(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
風力発電装置と、
気象データに基づいて鳥が飛来するか否かを判定し、該判定結果に基づき前記風力発電装置の運転スケジュールを決定する鳥飛来予測装置と、
前記運転スケジュールに基づき前記風力発電装置を制御する制御装置と、を有し、
前記鳥飛来予測装置は、
風速、風向を含む気象予測データを取得する気象データ取得部と、
鳥が飛来する飛来数、時間、風速、風向の各パラメータの相関関係を有するデータベースと、
前記取得した気象予測データと、前記相関関係とに基づいて鳥の飛来を判定する判定部と、を有する
ことを特徴とする風力発電システム。
【請求項２】
風力発電装置と、
気象データに基づいて鳥が飛来するか否かを判定し、該判定結果に基づき前記風力発電装置の運転スケジュールを決定する鳥飛来予測装置と、
前記運転スケジュールに基づき前記風力発電装置を制御する制御装置と、
前記気象データを観測する気象観測装置と、を有し、
前記鳥飛来予測装置は、
前記気象観測装置から気象観測データを取得する気象データ取得部と、
鳥が飛来する飛来数、時間、風速、風向の各パラメータの相関関係を有するデータベースと、
前記取得した気象観測データと、前記相関関係とに基づいて鳥の飛来を判定する判定部と、を有する
ことを特徴とする風力発電システム。
【請求項３】
前記鳥飛来予測装置は、
前記判定部の判定結果に基づき、前記風力発電装置の運転スケジュールを設定する運転スケジュール設定部を有する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の風力発電システム。
【請求項４】
前記気象観測装置は、さらに、鳥の飛来を感知するセンサを有し、
前記鳥飛来予測装置は、さらに、
前記センサによる鳥の飛来結果と前記判定部が判定した判定結果とに基づいて、鳥が飛来したか否かの適中率を算出する適中率算出部を有する
ことを特徴とする請求項２に記載の風力発電システム。
【請求項５】
風力発電装置と、
気象データに基づいて鳥が飛来するか否かを判定し、該判定結果に基づき前記風力発電装置の運転スケジュールを決定する鳥飛来予測装置と、
前記運転スケジュールに基づき前記風力発電装置を制御する制御装置と、を有し、
前記鳥飛来予測装置は、
風速、風向を含む気象予測データを取得する気象データ取得部と、
鳥が飛来する飛来数、時間、風速、風向の各パラメータの相関関係を有するデータベースと、
前記取得した気象予測データと、前記相関関係とに基づいて鳥の飛来を判定する判定部と、を有し、
前記判定部は、
前記風速のステップ関数をＳ（Ｗ）、前記風向のステップ関数をＳ（Ｄ）、前記時間のステップ関数をＳ（Ｔ）、前記風速の重み付け係数をｋ１、前記風向の重み付け係数をｋ２、前記時間の重み付け係数をｋ３としたとき、
Ｅ＝ｋ１・Ｓ（Ｗ）＋ｋ２・Ｓ（Ｄ）＋ｋ３・Ｓ（Ｔ）
で示す評価値Ｅを算出し、
前記評価値Ｅが所定値以上の場合は鳥が飛来すると判定する
ことを特徴とする風力発電システム。
【請求項６】
風力発電装置と、
気象データに基づいて鳥が飛来するか否かを判定し、該判定結果に基づき前記風力発電装置の運転スケジュールを決定する鳥飛来予測装置と、
前記運転スケジュールに基づき前記風力発電装置を制御する制御装置と、
前記気象データを観測する気象観測装置と、を有し、
前記鳥飛来予測装置は、
前記気象観測装置から気象観測データを取得する気象データ取得部と、
鳥が飛来する飛来数、時間、風速、風向の各パラメータの相関関係を有するデータベースと、
前記取得した気象観測データと、前記相関関係とに基づいて鳥の飛来を判定する判定部と、を有し、
前記判定部は、
前記風速のステップ関数をＳ（Ｗ）、前記風向のステップ関数をＳ（Ｄ）、前記時間のステップ関数をＳ（Ｔ）、前記風速の重み付け係数をｋ１、前記風向の重み付け係数をｋ２、前記時間の重み付け係数をｋ３としたとき、
Ｅ＝ｋ１・Ｓ（Ｗ）＋ｋ２・Ｓ（Ｄ）＋ｋ３・Ｓ（Ｔ）
で示す評価値Ｅを算出し、
前記評価値Ｅが所定値以上の場合は鳥が飛来すると判定する
ことを特徴とする風力発電システム。
