JP2019132178A - 風力発電装置及び風力発電システム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な構成にて、風速分布であるウィンドシアを高精度に推定し得る風力発電装置及び風力発電システムを提供する。【解決手段】少なくともロータ２５及びナセル２２並びにナセル２２を回動可能に支持するタワー２１を有する風力発電装置２と、風力発電装置２を制御する制御装置３１とを備え、制御装置３１は、風力発電装置２に付加される荷重を計測する荷重計測部１３と、荷重とウィンドシアとの関係を定義するウィンドシア関数３３を格納する記憶部１６と、荷重及びウィンドシア関数３３に基づきウィンドシアを計算するウィンドシア推定部１８とを有する風況推定装置３２を備える。【選択図】 図４

Description

本発明は、風力発電装置の周りの風況を推定する機能を有する風力発電装置及び風力発電システムに関する。

再生可能エネルギー活用への関心の高まりから、風力発電装置の世界的な市場拡大が予測されている。メガワット級の風力発電装置としては、ブレードを回転するハブに放射状に取りつけたロータと、主軸を介してロータを支持するナセルと、ナセルを下部からヨー回転を許容し支持するタワーを備えているものが頻繁に用いられる。
風力発電装置では、時々刻々と変化する風をエネルギー源として発電を行う。従って、実際に風力発電装置に流入する風の風速や乱れが設計条件よりも厳しい場合、風力発電装置の負荷が増大し、構成部品の損傷が加速する可能性がある。損傷の加速により、予期せぬ故障が発生した場合、故障部品の交換に要する時間に加えて、交換用部品の手配や工事用機材、作業員の手配に時間を要するため、計画された部品交換を実施する場合よりも、風力発電装置の稼動停止時間が増大し、発電量が減少する懸念がある。
この対策として、エネルギー源となる流入風を推定・計測することで、風力発電装置の構成部品の損傷を推定する方法や、負荷を軽減するように制御する方法がある。例えば、特許文献１では、簡便な装置構成で入手可能な風速と、発電量若しくはブレードのピッチ角のデータから、予め作成しておいた風速、発電量若しくはピッチ角と、風況パラメータを関連付けるテーブルと、風況パラメータと風力発電装置に加わる疲労荷重を関連付けるテーブルを用いて、風力発電装置の構成部品の寿命を推定し、メンテナンス情報を出力する装置が提案されている。
一方、特許文献２では、一般にドップラーライダと称されるマイクロ波またはレーダ波発射装置を風力発電装置のナセルまたはハブに取り付け、風力発電装置前方および後方の風速分布を計測することで、発電効率を最大化または風力発電装置の負荷を最小化するようにブレードのピッチ角を制御する方法が提案されている。

特開２０１５−１１７６８２号公報 特表２０１５−５１９５１６号公報

しかしながら、特許文献１に開示される構成では、発電量やピッチ角は概ね風速に対して一意の値になるよう制御されているため、風速、発電量、ピッチ角から風速分布であるウィンドシアを高精度に推定することは困難であり、構成部品の寿命推定精度への影響も懸念される。また、特許文献２に開示される構成では、ドップラーライダにより風速分布を正確に計測できるものの、このような計測機器は高価であるため、風力発電所内（ウィンドファーム内）の全ての風力発電装置に設置することはコスト面から現実的ではない。

そこで、本発明は、簡易な構成にて、風速分布であるウィンドシアを高精度に推定し得る風力発電装置及び風力発電システムを提供する。

上記課題を解決するため、本発明に係る風力発電装置は、少なくともロータ及びナセル並びにナセルを回動可能に支持するタワーを有する風力発電装置と、風力発電装置を制御する制御装置とを備え、前記制御装置は、風力発電装置に付加される荷重を計測する荷重計測部と、前記荷重とウィンドシアとの関係を定義するウィンドシア関数を格納する記憶部と、前記荷重及びウィンドシア関数に基づきウィンドシアを計算する風速分布計算部とを有する風況推定装置を備えることを特徴とする。
また、本発明に係る風力発電システムは、少なくとも１基の風力発電装置と、風力発電装置を制御する制御装置と、表示装置を有する電子端末と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワークを備え、前記制御装置は、風力発電装置に付加される荷重を計測する荷重計測部と、前記荷重とウィンドシアとの関係を定義するウィンドシア関数を格納する記憶部と、前記荷重及びウィンドシア関数に基づきウィンドシアを計算する風速分布計算部とを有する風況推定装置を備えることを特徴とする。
また、本発明に係る他の風力発電システムは、少なくとも１基の風力発電装置と、風力発電装置を制御する制御装置と、表示装置を有する電子端末と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワークを備え、前記制御装置は、風力発電装置に付加される荷重を計測する荷重計測部を有し、前記電子端末は、荷重とウィンドシアとの関係を定義するウィンドシア関数を格納する記憶部と、前記通信ネットワークを介して前記荷重計測部から入力される前記荷重及び前記前記記憶部に格納されるウィンドシア関数に基づきウィンドシアを計算する風速分布計算部とを有する風況推定装置を備えることを特徴とする。

本発明によれば、簡易な構成にて、風速分布であるウィンドシアを高精度に推定し得る風力発電装置及び風力発電システムを提供することが可能となる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の一実施形態に係る風力発電システムの全体概略構成図である。 本発明の一実施例に係る実施例１の風力発電装置の構成を示す図である。 実施例１におけるウィンドシアを説明するための図である。 実施例１の風力発電装置を構成する制御装置の機能ブロック図である。 図４に示す制御装置を構成する風況推定装置の原理を説明するための図である。 冪指数とハブ中心でのモーメントの関係を説明するための図である。 冪指数とハブ中心でのモーメントの関係における風速の影響を説明するための図である。 冪指数とハブ中心でのモーメントの関係における空気密度の影響を説明するための図である。 本発明の他の実施例に係る実施例２の風力発電装置を構成する制御装置の機能ブロック図である。 本発明の他の実施例に係る実施例３の風力発電装置を構成する制御装置の機能ブロック図である。 本発明の他の実施例に係る実施例４の風力発電装置の構成を示す図である。 本発明の他の実施例に係る実施例５の風力発電装置の構成を示す図である。

