一种基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化方法

技术领域

本发明涉及电网规划技术领域，尤其是涉及一种基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化方法。

背景技术

目前风力发电技术不断成熟，海上风电发展规模化的趋势日益明显。在风电场的建设中，换流站线路优化是电网规划工作的重要环节，换流站的线路设计影响着风电收集系统和电力传输系统的拓扑结构、系统建设的经济性、后期维护的可靠性，选择合适的换流站位置对风电场的建设具有重大的意义。

为了实现换流站的线路设计，传统的设计方法是技术人员根据经验给出实施方案，这种方法需要技术人员拥有丰富的技术经验，而且工作量大、耗时长，同时由于缺少对后期电缆铺设因素的考虑，该方法一般难以达到理想的效果。另外也可通过使用聚类算法选择风机群的聚类中心作为换流站的位置，这种方法可以使电缆的总铺设长度降低，但由于没有考虑到电缆型号的选择，因此不一定能够降低最终的建设成本。在电缆布局优化方面，传统的prim算法能够保证最终生成的拓扑结构总长度最短，但由于电缆布局问题不同于路径规划问题，需要考虑到电缆的载流量限制，属于一种变权重的生成树问题，使用传统的prim算法进行优化只能使电缆铺设长度最短，而建设成本得不到保证。由以上分析，目前存在的主要问题是没有把换流站线路设计作为一个整体进行考虑，另外在进行电缆布局优化时仅考虑了铺设长度这一个指标，没有考虑电缆载流量、单位价格等更多的影响因素。

发明内容

本发明旨在提供一种基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化方法，以解决上述技术问题，对海上风电换流站进行线路优化，有效减少线路设计的工作量和耗时，提高线路的优化效果。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化方法，包括以下步骤：

获取风电场的边界信息及地理信息，随机识别线路限制区域，得到若干个位置信息组；

基于若干个位置信息组，使用改进prim算法对风电场进行电缆拓扑网络进行优化设计，充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，获取若干个电缆拓扑优化网络；

基于预设的电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，获取最优的电缆拓扑优化网络；

基于最优的电缆拓扑优化网络确定风电场换流站的线路；

所述位置信息组包括换流站位置信息、风机位置信息和线路限制区域位置信息。

上述方案中，首先识别风电场的线路限制区域，获取风电场中换流站位置信息、风机位置信息和线路限制区域位置信息，接着使用改进prim算法实现对电缆拓扑网络的优化设计，获取电缆拓扑优化网络的若干个可行方案，最后基于电缆拓扑成本模型对所有可行方案进行求解，选取最优的电缆拓扑优化网络从而确定风电场换流站的最佳线路。该方法充分考虑到了线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，克服了以往孤立考虑某一优化问题时所存在的缺陷，同时对换流站线路和电缆布局设计进行优化，有效减少线路的工作量和耗时，提高线路的优化效果。

进一步地，所述获取风电场的边界信息及地理信息，随机识别线路限制区域，得到若干个位置信息组，具体为：

获取风电场的边界信息及地理信息；

根据边界信息对风电场进行若干次随机划分，选取每次划分的换流站待建设位置，得到对应的换流站位置信息及风机位置信息；

基于每次随机划分，根据风电场的边界信息及地理信息识别对应的线路限制区域，得到线路限制区域位置信息。

进一步地，所述基于若干个位置信息组，使用改进prim算法对风电场进行电缆拓扑网络进行优化设计，充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，获取若干个电缆拓扑优化网络，具体为：

