一种潮汐流能发电场协调规划方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201710806324.8 

申 请 日：20170908 

发 明 人：任洲洋王元萌 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号 

公 开 日：20180209 

公 开 号：CN107681655A 

代 理 人：王翔 

代理机构：重庆大学专利中心 50201 

摘　　要：本发明的目的是针对现有潮汐流能发电场规划方法的不足，公开一种潮汐流能发电场协调规划方法，该方法可协调机组布局、电缆拓扑/选型以及潮汐流电场选址定容策略，结合遗传算法和混合整数规划，建立规划模型的高效求解策略。该方法可有效提高潮汐流能资源的利用率，降低潮汐流电场建设成本，增加长期盈利能力，为与潮汐流能发电场的规划和运行问题分析提供有益的参考。 

主 权 项：一种潮汐流能发电场协调规划方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取所述基础数据获取潮汐流能发电场n天每天24个时段的潮汐流速实测数据样本v_dt，其中，d为天数序号，t为时段序号，t＝1,2…24；海水密度ρ；获取潮汐流能发电机的切入流速V_in、额定流速V_rated，额定输出功率P_rated、切出流速V_out、获能系数C_p、推力系数C_T、叶片直径D、叶片半径r₀、叶片扫过的面积A，湍流系数I₀，潮汐流能发电机的单价C_u；潮汐流能发电场被划分为满足最小间距约束的N×M个网格，每个网格横向距离3D，纵向距离5D；获取潮汐流能发电机的经济寿命ns，折现率r；获取地方电网火电机组的数量n_gen；获取地方电网节点数量NN；获取各火电机组的爬坡速率RL_s，s是火电机组的序号；获取各火电机组发电环境成本的系数a_s、b_s、c_s；获取各火电机组计算温室气体单位排放系数γ_s、β_s、α_s；获取网损单价η_gen；获取电缆的种类数L、各类电缆最大持续载流量I^l_rated和单位长度交流电阻R_l，l为电缆的序号；获取电缆的费用系数A_p、B_p、D_p；获取单位长度电缆的运输和安装费用c₀。2)计算潮汐流速的典型曲线利用公式(1)依次计算潮汐流速各个时段的均值：$m_t=\frac{1}{n}\underset{d=1}{\overset{n}{\Sigma }}{v}_{dt}---\left(1\right)$式中，m_t为t时刻潮汐流速的均值，t＝1,2…24，n为潮汐流速实测数据的日样本数；根据公式(1)可以得到潮汐流速的日均值曲线为M＝[m₁,m₂,…,m₂₄]。3)产生潮汐流发电场机组布局和选址信息初始样本3?1)初始化遗传算法的最大迭代次数，迭代计数iteration＝13?2)利用计算机，随机生成N_p个初始个体，每个个体是N×M+NN的二进制字符矩阵，表示N_p个不同的方案；所述二进制字符矩阵中，前N×M个字符中，“1”表示网格中有一台潮汐流能发电机，“0”表示网格中无潮汐流能发电机；在剩余NN个字符中，有且仅有一个字符为“1”，该字符记为ni；令k＝1,2…N_p，第k个个体表示第k种方案，统计第k种方案前N×M个字符中为“1”的元素的个数，该个数记为第k种方案中第i台发电机的位置坐标为G^k_i＝(x^k_i,y^k_i)，表示第k种方案中第i台机组位于第x^k_i行第y^k_i列；x^k_i＝1,2…N，y^k_i＝1,2…M；4)计算潮汐流能发电场的日等效投资成本利用公式(2)计算潮汐流能发电场的日等效投资成本：$C_{TCT}^k=n_g^k(\frac{2}{3}+\frac{1}{3}{e}^{-0.00174{\left(n_g^k\right)}^2})\times C_u\frac{r{(1+r)}^{ns}}{[{(1+r)}^{ns}-1]\times 365}---\left(2\right)$式中，C^k_TCT为第k种方案发电机日等效投资成本，k＝1,2…N_p，N_p是个体数目，为第k种方案发电机数目；C_u为发电机单价，ns为潮汐流能发电机的经济寿命，r为折现率；5)计算潮汐流能发电场的日发电量5?1)计算各时段潮汐流能发电场内发电机的流速5?1?1)利用公式(3)计算第k个方案中第1行各台发电机的流速：$v_{jt}^k=m_t---\left(3\right)$式中，表示第k个方案中第j台发电机在t时刻的流速，k＝1,2…N_p，t＝1,2…24，N_p是个体数目，为第k种方案发电机数目；m_t为t时刻潮汐流速的均值；5?1?2)利用公式(4)和(5)计算第k个方案中，除第一行外各发电机单独受上游第i台发电机尾流影响下的流速：$u_{ijt}^k=m_t-\frac{m_t(1-\sqrt{1-C_T})}{[R\left(x_{ij}\right)/r_0]}---\left(4\right)$$R\left(x_{ij}\right)=\frac{r_0}{2.59}(-15.542I_0^2+21.361I_0+0.2148)\times [5.58(1-e^{-0.02505\frac{x_{ij}}{r_0}})+1.2]---\left(5\right)$式中：u^k_ijt表示第k种方案中，第j台发电机在t时刻单独受上游第i台发电机尾流影响的流速；m_t为t时刻潮汐流速的均值，k＝1,2…N_p，t＝1,2…24，i是上游发电机的编号，N_p是个体数目，为第k种方案发电机数目；C_T为潮汐流能发电机的推力系数，D是潮汐流能发电机叶片直径，r₀是叶片半径，R(x_ij)是尾流半径，I₀是湍流系数，x_ij是第i台发电机和第j台发电机的实际距离。根据公式(4)和(5)的计算结果，利用公式(6)计算多尾流影响下的潮流流速，即计算除第1行外各发电机的流速：$u_{jt}^k=m_t(1-\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N_{wi}^k}{\Sigma }}{\left(1-\frac{u_{ijt}^k}{m_t}\right)}^2})---\left(6\right)$式中，表示第k种方案中第j台发电机在t时刻的实际流速，u^k_ijt表示第k种方案中，第j台发电机在t时刻单独受上游第i台发电机尾流影响的流速；m_t为t时刻潮汐流速的均值，N^k_wi是第k种方案第j台发电机上游的机组数量，k＝1,2…N_p，N_p是个体数目，为第k种方案中发电机数目；5?2)计算潮汐流能发电机的输出功率根据第5?1)计算得到的各发电机的实际流速，利用公式(7)计算各发电机的输出功率；公式(7)为：$p_{jt}^k=\left\{\begin{array}{cc}0& 0\le v_{jt}^k<V_{in}\\ 0.5C_p\rho A{\left(v_{jt}^k\right)}^2& V_{in}\le v_{jt}^k<V_{rated}\\ P_{rated}& V_{rated}\le v_{jt}^k\\ 0& v_{jt}^k>V_{out}\end{array}\right.---\left(7\right)$式中，为第k个个体第j台潮汐流能发电机在t时刻的输出功率，为第k个个体第j台潮汐流能发电机在t时刻的实际流速，k＝1,2…N_p，t＝1,2…24，N_p是个体数目，为第k种方案发电机数目；C_p为潮汐流能发电机的获能系数，ρ为海水密度，A为潮汐流能发电机叶片扫过的面积，V_in是潮汐流能发电机的切入流速，V_rated是潮汐流能发电机的额定流速，V_out是潮汐流能发电机的切出流速，P_rated是潮汐流能发电机的额定输出功率；5?3)计算潮汐流能发电场的日发电量根据5?2)步计算得到的各发电机的输出功率；利用公式(8)计算潮汐流能发电场的输出功率：$P_t^k=\underset{i=1}{\overset{n_g^k}{\Sigma }}{p}_{jt}^k---\left(8\right)$利用公式(9)计算潮汐流能发电场的日发电量：$E^k=\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}{p}_t^k---\left(9\right)$式中，P_t^k为第k种方案在t时刻的输出功率，为第k种方案第j台发电机在t时刻的输出功率，E^k为第k种方案潮汐流场的日发电量，k＝1,2…N_p，N_p是个体数目，为第k种方案中发电机数目；6)计算接入和未接入潮汐流电场两种方式下，电网内火电机组的运行费用差6?1)计算接入潮汐流电场方式下，电网内火电机组的发电、运行和环境成本6?1?1)计算电网内火电机组的发电成本和环境成本建立含潮汐流能发电场的电网经济调度模型，以网内发电机发电费用和温室气体排放治理费用最小为目标，建立的目标函数为公式(10)：$\min f^k=\underset{s=1}{\overset{n_{gen}}{\Sigma }}\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}[f_1^k\left(p_{gst}^k\right)\times {\eta }_s+f_2^k\left(p_{gst}^k\right)]---\left(10\right)$其中：${\eta }_s=\frac{c_s+b_s{p}_{gs}^{\max }+a_s{\left(p_{gs}^{\max }\right)}^2}{{\alpha }_s+{\beta }_s{p}_{gst}^{\max }+{\gamma }_s{\left(p_{gst}^{\max }\right)}^2}---\left(12\right)$约束条件包括系统功率平衡约束、系统旋转备用约束、火电机组出力约束和火电机组爬坡约束；约束条件为：$\underset{s=1}{\overset{n_{gen}}{\Sigma }}{p}_{gst}^k+p_{Tt}^k-\underset{z=1}{\overset{n_L}{\Sigma }}{L}_{zt}=0---\left(13\right)$$\underset{s=1}{\overset{n_{gen}}{\Sigma }}{p}_{gs}^{\max }+p_{Tt}^k-\underset{z=1}{\overset{n_L}{\Sigma }}{L}_{zt}>\underset{s=1}{\overset{n_{gen}}{\Sigma }}{p}_{gs}^{\max }\times 5\%---\left(14\right)$$p_{gs}^{\min }<p_{gst}^k<p_{gs}^{\max }---\left(15\right)$$-{\mathrm{RL}}_s\le P_{gst}^k-P_{gs(t-1)}^k\le {\mathrm{RL}}_s---\left(16\right)$式中：f^k是第k种方案的发电和环境成本，是第k种方案第s台火电机组在t时刻的温室气体排放量，是第k种方案第s台火电机组在t时刻的发电费用，η_s是温室气体排放单价；是在第k种方案第s台火电机组t时刻的有功功率；p^k_Tt是第k种方案中，潮汐流能发电场在t时刻的有功功率，k＝1,2…N_p，t＝1,2…24，N_p是个体数目；n_gen是电网内火电机组的数目，s为火电机组序号，s＝1、2…n_gen；L_zt表示电网内第z个负荷点第t个时段的负荷值，z＝1,2…NN，NN是电网节点数量；p^min_gs是第s个火电机组的最小有功功率限制，p^max_gs是第s个火电机组的最大有功功率限制；a_s、b_s、c_s是第s个火电机组计算发电环境成本的系数，γ_s、β_s、α_s是第s个火电机组计算温室气体排放系数，RL_s是第s个火电机组的爬坡速率；利用二次规划方法求解该模型，计算出各个个体的火电机组各发电机的输出功率；6?1?2)计算电网内火电机组的运行成本根据各个个体的火电机组各时刻发电机的输出功率及潮汐流场的输出功率，采用matpower计算每个个体各时段的网损，将各时段的网损相加，得到每个个体的网损P^k_loss，采用公式(17)计算各个个体的网损费用f^k₃；$f_3^k=P_{loss}^k\times {\eta }_{gen}---\left(17\right)$式中，η_gen为网损价格；6?2)计算未接入潮汐流电场方式下，电网内火电机组的发电、运行和环境成本令潮汐流能发电场在t时刻的有功功率p^k_Tt＝0，重复6?1)所有步骤，计算得到未接入潮汐流场方式下，发电、环境成本ff和运行成本ff₃；6?3)计算两种方式下电网运行费用差$D_{value}^k=ff+{\mathrm{ff}}_3-(f^k+f_3^k)---\left(18\right)$式中，ff表示未接入潮汐流电场方式下电网发电、环境成本，ff₃表示未接入潮汐流电场方式下电网运行成本，f^k表示接入潮汐流电场方式下电网发电、环境成本，f^k₃分别表示接入潮汐流电场方式下电网运行成本；7)计算潮汐流电场集电系统的日等效投资和运行费用7?1)利用公式(19)计算各类电缆的单价：$c_l=A_P+B_p\exp \left(\frac{\sqrt{3}{D}_P{U}_{rated,l}{I}_{rated,l}}{{10}^8}\right)---\left(19\right)$式中，c_l表示第l种电缆的单位长度价格，U_rated,l表示第l种电缆的额定电压，I_rated,l表示第l种电缆的额定电流，l＝1,2…L，L是电缆种类数，A_p、B_p、D_p是电缆费用系数；7?2)利用第3)步得到的潮汐流能发电机的位置坐标，建立潮汐流场集电系统优化模型；潮汐流场集电系统优化模型，以集电系统日等效投资费用和运行费用最小为目标，建立的目标函数为公式(20)：$\min f^k\left(d\right)=C_1^k+C_2^k---\left(20\right)$其中：约束为$\begin{array}{cc}\underset{n\in V}{\Sigma }\underset{l\in L}{\Sigma }{y}_{m,n,l}=1& \forall m=2,3,...,N_c\end{array}---\left(22\right)$$\begin{array}{cc}\underset{l\in