《Energy Conversion and Management-X》：Integrated turbine and cable layout optimization for floating offshore wind farms: A techno-economic assessment
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本研究提出了一种多域优化框架，用于处理浮式海上风电场（FOWF）布局优化中空气动力学尾流恢复与风机及动态电缆系统资本支出之间的权衡。为集成并解决在最大化能量提取的同时最小化阵列间电缆路由相关成本这一相互竞争的需求，研究人员采用了耦合优化流程。该方法集成了先进尾
本研究提出了一种多域优化框架，用于处理浮式海上风电场（FOWF）布局优化中空气动力学尾流恢复与风机及动态电缆系统资本支出之间的权衡。为集成并解决在最大化能量提取的同时最小化阵列间电缆路由相关成本这一相互竞争的需求，研究人员采用了耦合优化流程。该方法集成了先进尾流建模（PyWake）、优化的阵列间电缆路由（Edwin）以及专用系统成本模型，并纳入了浮式海上风力发电机（FOWT）设计特有的静态与动态电缆段。以TOPFARM作为优化驱动器，该方法能够开展基于目标函数的迭代搜索，并依据内部收益率（IRR）评估不同风机位置。研究人员采用随机搜索算法，在一个中等水深场址上针对两类不同风机概念——5 MW与15 MW浮式风机——构建最优布局。结果表明，策略性的风机布置与高效的电缆网络设计可使最优构型的IRR提高0.8%，且15 MW风机场景相较5 MW场景实现了高出6.0%的IRR。本研究以IRR作为目标函数直接构建风电场布局优化问题，并在每一次优化迭代中显式耦合尾流效应、阵列电缆路由以及浮式特有成本组成，从而为提升未来FOWF开发的经济可行性提供了一个实用且可扩展的框架。
该论文发表于《Energy Conversion and Management-X》，围绕浮式海上风电场（FOWF）的风机布置与阵列电缆路由协同优化开展研究，核心目标是突破传统“先定风机位置、后定电缆路径”的序贯设计范式，以内部收益率（IRR）为统一目标函数，在兼顾年发电量（AEP）与电气基础设施成本的前提下，实现浮式海上风电场总体经济性的提升。研究背景在于，海上风电正持续向深远海和大容量机组发展，浮式技术成为开发深水风资源的重要路径。然而，浮式海上风电场的工程设计比固定式系统更复杂：其一，风机之间的尾流效应会削弱下游机组入流风速，导致发电量下降并影响机组运行寿命；其二，浮式平台、系泊系统与动态阵列电缆共同决定了更严格的空间约束和更高的工程成本；其三，阵列电缆不仅包含海床静态段，还包含适应平台运动的动态段，成本结构和设计约束显著不同于固定式风场。因此，仅以AEP最大化或电缆长度最小化为目标的传统方法，难以捕捉发电收益与基础设施成本之间的真实权衡，也可能错失全局更优方案。在此背景下，开展面向浮式海上风电场的一体化技术经济优化研究，具有明确的工程必要性与产业价值。
研究人员以台湾新竹外海的Fengfan风电场作为参考场址，针对总装机容量750 MW的商业化项目，构建了两个对比方案：50台15 MW浮式风机和150台5 MW浮式风机。研究采用开放源码工具链实现多域耦合：利用PyWake进行尾流损失模拟和AEP评估，利用Edwin进行阵列电缆优化路由，利用TOPFARM作为布局优化封装器，并在此基础上建立适用于浮式风机的成本模型，将浮式平台、系泊系统、锚泊、静态电缆、动态电缆、安装运输、运维成本和开发成本纳入统一财务评价中。与既有研究常采用净现值（NPV）或平准化度电成本（LCOE）不同，本研究直接采用IRR作为优化目标，更贴近项目投资决策逻辑。研究表明，对15 MW方案而言，协同优化后的最优布局使IRR从初始值20.8%提高到21.3%，累计提升0.8%；而5 MW方案的IRR由14.1%提高至14.4%—14.5%，改善幅度较小。横向比较显示，15 MW方案的IRR较5 MW方案高出约6.0%，说明大容量浮式机组在该中等水深场址下兼具更优的技术表现与经济回报。论文的重要意义在于，证明了在浮式海上风电场设计中，将尾流效应、阵列电缆路由与浮式特有成本进行显式耦合，是提升项目整体财务可行性的有效路径，同时为未来大规模商业化FOWF开发提供了可扩展的方法框架。
研究人员采用的关键技术方法主要包括以下几个方面。首先，以2012—2022年Climate Forecast System Version 2（CFSv2）数据构建参考场址风资源分布，并据此输入AEP评估。其次，利用PyWake中的Bastankhah Gaussian尾流模型，结合平方和叠加方法，量化不同风机布局下的速度亏损与发电量变化。第三，采用TOPFARM驱动随机搜索优化，以IRR作为目标函数，迭代评估风机位置变化对收益和成本的综合影响。第四，采用Edwin中的防交叉Esau Williams（CPEW）启发式算法优化阵列电缆路由，并显式考虑电缆容量、边界约束和防交叉要求。第五，建立浮式海上风电专用成本模型，将平台、系泊、锚泊及静态/动态阵列电缆成本纳入CAPEX、OPEX和DEVEX测算，并通过文献中的5 MW和15 MW参考案例进行验证。
5.1. 优化迭代与阶段性结果