図１は、本発明の一実施形態に係る風力発電システムの全体概略構成図である。図１に示すように、風力発電システム１は、風力発電装置２、及び、運転管理センター３内に設置される電子端末４或いは図示しないサーバを備え、これらは相互に通信可能に通信ネットワーク５を介して接続されている。なお、通信ネットワーク５は有線か無線かを問わない。

また、風力発電装置２は、風を受けて回転するブレード２４、ブレード２４を支持するハブ２３、ナセル２２、及びナセル２２を回動可能に支持するタワー２１を備える。ナセル２２内に、ハブ２３に接続されハブ２３と共に回転する主軸２６、主軸２６に接続され回転速度を増速する増速機２７、及び増速機２７により増速された回転速度で回転子を回転させて発電運転する発電機２８を備えている。ブレード２４の回転エネルギーを発電機２８に伝達する部位は、動力伝達部と称され、本実施形態では、主軸２６及び増速機２７が動力伝達部に含まれる。そして、増速機２７及び発電機２８は、メインフレーム２９上に保持されている。また、ブレード２４及びハブ２３によりロータ２５が構成される。図１に示すように、タワー２１内の底部（下部）に、電力の周波数を変換する電力変換器３０、電流の開閉を行うスイッチング用の開閉器及び変圧器など（図示せず）、及び制御装置３１などが配されている。制御装置３１として、例えば、制御盤又はＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）が用いられる。

なお、図１に示す風力発電装置２は、３枚のブレード２４とハブ２３にてロータ２５を構成する例を示すが、これに限られず、ロータ２５はハブ２３と少なくとも１枚のブレード２４にて構成しても良い。
以下、図面を用いて本発明の実施例について説明する。

図２は、本発明の一実施例に係る実施例１の風力発電装置の構成を示す図である。図２では、本実施例に係る風力発電装置２及びその周りでの高さ方向の風速分布１１の構成を示している。また、図２では、風力発電装置２を側方から眺めた状態を示しており、風は紙面左から右に吹いているものとする。図２に示すように、風力発電装置２は、ブレード２４を回転するハブ２３に放射状に取りつけたロータ２５と、ロータ２５の回転を許容してハブ２３を横方向から支持するナセル２２と、ナセル２２を下部から垂直軸に対して回転自在に支持するタワー２１とを備える。風力発電装置２は、図２ではロータ２５がタワー２１の風下側に位置するダウンウインド型の風力発電装置を示しているが、ロータ２５がタワー２１の風上側に位置するアップウィンド型の風力発電装置でも良い。

風力発電装置２は、タワー２１に取り付けられたひずみセンサ７を備えている。ひずみセンサ７については、タワー２１に限らず、ナセル２２またはハブ２３に設置しても良く、ひずみセンサ７に代えて、例えば加速度センサのような他の荷重センサを用いても良い。また、風力発電装置２は、ブレード２４のピッチ角を制御するためのピッチ角制御機構６、ナセル２２の上部に設置された風速計８、ナセル２２内に設置された温度計９、気圧計１０を備えていても良い。なお、風速計８、温度計９、気圧計１０は、風力発電装置２の他の位置に設置しても良く、風力発電装置２の近傍であれば風力発電装置２の外部に設置しても良い。また、温度計９、気圧計１０については計測せず、気象予測などに用いられる公の観測データを用いても良い。

風速分布１１は、通常、高さ方向（Ｚ方向）に変化しており、一般的には大気の境界層によって上空ほど風速が大きくなる傾向がある。この高さ方向（Ｚ方向）の風速の変化をウィンドシアと称し、その強弱を表す冪指数をα_ＷＳとすると、高さ方向（Ｚ方向）の風速分布を以下の式（１）のように仮定することができる。

ここで、Ｖ（ｚ）は地表から高さｚにおける風速であり、ｚ_ｒｅｆは基準となる風速を定義する高さ、Ｖ（ｚ_ｒｅｆ）は基準となる風速を表している。図３に示すように、冪指数α_ＷＳが大きくなるほど、高さによる風速の変化は大きくなる。例えば、基準となる風速を風速計８で計測する場合、式（１）のＶ（ｚ_ｒｅｆ）に計測した風速、ｚ_ｒｅｆに風速計８の地表からの高さを用いることで、ある冪指数α_ＷＳがわかれば高さ方向の風速分布を得ることができる。すなわち、風速分布を式（１）のように仮定する場合、風速分布の推定問題は、冪指数α_ＷＳの推定問題に帰着する。なお、本実施例では、式（１）の風速分布を仮定して、ウィンドシアの強弱を表す冪指数α_ＷＳを推定することを考えるが、風速分布の仮定は式（１）に限らず、対数や多項式などを用いても良く、複数のパラメータを用いて風速分布を仮定しても良い。

