(57)【要約】【課題】低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を正確に予測できるようにする。【解決手段】低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法において、前記タービンの動作状態を表す少なくとも２つのパラメータの値を求め、該少なくとも２つのパラメータの値をニューラルネットワークへ入力し、該ニューラルネットワークから前記タービンで得られる電力生産量の予測値である出力値を出力する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービン（１００）で得られる電力生産量を予測する方法において、
前記タービン（１００）の動作状態を表す少なくとも２つのパラメータの値を求め、
該少なくとも２つのパラメータの値をニューラルネットワーク（１３２，２３２）へ入力し、
該ニューラルネットワークから前記タービンで得られる電力生産量の予測値である出力値を出力する
ことを特徴とする風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法。
【請求項２】
前記タービン（１００）の動作状態を表す３つのパラメータの値を求め、
該３つのパラメータの値を前記ニューラルネットワーク（１３２，２３２）へ入力し、
ここで、第１のパラメータは前記タービンで形成される実際の電力生産量であり、第２のパラメータは前記タービンのロータブレードのピッチ角であり、第３のパラメータは前記タービンのロータ速度である、
請求項１記載の風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークは測定されたデータに基づく学習を経たニューラルネットワークである、請求項１または２記載の風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは計算されたデータに基づく学習を経たニューラルネットワークである、請求項１から３までのいずれか１項記載の風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークは該ニューラルネットワークの３つの層（２５０，２６０，２７０）に配置された複数のネットワークノード（２５１〜２５５，２６１，２６２，２７１）を有している、請求項１から４までのいずれか１項記載の風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法。
【請求項６】
前記ニューラルネットワークの第１の層に属する第１のネットワークノードはすべて第２の層に属する第２のネットワークノードに接続されており、該第２の層に属する第２のネットワークノードはすべて第３の層に属する第３のネットワークノードに接続されている、請求項５記載の風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法。
【請求項７】
低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービン（１００）で得られる電力生産量を予測する制御装置（１３０）において、
前記タービン（１００）の動作状態を表す少なくとも２つのパラメータの値を求める算出ユニット（１３１）と、
該少なくとも２つのパラメータの値を受け取るニューラルネットワーク（１３２，２３２）と、
前記タービンで得られる電力生産量の予測値である前記ニューラルネットワークからの出力値を出力する出力ユニット（１３３）と
を有する
ことを特徴とする制御装置。
【請求項８】
電力を形成する風力発電機のタービン（１００）において、
回転軸線（１１０ａ）を中心として回転可能であり、かつ、前記回転軸線に対して放射方向に延在する少なくとも１つのブレード（１１４）を備えたロータ（１１０）と、
該ロータに機械的に結合されたジェネレータ（１２８）と、
請求項７に記載された制御装置（１３０）と
を有することを特徴とする風力発電機のタービン。
【請求項９】
さらに、
当該のタービンの実際の電力生産量を測定する電力センサ（１４１）と、
前記少なくとも１つのブレードのピッチ角を測定する角度センサ（１４２）と、
前記ロータの実際の回転速度を測定する回転速度センサ（１４３）と
を有しており、
前記電力センサ、前記角度センサおよび前記回転速度センサは前記制御装置に接続されており、
前記制御装置は前記実際の電力生産量、前記ピッチ角および前記実際の回転速度に基づいて当該のタービンで得られる電力生産量を予測する、
請求項８記載の風力発電機のタービン。
【請求項１０】