该部分分析了在随机搜索驱动下，两种风场配置在多次独立优化运行中的IRR、AEP和阵列电缆成本演化规律。研究人员对每种方案均进行了10次实现，以检验优化结果的稳健性与离散性。结果表明，50 × 15 MW方案在优化早期即出现较快的IRR提升，随后逐步趋于稳定，表现出较清晰的收敛趋势；其平均IRR由20.8%升至21.3%，即便最低结果也达到21.2%，说明方案稳定性较强。相比之下，150 × 5 MW方案由于风机数量更多、计算负荷更高，可执行的迭代次数较少，其平均IRR由14.1%提升至14.4%，显示高密度布局下的优化空间更受限制。
从AEP和阵列电缆成本的箱线统计结果看，15 MW方案实现了发电量与电缆成本的双重改善。该方案AEP由4235.4 GWh稳步提高至4308.7 GWh，增幅约1.7%；阵列电缆成本则由4780万欧元下降至4460万欧元，降幅约6.7%，并且离散程度随优化推进而减小，说明电缆网络构型在迭代中趋于一致且高效。与此不同，5 MW方案的电缆成本受高风机密度制约，在1.27亿至1.35亿欧元之间波动，优化对其压缩作用有限；该方案性能改善主要来源于AEP约1.3%的增长。这表明，在较低风机数量的大容量方案中，尾流控制与电缆路由优化能够产生协同增益，而在高密度、小机组方案中，尾流主导效应更强，阵列电缆成本的进一步优化空间相对较小。
5.2. 风机与阵列电缆最优构型
该部分给出了两类方案的最优与较低最优布局结果，并据此比较不同容量等级浮式风机的空间组织与经济性能。对于50 × 15 MW方案，最优布局呈现较为均匀的风机分布与逻辑清晰的电缆连接路径。最佳结果对应IRR为21.3%，AEP为4312.2 GWh，总阵列电缆长度为67,046 m，总成本为4360万欧元。研究显示，该布局通过尽可能拉大风机间距以减弱尾流损失，同时受风场边界与海上升压站（OSS）接入距离约束，不得不在发电效率和电缆投资之间寻求平衡。即便在10次优化中表现最差的15 MW布局，其IRR仍达到21.2%，AEP为4302.8 GWh，说明该方案在整体上具有较高鲁棒性。
对于150 × 5 MW方案，风机空间密度明显更高，导致阵列电缆总长度更长、成本更高，且尾流相互作用更为显著。其有效容量因子由65.6%下降至62.1%，反映出密集布置对能量捕获效率的抑制。最优方案的IRR为14.5%，AEP为4082.0 GWh；较低最优结果则为14.4%和4076.5 GWh。该部分结果清晰表明，在总装机容量相同的条件下，采用更少数量的大容量机组不仅可降低尾流损失，还可显著减少阵列电缆基础设施投入，从而形成技术与经济的双重优势。
Discussion
讨论部分指出，本研究最重要的发现是：在浮式海上风电场设计中，机组大型化带来了显著的技术经济收益。针对两个总装机均为750 MW的场景，15 MW方案的最优布局IRR比5 MW方案高约6%，这一差异主要由两方面驱动。首先，15 MW方案风机数量少、布置更稀疏，因此尾流损失更低，容量因子更高。文中给出的容量因子对比为15 MW方案65.6%，5 MW方案62.1%。其次，15 MW方案所需基础设施显著减少，其阵列侧CAPEX较5 MW方案低约60%，OPEX也约为后者的一半，显示较少机位数量能够有效降低运行维护复杂度。
讨论部分同时验证了风机布局与阵列电缆路由同步优化的必要性。对于15 MW方案，0.8%的IRR提升来自AEP增加与阵列电缆成本降低的共同贡献。虽然电缆优化直接带来的CAPEX节约约为400万欧元，但其更核心的价值在于保证了布局方案在发电效率、工程可实施性和投资成本之间达到更优平衡。对于5 MW高密度方案，IRR改善仅约0.1%，说明在受空间约束较强的密集风场中，布局改进的潜力天然受限。此外，论文指出，大容量机组上尺度化不仅使LCOE由0.0640 �/kWh降至0.0407 �/kWh，还可能减少海床扰动和海上施工船舶作业时间，从而带来一定环境效益。
同时，研究人员也明确指出了方法局限。当前成本模型中的lazy-wave动态电缆设计基于固定几何近似，而非详细动力响应分析，尚未充分考虑平台运动对电缆疲劳寿命和气动性能的影响；更严格的间距约束也可能与系泊系统占用空间产生冲突。因此，未来需要将水动力学模型进一步融入该一体化框架，以提升长期运行可行性分析的真实性。
研究结论部分翻译如下：本研究成功实现了一种面向中等水深、潜在750 MW公用事业级项目的浮式海上风电场布局集成仿真与优化方法。该工作通过耦合技术参数与财务参数，回应了整体系统设计的关键需求。其核心贡献在于证明了采用统一的IRR目标函数，可同时实现AEP最大化与电气基础设施成本最小化。该目标通过组合PyWake尾流模型、Edwin电气路由模型和TOPFARM阵列布局优化器而实现。所构建的成本模型同时纳入静态与动态电缆段，并通过既有参考案例完成验证，从而确保财务输出具有稳健性并具备商业可行性代表性。
分析结果证明了该集成方法的经济性能。通过策略性风机布置和高效电缆路由，迭代优化使项目IRR得到提升；尽管这一改善幅度有限，但对于长期财务韧性具有重要意义，也凸显了一体化设计优于传统序贯工程方法。进一步地，技术尺度扩展分析表明，先进的15 MW浮式风机方案相较5 MW基准方案可实现高出6%的IRR，这为产业放大与机组选型提供了直接依据。总体而言，本研究利用开放源码工具给出了风电场布局设计方案，并表明部署更大容量风机能够提升经济表现、降低海上运行复杂度，更适用于商业规模浮式海上风电开发。更重要的是，本研究构成了一个基础性步骤，为未来整合动力学建模建立了基线框架。