定义特征矩阵组，以描述电缆拓扑网络优化设计过程中的各项数据；

对于每一个位置信息组，设置换流站位置为第一个父节点，所有风机为子节点，根据成本最低原则获取若干个待选分支，所述待选分支连接一个父节点和一个子节点；

对于每一个待选分支，判断其是否与特征矩阵组中已存在的分支相交，或是否经过线路限制区域，若均不满足条件，则将该待选分支确定为可行分支；

根据可行分支对特征矩阵组进行更新，以使特征矩阵组充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性；

基于更新后的特征矩阵组，获取若干个电缆拓扑优化网络。

进一步地，所述定义特征矩阵组，以描述电缆拓扑网络优化设计过程中的各项数据，包括：

最大风机数矩阵，用于描述每种型号电缆最大所能带的风机数，其根据风机的额定电流和不同电缆的最大载流量进行初始化；

分支权重矩阵，用于描述所有可相互连接的风机的分支权重，其根据载流量最小的电缆成本和各风机间距离进行初始化；

风机数量矩阵，用于描述每个节点所带的风机数量；

连接关系矩阵，用于描述每个父节点的子节点的矩阵；

分支增加矩阵，用于描述添加到拓扑优化网络的可行分支的父节点和子节点的矩阵；

建设成本矩阵，用于描述分支增加矩阵中每个可行分支的建设成本；

已连接矩阵，用于描述已经连接到拓扑优化网络的风机索引的矩阵。

进一步地，所述对于每一个待选分支，判断其是否与特征矩阵组中已存在的分支相交，或是否经过线路限制区域，若均不满足条件，则将该待选分支确定为可行分支，具体为：

对于每一个待选分支，其端点位置由换流站位置信息和风机位置信息确定；

假设特征矩阵组中已存在m个分支，判断待选分支是否与特征矩阵组中已存在的分支相交则需要判断待选分支是否与存在的m个分支在二维平面上是否相交；

或判断待选分支是否经过线路限制区域；

若均不满足条件，则将该待选分支确定为可行分支。

进一步地，所述或判断待选分支是否经过线路限制区域，具体为：

所述线路限制区域使用最小外切矩形进行模拟得到，通过判断待选分支与线路限制区域的最小外切矩形的每一条边是否相交即可实现对待选分支是否经过线路限制区域的判断。

进一步地，所述根据可行分支对特征矩阵组进行更新，以使特征矩阵组充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，具体为：

将可行分支的父节点和子节点更新至分支增加矩阵中；

将可行分支的子节点更新至已连接矩阵中，表示该子节点对应的风机已经连接到拓扑优化网络中，同时将可行分支的父节点和该父节点的父节点在最大风机数矩阵中相应的元素值加一，表示对应父节点带的风机数加一，并且根据可行分支的长度和所使用的电缆型号更新该可行分支的建设成本到建设成本矩阵中；

将可行分支的子节点索引添加到父节点在连接关系矩阵对应的行中；可行分支有若干个父节点的，这些父节点在连接关系矩阵中均有对应的行，将可行分支的子节点索引同样添加到这些行中；

当某个可行分支带的风机数达到此分支当前电缆型号的负载临界值时，通过分支权重矩阵中与该可行分支子节点相连以及该子节点的子节点相连的可行分支的权重均增加一个费用；

当某个可行分支带的风机数超过该可行分支当前所用电缆型号的最大负载时，将该可行分支更换为载流量更高一级的电缆；

当所有风机均被连接时，即所有子节点都被更新至已连接矩阵成为父节点时，完成特征矩阵组的更新。

进一步地，所述基于预设的电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，获取最优的电缆拓扑优化网络，具体为：

预设的电缆拓扑成本模型具体表示为：

式中：P

通过电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，取目标函数值最小对应的电缆拓扑优化网络作为最优的电缆拓扑优化网络。

本发明还提出一种基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化系统，包括信息获取模块、拓扑优化网络构建模块、最优网络获取模块和线路确定模块；其中：

所述信息获取模块用于获取风电场的边界信息及地理信息，随机识别线路限制区域，得到若干个位置信息组；

所述拓扑优化网络构建模块用于基于若干个位置信息组，使用改进prim算法对风电场进行电缆拓扑网络进行优化设计，充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，获取若干个电缆拓扑优化网络；

所述最优网络获取模块用于基于预设的电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，获取最优的电缆拓扑优化网络；