低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービン（１００）で得られる電力生産量を予測するためのコンピュータプログラムにおいて、請求項１から６までのいずれか１項記載の風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法の各ステップを制御装置（１０６）に実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力を形成する風力発電機の分野に関連している。特に、本発明は、低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法に関する。また、本発明は、低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する制御装置に関する。さらに、本発明は、風力発電機のタービンならびに前述した風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法を制御するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
風力は化石燃料などの他のタイプのエネルギ源を補完または代替する持続可能な選択手段として認識されるようになってきた。風力発電の初期の開発段階では、風力発電機のタービンの大半は一定の速度で運転されるように構成されていた。しかし、最近は、可変の風力を良好に捕捉できるよう、可変速度で動作するタービンが利用される傾向にある。多くのケースにおいて、風力発電機のタービンブレードのピッチ角はタービンの可変速度での運転を制御するために調整可能となっている。
【０００３】
電気回路網へ供給される電力がこの電気回路網から取り出される電力より大きい場合、電気回路網全体の周波数は増大する。これは、電気回路網に接続された風力発電機が形成した全電力をこの電気回路網へ送出できないことによっている。このため、形成された電力の交流電流ＡＣの周波数は増大する。典型的には、このような特性は或る１つの風力発電機だけでなく、風力発電機設備団地の多数の風力発電機に共通に見られる。したがって、形成された電力がユーザの利用電力よりも大きいという電力不平衡により、電気回路網での周波数は全体的に増大する。
【０００４】
こうした周波数の変動を回避するために、風力発電機を低減された電力設定ポイントで運転して、電気回路網へ送出される電力を低減し、この電力と電気回路網から取り出される電力とを少なくとも近似に平衡させることが知られている。こうした電力設定ポイントの低減は、安定した電気回路網の動作を保証するために、法規制によっても要求されている。
【０００５】
風力発電機を低減された電力設定ポイントで運転する原因は、典型的には、風力発電機の運営者の影響下にない。このため、風力発電機の運営者が受け取る収入は達成可能な電力生産量には対応するが、実際の電力生産量には対応しない。したがって、風力発電機の運営者は電力生産量の値が信頼性高く精確に既知となることを強く望んでいる。ただし、当然ながら、風力発電機で得られる電力生産量は実際の風の状況に大きく依存している。
【０００６】
例えば、風力発電機のナセルの頂部で風速を測定し、測定された風速に基づいて、得られる電力生産量を予測することが知られている。しかし、この公知の予測プロシージャはあまり正確ではないという欠点を有している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を正確に予測することが所望される。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この課題は、独立請求項に記載された特徴により解決される。本発明の有利な実施形態は従属請求項に記載されている。
【０００９】
本発明では、低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法において、前記タービンの動作状態を表す少なくとも２つのパラメータの値を求め、該少なくとも２つのパラメータの値をニューラルネットワークへ入力し、該ニューラルネットワークから前記タービンで得られる電力生産量の予測値である出力値を出力することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機および当該の風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する制御装置を示す図である。
【図２】風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する制御装置において用いられるニューラルネットワークを示す図である。
【図３】図２のニューラルネットワークのネットワークノードの伝達関数を示すグラフである。
