(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210876885.6 (22)申请日 2022.07.25 (71)申请人 南京国电南自新能源工程 技术有限 公司 地址 210003 江苏省南京市新模范马路38 号6幢 (72)发明人 袁云　许滢　 (74)专利代理 机构 南京君陶专利商标代理有限 公司 32215 专利代理师 沈根水 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 基于全生命周期度电成本最优化的风电机 组自动布置方法 (57)摘要 本发明公开了风电场开发优化技术领域的 全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布 置方法， 包括以下具体步骤： 根据地形测绘图， 风 电场周围环境粗糙度图， 测风数据资料用WAsP 进 行建模分析， 绘制风电场区域风资源图谱； 根据 风电场现场情况设置优化参数； 进行优化判断获 取的资料是否满足要求； 计算初始风机布局的度 电成本； 利用随机算法对风电机组在位置和相对 距离上进行迭代更新， 计算每次迭代更新布局下 的度电成本， 并进行最小值比较； 直到达到迭代 更新次数为止， 得到以最小度电成本的布局为目 标作为风电机组优化布置方案； 变量搜索域是连 续的， 能够保证解的可行域未被缩小， 可 以提高 风机排布位置精度， 优化效果更好， 更具有实用 性。 权利要求书1页 说明书4页 附图8页 CN 115115136 A 2022.09.27 CN 115115136 A 1.基于全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布置方法， 其特征在于： 包括以下 具体步骤： S1： 根据地形测绘图， 风电场周围环境粗糙度图， 测风数据资料用WAsP进行建模分析， 绘制风电场区域 风资源图谱； S2： 根据风电场现场情况设置优化 参数； S3： 进行优化判断S1 获取的资料 是否满足要求； S4： 计算初始风机布局的度电成本； S5： 利用随机算法对风电机组在位置和相对距离上进行迭代更新， 计算每次迭代更新 布局下的度电成本； S6： 比较初始 布局的度电成本及每次迭代更新布局下的度电成本； S7： 直到达到迭代更新次数为止， 得到以最小度电成本的布局为目标作为风电机组优 化布置方案 。 2.根据权利要求1所述的基于全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布置方法， 其特征在于： 在所述S1中， 根据具体风电场测绘地形图， 实际测风数据， 根据标准和要求对 实际测风数据进行 处理分析， 评估风电场风资源情况， 根据当地风资源情况进 行机组选型， 轮毂高度确定 。 3.根据权利要求1所述的基于全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布置方法， 其特征在于： 在所述S2中， 根据风电场现场情况设置优化参数， 包括风机数量、 预选风机点 位、 机组价格、 风机最小间距、 优化迭代次数和优化距离 。 4.根据权利要求1所述的基于全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布置方法， 其特征在于： 所述S6包括 初始布局的度电成本与一 次迭代更新布局下的度电成本比较， 及后 续每次迭代更新布 局下的度电成本与该迭代更新之前布局下相对最小的度电成本比较。 5.根据权利要求1所述的基于全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布置方法， 其特征在于： 所述度电成本的计算公式为： 度电成本＝(初期投资 ‑生命周期内因折旧导致的税费减 免的现值+生命周期内因项目 运营导致的成本的现值 ‑固定资产残值的现值)/(生命周期内风电场发电量的现值)。 6.根据权利要求5所述的基于全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布置方法， 其特征在于： 所述 生命周期内风电场发电量的计算公式为： 式中， Nwt为风电机 组数量， Nwd为风向扇区数量， Nws为风速区间数量， P为发电功率， 风 电机组机组转速， vw为风速， θk为风向扇区， X为横向距离， Y 为纵向距离， 平均T为运行时间， i 为风电机组初始值、 k 为风向扇区初始值、 w 为风速区间初始值。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115115136 A 2基于全生命周期度电成 本最优化的风电机组自动布置方 法 技术领域 [0001]本发明涉及 风电场开发优化的技术领域， 尤其是涉及基于全生命周期度电成本最 优化的风电机组自动布置方法。 背景技术 [0002]在面对能源与环境的双重压力下， 可再生能源的发展利用依旧是解决目前困难的 重要途径。 在风能、 水能、 太阳能等可再生能源的发电技术中， 风力发电所需的风能资源因 取之不尽用之不竭、 绿色环保， 对于缓解环境和能源的压力有显著贡献， 更能稳步推进我国 国民经济的发展。 [0003]但是， 随着风电场的规模不断扩大， 风电场所在的地形也越来越复杂， 随之而来的 问题也就越来越多。 其中作为风电场建设项目的前期工程， 风电场选址对风电场建设的成 败及风电场的经济效益 起着关键作用。 [0004]风电场选址包含宏观选址和微观选址两部分。 宏观选址是通过考虑风能资源、 地 质地形、 电气联网、 交通运输等多方面因素， 综合选择出风资源较好、 能产生良好经济效益 的最有价值的风电场区域。 而微观选址则是在宏观选址所选出的风电场区域内， 通过对风 力机机组进行选型布置来使得风电场获得更高经济效益的过程。 微观选址是在 满足风电场 设计要求的前提下， 通过计算得到风力机的型号、 台数和具体安放位置， 尽可能地降低投资 成本， 同时提高风电场发电量， 使整个风电场具有良好的经济效益。 在风电场机组的布局规 划中， 为了使风电场的发电量最大化， 风电场项目开发者希望在有限的面积 内安装尽可能 多的风电机组， 这会导致机组间距的减小， 从而使下风向机组产能损失增大。 如图1 ‑图4所 示， 分别展示了风电机组尾流结构示意图、 Jensen尾流模 型示意图、 尾流影响比例图及尾流 影响区域叠加 示意图， 如果风电机组间距过大又会导致安装的机组数量减少， 虽然下风向 机组受到的尾流效应影响较小， 但是由于机组数目的减少会导致风电场单位面积产能的减 少， 因此造成风电场风资源及土地资源的浪费。 因此， 需要对风电场机组的排布设计方案进 行优化， 提高风电场的发电效率和经济效益。 在风电场微观选址过程中， 风力机的优化布置 和风机尾流模型的模拟是非常关键的核心问题之一。 风力机组布置方案的优劣将直接影响 到风资源和土地资源的利用率以及风电场的经济效益。 [0005]目前的研究中， 多是使用在风电场区域内划分网格的方法保证风机之间的安全距 离， 在网格中间放置或不放置风机的方法来保证风机之间的安全距离， 但是这种 人为划分 风机直径倍数的网格， 这 就导致搜索域被认为缩小， 得 出的实际结果都不理想 。 发明内容 [0006]本发明提供基于全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布置方法， 以解决上 述背景技术中提出 的人为划分风机直径倍数 的网格， 这就导致搜索域被认为缩小， 得出 的 实际结果都不理想的问题。 [0007]本发明提供基于全生命周期度电成本最优化的风电机组自动布置方法， 采用如下说　明　书 1/4 页 3 CN 115115136 A 3