【請求項７】
鳥が飛来する飛来数、時間、風速、風向の各パラメータの相関関係を有するデータベースと、
風速、風向を含む気象予測データを取得する気象データ取得部と、
前記取得した気象予測データと、前記相関関係とに基づいて鳥の飛来を判定する判定部と、を有し、
前記判定部は、
前記風速のステップ関数をＳ（Ｗ）、前記風向のステップ関数をＳ（Ｄ）、前記時間のステップ関数をＳ（Ｔ）、前記風速の重み付け係数をｋ１、前記風向の重み付け係数をｋ２、前記時間の重み付け係数をｋ３としたとき、
Ｅ＝ｋ１・Ｓ（Ｗ）＋ｋ２・Ｓ（Ｄ）＋ｋ３・Ｓ（Ｔ）
で示す評価値Ｅを算出し、
前記評価値Ｅが所定値以上の場合は鳥が飛来すると判定する
ことを特徴とする鳥飛来予測装置。
【請求項８】
前記鳥飛来予測装置は、さらに、
前記判定部の判定結果に基づき、風力発電装置の運転スケジュールを設定する運転スケジュール設定部を有する
ことを特徴とする請求項７に記載の鳥飛来予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鳥が多い地域におけるバードストライクの軽減ができる風力発電システムおよび鳥飛来予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
枯渇の可能性がある化石エネルギーを用いずに、自然界に存在する再生可能エネルギーを電力エネルギーに変換する方法の一つに風力発電機がある。この発電方法は、地球温暖化の主因となる二酸化炭素をほとんど発生させないクリーンなエネルギー源であることから、地球規模の環境問題を解決するプロセスとして、世界中で急速に導入が進んでいる。
【０００３】
この風力発電の出力は自然現象に左右され、出力が大きい場合、多数台の連系運転を行うときに系統への影響が大きくなることが懸念される。そのため、導入量を増加させるためには、連系する電力系統への周波数変動、電圧変動等での対策が必須である。風力発電の導入が盛んな北海道地方や東北地方の電力会社では、出力が２ｋＷ以上の風力発電所における電力系統連系に対する周波数変動対策として、例えば、非特許文献１のように、出力変動緩和制御と出力一定化制御の２種類の周波数変動に対する技術要件を定めている。
【０００４】
一方、風力発電設備の導入で周辺環境に影響があるとして、２０１１年１１月、環境影響評価法施行令が改正され、１０，０００ｋＷ以上の風力発電設備を第１種事業、７，５００ｋＷ以上の同設備を第２種事業として、環境影響評価法の対象事業に認定した。そして、２０１２年１０月、環境影響評価法施行令が施行され、それ以降、法に基づく環境影響評価、いわゆる法アセスによる手続きが必要となっている。法アセスの手続き中に出される行政意見としては、経済産業大臣勧告、環境大臣意見、県知事意見の３つがあり、これらに出された行政意見を調査項目毎に区分けすると、ほとんどの案件で鳥類のバードストライクへの意見である。したがって、今後、風力発電設備の導入量を増加させるためには、鳥類のバードストライクに対する環境保全措置を考慮した風力発電所が必要となってくる。
【０００５】
鳥類のバードストライクに対する環境保全措置の従来技術は以下のようなものが知られている。特許文献１には、風力発電設備と風力発電設備の間にレーダを設置し、そのレーダ感知の範囲に障害物（鳥類）が入った際、風力発電設備を停止させるシステムについて記載されている。また、特許文献２には、鳥類センサを設置した風力発電設備について記載されている。さらに、特許文献３には、鳥類を風力発電設備から避けさせる装置について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−１２５２６６号公報
【特許文献２】特開２００３−２１０４６号公報
【特許文献３】特開２０１２−１９７５０号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】東北電力、″風力発電導入拡大に向けた取組みについて″、［online］、［平成27年4月30日検索］、インターネット〈URL：http://www.tohoku-epco.co.jp/oshirase/newene/04〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前述のように、風力発電設備の導入を拡大するためには、バードストライクを防止することが必要である。この対策として、前述の特許文献１−３、非特許文献１が検討されてきたが、現状、以下のような課題がある。