図４は、本実施例の風力発電装置２を構成する制御装置３１の機能ブロック図である。図４に示すように、制御装置３１は、風速計測部１２、荷重計測部１３、温度計測部１４、気圧計測部１５、ウィンドシア関数３３を格納する記憶部１６、大気密度計算部１７、ウィンドシア推定部１８、風速分布計算部１９、入力Ｉ／Ｆ３４、出力Ｉ／Ｆ３５、及び、通信Ｉ／Ｆ３６を備え、これらは相互に内部バス３７にてアクセス可能に接続されている。風速計測部１２、荷重計測部１３、温度計測部１４、気圧計測部１５、ウィンドシア関数３３を格納する記憶部１６、大気密度計算部１７、ウィンドシア推定部１８、及び風速分布計算部１９は、ウィンドシアの強弱を定義する冪指数α_ＷＳの推定のみならず、実際の風速分布を求めるため、風況推定装置３２を構成する。なお、冪指数α_ＷＳの推定のみであれば、風況推定装置３２を、風速計測部１２、荷重計測部１３、温度計測部１４、気圧計測部１５、ウィンドシア関数３３を格納する記憶部１６、大気密度計算部１７、及びウィンドシア推定部１８にて構成しても良い。更には、推定精度の低下を許容して冪指数α_ＷＳのみを推定する場合には、荷重計測部１３、ウィンドシア関数３３を格納する記憶部１６、及びウィンドシア推定部１８のみにて風況推定装置３２を構成しても良い。
風況推定装置３２を構成する、風速計測部１２、荷重計測部１３、温度計測部１４、気圧計測部１５、大気密度計算部１７、ウィンドシア推定部１８、及び風速分布計算部１９は、例えば、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ、各種プログラムを格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。以下に、制御装置３１の各部の詳細につき説明する。

風速計測部１２は、風速計８にて計測され入力Ｉ／Ｆ３４及び内部バス３７介して入力される風速から、風速の時系列データ及び所定時間で平均化処理を施した平均風速を算出する。そして、風速計測部１２は、内部バス３７を介して平均風速をウィンドシア推定部１８へ転送すると共に、風速の時系列データを風速分布計算部１９へ転送する。なお、平均化処理では、例えば１０分ごとに平均風速を算出しても良く、移動平均を用いて平均値を連続的に出力しても良い。

荷重計測部１３は、ひずみセンサ７にて計測されるタワー２１のひずみを、入力Ｉ／Ｆ３４及び内部バス３７介して入力し、入力されたタワー２１のひずみの計測値に対し、計測位置での断面係数を乗ずることで、曲げモーメントに変換する。更に、曲げモーメントを所定時間での平均化処理を施して、ウィンドシア推定部１８へ内部バス３７を介して転送する。風力発電装置２の建設位置での風向が概ね一方向である場合には、ひずみセンサ７の設置は一箇所でもかまわないが、風向が変化する場合には、ナセル２２の方向に沿って風力発電装置２を転倒させる向きの曲げモーメント成分を算出するために、タワー２１の同一高さ地点に二箇所以上ひずみセンサ７を設置することが望ましい。また、ひずみセンサ７を取り付ける高さ方向の位置は、タワー２１の頂部付近であることが望ましいが、直接頂部のモーメントを計測しなくとも、風速とロータ２５のスラスト係数から補正を施すこともできるため、計測位置を頂部に限定する必要はない。

温度計測部１４は、温度計１０にて計測された温度を、入力Ｉ／Ｆ３４及び内部バス３７介して入力し、所定時間での平均化温度を算出する。温度計測部１４は、算出した平均化温度を大気密度計算部１７へ内部バス３７を介して転送する。気圧計測部１５は、気圧計１１にて計測された気圧を、入力Ｉ／Ｆ３４及び内部バス３７介して入力し、所定時間での平均化気圧を算出する。気圧計測部１５は、算出した平均化気圧を大気密度計算部１７へ内部バス３７を介して転送する。
大気密度計算部１７は、温度と気圧から気体の状態方程式を用いて、大気密度を計算し、例えば、１０分ごとに大気密度の平均値をウィンドシア推定部１８へ内部バス３７を介して転送する。なお、大気密度を算出できれば、他の方法を用いてもかまわない。

ウィンドシア推定部１８は、荷重計測部１３より転送される曲げモーメント、風速計測部１２より転送される平均風速、及び、大気密度計算部１７より転送される大気密度の平均値を入力として、これらの値とウィンドシアの強弱を表す冪指数α_ＷＳとの関係を定義するウィンドシア関数３３を用いることにより、平均化に用いた所定時間ごとに冪指数α_ＷＳの推定値を出力する。本実施例では、ウィンドシア推定部１８への入力として、曲げモーメント、平均風速、大気密度の平均値を用いているが、冪指数α_ＷＳの推定精度低下を許容できる場合には、荷重計測部１３より転送される曲げモーメントのみを入力としても良く、曲げモーメントに加えて平均風速または大気密度の平均値の一方を用いても良い。また、平均風速に代えて、風速に対応して変化する他の物理量を用いても良い。例えば、発電量やピッチ角、ロータ回転数などを用いることができる。

記憶部１６に格納されるウィンドシア関数３３は、曲げモーメント、平均風速、大気密度の平均値に対して冪指数α_ＷＳを一意に出力できる関数を保存している。関数の保存方法は特に限定されず、応答曲面やニューラルネットワークのほか、多項式のような数式でも、各変数をビンで区切ったデータテーブルでも構わない。関数の作成方法についても特に限定されないが、例えば、風力発電装置２を構成するナセル２２の上部に一時的にドップラーライダを取り付けて、計測した風速分布から冪指数α_ＷＳを最小二乗法などで計算し、曲げモーメント、平均風速、大気密度の平均値を設計変数、冪指数α_ＷＳを目的関数として応答曲面を作成する方法がある。他の方法としては、数値シミュレーションを用いて、冪指数α_ＷＳ、平均風速、大気密度の平均値を変化させた場合の曲げモーメントを計算し、計算結果をニューラルネットワークに学習させて、冪指数α_ＷＳを推定することもできる。