L}{\Sigma }{y}_{m,n,l}\le 1& \forall m,n\end{array}---\left(23\right)$$\begin{array}{cc}\underset{n\in V}{\Sigma }{f}_{m,n}-\underset{n\in V}{\Sigma }{f}_{n,m}=1& \forall m=2,3,...,N_c\end{array}---\left(24\right)$$\begin{array}{cc}{f}_{m,n}\le \underset{l\in L}{\Sigma }{y}_{m,n,l}{f}_k& \forall m,n,l\end{array}---\left(25\right)$$\begin{array}{cc}{f}_{m,n}\ge 0& \forall m,n\end{array}---\left(26\right)$$\begin{array}{cc}{y}_{m,n,l}\in \{0,1\}& \forall m,n,l\end{array}---\left(27\right)$式中，f^k(d)是第k种方案的集电系统日等效费用，C^k₁是第k种方案的电缆日等效投资费用，C^k₂是采用一种因子方法表示第k种方案的电缆日运行费用，k＝1,2…N_p，N_p是个体数目；在集电系统优化中，N_c为潮汐流发电场中潮汐流发电机和海上变电站的总数，约定节点1为海上变电站，其余节点为潮汐流发电机；c_l是第l种电缆的单位长度价格，c₀为单位长度电缆的运输和安装费用，d_m,n为线路mn连接电缆的长度，y_m,n,l为二进制变量，表示选择横截面为l的电缆连接节点m和n，r为折现率，ns为电缆经济寿命，c_p为单位电量损耗成本，R_l为第l种电缆的单位长度的电阻，f_m,n为线路mn潮流的标幺值，其中m＝1,2…N_c,n＝1,2…N_c，l＝1,2…L，L为电缆种类数，I为发电机的额定电流；利用混合整数规划方法求解该模型，计算出电缆的拓扑结构及电缆日等效费用f^k(d)；7?3)电缆拓扑交叉检验根据潮汐流发电机实际位置和7?2)计算得到的电缆拓扑，检查连接电缆是否存在交叉，若存在交叉，记录交叉电缆的节点号，假设电缆aa,ab与电缆ac,ad交叉，aa,ab,ac,ad＝1,2…N_c，在7?2)优化模型中添加新的约束：$\underset{l}{\Sigma }(y_{aa,ab,l}+y_{ab,aa,l}+y_{ac,ad,l}+y_{ad,ac,l})\le 1---\left(28\right)$利用混合整数规划方法求解新的模型计算出电缆的拓扑结构及电缆日等效费用f^k(d)；根据得到的电缆拓扑和潮汐流发电机实际位置，检查连接电缆是否存在交叉，若存在交叉，重复7?3)，直至拓扑中不存在交叉电缆；8)用遗传算法优化潮汐流能发电场规划方案计算各布局方案的优化目标和适应度值以整个系统的综合收益最大为目标，公式为：$F^k=(C_p^k-C^k-f^k(d\left)\right)+(D_{value}^k-C_p^k)---\left(29\right)$式中，F^k为第k种方案综合获益，由两部分构成；第一部分表示第k种方案潮汐流场的日收益，其中，C^k_p表示第k种方案潮汐流场的日发电收益，C^k_TCT表示第k种方案潮汐流场中潮汐流发电机的日等效投资费用，f^k(d)表示集电系统的日等效费用；第二部分表示电网收益，其中D^k_value表示第k种方案两种方式下电网的发电、运行及环保费用差，表示电网向潮汐流场购电费用；k＝1,2…N_p，N_p是个体数目；利用公式(30)计算各个个体的适应度值：${\mathrm{fitness}}^k=\frac{1}{F^k}---\left(30\right)$式中，fitness^k表示第k种布局方案的适应度值，k＝1,2…N_p，N_p是个体数目；9)迭代终止条件判断当前是否达到最大迭代次数，若否，迭代次数iteration+1生成新的方案(重新得到N_p个N×M+NN的二进制字符矩阵)，以更新步骤3?2)中所述N_p个不同的方案，之后，重复步骤4)～8)；生成新的方案的方法可以是：根据第8)步计算出的适应度值，对当前各个个体进行选择、交叉和变异运算，生成新的布局方案；若是，则最优的潮汐流场规划方案是第8)步中优化目标最大的一个个体。 

关 键 词：潮汐;发电;协调;规划方法;电缆;电场;遗传;盈利;运行;公开;分析;结合;拓扑;算法;增加;建立;提高;机组;求解;选址; 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：H02J3/00(2006.01)I,H02J3/38(2006.01)I