【０００９】
特許文献１に開示される方法は、鳥が風力発電設備周辺に近付いて、初めて風力発電設備を停止させる方法である。このため、バードストライクの抜本的な対策とは言い難い。また、センサを地面に設置することから、本来、影響の少ない風力発電設備のブレード回転エリア外に飛翔した鳥類を感知しても風力発電設備を停止させるため、不要な風力発電設備の停止が多くなり、また、逸失発電電力量も多くなり、発電事業者の風力事業に悪影響を与える。さらに、接近をシステムが感知した際、急激に風力発電設備を停止させるため、風力発電設備に与える負荷も大きく、また、系統に大きな出力変動を与えるため、系統安定化の観点からも問題が生じる。
【００１０】
一方、特許文献２に開示される方法は、特許文献１と同様に、鳥が風力発電設備周辺に近付いて、初めて風力発電設備を停止させる方法であり、接近しなければ感知しない。このため、鳥類が風力発電設備付近を飛来することとなる。したがって、バードストライクの抜本的な対策とは言い難く、急激な停止をするため、風力発電設備や系統に大きな負荷を与える。ただし、センサがブレード先端に設置されるため、その点では特許文献１で見られた不要な風力発電設備の停止は回避できるものの、ブレード先端は時速３００ｋｍ程度になり、そのセンサに与える影響が大きいため、センサの誤動作、故障が多くなる。結果、その修理のため、風力発電設備を停止させるため、不要な風力発電設備の停止や、逸失発電電力量も多くなり、発電事業者の風力事業に悪影響を与える。
【００１１】
特許文献３に開示される方法は、鳥類を風力発電設備から避けさせる装置であるが、鳥類を寄り付かせないようにすることは、その地域の生態系を大きく変えることになるため、望ましい環境保全措置とは言えない。
【００１２】
以上のことから、現在の技術では、バードストライクを回避するために十分な施策をすることができない。また、十分な施策が付加なシステムを使用するために、風力発電事業者の風力事業へ悪影響が生じ、風力発電設備・系統への大きな負荷を与えてしまう。このため、実用化することが非常に困難な状況である。
【００１３】
本発明は、前記の課題を解決するための発明であって、鳥が多い地域におけるバードストライクの軽減ができる風力発電システムおよび鳥飛来予測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
前記目的を達成するため、本発明の風力発電システムは、風力発電装置（例えば、風力発電装置１１１）と、気象データに基づいて鳥が飛来するか否かを判定し、該判定結果に基づき風力発電装置の運転スケジュールを決定する鳥飛来予測装置と、運転スケジュールに基づき風力発電装置を制御する制御装置（例えば、上位コントローラ３）と、を有し、鳥飛来予測装置は、風速、風向を含む気象予測データを取得する気象データ取得部と、鳥が飛来する飛来数、時間、風速、風向の各パラメータの相関関係を有するデータベースと、取得した気象予測データと、相関関係とに基づいて鳥の飛来を判定する判定部と、を有することを特徴とする。本発明のその他の態様については、後記する実施形態において説明する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、鳥が多い地域におけるバードストライクの軽減ができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態１に係る風力発電システムが適用されるウィンドファームの構成を示す図である。
【図２】実施形態１に係る鳥飛来予測装置の構成を示す図である。
【図３】実施形態１に係る運転スケジュールを示す図である。
【図４】各時刻で鳥を計測した音頻度、レーダ頻度および風速の関係を示す図である。