【図４】風力発電機のタービンの空力学的モデルに基づく電力生産量の計算に比較した、図２のニューラルネットワークの計算の誤差分布特性を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の第１の特徴は、ニューラルネットワークを用いることにより、低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量の計算に必要な計算能力を大幅に低減するという着想を基礎としている。言い換えれば、比較的小さな計算能力しか有さない単純な処理装置のみを用いて予測プロセスを実行するのである。これにより、初期コストの増大なしに、１つの電力会社によって運営されている全ての風力発電機にこうした単純な処理装置を組み込むことができるため、有利である。特に、こうした単純な処理装置は風力発電機の制御ユニット内に組み込まれ、各タービンの動作を制御するために利用される。
【００１２】
風力発電機に対して低減された電力設定ポイントを用いることは、例えば、形成される電力の交流電流ＡＣの周波数が高くなりすぎる場合に必要な措置である。これは、例えば風力発電機から電気回路網へ供給される電力が当該の電気回路網に接続された最終消費部によって消費される電力よりも大きいケースに相当する。言い換えると、電気回路網へ供給される電力に利用されない成分がある場合に当該の電気回路網の交流周波数が増大するのである。このような周波数の増大は、電気回路網に接続されている少なくとも１つの風力発電機が低減された電力設定ポイントで運転され、電気回路網へ供給される電力と電気回路網から取り出される電力とのあいだの平衡が維持されることにより回避される。このため、風力発電機のオーナーには、法規制によって、所有する風力発電機の電力設定ポイントの適合化が要求されている。また、電力設定ポイントの低減は風力発電機の運営者が制御できることがらではなく、運営者は実際の電力生産量に相応しない収入を受け取ることになる。このため、風力発電機の運営者は最適な電力設定ポイントで得られる電力生産量をつねに正確に知りたいと強く望んでいる。しかしもちろん、得られる電力生産量は実際の風の状況に強く依存している。
【００１３】
本発明の有利な実施形態によれば、タービンの動作状態を表す３つのパラメータの値が求められ、これら３つのパラメータの値がニューラルネットワークへ入力される。ここで、第１のパラメータはタービンで形成される実際の電力生産量であり、第２のパラメータはタービンのロータブレードのピッチ角であり、第３のパラメータはタービンのロータ速度である。３つの入力パラメータ、すなわち、実際の電力生産量、ロータブレードのピッチ角およびロータ速度に基づいて電力が予測され、予測値がきわめて正確となることが保証される。予測の高度の正確性はロータ全平面を基礎とした計算によっており、従来知られている電力予測プロシージャでの風速測定のみでは達成されない。
【００１４】
本発明の別の有利な実施形態によれば、ニューラルネットワークは測定されたデータに基づく学習を経たニューラルネットワークである。このようにすれば、信頼性の高い実験データをニューラルネットワークの学習訓練に利用できるので有利である。
【００１５】
実験データは例えば風の状況があまり大きく変化しない所定の時間内にタービンブレードのピッチ角を変化させることによって取得される。ここで、タービンブレードのピッチ角は、最適な角度から、低減された電力設定ポイントに相応に低減された電力を生産する次善の角度へ変更される。もちろん、ピッチ角は複数回変更され、次善の角度すなわち低減された電力設定ポイントに相応する種々の低減された電力生産量が求められる。
【００１６】
本発明の別の有利な実施形態によれば、ニューラルネットワークは計算されたデータに基づく学習を経たニューラルネットワークである。計算されたデータは、特に、風力発電機のタービンまたはそのロータの空力学的特性を考慮した精細なコンピュータ計算から得られたデータである。このとき、特にロータブレードの寸法および形状が考慮される。
【００１７】
本発明の別の有利な実施形態によれば、ニューラルネットワークは３つの層に配置された複数のネットワークノードを有している。ここで、第１の層は入力層、第２の層は隠れ層（hidden layer）、第３の層は出力層とも称される。
【００１８】
前述した３つの層を有するニューラルネットワークの構造により、電力の予測が比較的簡単な構造で実行され、ニューラルネットワークの迅速な学習が達成される。これはニューラルネットワークが数回の学習シーケンスの実行後に電力予測プロセスの合理的な結果を送出できることを意味する。
【００１９】
本発明の別の有利な実施形態によれば、ニューラルネットワークの第１の層に属する第１のネットワークノード（第１のネットワークエレメント）はすべて第２の層に属する第２のネットワークノード（第２のネットワークエレメント）に接続されており、第２の層に属する第２のネットワークノード（第２のネットワークエレメント）はすべて第３の層に属する第３のネットワークノード（第３のネットワークエレメント）に接続されている。このようにすれば、ニューラルネットワークが学習訓練プロシージャに適した高度な対称構造を有することになるので有利である。
【００２０】
