论文

A review of offshore wind farm layout optimization and electrical system design methods

1、主要内容

• 电压电平选择在内的电气组件优化策略
• 专注于内部电缆连接布局优化
• 海上变电站（OS）的数量和位置

2、电缆连接布局

电缆的连接方案应从两个方面考虑：不允许交叉布置，并且在满负载条件下每根电缆中的电流不应超过响应电缆的载流能力。

主要通过确定性方法进行优化，例如最小生成树算法[34]，旅行商问题[35]算法和开放式车辆路由问题[ OVRP] [36]，它们是图形理论中的经典算法[ 37]或使用遗传算法（GA）或粒子群优化（PSO）结合确定性算法的混合方法

3、WT的微选

风电场发电量估算：
问题：当风绕过上游WT时，下游WT的风速将降低，这会导致风电场能量产量的降低。这是唤醒效应的简单描述

估计唤醒损失可以分为两类：

• Jensen模型，Ainslie模型和GC Larsen模型 ，也可以将模型重合
• CFD技术（时间长）

尽管已经进行了许多类型的研究来进行分散的WT放置，但最终设计仍采用阵列布局。因此，同一作者采用珊瑚礁优化方法进行了更好的设计，与通过进化方法，差分进化和和声搜索算法获得的布局相比，可以产生更多的电力[74]。

模糊C均值（FCM）聚类算法用于确定WT组的数量，并且OS将在每个组中集中放置。

Stochastic Optimization Model for Electric Power System Planning of Offshore Wind Farms

目标函数：
系统组件和冗余元素的投资成本+由于系统组件不可用而无法提供与能源相关的成本+与系统中压电缆和高压电缆的功率损耗相关的成本

在[15]中已经评估了几种遗传算法技术的性能，这些技术应用于OWF的电力系统的优化。在遗传算法的常见问题中，过早收敛到局部极小值已被确定为OWF的电力系统优化中遗传算法的主要问题

两种布局：