【図５】目視によりカウントした鳥の渡り回数と風速・風向の相関を示す図である。
【図６】図５において、風向が北東、東北東、東、東南東、南東、南南東の条件で目視によりカウントした鳥の時間と渡り回数の関係を示す図である。
【図７】目視によりカウントした時間別の鳥の渡り回数と風速の相関を示す図である。
【図８】鳥飛来予測装置による鳥飛来予測と、観測結果とを比較した図である。
【図９】鳥飛来予測オン状態にする回数が最も少なかった年の時間と風車出力の関係を示す図であり、（ａ）は従来例の場合、（ｂ）は本実施形態の鳥飛来予測方法を適用した場合である。
【図１０】実施形態２に係る風力発電システムが適用されるウィンドファームの構成を示す図である。
【図１１】実施形態２に係るパイロットプラント配置構成を示す図である。
【図１２】実施形態３に係る鳥飛来予測装置の構成を示す図である。
【図１３】鳥の飛来予測が発信された時点から、併設された蓄電池に充電しながら、緩やかな出力抑制をすることを示したイメージ図であり、（ａ）は風車出力、（ｂ）は蓄電池充電量を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明を実施するための実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る風力発電システムが適用されるウィンドファームの構成を示す図である。図１に示すウィンドファーム１００は、連系用変圧器４を介して電力系統５と一箇所で接続されており、電力を供給している。そのウィンドファーム１００は、風力発電システム１（風力発電装置群）と、蓄電システム２と、上位コントローラ３と、風力発電システム１の出力電力ＰＷ等を計測して上位コントローラ３に送信する電力計６と、蓄電システム２の充電電力及び放電電力である充放電電力ＰＢ等を計測して上位コントローラ３に送信する電力計７とを有して概略構成されている。なお、ウィンドファーム１００の出力電力ＰＳと、ＰＷ及びＰＢとには、（１）式の関係が成り立つ。
ＰＳ＝ＰＷ＋ＰＢ                                        ・・・（１）
【００１８】
鳥飛来予測装置８は、ウィンドファーム１００の上位コントローラ３に対し、気象データに基づいて、ウィンドファーム１００に鳥が飛来する（飛んでくる）か否かを判定し、該判定結果に基づきウィンドファーム１００の風力発電システム１の運転スケジュールを決定する。
【００１９】
鳥飛来予測装置８は、気象データをもとに予めどのような条件のときに、鳥が飛来するかを分析した鳥飛来データベース８７１（図２参照）を有し、鳥飛来データベース８７１の条件に合致しない場合、現時点から所定時間後（例えば、１時間後）の風力発電システム１は通常の運転を継続する（以下、飛来予測ＯＦＦ（オフ）設定と称する。）。これに対し、条件が合致する場合には、鳥の飛来が予測されるため、現時点から所定時間後に出力抑制するための制御が風力発電システム１に行われる（以下、飛来予測ＯＮ（オン）設定と称する。）。これにより、バードストライクを未然に防ぐことが可能となる。
【００２０】
気象データは、気象庁が配信しているＧＳＭ（Global Spectral Model）、ＭＳＭ（Meso Scale Model）、ＬＳＭ（Land Surface Model）、それをベースに各社が作成した風速・風向をはじめとする気象予測の結果等である。鳥飛来予測装置８は、該気象予測の結果を、ネットワークＮＷを介して取得し、気象予測データ８７２（図２参照）として記憶部８７（図２参照）に記憶する。
【００２１】
風力発電システム１は、複数の風力発電装置１１１，１１２，・・・，１１ｎと、ＳＣＡＤＡ１１により構成される。風力発電装置１１１，１１２，・・・，１１ｎは、回転速度及びピッチが可変、かつ、制御可能な風力発電装置である。なお、ＳＣＡＤＡは、Supervisory Control And Data Acquisitionの略である。
【００２２】
