基于改进<italic style="font-style: italic">k</italic>环-Voronoi图的海上风电场集电系统拓扑降维优化

葛晓琳; 陈天怡; 符杨; 黄阮明; 谢伟; 朱尧靓

doi:10.7500/AEPS20250801005

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基于改进k环-Voronoi图的海上风电场集电系统拓扑降维优化

研制与开发 | 更新时间：2026-09-22

- 基于改进k环-Voronoi图的海上风电场集电系统拓扑降维优化
- Topology Dimensionality Reduction Optimization for Power Collection System of Offshore Wind Farm Based on Improved k-ring-Voronoi Diagram
- 电力系统自动化 2026年50卷第18期页码：191-201
- 作者机构：
  
  1.教育部海上风电技术工程研究中心（上海电力大学），上海市 200090
  2.上海电力大学电气工程学部，上海市 200090
  3.国网上海市电力公司，上海市 200122
- 作者简介：
  
  葛晓琳(1988—)，女，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：海上风电及电力系统优化运行等。E-mail：gexiaolin2005@126.com
  陈天怡(2001—)，男，硕士研究生，主要研究方向：海上风电集电系统拓扑结构优化。E-mail：532072372@qq.com
  符杨(1968—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统优化、规划等。E-mail：mfudong@126.com
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司总部科技项目(5100-202499315A-1-3-ZB)
- DOI：10.7500/AEPS20250801005
  中图分类号：
- 收稿：2025-08-01，
  
  修回：2026-03-05，
  
  网络首发：2026-06-04，
  
  纸质出版：2026-09-25
- 稿件说明：
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葛晓琳,陈天怡,符杨等.基于改进k环-Voronoi图的海上风电场集电系统拓扑降维优化[J].电力系统自动化,2026,50(18):191-201.

GE Xiaolin,CHEN Tianyi,FU Yang,et al.Topology Dimensionality Reduction Optimization for Power Collection System of Offshore Wind Farm Based on Improved k-ring-Voronoi Diagram[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(18):191-201.
葛晓琳,陈天怡,符杨等.基于改进k环-Voronoi图的海上风电场集电系统拓扑降维优化[J].电力系统自动化,2026,50(18):191-201. DOI： 10.7500/AEPS20250801005.

GE Xiaolin,CHEN Tianyi,FU Yang,et al.Topology Dimensionality Reduction Optimization for Power Collection System of Offshore Wind Farm Based on Improved k-ring-Voronoi Diagram[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(18):191-201. DOI： 10.7500/AEPS20250801005.

摘要

针对海上风电集电系统拓扑优化中候选线路组合繁多，障碍区难以刻画等问题，提出一种考虑精细化障碍区规避的海上风电场集电系统拓扑降维优化方法。首先，为了避免不同风电场区域划分过程中阈值参数设置的主观性，依据海上风机的空间排布属性，设计基于改进

环-Voronoi图的分区策略，通过核密度估计自适应量化调整邻域划分，减少候选线路规模并降低交叉约束的冗余。其次，针对不规则障碍区难以有效规避的问题，引入路径辅助点优化障碍区规避路径，通过凸包边缘描绘选取辅助节点，有效保留障碍区几何特征。最后，进一步构建混合整数线性规划模型，结合预处理框架实现全局整体优化与局部避障的协同求解，并设计融合拓扑先验知识的混合整数线性规划加速策略，提升大规模优化问题的收敛性能。通过不同规模风电场的算例验证表明，该方法能够在保证集电系统拓扑优化精度的同时显著降低计算复杂度，提升规划效率。

Abstract

To address issues such as the excessive number of candidate line combinations and the difficulty in defining obstacle zones in the topology optimization of power collection systems for offshore wind farms

a dimensionality reduction optimization method for power collection systems of offshore wind farms is proposed

incorporating refined obstacle zone avoidance. First

to mitigate the subjectivity of threshold parameter settings during regional division of various wind farms

based on the spatial layout properties of offshore wind turbines

a partitioning strategy based on the improved

-ring-Voronoi diagram is designed

utilizing kernel density estimation for adaptive quantification and adjustment of neighborhood division to reduce candidate line scale and minimize redundant cross-constraints. Second

to effectively avoid irregular obstacle zones

auxiliary path points are introduced to optimize avoidance paths of obstacle zones by selecting auxiliary nodes through convex hull edge delineation

effectively preserving geometric features of obstacle zones. Finally

a mixed-integer linear programming (MILP) model is further constructed

integrating a preprocessing framework to achieve coordinated global

optimization and local obstacle avoidance. Additionally

an accelerated strategy for MILP incorporating topological prior knowledge is designed to enhance convergence performance for large-scale optimization problems. Validation through case studies of wind farms with varying scales demonstrates that the proposed method can significantly reduce the computational complexity while maintaining topology optimization accuracy

thereby improving planning efficiency.

关键词

Keywords

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