風速分布計算部１９は、ウィンドシア推定部１８で得られた冪指数α_ＷＳの推定値、及び、風速計測部１２より内部バス３７を介して転送された風速の時系列データから、上記式（１）を用いて風速分布の時系列データを算出する。なお、風速計８の地表からの高さｚ_ｒｅｆは既知であるとする。
出力Ｉ／Ｆ３５は、風速分布計算部１９により算出され、内部バス３７を介して転送された風速分布の時系列データを図示しない表示部に出力する。
通信Ｉ／Ｆ３６は、風速分布計算部１９により算出され、内部バス３７を介して転送された風速分布の時系列データを、通信ネットワーク５を介して運転管理センター３内に設置される電子端末４或いは図示しないサーバへ送信する。

次に、風況推定装置３２によるウィンドシアの推定原理について説明する。ロータ２５に流入する風速がウィンドシアにより、上記式（１）のような分布をとると仮定する。ブレード２４に作用する風向方向の空気力（スラスト力）Ｔは式（２）で表すことができる。

ここで、ｂはブレード２４の長さ、ρは大気密度、Ｃ_ｔはブレード２４のハブ２３の中心から距離ｒの位置における局所スラスト係数、Ｖはブレード２４のハブ２３の中心から距離ｒの位置における局所風速、ｃはブレード２４のハブ２３の中心から距離ｒの位置における翼弦長である。これらのうち、ｂ及びｃはブレード２４に固有の値であり、運転条件によらず一定である。また、Ｃ_ｔもブレード２４に固有の値であるが、ピッチ角、風速、回転数に応じて変化する。ここで簡単のため、風速は高さ方向に上述の式（１）の分布を有するが時間変化せず、ピッチ角、回転数は一定であると仮定する。また、ロータ２５はチルト角、コーニング角を持たず鉛直平面内を回転すると仮定する。このとき、ブレード２４が失速しない範囲では風速の増加に伴ってブレード２４の迎え角が増加するため、Ｃ_ｔも単調増加する。したがって、上記式（２）からわかるように、局所風速Ｖが増加する場合、Ｃ_ｔＶ^２が増加することによってスラスト力Ｔも増加する。

今、大気密度及びハブ２３の中心での風速が一定であると仮定すると、図３においてｚ_ｒｅｆがハブ２３の高さを表し、冪指数α_ＷＳの増加に伴ってハブ２３の上方では風速が増加し、ハブ２３の下方では風速が低下することがわかる。従って、図５に示すようにスラスト力Ｔも冪指数α_ＷＳの増加に伴って、ハブ２３の上方では増加し、ハブ２３の下方では低下する。ここで、ハブ２３の中心でのナセル２２の方向に沿って風力発電装置２を転倒させる向きのモーメントを考えると、ブレード２４が回転平面内の任意の位置にあるとき、冪指数α_ＷＳの増加に伴ってモーメントが単調増加することがわかる。ゆえに、ロータ２５が一回転する間のハブ２３の中心でのモーメントの平均値も冪指数α_ＷＳの増加に伴って図６に示すように単調増加する。従って、大気密度及びハブ２３の中心での風速が一定である場合には、ハブ２３の中心でのモーメントから冪指数α_ＷＳを推定することができる。なお、図６に示す冪指数とハブ中心でのモーメントの関係を説明するための図は、一般的な風力発電装置のモデルに対しシミュレーションにより生成したものである。実際の風力発電装置２では、ハブ２３の中心での風速と大気密度も変化するため、これらの増加によってもモーメントは単調増加する（図７、図８）。よって、冪指数α_ＷＳを高精度に推定するためには、モーメントに加えて、ある位置での風速と大気密度を計測する必要がある。風速と大気密度がわかれば、図７及び図８に示すような、複数のモーメント−冪指数α_ＷＳ関係式の中から、風速と大気密度に合った関係式を選択し、モーメントから冪指数α_ＷＳを推定することができる。ただし、図８に示す大気密度の変化によるモーメントの変動は、図７に示す冪指数α_ＷＳと風速の変化と比較すると小さいため、大気密度を用いなくとも冪指数α_ＷＳを推定することは可能である。また、風速の変動幅が小さい場合や冪指数α_ＷＳの推定精度低下を許容できる場合には、風速と大気密度を使用せず、モーメントのみから冪指数α_ＷＳを推定しても良い。

実際には回転するハブ２３でのモーメント計測は困難であるため、ひずみセンサ７によって計測したタワー２１でのモーメントで代用する、タワー２１の高さ方向二箇所で計測したモーメントを外挿してハブ２３の中心でのモーメントを算出するなどしても良い。風速と大気密度については、ハブ２３の中心の値を用いる必要はなく、風力発電装置２の近傍で計測すれば良い。また、ピッチ角、回転数は一定と仮定したが、これらは風速に応じた制御によって決定されることが一般的であるため、風速を用いて冪指数α_ＷＳを推定する場合には、ピッチ角、回転数が変化しても推定精度への影響は小さい。チルト角、コーニング角は、風力発電装置２に固有の値であり、運転条件によらず一定であるため、推定精度への影響はない。

なお、本実施例では図４に示したように、風況推定装置３２を構成する、ウィンドシア関数３３を格納する記憶部１６、ウィンドシア推定部１８、及び風速分布計算部１９を制御装置３１内に実装する場合を一例として説明したがこれに限られるものではない。例えば、これらウィンドシア関数３３を格納する記憶部１６、ウィンドシア推定部１８、及び風速分布計算部１９を、図１に示した運転管理センター３内に設置される電子端末４或いは図示しないサーバに実装する構成としても良い。

以上の通り、本実施例によれば、簡易な構成にて、風速分布であるウィンドシアを高精度に推定し得る風力発電装置及び風力発電システムを提供することが可能となる。

図９は、本発明の他の実施例に係る実施例２の風力発電装置を構成する制御装置３１ａの機能ブロック図である。本実施例では、実施例１で示したウィンドシア推定部１８及び風速分布計算部１９にて推定されたウィンドシアを用いて風力発電装置２の信頼性を評価する信頼性評価装置４０を制御装置内に設けた点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付し、以下では、実施例１と重複する説明を省略する。なお、説明の便宜上、図９に示すように、実施例１と同様の構成要素として、入力Ｉ／Ｆ３４、ウィンドシア推定部１８、出力Ｉ／Ｆ３５、通信Ｉ／Ｆ３６、及び内部バス３７のみを示す。