ＳＣＡＤＡ１１は、風力発電システムの運転状況や、発電電力等の運転情報を収集する役割を担う。同時に、ＳＣＡＤＡ１１は、上位コントローラ３から、風力発電システム１の発電電力の制限指令ＰＬＣを受信し、個々の風力発電装置１１１，１１２，・・・，１１ｎの発電電力の和が、ＰＬＣ以下になるように、個々の風力発電装置１１１，１１２，・・・，１１ｎに、それぞれ発電電力の制限指令ＰＬＣ１，ＰＬＣ２，・・・，ＰＬＣｎを与える。
【００２３】
蓄電システム２は、一台以上の蓄電装置２１１，２１２，・・・，２１ｍによって構成される。蓄電装置２１１，２１２，・・・，２１ｍは、それぞれ上位コントローラ３からの充放電電力指令に従って、風力発電システム１の発電電力を充電、あるいは蓄えた電力を放電することができる。また、蓄電装置２１１，２１２，・・・，２１ｍは、それぞれ蓄電池の充電率（ＳＯＣ：State of Charge）を計測しており、ＳＯＣの値を上位コントローラ３に伝達する。蓄電装置２１１，２１２，・・・，２１ｍは、鉛蓄電池、ナトリウム硫黄電池、レドックスフロー電池、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池、リチウムイオンキャパシタのいずれか一種類、あるいはこれらの組み合わせにより構成される。
【００２４】
表示装置１０は、ウィンドファーム１００の監視室（図示していない）あるいはウィンドファーム１００の外部のウィンドファーム監視のための施設（図示していない）等に設置され、上位コントローラ３で処理した風力発電システム１の運転状態、発電出力、出力制限指令、蓄電システム２の充電率、充放電制限値、ウィンドファーム１００の出力変動実績、所定の出力変動に対する遵守率等の情報のいずれか、あるいは複数を組み合わせた情報を表示する機能を有する。また、表示装置１０は、鳥飛来予測装置８での風力発電システム１の運転スケジュールの決定結果を表示する機能を有する。
【００２５】
図２は、実施形態１に係る鳥飛来予測装置の構成を示す図である。鳥飛来予測装置８は、送受信部８８（気象データ取得部）、鳥の飛来が予測されるか否かを判定する判定部８１、判定部８１の判定結果に基づき風力発電システム１の運転スケジュールを設定する運転スケジュール設定部８２、および記憶部８７（データベース）を有している。
【００２６】
記憶部８７には、後述する図４から図７に基づく鳥の飛来に関する相関データベースである鳥飛来データベース８７１、送受信部８８を介して受信した気象予測データ８７２、運転スケジュール設定部８２が設定した運転スケジュール８７３等が記憶されている。
【００２７】
判定部８１は、鳥飛来データベース８７１と、ＧＳＭ等の気象予測データ８７２とに基づき鳥の飛来が予測されるか否かを判定する。次に、その判定結果に基づき、運転スケジュール設定部８２は、運転スケジュールを決定する。具体的には、鳥が飛来すると予測したときには、風力発電システム１の風力発電装置の出力抑制を行う一方で、鳥が飛来しないと予測したときには出力抑制は行わないという運転スケジュールとなる。そして、運転スケジュール設定部８２は、決定された運転スケジュールを、送受信部８８を介して上位コントローラ３に送信する。
【００２８】
図３は、実施形態１に係る運転スケジュールを示す図である。インプットデータとしては、前記ＧＳＭ等の気象予測データであり、アウトプットとしては運転スケジュールである。図において、横軸の時間単位は任意であり、例えば１目盛りを１時間とした場合には、現時点の気象予測データ８７２と、鳥飛来データベース８７１とから、現時点から１時間先（所定時間後）から２時間先の６０分の間に、風力発電システム１の風力発電装置の出力抑制を行うか否か（鳥が飛来するか否か）を判定部８１で定め、それに応じて運転スケジュールを決定するというものである。
【００２９】
［鳥飛来データベース］
鳥飛来データベース８７１の飛来条件等を設定するために、本実施形態では、鳥が飛来すると予測した時間に、正しい予測結果になったかを実際に検証した。その検証方法としては、目視による検証と、録音装置を用いた集音による検証と、レーダ装置を用いた映像による検証である。
【００３０】
