Оптимизация кабельной сети сбора мощности морских ветроэлектростанций с применением параметризованного эвристического алгоритма

Автор: Давыдов Денис Юрьевич, Обухов Сергей Геннадьевич

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Энергетика @vestnik-susu-power

Рубрика: Альтернативные источники энергии

Статья в выпуске: 3 т.21, 2021 года.

Бесплатный доступ

Предложен новый подход к решению задачи построения и выбора оптимальной схемы прокладки кабельной сети сбора мощности морских ветроэлектростанций для повышения их технико-экономической эффективности. Целью оптимизации является снижение общей стоимости кабельной сети и затрат на коммутационное оборудование с учетом технических ограничений, в число которых входит обеспечение выбора достаточных по проводимости сечений кабелей и исключение их взаимного пересечения на схеме. Поставленная задача сведена к построению минимального остовного дерева с ограничением на проводимость связей и степень узлов (Degree-constrained capacitated minimum spanning tree - DCMST). Методика поиска решения базируется на применении комплексного подхода, состоящего в использовании двух алгоритмов: эвристического алгоритма с параметризованной функцией компромиссных решений, выполняющего непосредственно построение схемы, и эволюционного алгоритма (роя частиц), осуществляющего подбор параметров первичного алгоритма, что позволяет достичь более качественных решений. Тестирование методики проведено на основе ряда испытаний, в ходе которых выполнялось построение схем и сравнения полученных результатов с решениями, выполненными другими алгоритмами. Результаты тестовых испытаний показали, что предложенный подход позволяет заметно повысить экономичность построенных схем, что продемонстрировано в серии испытаний и оценено путем сравнения с другими методиками, а также путем сопоставления технико-экономических показателей оптимизированных схем с фактической схемой морской ветроэлектростанции Walney1.

Еще

Ветроэнергетика, морские ветроэлектростанции, схема прокладки кабелей, оптимизация, эвристические методы

Короткий адрес: https://sciup.org/147236641

IDR: 147236641   |   DOI: 10.14529/power210308

Список литературы Оптимизация кабельной сети сбора мощности морских ветроэлектростанций с применением параметризованного эвристического алгоритма