また、本発明は、低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する制御装置において、前記タービンの動作状態を表す少なくとも２つのパラメータの値を求める算出ユニットと、該少なくとも２つのパラメータの値を受け取るニューラルネットワークと、前記タービンで得られる電力生産量の予測値である前記ニューラルネットワークからの出力値を出力する出力ユニットとを有することを特徴とする。
【００２１】
本発明の第２の特徴は、前述した、低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法が、公知の風力発電機に簡単に組み込むことのできる制御装置によって実行されるという着想を基礎としている。このようにして、公知の風力発電機を、前述した方法の実行に適した新たなタイプの風力発電機へ簡単に変更することができる。
【００２２】
前述した制御装置はコンピュータプログラムないしソフトウェアによっても実現可能である。また、前述した制御装置は相応の１つまたは複数のハードウェアを備えた専用の電子回路によっても実現可能である。さらに、前述した制御装置は、ソフトウェアモジュールとハードウェアモジュールとのハイブリッド形態の装置によっても実現可能である。
【００２３】
また、本発明は電力を形成する風力発電機のタービンにおいて、回転軸線を中心として回転可能であり、かつ、前記回転軸線に対して放射方向に延在する少なくとも１つのブレードを備えたロータと、該ロータに機械的に結合されたジェネレータと、前述した制御装置とを有することを特徴とする。
【００２４】
本発明の第３の特徴は、前述した制御装置を一般の風力発電機へ組み込むことにより、風力発電機が低減された電力設定ポイントで運転される場合に、この風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する手段を設けるという着想を基礎としている。
【００２５】
本発明の有利な実施形態によれば、風力発電機のタービンは、さらに、当該のタービンの実際の電力生産量を測定する電力センサと、少なくとも１つのブレードのピッチ角を測定する角度センサと、ロータの回転速度の実際値を測定する回転速度センサとを有しており、電力センサ、角度センサおよび回転速度センサは制御装置に接続されており、当該の制御装置は、実際の電力生産量、ピッチ角および回転速度の実際値に基づいて当該のタービンで得られる電力生産量を予測する。
【００２６】
前述したように、３つの入力パラメータ、すなわち、実際の電力生産量、ピッチ角および実際の回転速度を用いることにより、単純な風速測定のみに基づくのではなく、ロータ全平面を基礎とした高度に精確な電力予測が行われることが保証される。風速測定は公知の風力発電機の既知の位置、例えばナセル頂部において行われる。
【００２７】
さらに、本発明は、低減された電力設定ポイントで運転される風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測するためのコンピュータプログラムにおいて、前述した風力発電機のタービンで得られる電力生産量を予測する方法の各ステップを制御装置に実行させることを特徴とする。
【００２８】
本発明で云うコンピュータプログラムとは、前述した方法を前述した制御装置に実行させるためのプログラム要素および／またはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に含まれる命令と等価である。
【００２９】
コンピュータプログラムのそれぞれの要素は、コンピュータで読み取り可能な命令コードとして、適切なプログラミング言語、例えばＪＡＶＡ，Ｃ＋＋などによって実現され、コンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えばリムーバブルディスク、揮発性メモリまたは不揮発性メモリ、エンベデッドメモリまたはエンベデッドプロセッサなどに格納される。命令コードはコンピュータまたはその他のプログラミングデバイスに所定の機能を実行させるプログラムの要素である。コンピュータプログラムはＷＷＷなどのネットワークからダウンロードによって入手可能である。
【００３０】
本発明の各実施形態は各カテゴリに通用することに注意されたい。特に、方法発明の請求項の実施形態は装置発明の請求項の実施形態に対応する。特にことわりのないかぎり、本発明の明細書、特許請求の範囲および図面に示されている各特徴は、それがどのカテゴリに属するものであっても、単独でまたは任意に組み合わせて本発明の対象となりうることは、当分野の技術者であれば容易に理解されるはずである。
【００３１】
以下に、前述した本発明の特徴を実施例に則して詳細に説明する。ただし、本発明は後述する実施例に限定されるものではない。
【実施例】
【００３２】
図は概略的なものであり、必ずしも縮尺どおりに描かれていないことに注意されたい。なお、図中、参照番号の第１の位桁は図番号を表しており、第３の位桁は各図を通して同一の要素を表している。
【００３３】