所述线路确定模块用于于最优的电缆拓扑优化网络确定风电场换流站的线路；

所述位置信息组包括换流站位置信息、风机位置信息和线路限制区域位置信息。

进一步地，所述最优网络获取模块用于基于预设的电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，获取最优的电缆拓扑优化网络，具体为：

预设的电缆拓扑成本模型具体表示为：

式中：P

通过电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，取目标函数值最小对应的电缆拓扑优化网络作为最优的电缆拓扑优化网络。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化方法流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的风电场区域划分及线路限制区域模拟图；

图3为本发明一实施例提供的一种判断待选分支与已存在的分支是否相交的示意图；

图4为本发明一实施例提供的另一种判断待选分支与已存在的分支是否相交的示意图；

图5为本发明一实施例提供的进行电缆拓扑网络优化设计剩下一个节点的示意图；

图6为本发明一实施例提供的进行电缆拓扑网络优化设计剩下一个节点时的一个选取方案；

图7为本发明一实施例提供的进行电缆拓扑网络优化设计剩下一个节点时的又一选取方案；

图8为本发明一实施例提供的基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化方法的具体应用结果示意图；

图9为本发明一实施例提供的基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化系统模块连接示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，本实施例提供一种基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化方法，包括以下步骤：

S1：获取风电场的边界信息及地理信息，随机识别线路限制区域，得到若干个位置信息组；

S2：基于若干个位置信息组，使用改进prim算法对风电场进行电缆拓扑网络进行优化设计，充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，获取若干个电缆拓扑优化网络；

S3：基于预设的电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，获取最优的电缆拓扑优化网络；

S4：基于最优的电缆拓扑优化网络确定风电场换流站的线路；

所述位置信息组包括换流站位置信息、风机位置信息和线路限制区域位置信息。

在本实施例中，首先识别风电场的线路限制区域，获取风电场中换流站位置信息、风机位置信息和线路限制区域位置信息，接着使用改进prim算法实现对电缆拓扑网络的优化设计，获取电缆拓扑优化网络的若干个可行方案，最后基于电缆拓扑成本模型对所有可行方案进行求解，选取最优的电缆拓扑优化网络从而确定风电场换流站的最佳线路。该方法充分考虑到了线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，克服了以往孤立考虑某一优化问题时所存在的缺陷，同时对换流站线路和电缆布局设计进行优化，有效减少线路的工作量和耗时，提高线路的优化效果。

需要说明的是，风电场的边界信息指一个能包含所有风机的区域的边界，用于坐标系的建立，以对风机和换流站等对象引入坐标概念，其在风电场早期规划阶段确定。风电场的地理信息主要用于对风电场中不适宜铺设电缆、不适宜建设换流站的区域进行限制，其在风电场早期地理勘探阶段获得。

进一步地，所述获取风电场的边界信息及地理信息，随机识别线路限制区域，得到若干个位置信息组，具体为：

获取风电场的边界信息及地理信息；

根据边界信息对风电场进行若干次随机划分，选取每次划分的换流站待建设位置，得到对应的换流站位置信息及风机位置信息；

基于每次随机划分，根据风电场的边界信息及地理信息识别对应的线路限制区域，得到线路限制区域位置信息。

在本实施例中，可以根据风电场的边界信息建立二维平面坐标系，风电场全部位于二维平面坐标系的第一象限。把风电场随机划分为M块矩形区域，选取M块矩形区域中包含风机最多的一块区域作为换流站待建区域，将其几何中心位置作为换流站建设位置，得到换流站位置信息及风机位置信息；再根据风电场的边界信息及地理信息识别不适合风机、换流站建设和电缆铺设的限制区域，得到线路限制区域位置信息。

需要说明的是，上述的对风电场进行若干次随机划分可以为并列进行的，一次性获取若干个位置信息组。也可以为迭代进行的，即在完成一次随机划分后完整地执行完整个风电场换流站线路优化方法，再基于第一次的执行结果进行下一次的划分，直至迭代完成。并列进行的好处在于可以提高该方法的处理效率，但由于前一次的执行结果可能影响对后续的过程，即获取的若干个位置信息组存在重复以导致后续获取的分支存在交叉的可能，因而并列进行时再后续步骤还需要一个验证的过程，剔除重复的因素。而迭代进行的好处在于可以提高该方法处理的精确度，提升优化线路的效果，保证最终获取的线路是所有可行方案中最优的。