図９に示すように、本実施例に係る制御装置３１ａは、入力Ｉ／Ｆ３４、ウィンドシア推定部１８、出力Ｉ／Ｆ３５、通信Ｉ／Ｆ３６、に加え、運転条件取得部４１、荷重計算部４２、設計情報４３を格納する記憶部１６ａ、信頼性評価部４４、及び情報出力部４５を備え、これらは相互に内部バス３７にてアクセス可能に接続されている。運転条件取得部４１、荷重計算部４２、設計情報４３を格納する記憶部１６ａ、信頼性評価部４４、及び情報出力部４５から信頼性評価装置４０が構成されている。なお、信頼性評価装置４０が情報出力部４５を有しない構成としても良い。ウィンドシア推定部１８、運転条件取得部４１、荷重計算部４２、信頼性評価部４４、及び情報出力部４５は、例えば、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ、各種プログラムを格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。

以下では、風力発電装置２のブレード２４の信頼性評価を一例として、信頼性評価装置４０について説明する。なお、信頼性評価装置４０の適用先は、ブレード２４に限定される必要はなく、ウィンドシアが信頼性に影響を与える部位であれば、ナセル２２やタワー２１など風力発電装置２の他の構成部品でも良い。

運転条件取得部４１は、ブレード２４に作用する荷重に関連する風力発電装置２の運転条件の時刻歴データを取得する。運転条件とは、例えば、風速計８での風速や風向、ブレード２４のピッチ角やアジマス角、ロータ２５の回転速度、ナセル２２の方位角、風力発電装置２の発電量などである。風力発電装置２にひずみセンサや加速度センサなどの荷重センサが取り付けられている場合には、それらの時刻歴データを含んでも良い。また、制御装置３１ａとして、例えばＳＣＡＤＡが用いられる場合には、このＳＣＡＤＡから運転条件を取得しても良い。

荷重計算部４２は、運転条件取得部４１から転送される運転条件、ウィンドシア推定部１８から転送される冪指数α_ＷＳと、ブレード２４の設計情報４３とを用いて、ブレード２４に作用する荷重の時刻歴を計算する。荷重の計算方法としては、例えば、風速計８での風速と冪指数α_ＷＳから上述の式（１）を用いてロータ２５に流入する風速分布（ウィンドシア）を計算し、風速分布と運転条件の時刻歴データを翼素運動量理論或いはマルチボディダイナミクスなどに基づく空力弾性シミュレーションの入力とする方法がある。
記憶部１６ａに格納される設計情報４３は、例えば、ブレード２４とタワー２１の寸法や質量分布、剛性分布、空力係数、ロータ２５のチルト角やコーニング角、ナセル２２の寸法や質量分布、空力係数、風力発電装置２の制御プログラムなどの設計データである。なお、記憶部１６ａに格納される設計情報２５には、信頼性情報としてのブレード２４の構成部品の信頼性に関するデータ、例えば、構成部品の寸法、弾性係数、断面係数、応力集中係数、Ｓ―Ｎ線図などが含まれる。

信頼性評価部４４は、荷重計算部４２から出力されるブレード２４に作用する荷重の時刻歴と上記信頼性情報とを用いて、ブレード２４の構成部品の信頼性評価を行う。信頼性評価としては、構成部品に対する疲労損傷度や余寿命、破壊確率などの計算を行う。例えば、荷重の時刻歴データから疲労損傷度を計算する場合には、以下のような方法がある。まず、ブレード２４に作用する荷重から構成部品に作用する応力の時刻歴を計算する。次に、応力の時刻歴データにレインフロー法を適用して応力振幅の出現頻度分布に変換し、得られた応力振幅の出現頻度分布と信頼性情報に保存される構成部品の材料のＳ―Ｎ線図から、線形累積損傷度則を用いて、時刻歴における疲労損傷度を計算する。

情報出力部４５は、信頼性評価部４４から内部バス３７を介して転送される評価結果を表やグラフ、コンター図として表示する。なお、運転条件取得部４１、ウィンドシア推定部１８、荷重計算部４２から出力されるデータを表示してもよい。例えば、運転条件取得部４１から出力される風速計８での風速と、ウィンドシア推定部１８から出力される冪指数α_ＷＳを用いて上述の式（１）により、ロータ２５に流入する風速分布を表示しても良い。
なお、本実施例では、信頼性評価装置４０を、制御装置３１ａ内に設ける構成としたが、これに限られず、図１に示した運転管理センター３内に設置される電子端末４或いは図示しないサーバに実装する構成としても良い。

以上の通り本実施例によれば、実施例１の効果に加え、信頼性評価装置４０を用いることで、風力発電装置の運転条件と、風力発電装置の荷重から推定したウィンドシアの時刻歴データに基づいて、風力発電装置の信頼性を評価することが可能となる。

図１０は、本発明の他の実施例に係る実施例３の風力発電装置を構成する制御装置３１ｂの機能ブロック図である。本実施例では、実施例１で示したウィンドシア推定部１８及び風速分布計算部１９にて推定されたウィンドシアを用いて風力発電装置２を制御する点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付し、以下では、実施例１と重複する説明を省略する。なお、説明の便宜上、図１０に示すように、実施例１と同様の構成要素として、入力Ｉ／Ｆ３４、ウィンドシア推定部１８、出力Ｉ／Ｆ３５、通信Ｉ／Ｆ３６、及び内部バス３７のみを示す。