  • Lumbreras S., Ramos A. Offshore wind farm electrical design: a review. Wind Energy, 2013, vol. 16, pp. 459-473. DOI: 10.1002/we.1498
  • Hou P., Zhu J., Ma K., Yang G., Hu W., Chen Z. A review of offshore wind farm layout optimization and electrical system design methods. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2019, vol. 7, pp. 975-986. DOI: 10.1007/s40565-019-0550-5
  • Fischetti M., Pisinger D. Optimal wind farm cable routing: Modeling branches and offshore transformer modules. Networks, 2018, vol. 72, no. 1, pp. 42-59. DOI: 10.1002/net.21804
  • Fischetti M., Pisinger D. Optimizing wind farm cable routing considering power losses. European Journal of Operational Research, 2018, vol. 270, no. 3, pp. 917-930. DOI: 10.1016/j.ejor.2017.07.061
  • Bauer J., Lysgaard J. The offshore wind farm array cable layout problem: a planar open vehicle routing problem. Journal of the Operational Research Society, 2015, vol. 66, no. 3, pp. 360-368. DOI: 10.1057/jors.2013.188
  • Vofi S. Capacitated Minimum Spanning Trees. Encyclopedia of Optimization. C.A. Floudas, P.M. Pardalos (Eds.), Boston, MA: Springer, 2001. 547 p. DOI: 10.1007/0-306-48332-7
  • Li F., Golden B., Wasil E. The open vehicle routing problem: Algorithms, large-scale test problems, and computational results. Computers & Operations Research, 2007, vol. 34, no. 10, pp. 2918-2930. DOI: 10.1016/j.cor.2005.11.018
  • Herbert-Acero J.F., Probst O., Réthoré P., Larsen G.C., Castillo-Villar K.K. A review of methodological approaches for the design and optimization of wind farms. Energies, 2014, vol. 7, no. 11, pp. 6930-7016. DOI: 10.3390/en7116930
  • Hou P., Hu W., Soltani M., Chen C., Chen Z. Combined optimization for offshore wind turbine micro siting. Applied Energy, 2017, vol. 189, pp. 271-282. DOI: 10.1016/j.apenergy.2016.11.083
  • Klein A., Haugland D., Bauer J., Mommer M. An Integer Programming Model for Branching Cable Layouts in Offshore Wind Farms. Modelling, Computation and Optimization in Information Systems and Management Sciences. Advances in Intelligent Systems and Computing. Ed. by T.H. Le, D.T. Pham, N. Nguyen. Cham: Springer, 2015, vol. 359, pp. 27-36. DOI: 10.1007/978-3-319-18161-5_3
  • Esau L.R., Williams K.C. On teleprocessing system design: part II a method for approximating the optimal network. IBM Systems Journal, 1966, vol. 5, no. 3, pp. 142-147. DOI: 10.1147/sj.53.0142
  • Давыдов Д.Ю., Обухов С.Г. Оптимизация расположения ветроустановок с учетом аэродинамического взаимовлияния и протяженности кабельных линий сети сбора мощности. Энергосбережение и водоподготовка. 2020. № 3 (125). С. 30-34. [Davydov D.Yu., Obukhov S.G. Optimization of the location of wind turbines, taking into account the aerodynamic mutual influence and the length of the cable lines of the power gathering network. Energy saving and water treatment, 2020, no. 3 (125), pp. 30-34. (in Russ.)]
  • Pérez-Rúa J., Minguijón D., Das K., Cutululis N. Heuristics-based design and optimization of offshore wind farms collection systems. Journal of Physics: Conference Series, 2019, 1356: 012014. DOI: 10.1088/1742-6596/1356/1/012014
  • Cahn R. Wide Area Network Design: Concepts and tools for optimization. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1998. 464 p.
  • Gouveia L., Moura P. Spanning Trees with Node Degree Dependent Costs and Knapsack Reformultions. Electronic Notes in Discrete Mathematics, 2010, vol. 36, pp. 985-992. DOI: 10.1016/j.endm.2010.05.125
  • Altinel Í.K., Oncan T. A new enhancement of the Clarke and Wright savings heuristic for the capacitated vehicle routing problem. Journal of the Operational Research Society, 2005, vol. 56, no. 8, pp. 954-961. DOI: 10.1057/palgrave.jors.2601916
  • Oncan T., Altinel Í.K. Parametric enhancements of the Esau-Williams heuristic for the capacitated minimum spanning tree problem. Journal of the Operational Research Society, 2009, vol. 60, no. 2, pp. 259-267. DOI: 10.1057/palgrave.jors.2602548
  • Battarra M., Oncan T., Altinel I.K., Golden B., Vigo D., Phillips E. An evolutionary approach for tuning parametric Esau and Williams heuristics. Journal of the Operational Research Society, 2012, vol. 63, no. 3, pp. 368-378. DOI: 10.1057/jors.2011.36
  • Bourke P. Intersection point of two line segments in 2 dimensions: Geometry, Surfaces, Curves, Polyhedra -Points, lines, and planes, 1989. Available at: http://paulbourke.net/geometry/pointlineplane/#i2l (accessed 06.09.2021).
  • Wu J. Distance metrics and data transformations, 2017. Available at: https://cs.nju.edu.cn/wujx/paper/ Metric.pdf. (accessed 06.09.2021).
  • The Kingfisher Information Service - Offshore Renewable & Cable Awareness project (KIS-ORCA). Available at: https://kis-orca.org/downloads/ (accessed 06.09.2021).
  • Lundberg S. Performance comparison of wind park configurations. Technical report no. 30R. Sweden: Chalmers University of technology; 2003. Available at: https://core.ac.uk/download/pdf/70559221.pdf (accessed 06.09.2021).
  • Nexans Submarine Power Cables. Available at: https://www.nexans.com/Germany/2013/ SubmPowCables_FINAL_10jun13_engl.pdf (accessed 06.09.2021).
Еще
Статья научная