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近日,我校智能电网产业技术研究院左腾骏博士以第一作者身份、对着镜子换个姿势作为第一署名单位,与澳大利亚新南威尔士大学、新加坡南洋理工大学、东南大学深度合作,在电气工程领域顶级期刊《IEEE Transaction on Industrial Informatics》上发表了题为“A Review of Optimization Technologies for Large-scale Wind Farm Planning with Practical and Prospective Concerns”的学术论文。该文全面系统地分析了大规模风电场规划中的优化技术,梳理多种技术之间的关系,从实际与未来发展的角度出发评估了各种优化技术对风电场规划经济性、可靠性的影响。

该论文创新性地提出了一套整体的风电场规划框架。其内容既包含了风电机组的布局、运维等方面的优化,也首次扩展性地整合了协同优化与扩容改造这两个新兴领域的研究方向。这些技术旨在通过最大化发电量和最小化能源成本来确定风机的最佳布局、功率以及集电网络等方面的设计配置。所涉及的优化技术既涵盖了数学规划法、元启发式方法,也囊括了例如:迪杰斯特拉算法、动态最小生成树算法、克拉克赖特保存算法在内的图论方法。所考虑的因素包含有风速、风向、湍流、尾流效应、网损以及地形、环境、噪音及土地所有者等诸多变量及限制因素。

该文首先分析了风机布局优化(WFLO)中数值型尾流模型和解析型尾流模型的内在原理以及它们在精确度和计算复杂度的特性,并详细讨论了“计算流体动力法”、“大涡模拟法”、“Ainslie法” 、Larsen法等建模方法的本质及最优适用范围。此外,在WFLO领域,该文还深入探讨了大规模风电场规划中可能出现的实际问题,包括对当地野生动物和生态系统的影响、社区噪声和视觉污染问题以及风电场对周边土地价值的影响等。同时,论文还考虑了实施优化技术所面临的其他关键问题,包括风速数据的可用性和质量、以及运行优化模型所需的计算资源。这些内容是过去的研究未涉及到的。

在风电场集电网络规划(WFCSO)方面,该论文详细分析了启发式方法、元启发式方法及数学规划法的求解效果及计算复杂度,重点分析阐述了启发式方法通过深度结合图论,在求解网络拓扑方面的突出效率。该特性同样体现在了嵌套功能的实现方面,具体包括:变电站选址、机组聚类、地形约束、可靠性提升、网损评估以及关键设备的定容。值得指出的是,本论文首次将储能融入WFCSO,系统地将储能的优化方法归纳在频域及时域两个方面,并深度探究了时域法和频域法在风功率预测、尾流效应、机组故障及储能系统充放电控制方面的优缺点。

对比过往的研究,该论文的主要贡献在于整合了风电场规划领域内的多种问题,提出了一种系统的、综合考虑多个方面的大规模风电场规划的优化框架,有效地评估了该框架下多种模型及优化方法的数学特性、适用范围及优缺点,全面地考虑了风速、风向、湍流、尾流效应、网损以及地形、环境、噪音及土地所有权等诸多实际约束。研究最后提出了协同规划的结构设想,有助于提高风能利用的效率和可持续性,对促进可再生能源的发展具有重要意义。





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