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        基于改進RRT*算法的山地風電場道路路徑優(yōu)化*

        2024-01-06 08:41:44呂宙安王中平
        新能源進展 2023年6期
        關(guān)鍵詞:山地坡度風電場

        呂宙安,王 東,王中平,柳 典,陳 希,許 昌

        基于改進RRT*算法的山地風電場道路路徑優(yōu)化*

        呂宙安1,王 東1,王中平1,柳 典1,陳 希1,許 昌2,?

        (1. 中國三峽新能源(集團)股份有限公司,北京 101100;2. 河海大學(xué) 能源與電氣學(xué)院,南京 211100)

        近年山地風電場建設(shè)規(guī)模大,其中道路的建設(shè)成本在整個風電場投資中占比較大,而目前針對山地風電場道路路徑優(yōu)化設(shè)計的研究和工程應(yīng)用較少。針對山地風電場道路相關(guān)設(shè)計要求,將道路坡度和轉(zhuǎn)彎半徑作為約束條件,以建設(shè)成本作為目標,提出一種山地風電場道路路徑優(yōu)化設(shè)計的改進RRT*?算法。采用提出的方法對三個山地風電場進行道路路徑優(yōu)化設(shè)計,結(jié)果表明,相比人工設(shè)計的道路方案,提出的方法可以有效控制道路坡度,減少道路長度和施工工程量,從而降低風電場建設(shè)工程投資,提高風電場的投資收益率。研究成果可為山地風電場道路路徑優(yōu)化設(shè)計提供參考。

        山地風電場;道路工程;道路路徑優(yōu)化;改進RRT*?算法

        0 引 言

        風力發(fā)電是可再生能源中技術(shù)最成熟、發(fā)電小時數(shù)最高的發(fā)電技術(shù)。在“雙碳”目標背景下,風能將作為替代化石能源的首要選擇。我國風能資源豐富,陸上100 m高度風能的技術(shù)可開發(fā)量約為39億千瓦[1]。國家政策大力支持風電發(fā)展,我國風電總裝機規(guī)模達到了世界第一,陸上風電裝機超過3億千瓦[2],我國的風電開發(fā)還將繼續(xù)快速發(fā)展。隨著開發(fā)程度不斷深入,陸上風電場可開發(fā)區(qū)域逐漸減小,陸上山地成為重點開發(fā)區(qū)域。陸上山地風電場地形起伏較大,交通不便,而風電機組重量大,運輸困難,對道路要求高。此外,我國陸上風電已經(jīng)全面進入“平價時代”,陸上風電電價不再享受補貼,在保證收益率的情況下,降低風電開發(fā)成本成為風電設(shè)計、建設(shè)過程追求的目標之一。

        如圖1所示,根據(jù)對湖南、云南和河南等地已建成山地風電場的調(diào)研和前人的研究結(jié)果[3-4],陸上山地風電場道路投資占總投資6% ~ 10%,占風電場建筑工程投資的30% ~ 60%??梢姡陉懮仙降仫L電場中,道路建設(shè)是風電場建設(shè)工程中的重要部分,道路的建設(shè)投資增大會嚴重影響風電場的經(jīng)濟指標,而優(yōu)化風電場道路線路能夠有效降低風電場投資、提高收益率。在項目可行性研究階段,風電場道路路線主要是通過人工經(jīng)驗確定道路走線的中心線位置,使路徑滿足風電場運輸對轉(zhuǎn)彎半徑、坡度的要求。設(shè)計過程中采用緯地、海地等道路設(shè)計專用軟件進行輔助設(shè)計[5]。這種半經(jīng)驗方法依賴設(shè)計人員的工程經(jīng)驗,設(shè)計過程中勞動強度大,重復(fù)性工作多,導(dǎo)致設(shè)計效率低、設(shè)計結(jié)果達不到優(yōu)化,從而難以保障項目經(jīng)濟性。因此,為了高效、準確獲取經(jīng)濟性高的道路設(shè)計方案,亟需優(yōu)化算法進行道路路線優(yōu)化。