需要进一步说明的是，上述的随机划分可以为，在风电场坐标系的x轴和y轴上各取k个独立的均匀分布随机数，由这2k个随机数将风电场划分为若干个矩形。具体可参见图2，设置k为2可以将风电场划分为9个矩形，然后选取包含风机最多的矩形作为换流站的待建位置。随机数的个数k和随机重复次数，即划分的次数，均可根据实际的需求进行设置。

进一步地，本实施例以风电场最西的垂直切线为y轴，最南的垂直切线为x轴建立二维直角坐标系；使用互相垂直的直线把风电场随机划分为M块矩形区域，选取包含风机最多的矩形区域的几何中心作为换流站待建位置；对于不规则的限制区域，使用该不规则区域的最小外切矩形来模拟该限制区域的效果。具体请参见图2，风电场分布在二维直角坐标系的第一象限，将风电场随机分为9块矩形区域。根据风机的分布，选择包含风机最多的一块矩形区域，即图2的左上第一块区域作为换流站所在区域，将其几何中心OS(2700,5500)作为风电站待建位置。同时风电场中有一个限制区域，使用最小外切矩形来模拟该限制区域。

进一步地，所述基于若干个位置信息组，使用改进prim算法对风电场进行电缆拓扑网络进行优化设计，充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，获取若干个电缆拓扑优化网络，具体为：

定义特征矩阵组，以描述电缆拓扑网络优化设计过程中的各项数据；

对于每一个位置信息组，设置换流站位置为第一个父节点，所有风机为子节点，根据成本最低原则获取若干个待选分支，所述待选分支连接一个父节点和一个子节点；

对于每一个待选分支，判断其是否与特征矩阵组中已存在的分支相交，或是否经过线路限制区域，若均不满足条件，则将该待选分支确定为可行分支；

根据可行分支对特征矩阵组进行更新，以使特征矩阵组充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性；

基于更新后的特征矩阵组，获取若干个电缆拓扑优化网络。

需要说明的是，风机在电缆拓扑网络中用节点来指称，一个节点即代表一个风机。父节点表示该风机作为电缆的输出端收集到其它风机的能量，子节点表示该风机作为电缆的输入端将能量输送到另一个风机。父节点和子节点是一个相对的定义，即一个风机相对于某个风机是子节点，但可能相对于另一个风机是父节点。正常情况下每个风机都是一个子节点，将自己的能量输送给它的父节点，而一部分风机为父节点，在将能量送给它的父节点时也汇流它的子节点的能量。对于一个已经选定的分支，其前端节点是父节点，后端节点是子节点。

进一步地，所述定义特征矩阵组，以描述电缆拓扑网络优化设计过程中的各项数据，包括：

对于N个风机，将换流站编号为N+1，则每个风机都一定有一个输出电缆与其相连，最终优化工作完成时有N个可行的电缆分支存在，即N个风机对应N个可行分支，则特征矩阵组定义如下：

最大风机数矩阵Maxnum，用于描述每种型号电缆最大所能带的风机数，其根据风机的额定电流和不同电缆的最大载流量进行初始化；

分支权重矩阵A，用于描述所有可相互连接的风机的分支权重，其根据载流量最小的电缆成本和各风机间距离进行初始化，(N+1)*(N+1)维；

风机数量矩阵DLWTnum，用于描述每个节点所带的风机数量，(N+1)*1维，初始化时元素值都为1；

连接关系矩阵WTs，用于描述每个父节点的子节点的矩阵，(N+1)*(N+1)维，初始化时元素值都为0；

分支增加矩阵Tree，用于描述添加到拓扑优化网络的可行分支的父节点(分支前端)和子节点(分支后端)的矩阵，N*2维，初始化时元素值都为0；

建设成本矩阵Dis，用于描述分支增加矩阵中每个可行分支的建设成本，N*1维，初始化时元素值都为0；

已连接矩阵SS，用于描述已经连接到拓扑优化网络的风机索引的矩阵，初始化时只有换流站的索引。

在本实施例中，通过定义特征矩阵组，可以实现对电缆拓扑网络优化设计过程中的各项数据的准确描述，在后续进行电缆拓扑网络优化的过程中，只需对特征矩阵组进行更新便可实现，大大减少了优化设计的工作量和耗时，提高了工作效率。