図１には、本発明の風力発電機のタービン１００が示されている。タービン１００は図示されていない基台に取り付けられたマスト１２０を有する。マスト１２０の頂部にハウジング１２２が配置されている。マスト１２０とハウジング１２２とのあいだにロータ角度調整装置１２１が配置されており、マスト１２０の長手方向軸線に整合する図示されていない垂直軸線を中心としてハウジング１２２を回転させることができる。ロータ角度調整装置１２１を適切に制御することにより、タービン１００の動作中、ハウジング１２２はつねに適切にその時点の風向に対してアライメントされる。
【００３４】
風力発電機のタービン１００はさらに３つのブレード１１４を備えたロータ１１０を有するが、図１の斜視図では２つのブレードしか見えていない。ロータ１１０は回転軸線１１０ａを中心として回転可能である。駆動カラー１１２に取り付けられたブレード１１４は、回転軸線１１０ａに対して放射方向（径方向）に延在している。
【００３５】
駆動カラー１１２とブレード１１４とのあいだに、長手方向軸線に対して平行な図示されていない軸線を中心として相応のブレードを回転させることによって各ブレードのピッチ角を調整するブレード調整装置１１６が設けられている。ブレード調整装置１１６を制御することにより、相応のブレードのピッチ角はその時点の風向に応じて最大の風力が得られるように調整される。
【００３６】
図１から見て取れるように、ハウジング１２２内にはロータ１１０の回転数をシャフト１２５の高回転数へ変換するギヤ装置１２４が設けられている。シャフト１２５は公知のようにジェネレータ１２８へ結合されている。また、非常時および／または風力発電機が損傷するほど風が強いときにタービン１００の動作を停止するブレーキ装置１２６も設けられている。
【００３７】
タービン１００はさらに高度に効率的に当該のタービンを運転するための制御装置１３０を有している。例えばロータ角度調整装置１２１の制御とは別に、当該の制御装置はロータブレード１１４のピッチ角度も最適な手法で調整する。
【００３８】
前述した実施例にしたがって、制御装置１３０は、風力発電機が低減された電力設定ポイントで運転される場合にタービン１００で得られる電力生産量を予測するために用いられる。ここで、制御装置１３０はタービン１００の実際の動作状態を表す３つのパラメータの値を求める算出ユニット１３１を有する。
【００３９】
第１のパラメータはタービン１００の実際の電力生産量であり、算出ユニット１３１はその値をジェネレータ１２８に接続された電力センサ１４１から取得する。第２のパラメータはブレード１１４のピッチ角であり、算出ユニット１３１はその値を前述したブレード調整装置１１６に接続された角度センサ１４２から取得する。第３のパラメータはロータ１１０の回転速度であり、算出ユニット１３１はその値をギヤボックス１２４に接続された回転速度センサ１４３から取得する。
【００４０】
制御装置１３０はニューラルネットワーク１３２を有しており、このニューラルネットワーク１３２は、タービンの実際の動作状態を表す３つのパラメータの値を受け取って、これら３つの値に基づき、タービンで得られる電力生産量を予測する学習を受けている。また、制御装置１３０はニューラルネットワーク１３２からの出力値を出力する出力ユニット１３３を有している。当該の出力値はタービンで得られる電力生産量の予測値を表している。
【００４１】
図２には図１の制御装置１３０内で用いられるニューラルネットワーク２３２が示されている。この実施例では、ニューラルネットワーク２３２は３つの層に配置された複数のネットワークノードを有する。５つの入力ネットワークノード２５１〜２５５が入力層と称される第１の層２５０に配置されており、２つのネットワークノード２６１，２６２が隠れ層と称される第２の層２６０に配置されており、出力ノード２７１が出力層と称される第３の層２７０に配置されている。
【００４２】
図２からわかるように、４つの入力値が各入力ネットワークノード２５１〜２５５へ供給される。当該の４つの値は、電力の実際値、ピッチ角の実際値、回転速度の実際値およびオフセット値である。ニューラルネットワーク２３２内での重みを良好にスケーリングするために、電力値はニューラルネットワーク２３２の入力層２５０へ供給されるまえに例えば１００で除算される。
【００４３】
ニューラルネットワークの基本原理にしたがって、重み係数ＩＮｘＷが各入力ネットワークノード２５１〜２５５へ割り当てられる。ここで、パラメータ"ｘ"は入力ネットワークノードの番号２５"ｘ"に相応する。また、図２からわかるように、各入力ネットワークノード２５１〜２５５は供給された個々の入力値のすべてを加算する加算ユニットを有している。これにより値"ｕ"が得られる。
【００４４】
値"ｕ"は伝達関数ｆｔに対する入力値である。伝達関数ｆｔは入力ネットワークノード２５１〜２５５とネットワークノード２６１，２６２とのあいだの結合強度を表している。この実施例では、第１の層２５０の全ての入力ネットワークノードについて、伝達関数ｆｔとして、
【数１】
2010127283.tif 000003
が当てはまる。
