海上风电场集电系统的可靠性评估及规划方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115936319A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202211741349.1G06F113/04(2020.01)(22)申请日2022.12.30G06F113/06(2020.01)G06F119/02(2020.01)(71)申请人清华大学深圳国际研究生院地址518055广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼(72)发明人沈欣炜丁骁驰吴秋伟(74)专利代理机构深圳新创友知识产权代理有限公司44223专利代理师江耀锋(51)Int.Cl.G06Q10/063(2023.01)H02J3/38(2006.01)G06Q50/06(2012.01)G06F30/20(2020.01)G06F111/04(2020.01)权利要求书2页说明书15页附图6页(54)发明名称海上风电场集电系统的可靠性评估及规划方法(57)摘要本发明公开了一种海上风电场集电系统的可靠性评估及规划方法，可靠性评估方法包括以下步骤：S1：建立海上风电场集电系统模型及海上风电场集电系统故障后网络重构策略模型；S2：构建可靠性评估模型，所述可靠性评估模型包括最小化的目标函数及约束条件；S3：求解所述优化模型，获取海上风电场集电系统的可靠性评估结果，本发明在可靠性评估过程中考虑了集电系统故障后网络重构过程，可使评估结果更加贴合实际情况，得到更准确的可靠性评估结果，本发明的海上风电场集电系统规划方法通过集电系统网络规划模型及可靠性评估模型建立集电系统规划模型，并对模型进行求解可以快速准确地得到海上风电场集电系统的规划，统筹决策。CN115936319ACN115936319A权利要求书1/2页1.一种海上风电场集电系统的可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立海上风电场集电系统模型及海上风电场集电系统故障后网络重构策略模型；S2：构建可靠性评估模型，所述可靠性评估模型包括最小化的目标函数及目标函数的约束条件；S3：求解所述可靠性评估模型，获取海上风电场集电系统的可靠性评估结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，所述目标函数通过最小化所有故障场景下所有风机节点的故障影响变量和故障持续变量之和，从而将故障导致的风机发电折损量最小化，得到考虑故障后网络重构的精确可靠性指标。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，所述最小化的目标函数由以下公式表达：其中，ΨC表示所有海底电缆线路的集合，ΨN为包含所有风机节点的集合，表示故障停电事件影响范围的故障影响变量，为表示故障停电事件影响范围的故障持续变量。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括可靠性指标约束、正常运行与故障状态下的稳态潮流约束、故障影响约束，所述可靠性指标约束用于描述集电系统的可靠性，所述正常运行与故障状态下的稳态潮流约束用于描述集电系统的运行状态，所述故障影响约束用于描述集电系统的故障影响。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述可靠性指标约束包括风机停电频率约束、风机停电时长约束及预期未传输电量约束，所述风机停电频率约束和风机停电时长约束用于刻画风机的可靠性，所述预期未传输电量约束用于刻画集电系统的可靠性。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述风机停电频率约束由以下公式表达：所述风机停电时长约束由以下公式表达：所述预期未传输电量约束由以下公式表达：其中，k表示风机，ΨC表示所有海底电缆线路的集合，ΨN为包含所有风机节点的集合，λrs为电缆rs上故障发生的概率，为通过开关操作将电缆rs线路上发生的故障就地隔离所需的时间，为将电缆rs线路上发生的故障隔离后修复故障所需要的时间，表示故障停电事件影响范围的故障影响变量，为表示故障停电事件影响范围的故障持续变量，2CN115936319A权利要求书2/2页ud为风机的平均年有效利用小时数，Rk为风机k的额定容量。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述正常运行与故障状态下的稳态潮流约束包括：集电系统中的有功功率平衡约束、馈线中的有功功率与馈线相连的电缆中的有功功率关系约束、电缆中有功潮流与电缆连接状态间的耦合约束、集电系统电缆中流经有功功率的上下限约束、集电系统馈线中流经有功功率的上限约束。8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述故障影响约束包括故障场景中电缆状态约束、故障电缆及与故障电缆属于同一条馈线的风机节点的影响关系约束、出现故障时现场的调度逻辑约束、风机的发电量和故障持续变量之间的耦合约束、系统辐射状运行约束、风机‑馈线从属变量和电缆‑馈线从属变量的取值范围约束、每台风机或每条电缆与馈线的数量约束。9.一种海上风电场集电系统规划方法，其特征在于，包括以下步骤：A1：根据海上风电场集电