        圖1 風電場道路投資占比

        目前道路路線優(yōu)化算法方法主要分為基于搜索、基于智能算法和基于采樣的路徑規(guī)劃方法三類?;谒阉鞯穆窂揭?guī)劃方法包括Dijkstra方法、A*?方法等。文獻[6]、文獻[7]采用Dijkstra算法生成兩臺風電機組之間的最短路徑,然后采用最小生成樹方法連通所有道路,形成整個風電場的拓撲結(jié)構(gòu)。文獻[5]和文獻[8]采用A*?方法對風電場道路進行優(yōu)化設(shè)計,選線模型以曼哈頓距離為啟發(fā)函數(shù),以道路縱坡坡度、縱坡坡長、豎曲線轉(zhuǎn)角等為約束條件。Dijkstra方法和A*?方法運用在山地風電場中,需要對地圖進行網(wǎng)格化處理,網(wǎng)格的大小會影響優(yōu)化的效率和計算的精度。A*?方法比Dijkstra方法多一個啟發(fā)式函數(shù),遍歷的網(wǎng)格會更少,同樣的條件下,A*?方法使用的時間更少?;谥悄芩惴ǖ穆窂揭?guī)劃方法包括遺傳算法、蟻群算法等。這兩種方法屬于傳統(tǒng)的啟發(fā)式方法,在優(yōu)化過程中一個顯著問題是會產(chǎn)生局部最優(yōu),優(yōu)化結(jié)果不是最佳的。基于采樣的路徑規(guī)劃方法包括快速擴展隨機樹算法(rapidly exploring random tree, RRT)、RRT*?算法和informed RRT*?算法等。與Dijkstra和A*?等基于搜索的方法相比,這類方法可以在地圖范圍內(nèi)隨意采樣,作為道路樹發(fā)展的方向,不需要對地圖進行網(wǎng)格處理,從而節(jié)約一部分網(wǎng)格處理的時間。

        針對基于采樣方法的優(yōu)點,提出一種使用改進的RRT*?算法對陸上山地風電場道路路線進行優(yōu)化設(shè)計的方法,通過參考風電場道路相關(guān)設(shè)計要求,將道路坡度和轉(zhuǎn)彎半徑等約束條件作為成本懲罰系數(shù),利用改進的RRT*?算法優(yōu)化得到風電場較合理的道路路線。

        1 基于改進RRT*?算法的山地風電場路徑優(yōu)化算法

        圖2 風電場道路示意圖

        1.1 山地兩點間距離計算

        采用文獻[9]中提出的近似測地線計算方法(圖3),首先將、兩點投影到地面生成點、,在兩點連線中插入三個點、、,然后求出這三點投影到實際地形上的點、、,那么兩點間的路徑長度就近似轉(zhuǎn)換成求解線段、、、長度之和。線段中插入點的數(shù)量越多,則計算出數(shù)值越接近實際距離。任意兩點間距離計算公式如下:

        兩點水平距離為:

        圖3 測地線距離近似計算方法示意圖

        1.2 基于改進RRT*?的兩點間最短路徑優(yōu)化方法

        RRT算法[10-11]可以處理障礙物和差分約束(非完整和動力學(xué))問題,但由于其采樣的隨機性,導(dǎo)致最終生成的路徑往往只是可行路徑而不是經(jīng)過優(yōu)化的路徑。因此,KARAMAN等[12]提出了一種改進的RRT*?算法。RRT與Dijkstra算法區(qū)別在于,Dijkstra算法基于柵格,在柵格上一步步擴展;RRT是從根節(jié)點長出一棵樹,當樹枝長到終點時,就能找到一條從終點到根節(jié)點的唯一路徑。在過去的研究中,RRT和RRT*?算法主要應(yīng)用于機器人、無人機等的路徑規(guī)劃方面研究。這兩種方法是基于采樣的方法,可以相對快速地找到可行的運動路線。RRT*?是RRT的優(yōu)化版本,RRT*?算法生成樹的過程與RRT相似,RRT*?算法的改進主要有兩點:①RRT*?在找到新節(jié)點之后,在與父節(jié)點連接時,會在一個范圍內(nèi)重新選擇父節(jié)點,優(yōu)化父節(jié)點到新節(jié)點的路徑;②隨機得到新節(jié)點如果在已經(jīng)生成的樹節(jié)點起始點側(cè),可以利用新節(jié)點優(yōu)化已經(jīng)生成的樹,縮短新節(jié)點范圍內(nèi)樹枝長度。

        前人研究的RRT*?算法只運用在二維平面中。陸上山地風電場地形復(fù)雜,建設(shè)道路的限制因素有地形坡度和轉(zhuǎn)彎半徑,地形坡度應(yīng)小于最大容許坡度值,轉(zhuǎn)彎半徑應(yīng)大于最小的轉(zhuǎn)彎半徑。本文將RRT*?算法應(yīng)用于三維地形上道路線路規(guī)劃,同時通過道路坡度和轉(zhuǎn)彎半徑計入道路建設(shè)成本函數(shù)中,提出山地風電場改進RRT*?算法。