図１０に示すように本実施例に係る制御装置３１ｂは、入力Ｉ／Ｆ３４、ウィンドシア推定部１８、出力Ｉ／Ｆ３５、通信Ｉ／Ｆ３６、に加え、運転条件取得部４１、制御量計算部５１、制御情報５２を格納する記憶部１６ｂを備え、これらは相互に内部バス３７にてアクセス可能に接続されている。ウィンドシア推定部１８、運転条件取得部４１、及び制御量計算部５１は、例えば、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ、各種プログラムを格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。

運転条件取得部４１は、上述の実施例２と同様に風力発電装置２の運転条件を取得する。制御量計算部５１は、運転条件取得部４１から内部バス３７を介して転送される運転条件と、ウィンドシア推定部１８から内部バス３７を介して転送される冪指数α_ＷＳと、制御情報５２とを用いて、例えばブレード２４のピッチ角やロータ２５の回転速度などを決定し、これらを実現するように制御量を決定する。ブレード２４のピッチ角やロータ２５の回転速度は、例えば、発電量を最大化する、ブレード２４の荷重変動を最小化する、というようにして決定できる。なお、ピッチ角はロータ２５が一回転する間に変化しても良い。このような制御は、風速計８での風速と冪指数α_ＷＳから上述の式（１）を用いてロータ４に流入する風速分布を計算し、任意のロータ回転速度に対してブレード２４に流入する風速、風向の分布を高精度に推定することで実現できる。
記憶部１６ｂは、制御情報５２として、制御に用いる定数やブレード２４の空力特性を格納している。制御量計算部５１から出力される上述の制御量は、内部バス３７及び出力Ｉ／Ｆ３５を介して、発電機２８やピッチ角制御機構６などへ出力される。

以上の通り本実施例によれは、実施例１の効果に加え、風力発電装置の運転条件と、風力発電装置の荷重から推定したウィンドシアの時刻歴データに基づいて、風力発電装置を制御し、発電量の最大化やブレードの荷重変動の最小化が可能となる。

図１１は、本発明の他の実施例に係る実施例４の風力発電装置の構成を示す図である。本実施例では、上述の実施例１の風力発電装置２の風況推定装置３２を用いて、水平方向のウィンドシアを推定する点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付し、以下では、実施例１と重複する説明を省略する。

図１１では、風力発電装置２及びその周りでの水平方向の風速分布６１の構成を示している。図１１では、風力発電装置２を上方から眺めた状態を示しており、風は紙面左から右に吹いているものとする。なお、風力発電装置２は、上述の実施例１と同様の構成を備えている。

図１１に示す水平方向の風速分布６１は、水平方向に変化しており、この水平方向のウィンドシアの強弱を表す係数をβ_ＷＳとすると、水平方向の風速分布６１を以下の式（３）のように仮定することができる。

ここで、Ｖ（ｙ）は水平面上で風速ベクトルに直交する向きの位置ｙにおける風速であり、ｙ_ｒｅｆは基準となる風速を定義する位置、Ｖ（ｙ_ｒｅｆ）は基準となる風速を表している。式（３）からわかるように、係数β_ＷＳが大きくなるほど、水平方向の風速の変化は大きくなる。例えば、基準となる風速を風速計８で計測する場合、式（３）のＶ（ｙ_ｒｅｆ）を計測した風速、ｙ_ｒｅｆを０（原点）として、ｙは図１１において風速計８からのｙ軸方向の距離を用いることで、ある係数β_ＷＳがわかれば水平方向の風速分布６１を得ることができる。すなわち、風速分布を式（３）のように仮定する場合、風速分布の推定問題は、係数β_ＷＳの推定問題に帰着する。なお、本実施例では、式（３）の風速分布を仮定して、水平方向のウィンドシアの強弱を表す係数β_ＷＳを推定することを考えるが、風速分布の仮定は式（３）に限定する必要はなく、複数のパラメータを用いて風速分布を仮定しても良い。

水平方向のウィンドシアの強弱を定義する係数β_ＷＳを推定するための、本実施例における風力発電装置２の風況推定装置３２の構成は実施例１と同様である。以下では、風況推定装置３２の詳細について、実施例１と異なる点について述べる。
本実施例において、荷重計測部１３（図示せず）では、ひずみセンサ７を用いてタワー２１のせん断ひずみを計測し、計測位置での断面二次極モーメントとタワー２１の半径を用いて、捻りモーメントに変換する。更に、捻りモーメントを所定時間での平均化処理を施して出力する。捻りモーメントはタワー２１の断面内で均一に作用するので、ひずみセンサ７の設置は一箇所でもよく、高さ方向の位置も特に限定する必要はない。

ウィンドシア推定部１８（図示せず）では、捻りモーメント、風速、大気密度の平均値を入力として、これらの値と水平方向のウィンドシアの強弱を表す係数β_ＷＳとの関係を定義するウィンドシア関数３３を用いることにより、平均化に用いた所定時間ごとに係数β_ＷＳの推定値を出力する。本実施例では、ウィンドシア推定部１８への入力として、捻りモーメント、風速、大気密度を用いているが、係数β_ＷＳの推定精度低下を許容できる場合には、捻りモーメントのみを入力としても良く、捻りモーメントに加えて風速または大気密度の一方を用いても良い。また、風速の代わりに風速に対応して変化する他の物理量を用いても良い。例えば、発電量やピッチ角、ロータ回転数などを用いることができる。なお、捻りモーメントは、ヨーエラーと呼ばれるナセル２２と風向とのずれによっても発生するため、ヨーエラーをウィンドシア推定部１８の入力に加えることで、高精度化が可能である。

