【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电，具体涉及一种利用原风机位置上大压小的优化方法、一种利用原风机位置上大压小的优化系统、一种计算机设备、一种计算机可读存储介质及一种计算机程序产品。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
2、上大压小通常是指以大容量风机替换多个小容量风机，此举可在有限的场址条件下实现风机更新换代的同时提高风机发电效益。上大压小风机技术改造从风电场容量上可分为等容改造、增容改造、减容改造，不同的风场容量改造产生不同的发电收益效果。
3、上大压小技改若不在原有机位点新建风机，则需要重新申请安装土地面积，并缴纳征地相关费用，而且目前不允许风电场技改侵占生态用地，部分地区只允许在原机位点进行改造。
4、上大压小技改涉及拆除以及新建风机机位点的选择，故上大压小技改方案需综合考虑风电场微观选址优化，目前主要靠人工根据经验进行改造计划的选择和优化，缺乏相关的优化模型，无法从新建及拆除机位的排列分布的角度，系统的进行上大压小技术改造。。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的不足，本专利技术提供了一种利用原风机位置上大压小的优化方法及系统，利用遗传算法，以风电场发电量全周期收益最大化为目标函数，优化了上大压小技改方案，实现了风电场上大压小方案确立时的流程化、明确化和规范化。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种利用原风机位置上大压小的优
4、一种利用原风机位置上大压小的优化方法，包括以下过程：
5、对风电场进行网格化，以一种风机布置方案作为单一个体，用字符串表示所述单一个体，其中，第一字符代表网格内机位的风机需拆除，第二字符代表不拆除网格内机位的风机，第三字符代表网格内需要新建风机；
6、设定初始边界条件，随机生成设定数量的所述单一个体，构成初始种群；
7、以发电量全周期收益为适应度值对初始种群中的每个个体进行评估，根据适应度值最大为目标选择所述单一个体用于繁殖下一代，到达迭代终止条件后得到最终的风机布置方案。
8、作为本专利技术第一方面进一步的限定，所述发电量全周期收益为：，其中， q为发电量全周期收益， h为原风电场合理利用小时数， y为原风电场剩余运行年限， w为补贴电价， w为平价电价， y为改造后风电场运营年限， h为改造后风机年利用小时数。
9、作为本专利技术第一方面更进一步的限定，所述补贴电价为：，其中， e为可再生能源标杆上网电价， e’为当地燃煤发电上网基准价， v为适用增值税率。
10、作为本专利技术第一方面进一步的限定，用三进制字符串表示所述单一个体，第一字符为0，第二字符为1，第三字符为2。
11、作为本专利技术第一方面进一步的限定，根据选择的所述单一个体，计算杂交算子，包括：
12、选择两对父代个体、进行交叉，产生后代即杂交算子：
13、
14、其中，、、为[0，1]区间内的随机数。
15、作为本专利技术第一方面更进一步的限定，以变异概率为界，采用 m个随机数代替父代个体，从而得到子代个体，包括：
16、
17、其中，为变异概率，、为均匀分布在[0，1]的随机数，为变异算子。
18、第二方面，本专利技术提供了一种利用原风机位置上大压小的优化系统。
19、一种利用原风机位置上大压小的优化系统，包括：
20、网格化编码单元，被配置为：对风电场进行网格化，以一种风机布置方案作为单一个体，用字符串表示所述单一个体，其中，第一字符代表网格内机位的风机需拆除，第二字符代表不拆除网格内机位的风机，第三字符代表网格内需要新建风机；
21、初始种群生成单元，被配置为：设定初始边界条件，随机生成设定数量的所述单一个体，构成初始种群；
22、优化结果生成单元，被配置为：以发电量全周期收益为适应度值对初始种群中的每个个体进行评估，根据适应度值最大为目标选择所述单一个体用于繁殖下一代，到达迭代终止条件后得到最终的风机布置方案。
23、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：处理器和计算机可读存储介质；
24、处理器，适于执行计算机程序；
25、计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如本专利技术第一方面所述的利用原风机位置上大压小的优化方法。
26、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如本专利技术第一方面所述的利用原风机位置上大压小的优化方法。
27、第五方面，本专利技术提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本专利技术第一方面所述的利用原风机位置上大压小的优化方法。
28、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
29、1、本专利技术创新性的提出了一种利用原风机位置上大压小的优化方法及系统，利用遗传算法，以风电场发电量全周期收益最大化为目标函数，优化了上大压小技改方案，实现了风电场上大压小方案确立时的流程化、明确化和规范化。
30、2、本专利技术以遗传算法为底层逻辑，考虑微观选址、发电收益、相关政策等方面，以风电场发电量全周期收益最大为标准，构建了一种利用原机位上大压小的优化模型，实现了上大压小技改方案的最优化。
31、3、本专利技术创新性的提出了一种利用原风机位置上大压小的优化方法及系统，以发电量全周期收益为适应度值对种群中的每个个体进行评估，根据适应度值的最大化进行个体的选择，结合提出的杂交算子和变异算子计算方法，进而实现了更精准的上大压小技改优化。
32、本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，包括以下过程：
2.如权利要求1所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
4.如权利要求1-3任一项所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
5.如权利要求1-3任一项所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
6.如权利要求5所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
7.一种利用原风机位置上大压小的优化系统，其特征在于，包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和计算机可读存储介质；
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如权利要求1至6任一项所述的利用原风机位置上大压小的优化方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6任一项所述的利
...【技术特征摘要】
1.一种利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，包括以下过程：
2.如权利要求1所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
4.如权利要求1-3任一项所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
5.如权利要求1-3任一项所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
6.如权利要求5所述的利用原风机位置上大压小的优化方法，其特征在于，
7...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗勇，孙锐，尹骁，李海娟，朱迪，程烈海，傅钧，薛超海，薛飞飞，朱宇婷，
申请(专利权)人：山东电力工程咨询院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。