        改進RRT*?算法的主要過程如下。

        圖4 備選點處的轉(zhuǎn)彎半徑示意圖

        圖5 使用改進RRT*?方法產(chǎn)生新節(jié)點ek

        圖6 新節(jié)點ek重新選擇父節(jié)點示意圖

        1.3 山地風電場道路建設(shè)成本模型

        風電場道路的成本與道路路徑長度、道路的復(fù)雜程度正相關(guān)。在進行道路設(shè)計時,算法基于原始的地形進行道路設(shè)計,部分路段坡度或轉(zhuǎn)彎半徑超過限制范圍時,需要對地形進行改造,增加土石方的挖方與填方的工程量。另一方面,如果改造后的坡度依然超過限制范圍,在風電機組運輸過程中需要增加額外的牽引車,增加額外的運輸成本。因此坡度越大、轉(zhuǎn)彎半徑越小的路段,道路綜合成本越高。為了降低風電場投資,風電場道路路徑優(yōu)化是以全場道路的建設(shè)成本最小為優(yōu)化目標。道路建設(shè)成本函數(shù)為:

        表1 風電場道路成本懲罰系數(shù)表

        因此每一條道路的建設(shè)成本可以表示為:

        通過式(11)計算連通圖中路徑之間的道路建設(shè)成本,得到路徑建設(shè)成本的連通圖:

        2 結(jié)果與討論

        2.1 實驗風電場參數(shù)

        將所提出的方法用于3個山地風電場道路設(shè)計,并與人工設(shè)計案例對比以驗證本研究方法的合理性。3個風電場的信息如表2所示。根據(jù)《風電場工程道路設(shè)計規(guī)范》(NB/T 10209-2019),山地風電場道路最大縱坡不超過15%。根據(jù)文獻[13]的研究,不同風電場道路的坡度設(shè)計要求與風電機組的大?。ㄖ饕菣C艙的重量)和風電場所在區(qū)域的海拔有關(guān)?;谖墨I[13],3個測試風電場及其道路容許坡度取值如表2所示。轉(zhuǎn)彎半徑取值參考規(guī)范NB/T 10209-2019,設(shè)為35 m。路面寬度設(shè)為5 m。

        表2 實驗風電場參數(shù)

        2.2 實驗風電場道路路線優(yōu)化

        實驗采用的數(shù)字高程地圖精度為12.5 m,改進的RRT*?算法的步進長度Δ取值由多次試驗確定。當步進長度取值為10 ~ 20 m時,算法會因局部地形突起導(dǎo)致路徑彎道較多。當步進長度取值大于50 m,計算的精度減小,與實際對比誤差較大。為保證計算精度和道路的平滑,步進長度Δ設(shè)為30 m。實驗風電場中改進的RRT*?算法的參數(shù)如表3所示。

        表3 改進RRT*?算法的參數(shù)

        實驗中根據(jù)道路建設(shè)成本函數(shù),計算每一條路線的建設(shè)成本。最后以每條路的建設(shè)成本為權(quán)值,采用最小生成樹方法生成風電場道路建設(shè)成本最低的方案,并計算出道路的總建設(shè)成本。3個風電場的算法優(yōu)化方案如圖8所示。

        2.3 優(yōu)化結(jié)果與分析

        為了比較方案的先進性,將開發(fā)的算法計算結(jié)果與人工經(jīng)驗設(shè)計方案進行對比,人工經(jīng)驗設(shè)計方法流程見圖9。每個風電場優(yōu)化結(jié)果和對比見表4。

        風電場1地形最復(fù)雜,場址范圍內(nèi)高程差達到700 m,且機組位于兩條不連接的山梁上。算法優(yōu)化方案的道路總長度比人工經(jīng)驗設(shè)計方案多出2.09%,但是由于算法對陡坡路段控制較好,使得道路經(jīng)過的陡坡路段少,需要進行道路改造的工程量減少,且最大坡度小于人工方案,使得道路成本下降了8.79%。風電場2機組布局緊湊,算法設(shè)計方案避開了陡坡路段,選擇從其他方向走線,促使案例中算法計算的最大坡度比人工方案小40.63%。風電場3機組和升壓站位置分布松散,機組數(shù)量比風電場2少近50%,但是道路總長度僅減少了20%左右,其計算結(jié)果變化特征和上面兩個風電場相似。