进一步地，所述对于每一个待选分支，判断其是否与特征矩阵组中已存在的分支相交，或是否经过线路限制区域，若均不满足条件，则将该待选分支确定为可行分支，具体为：

对于每一个待选分支，其端点位置由换流站位置信息和风机位置信息确定；

假设特征矩阵组中已存在m个分支，判断待选分支是否与特征矩阵组中已存在的分支相交则需要判断待选分支是否与存在的m个分支在二维平面上是否相交；

或判断待选分支是否经过线路限制区域；

若均不满足条件，则将该待选分支确定为可行分支。

进一步地，所述或判断待选分支是否经过线路限制区域，具体为：

所述线路限制区域使用最小外切矩形进行模拟得到，通过判断待选分支与线路限制区域的最小外切矩形的每一条边是否相交即可实现对待选分支是否经过线路限制区域的判断。

具体请参见图3所示。判断两条线段是否相交的方法可以为，假设线段l

式中，α和β是表征两条线段关系的参数，当α和β都在区间[0,1]中时，表示线段l

具体请参见图4所示。此时

进一步地，所述根据可行分支对特征矩阵组进行更新，以使特征矩阵组充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，具体为：

将可行分支l

将可行分支l

将可行分支l

当某个可行分支l

当某个可行分支带的风机数超过该可行分支当前所用电缆型号的最大负载时，将该可行分支更换为载流量更高一级的电缆；

当所有风机均被连接时，即所有子节点都被更新至已连接矩阵SS成为父节点时，完成特征矩阵组的更新。

具体可参见图5所示。假设风电场的某一块区域中存在6个节点，其中节点1代表换流站，其他节点代表风机。假设本实施例中使用三种电缆，第一种最多带2台风机，第二种最多带3台风机，第三种最多带6台风机，单位价格分别为1600、1959、3351，在图5中分别用不同线段表示。其中，节点5还没有被加入到拓扑网络中，此时分支增加矩阵Tree为[1,2；2,4；1,6；4,3；0,0]，表示拓扑网络中已经添加4个分支，分别为1-2、2-4、1-6、4-3。已连接矩阵SS为[1,2,4,6,3]，表示拓扑网络中存在5个节点。最大风机数矩阵DLWTnum为[5,3,1,2,1,1]，因此目前分支1-2使用第二种电缆，其他分支使用第一种电缆。连接关系矩阵WTs为：

其表示节点1的子节点有节点2、4、6、3，节点2的子节点有节点4、3，节点4的子节点有节点3。此时距离节点5最近的是节点3，距离为1。如果将节点5与节点3相连，节点4带的风机数将变为3，那么分支2-4将需要换成第二种电缆，同时节点2带的风机数将变为4，分支1-2将需要换成第三种电缆，因此将节点5与节点3相连需要花费的费用为：

1×1600+1.4142×(1959-1600)+1.4142×(3351-1959)＝4076

实施之后的效果如图6所示。如果将节点5与节点2相连，根据本实施例提供的方法，则分支2-5将与已存在的分支3-4相交，这是不被允许的。将节点5与节点4相连同样会使分支2-4和分支1-2因为超过载流量而需要换成更高等级的电缆，经过计算，此时的费用为4265。将节点5与节点1或者节点6相连时，没有分支会因为超过载流量而需要更换电缆，经过计算，费用分别为4866和3298。最终经过比较，可以知道节点5与节点6相连是最优的方案，实施效果如图7所示。结束整个拓扑网络的优化时，分支增加矩阵Tree为[1,2；2,4；1,6；4,3；6,5]，表示已经存在的5个分支，最大风机数矩阵DLWTnum为[6,3,1,2,1,2]，表示分支1-2使用第二种电缆，其他分支使用第一种电缆，连接关系矩阵WTs为：

