光伏电站设计智能优化探究

《光伏电站设计智能优化探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、光伏电站设计智能优化探究　　【摘要】全国环境在全球经济发展的同时变得恶劣，能源的不良使用是造成环境恶劣的主要原因，所以合理利用能源、鼓励人们使用太阳能等清洁能源具有非常重要的作用，人们也开始建设太阳能电站项目。本文有提出优化设计光伏电站的一种方法，建立在模拟退火算法的基础之上，利用光伏区域中的组件来实现最优化分组，最后实现最优的两级电缆成本，并且核算检验计算实际项目的方法，有效提高设计的实际效果。　　【关键词】光伏电站设计智能优化探究　　1光伏电站构成　　在设计光伏电站的过程中，光伏组件的固定式布置形式会对成本估算、占地范围、预测

2、计算系统发电量以及分析太阳能辐射量等方面存在非常大的影响[1]。当前，我国更加重视研究光伏的系统，特别是研究光伏系统中光伏组件的阵列间距、最佳倾角等方面，而研究光伏组件布置的部分非常少。为了将运行光伏系统的效率提高，将整体的经济效益提高，将整体的资金投入降低，就需要进一步研究光伏组件的布置形式。对于光伏电站的基本结构设计而言，太阳能可以经过光伏电池板再转变成直流输出，在逆变器中形成汇流，再逆变成低压交流，再经过变压器升压至中压，通过中压集电线路传输到升压站中，经过主变压器可以升压以及升至高压，最后再传输至电网。5　　在实际建设光伏

3、电站的过程中，只要划分好了电站的地形区域，那边基本上就能够确定光伏电站的实际容量，也基本可以确定光伏电站的设备总量，但是唯一不能确定的就是“在各级汇流的时候，使用的电缆总量”。因为就理论而言，升压站、逆变器以及一级汇流箱的位置受到一些条件（出线方向等）的制约，就能够将其随意地放置，所以就能够出现很多种的放置方案。对于施工成本而言，不会受到各个设备的放置位置的影响，因为大部分的施工成本主要由设备间电缆连接的总价所决定[2]。　　现在，在建设光伏电站的过程中，连接以及设计多级汇流电缆时，不存在确切的指导标准，然而就凭借其自身的工作经济

4、来划分汇流区，常常会出现以下两个问题：（1）光伏电站有着很多级的汇流结构，光伏电站中存在的很多级汇流电缆都不具有一样的成本，并且每一级监控电缆以及汇流电缆的成本都不一样。（2）光伏电站的地形比较随意。通常情况下，光伏电站区域存在很多不规则的多边形结构，所以整个地形看着非常随意。光伏电站区域一般会按照“容量控制为1兆瓦容量”的标准对整个区域进行划分，常常会划分成很多的分区，每一个分区都是单独的二级汇流区，其主要的组成部分就是多块光伏阵列，并且很多个阵列又可以重新形成单独的一级汇流区。在一定程度上，电缆的长度会受到一级二级汇流中逆变器

5、的位置、一级汇流区的汇流箱的位置以及一级汇流区划分的严重影响。　　由此可知，设计人员在不知如何划分汇流区的时候，为了保障最优化的建设成本，就可以使用一种优化设计光伏电站的算法，指导相关人员来优化设计光伏电站，可以实现最优的建设成本。　　2光伏电站优化设计系统框架5　　在设计光伏电站的过程中，可以将整个光伏电站划分成很多个光伏电站，每个光伏电站都有一个1兆瓦光伏发电区，每个1兆瓦光伏发电区被设置成单独的一级汇流区[3]。同时，可以将1兆瓦区域划分成多个分组，任何一个分组都含有一个汇流箱，每一个组内的光伏板都需要经过一级电缆，之后被接

6、入汇流箱，最后汇流箱经过二级电缆再被接入至逆变器。因为光伏区域的形状不具有统一性，不确定的一级分组，会很难确定电缆的铺设长度。由此可知，针对本文提到的一种优化算法，可以自动对1兆瓦区域内的组件进行分组，可以自动设定一级逆变器的位置，最终可以实现一级以及二级电缆总成本的最优化。　　光伏优化设计的主要系统架构含有以下四个部分，分别是：数据接口、数据建模、电缆优化布置以及光伏组件分组。对以上四个部分进行介绍：（1）数据交换接口，导入1兆瓦区域地形图，输出最终一级优化布置后的设计图。（2）数据建模，将1兆瓦区域地形图导入以后，开始数据建模

7、，将其转化成能够自动分组的光伏组件初始输入数据。（3）电缆优化布置，其主要作用就是寻找最优的分组，完成最优的两级电缆成本。（4）光伏组件分组，其可以在任意的1兆瓦区域之内，对光伏组件进行自动分组。　　3光伏电站优化设计算法　　3.1自动分组算法　　自动分组算法是光伏电站优化设计算法中的一种，其主要是按照逆变室定位规则，对所有处于区域内逆变室可能被放置的位置进行确定。对逆变室的每一个位置都需要划分一次区域。　　3.2电缆优化布置算法5　　电缆优化布置算法应用的主要目的就是对电缆进行优化，所以优化电缆的问题能够转变成模拟退火算法，其实

8、质上是一种建立在Monte-Carlo迭代求解策略基础之上的随机寻优算法，模拟退火算法应用的主要出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间存在的相似性。模拟退火算法主要出发于某一较高初温处，随着不断降低的温度参数，在解空间中联合概率