        表4 風電場1 ~ 3道路成本計算表

        注:改造路段表示這個路段的坡度超過容許坡度,需要進行地形改造,進行大量土方挖填。

        圖9 人工經(jīng)驗設(shè)計風電場道路的方法

        在上述風電場中,為了降低大縱坡引起的土方量增多,優(yōu)化算法采用了適當增加路徑長度避開大縱坡的策略,使得道路最大坡度和需要改造的路段都明顯小于人工經(jīng)驗設(shè)計方案,從而降低道路建設(shè)成本。通過比較優(yōu)化方案和人工經(jīng)驗設(shè)計方案,優(yōu)化結(jié)果在道路坡度控制、道路建設(shè)成本上都優(yōu)于人工經(jīng)驗設(shè)計方案。

        此外,在利用人工經(jīng)驗設(shè)計道路方案過程中,存在工作效率較低、耗時長、修改不便等缺點。而優(yōu)化算法采用計算機進行自動尋優(yōu),計算效率極大地提升,節(jié)省大量時間,對地形復(fù)雜或存在大量機位的陸上風電場優(yōu)勢更加顯著。

        3 結(jié) 論

        (1)改進RRT*?算法在風電場道路優(yōu)化方面取得了較好結(jié)果,可以在道路坡度、轉(zhuǎn)彎半徑的限制下找到優(yōu)化的可行道路。經(jīng)過3個風電場測試,基于改進RRT*?算法道路設(shè)計方案結(jié)果優(yōu)于人工經(jīng)驗設(shè)計方案,能夠顯著提升設(shè)計效率。

        (2)提出的風電場道路建設(shè)成本函數(shù)將道路坡度和轉(zhuǎn)彎半徑作為懲罰系數(shù),坡度越大、轉(zhuǎn)彎半徑越小,懲罰系數(shù)越大,得到的道路建設(shè)成本越高。經(jīng)過案例測試,該函數(shù)可以有效控制道路坡度,進而減少道路的建設(shè)成本。

        (3)提出的基于改進RRT*?算法道路路線優(yōu)化設(shè)計方案僅適用于風電場道路前期可研階段,生成道路的路線方案,并沒有對道路樁點、路面剖面等進行詳細設(shè)計。該方法的優(yōu)勢是可以快速生成陸上山地風電場內(nèi)可行的優(yōu)化路徑,提高設(shè)計效率,對工程設(shè)計有一定參考價值。

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        Road Route Optimization of Mountain Wind Farm Based on Improved RRT* Algorithm

        Lü Zhou’an1, WANG Dong1, WANG Zhongping1, LIU Dian1, CHEN Xi1, XU Chang2,?

        (1. China Three Gorges Renewables (Group) Co. Ltd., Beijing 101100, China;2. College of Energy and Electrical Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China)

        In recent years, the construction scale of mountain wind farms has been large, and the construction cost of roads accounts for a relatively large proportion of the entire wind farm investment, while there are few research and engineering applications for the optimal design of road paths of mountain wind farms. Aiming at the relevant design requirements of mountain wind farm roads, taking road slope and turning radius as constraints and construction cost as the goal, an improved RRT* algorithm for road path optimization design of mountain wind farms was proposed. The proposed method was used to optimize the road path design of the three mountain wind farms. The results showed that compared with the manually designed road scheme, the proposed method could effectively control the road slope, reduce the road length and construction quantity, thereby reduce the investment of wind farm construction and improve the return on investment of wind farms. The research results of this paper can provide a reference for the optimal design of road paths in mountain wind farms.

        mountainous wind farms; road works; road route optimization; improved RRT* algorithm

        2095-560X(2023)06-0564-08

        TK81;TM614

        A

        10.3969/j.issn.2095-560X.2023.06.011

        2023-02-16

        2023-05-05

        三峽新能源科技項目(三峽新能源合字[2021]491號);國家自然科學(xué)基金項目(52106238);政府間國際科技創(chuàng)新合作重點專項項目(2019YFE0104800);政府間雙邊創(chuàng)新合作項目(BZ2021019)

        許 昌,E-mail:zhuifengxu@163.com

        呂宙安, 王東, 王中平, 等. 基于改進RRT*算法的山地風電場道路路徑優(yōu)化[J]. 新能源進展, 2023, 11(6): 564-571.

        : Lü Zhou’an, WANG Dong, WANG Zhongping, et al. Road route optimization of mountain wind farm based on improved RRT* algorithm[J]. Advances in new and renewable energy, 2023, 11(6): 564-571.

        呂宙安(1965-),男,高級工程師,主要從事新能源發(fā)電與并網(wǎng)技術(shù)經(jīng)濟研究及咨詢規(guī)劃。

        許 昌(1972-),男,博士,教授,主要從事風電場設(shè)計和運行優(yōu)化方面的研究。

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