【００４５】
図３には入力ネットワークノード２５１〜２５５に対する伝達関数ｆｔの特性が示されている。
【００４６】
図２から見て取れるように、２つのネットワークノード２６１，２６２は入力ネットワークノード２５１〜２５５と同様の構造を有している。ここでは重み係数Ｌ１Ｎ１Ｗがネットワークノード２６１へ割り当てられており、重み係数Ｌ１Ｎ２Ｗがネットワークノード２６２へ割り当てられている。
【００４７】
各入力ネットワークノード２５１〜２５５の出力値と、既に入力ネットワークノード２５１〜２５５への入力に用いられたオフセット値との双方が、ネットワークノード２６１，２６２へ供給される。これら全ての値は、相応の重み係数Ｌ１Ｎ１ＷまたはＬ１Ｎ２Ｗによって重みづけされた後に加算される。ネットワークノード２６１，２６２の出力信号の値を出力ノード２７１へ結合する際にも、前述したものと同じ伝達関数ｆｔが用いられる。
【００４８】
ネットワークノード２６１，２６２のそれぞれの出力値と、既に入力ネットワークノード２５１〜２５５への入力およびネットワークノード２６１，２６２への入力に用いられたオフセット値とが、出力ノード２７１へ供給される。これら全ての値は、相応の重み係数ＯＵＴ１Ｗによって重みづけされた後に加算される。得られた合計値がニューラルネットワーク２３２全体の出力値となる。当該の出力値は、風力発電機が低減された電力設定ポイントで運転される場合にタービンで得られる電力生産量の予測値である。
【００４９】
重み係数ＩＮ１Ｗ，ＩＮ２Ｗ，ＩＮ３Ｗ，ＩＮ４Ｗ，ＩＮ５Ｗ，Ｌ１Ｎ１Ｗ，Ｌ１Ｎ２Ｗ，ＯＵＴ１Ｗは、ニューラルネットワークの基本原理にしたがって、学習シーケンスから求められる。このため、学習プロシージャごとに重み係数の値は修正される。
【００５０】
なお、ニューラルネットワーク２３２は複数の層から成る可能なニューラルネットワークのレイアウトの１つを表しているにすぎないことに注意されたい。特に、得られる電力生産量の予測を実現する構造として、２つのみの層または４つ以上の層を有する構造も可能である。さらに、ニューラルネットワークの構造は必ずしも対称でなくてよく、所定の層のノードの全ての出力を次の高さの層のノードへ接続しなくてもよい。また、所定の層に割り当てられたネットワークノードの数も前述した実施例から異なっていてよい。
【００５１】
図４には、風力発電機のタービンの空力学的モデルに基づく電力生産量の計算に比較した、図２のニューラルネットワークの計算の誤差分布特性が示されている。横軸（ｘ軸）には得られる電力生産量の予測値の誤差が単位ｋＷでプロットされており、縦軸（ｙ軸）には横軸の誤差よりも小さい絶対誤差を有するデータポイントが単位％でプロットされている。
【００５２】
ここで、ニューラルネットワーク２３２は、定格出力３６００ｋＷの風力発電機の完全な空力学的モデルを適用して取得された計算データによる学習を受けている。図４の誤差分布特性は８７００００個のデータポイントを有している。
【００５３】
図４からわかるように、ニューラルネットワーク２３２から出力される電力生産量の予測値の正確性は、１５０ｋＷ程度の誤差が許容可能であるなら、少なくともほぼ完全である。もちろん、許容可能な誤差が小さくなればなるほど、横軸にプロットされた許容可能誤差より大きい絶対誤差を有するデータポイントのパーセンテージは大きくなる。
【００５４】
本発明で云う"有している"とは明記されているもの以外の要素を含むことを排除せず、また"１つの"とは複数存在することを排除しない。本発明の特徴はいずれも説明した実施例を超えて任意に組み合わせることができる。また、特許請求の範囲に付した参照番号は本発明を限定するものではない。
【符号の説明】
【００５５】
１００  タービン、  １１０  ロータ、  １１０ａ  回転軸線、  １１２  駆動カラー、  １１４  タービンブレード、  １１６  ブレード調整装置、  １２０  マスト、  １２１  ロータ角調整装置、  １２２  ハウジング、  １２４  ギヤ装置、  １２５  シャフト、  １２６  ブレーキ装置、  １２８  ジェネレータ、  １３０  制御装置、  １３１  算出ユニット、  １３２，２３２  ニューラルネットワーク、  １３３  出力ユニット、  １４１  電力センサ、  １４２  ピッチ角センサ、  １４３  回転速度センサ、  ２５０  第１の層、  ２５１〜２５５  入力ネットワークノード、  ２６０  第２の層、  ２６１，２６２  ネットワークノード、  ２７０  第３の層、  ２７１  出力ノード
【図１】
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【図２】
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【図３】
2010127283.tif 000006
【図４】
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