d₁表示风机之间距离，d₂表示风机与变压站之间距离，d₃表示变压站与负荷点之间距离，c表示电缆成本，t表示运输成本，f表示填埋成本，z₁、z₂、z₃和z₄分别表示距离、电缆成本、运输成本和填埋成本对应的影响因子；

约束条件为：

V_C≤V_COV

I_C≤I_COI

其中，V_C表示电缆的实际电压值，I_C表示电缆实际电流值，V_COV表示电缆的过电压值，V_COI表示电缆的过电流值。

2.根据权利要求1所述的一种海上风电的海底电缆布线设计方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21、去除原始数据的唯一属性；

S22、对原始数据的缺失值进行插值处理；

S23、编码原始数据对应的属性；

S24、将原始数据进行标准化及正则化处理；

S25、选择原始数据对应的特征；

S26、获取原始数据特征中的主成分。

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