ウィンドシア関数３３は、捻りモーメント、風速、大気密度の入力値に対して係数β_ＷＳを一意に出力できる関数として定義されている。関数の保存方法、作成方法は特に限定されず、成就の実施例１と同様の方法を用いても良い。
風速分布計算部１９では、ウィンドシア推定部１８で得られた係数β_ＷＳの推定値と風速計測部１２で得られた風速の時系列データから、上記式（３）を用いて風速分布の時系列データを算出する。

風況推定装置３２による水平方向のウィンドシアの推定原理は、以下の点を除いて実施例１と同様である。すなわち、水平方向のウィンドシアによってハブ２３の中心に作用するモーメントは、ナセル２２を水平面内で回転させる向きに発生する。したがって、タワー２１には、捻りモーメントが作用するため、係数β_ＷＳの推定には、捻りモーメントを計測する必要がある。なお、タワー２１の曲げモーメントと捻りモーメントを同時に計測することにより、実施例１と実施例４の高さ方向（Ｚ方向）、水平方向（ｙ方向）のウィンドシアを同時に推定しても良く、推定した水平方向のウィンドシアを、上述の実施例２の信頼性評価装置４０、実施例３の制御装置３１ｂの入力としても良い。

以上の通り本実施例によれば、風力発電装置の荷重を計測することにより、簡易な構成にて、水平方向のウィンドシアを高精度に推定することが可能となる。

図１２は、本発明の他の実施例に係る実施例５の風力発電装置の構成を示す図である。本実施例では、上述の実施例１に示したタワー２１に設置されるひずみセンサ７をブレード２４に設置した点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付し、以下では、実施例１と重複する説明を省略する。

図１２に本実施例に係る風力発電装置２及びその周りでの高さ方向の風速分布１１の構成を示す。図１２では、風力発電装置２を側方から眺めた状態を示しており、風は紙面左から右に吹いているものとする。風力発電装置２は、実施例１と同様の構成に加えて、タワー２１に代えて、ブレード２４にひずみセンサ７を備えている。ひずみセンサ７は、ロータ２５を構成する少なくとも一つのブレード２４に取り付けられていれば良く、ひずみセンサ７に代えて加速度センサのような他の荷重センサを用いても良い。

ウィンドシアの強弱を定義する冪指数α_ＷＳを推定するための、本実施例に係る風力発電装置２の風況推定装置３２の構成は実施例１と同様である。以下では、風況推定装置３２の詳細について、実施例１と異なる点について述べる。
本実施例において、荷重計測部１３では、ひずみセンサ７を用いてブレード２４のひずみを計測し、計測位置での断面係数を乗ずることで、曲げモーメントに変換する。更に、曲げモーメントを統計処理して統計値を出力する。統計値としては、例えば、所定時間での曲げモーメントの標準偏差や、最大値と最小値との差（最大振幅）などを用いる。また、アジマス角をビンで区切ってビンごとの平均値を用いてもよいし、ロータ２５を構成する全てのブレード２４にひずみセンサ７を取り付けて、各ブレード２４の曲げモーメントからハブ２３の中心でのモーメントを計算によって求めた値を用いても良い。ひずみセンサ７の設置は一箇所でもかまわないが、ブレード２４を風向方向に曲げるモーメント成分を算出するために、ブレード２４の長手方向の同一位置に二箇所以上ひずみセンサ７を設置することが望ましい。また、ひずみセンサ７はブレード２４の翼根付近に取り付けることが望ましいが、計測位置を翼根付近に限定する必要はない。

ウィンドシア推定部１８は、ブレード２４の曲げモーメントの統計量、風速、大気密度の平均値を入力として、これらの値とウィンドシアの強弱を表す冪指数α_ＷＳとの関係を定義するウィンドシア関数３３を用いることにより、所定時間ごとに冪指数α_ＷＳの推定値を出力する。本実施例では、ウィンドシア推定部１８への入力として、曲げモーメント、風速、大気密度を用いているが、冪指数α_ＷＳの推定精度低下を許容できる場合には、曲げモーメントのみを入力としても良く、曲げモーメントに加えて風速または大気密度の一方を用いても良い。また、風速に代えて風速に対応して変化する他の物理量を用いても良い。例えば、発電量やピッチ角、ロータ回転数などを用いることができる。

風況推定装置３２によるウィンドシアの推定原理は、以下の点を除いて実施例１と同様である。すなわち、ウィンドシアによってブレード２４に作用するスラスト力は図５に示すように、アジマス角に応じて変化するため、ひずみセンサ７で計測される曲げモーメントもアジマス角に応じて変化する。従って、ロータ２５が一回転する間にブレード２４作用する曲げモーメントの変動幅を、標準偏差や最大振幅を用いて表すことで、冪指数α_ＷＳを推定できる。また、一回転での曲げモーメントの変動幅を用いなくても、あるアジマス角での曲げモーメントの値の大小から冪指数α_ＷＳを推定することもできる。例えば、図５に示すようにブレード２４がハブ２３の真上に位置するときの曲げモーメントやスラスト力は、冪指数α_ＷＳの増加に伴って単調増加するため、これらの値から冪指数α_ＷＳを推定できる。なお、ロータ２５を構成する全てのブレード２４にひずみセンサ７を取り付けて、各ブレード２４の曲げモーメントからハブ２３の中心でのモーメントを計算によって求める場合には、実施例１と同様の原理でウィンドシアを推定できる。

なお、ブレード２４が水平となるときの曲げモーメントを用いれば、水平方向のウィンドシアを推定することもでき、高さ方向、水平方向のウィンドシアを同時に推定しても良い。また、推定したウィンドシアを、上述の実施例２の信頼性評価装置４０、実施例３の制御装置３１ｂの入力としても良い。

以上の通り本実施例によっても、風力発電装置の荷重を計測することにより、簡易な構成にて、ウィンドシアを高精度に推定することが可能となる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。