本实施例中改进的prim算法充分考虑了电缆不能经过线路限制区域、不能与已存在的电缆相交的因素，其具备充分的实际意义。同时在选取最优分支的时候，不仅仅考虑当前建设的分支的成本最低，同时考虑这样选取分支会对已存在的分支造成什么影响。通过引入7个特征矩阵，充分记录拓扑优化过程中的各项数据，这对分析每次操作所带来的全局成本增加计算带来了方便。

进一步地，所述基于预设的电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，获取最优的电缆拓扑优化网络，具体为：

预设的电缆拓扑成本模型具体表示为：

式中：P

通过电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，取目标函数值最小对应的电缆拓扑优化网络作为最优的电缆拓扑优化网络。

在本实施例中，若通过迭代方式对风电场进行随机划分，则在本方法迭代执行MAXit次后，可以得到MAXit个电缆拓扑优化网络和MAXit个可行解。接着考虑经济性成本和可靠性成本，将它们的和定义为目标函数P

需要说明的是，风电场的可靠性表征了电力系统从发生故障到故障解除期间所损耗的电能，可靠性越高，损耗的电能越少。一般来说，电缆的放射形结构具有经济性优势，而环形结构具有可靠性优势。为了在保持经济性的情况下提高可靠性，可以选择给电缆拓扑网络中容易发生故障的分支配备备用电缆，当原始电缆发生故障时，可以使用备用电缆继续进行电能传输。通常情况下，集电任务重的电缆更容易发生故障，而集电任务轻的电缆发生故障的概率相对较低，因此配备备用电缆的通常是风电场中拥有最高电流等级的分支，这些分支一般带了较多的风机负载，电缆中流过的电流最大，集电任务最重，更容易发生故障。在步骤S2的基础上，可以确定每个解所对应的拓扑网络中拥有最高电压等级的分支索引以及这些分支的长度。为了提高集电系统的可靠性，将这些分支处配备备用电缆增加的建设成本定义为可靠性成本。

本实施例采用综合考虑电缆拓扑优化网络经济性和可靠性的方式对换流站线路进行了指导，保证了最后获取的换流站线路和电缆拓扑优化网络的最优性。

请参见图8，本实施例还提出一种基于改进prim算法的风电场换流站线路优化系统，用以实现一种基于改进prim算法的海上风电换流站线路优化方法，包括信息获取模块、拓扑优化网络构建模块、最优网络获取模块和线路确定模块；其中：

所述信息获取模块用于获取风电场的边界信息及地理信息，随机识别线路限制区域，得到若干个位置信息组；

所述拓扑优化网络构建模块用于基于若干个位置信息组，使用改进prim算法对风电场进行电缆拓扑网络进行优化设计，充分考虑线路限制区域的影响和电缆布局的非交叉性，获取若干个电缆拓扑优化网络；

所述最优网络获取模块用于基于预设的电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，获取最优的电缆拓扑优化网络；

所述线路确定模块用于于最优的电缆拓扑优化网络确定风电场换流站的线路；

所述位置信息组包括换流站位置信息、风机位置信息和线路限制区域位置信息。

进一步地，所述最优网络获取模块用于基于预设的电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，获取最优的电缆拓扑优化网络，具体为：

预设的电缆拓扑成本模型具体表示为：

式中：P

通过电缆拓扑成本模型对若干个电缆拓扑优化网络分别进行求解，取目标函数值最小对应的电缆拓扑优化网络作为最优的电缆拓扑优化网络。

具体的，针对于某一具体实施场景最终优化的海上换流站线路和电缆拓扑优化网络如图8所示，其中换流站线路为OS(4200,5300)。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。