１…風力発電システム
２…風力発電装置
３…運転管理センター
４…電子端末
５…通信ネットワーク
６…ピッチ角制御機構
７…ひずみセンサ
８…風速計
９…温度計
１０…気圧計
１１…風速分布
１２…風速計測部
１３…荷重計測部
１４…温度計測部
１５…気圧計測部
１６，１６ａ，１６ｂ…記憶部
１７…大気密度計算部
１８…ウィンドシア推定部
１９…風速分布計算部
２１…タワー
２２…ナセル
２３…ハブ
２４…ブレード
２５…ロータ
２６…主軸
２７…増速機
２８…発電機
２９…メインフレーム
３０…電力変換器
３１，３１ａ，３１ｂ…制御装置
３２…風況推定装置
３３…ウィンドシア関数
３４…入力Ｉ／Ｆ
３５…出力Ｉ／Ｆ
３６…通信Ｉ／Ｆ
３７…内部バス
４０…信頼性評価装置
４１…運転条件取得部
４２…荷重計算部
４３…設計情報
４４…信頼性評価部
４５…情報出力部
５１…制御量計算部
５２…制御情報
６１…水平方向の風速分布

Claims (15)

1. 少なくともロータ及びナセル並びにナセルを回動可能に支持するタワーを有する風力発電装置と、風力発電装置を制御する制御装置とを備え、
   前記制御装置は、
   風力発電装置に付加される荷重を計測する荷重計測部と、前記荷重とウィンドシアとの関係を定義するウィンドシア関数を格納する記憶部と、前記荷重及びウィンドシア関数に基づきウィンドシアを計算するウィンドシア推定部とを有する風況推定装置を備えることを特徴とする風力発電装置。
2. 請求項１に記載の風力発電装置において、
   前記ウィンドシア推定部は、前記記憶部に格納されるウィンドシア関数と、前記荷重計測部から入力される前記荷重に基づき高さ方向の風速分布であるウィンドシアを計算することを特徴とする風力発電装置。
3. 請求項１に記載の風力発電装置において、
   前記ウィンドシア推定部は、前記記憶部に格納されるウィンドシア関数と、前記荷重計測部から入力される前記荷重に基づき水平方向の風速分布であるウィンドシアを計算することを特徴とする風力発電装置。
4. 請求項２に記載の風力発電装置において、
   前記制御装置は、
   前記高さ方向の風速分布であるウィンドシアを用いて、前記風力発電装置の信頼性を評価する信頼性評価装置を有することを特徴とする風力発電装置。
5. 請求項２又は請求項３に記載の風力発電装置において、
   前記荷重計測部は、前記タワーに付加される荷重を計測することを特徴とする風力発電装置。
6. 請求項２又は請求項３に記載の風力発電装置において、
   前記荷重計測部は、前記風力発電装置に付加される荷重として、ひずみまたは加速度を計測することを特徴とする風力発電装置。
7. 少なくとも１基の風力発電装置と、風力発電装置を制御する制御装置と、表示装置を有する電子端末と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワークを備え、
   前記制御装置は、
   風力発電装置に付加される荷重を計測する荷重計測部と、前記荷重とウィンドシアとの関係を定義するウィンドシア関数を格納する記憶部と、前記荷重及びウィンドシア関数に基づきウィンドシアを計算するウィンドシア推定部とを有する風況推定装置を備えることを特徴とする風力発電システム。
8. 請求項７に記載の風力発電システムにおいて、
   前記ウィンドシア推定部は、前記記憶部に格納されるウィンドシア関数と、前記通信ネットワークを介して前記荷重計測部から入力される前記荷重に基づき高さ方向の風速分布であるウィンドシアを計算することを特徴とする風力発電システム。
9. 請求項７に記載の風力発電システムにおいて、
   前記ウィンドシア推定部は、前記記憶部に格納されるウィンドシア関数と、前記通信ネットワークを介して前記荷重計測部から入力される前記荷重に基づき水平方向の風速分布であるウィンドシアを計算することを特徴とする風力発電システム。
10. 請求項８に記載の風力発電システムにおいて、
    前記制御装置は、
    前記高さ方向の風速分布であるウィンドシアを用いて、前記風力発電装置の信頼性を評価する信頼性評価装置を有することを特徴とする風力発電システム。
11. 請求項８又は請求項９に記載の風力発電システムにおいて、
    前記荷重計測部は、前記風力発電装置のタワーに付加される荷重を計測することを特徴とする風力発電システム。
12. 請求項８又は請求項９に記載の風力発電システムにおいて、
    前記荷重計測部は、前記風力発電装置に付加される荷重として、ひずみまたは加速度を計測することを特徴とする風力発電システム。
13. 少なくとも１基の風力発電装置と、風力発電装置を制御する制御装置と、表示装置を有する電子端末と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワークを備え、
    前記制御装置は、風力発電装置に付加される荷重を計測する荷重計測部を有し、
    前記電子端末は、荷重とウィンドシアとの関係を定義するウィンドシア関数を格納する記憶部と、前記通信ネットワークを介して前記荷重計測部から入力される前記荷重及び前記記憶部に格納されるウィンドシア関数に基づきウィンドシアを計算するウィンドシア推定部とを有する風況推定装置を備えることを特徴とする風力発電システム。
14. 請求項１３に記載の風力発電システムにおいて、
    前記ウィンドシア推定部は、前記記憶部に格納されるウィンドシア関数と、前記通信ネットワークを介して前記荷重計測部から入力される前記荷重に基づき高さ方向の風速分布であるウィンドシアを計算することを特徴とする風力発電システム。
15. 請求項１３に記載の風力発電システムにおいて、
    前記ウィンドシア推定部は、前記記憶部に格納されるウィンドシア関数と、前記通信ネットワークを介して前記荷重計測部から入力される前記荷重に基づき水平方向の風速分布であるウィンドシアを計算することを特徴とする風力発電システム。

Images