ここで、録音装置による検証と、レーダ装置による検証について説明する。録音装置については、マイクロフォン、騒音計本体およびＷＡＶレコーダにより構成される。風雑音の影響を緩和するため、マイクロフォンにはウィンドスクリーンを装着した。また、騒音計の周波数重み特性は「Ａ」とした。次に、システム概要について述べる。０．２秒間隔に周波数分析し、オールパス値及び周波数帯域別の音圧レベルを求め、コンピュータの画面に音圧レベル変動図を表示した。その後、任意の時間的位置からＷＡＶファイルを再生させ、鳥類の鳴き声を聴取できるようした。調査範囲は、鳥の飛来が比較的多い青森県のＧ市とした。録音機は４機設置した。また事前に、録音調査の確からしさを明らかにするために、目視調査と空中撮影も同時に実施し、その妥当性を評価した結果、鳥類の鳴き声として４５ｄｂ以上の声を取り出すことで、９０％以上の確率で目視調査と一致することがわかった。ただし、現状では、鳥種まで特定することはできず、『〜類』までの特定に留まっている。
【００３１】
レーダ装置については、レーダで観測した映像をパーソナルコンピュータに画像ファイルとして連続記録し、動体監視ソフトウェアにより、画像データ群から鳥類と判断される移動物体を抽出する。場所は、録音装置の近傍に、計４か所設置した。ただし、レーダの観測範囲が２０度であることから、全てを捕らえられていない。このことは今後の課題である。また、小鳥類については、その大きさや飛翔高度が低いことから、レーダ調査では判別できない可能性が高いことを考慮して調査を行った。
【００３２】
調査期間としては、２０１４年の３月中旬から下旬とし、録音、レーダともに同じ期間とした。これまで一般的に用いられてきた目視による鳥の飛来調査の場合、夜間においては鳥の飛来が見えにくいことが課題となっていた。しかし、本実施形態のような録音やレーダ装置による調査では、四六時中、飛来の調査ができる。これは大きなメリットである。
【００３３】
本実施形態では、図３に示したように、鳥が飛来する場所に設置された風力発電装置において、風力発電装置が設置された地点やその周辺の地点における気象データから鳥が飛来するか否かの予測を実施し、鳥が飛来することが予測された場合に、事前に風力発電装置の出力抑制を行う。
【００３４】
前記の飛来予測は、風力発電装置が設置された地点やその周辺における、気象庁が配信するＧＳＭ、ＭＳＭ、ＬＳＭデータ、または、それらをベースに予測された気象予測データ（風速データ、風向データ、気圧データ、天気データ、気温データ、湿度データ等）と、鳥飛来データベース８７１に記憶されている鳥が飛来する場合における気象データとの一致の度合いで実施する。
【００３５】
また、飛来予測は、風力発電装置が設置された地点やその周辺の地点に設置した気象観測装置９（図１０参照）の気象観測データ、あるいは地域気象観測システム（アメダス）の気象観測データ（風速データ、風向データ、気圧データ、天気データ、気温データ、湿度データ等）と鳥飛来データベース８７１に記憶されている鳥が飛来する場合における気象データとの一致の度合いで実施してもよい。
【００３６】
以下、実際の鳥類の調査結果について説明する。
図４は、各時刻における音頻度、レーダ頻度および風速の関係を示す図である。前述した録音装置、およびレーダ装置は、鳥の飛来が比較的多い青森県Ｇ市にそれぞれ４機ずつ設置した。測定は２０１４年３月中旬の１０日間実施したが、図示したものはその中のある一日である。測定時間は、０：００〜２３：５９である。横軸は３０分ごとの時刻、左側の縦軸は音とレーダのそれぞれの頻度、右側の縦軸は１０分ごとに風速を測定して求められた３０分の平均風速を示している。頻度の単位は任意としている。
【００３７】
その調査結果として、音頻度、レーダ頻度とも午前と午後に１つずつのピークを持つことがわかった。また、夜間から早朝の時間帯には頻度が低くなっていることもわかった。１０日間にわたって録音調査とレーダ調査をした結果からの傾向として、
（１）日の出の時間帯と日の入り後の時間帯に頻度が増大すること、
（２）風速が６ｍ／秒を超えると飛来しないこと、
（３）真夜中は低風速でも飛来しないこと
が明らかとなった。次に、データの信頼度が高い目視調査をして、音やレーダ調査の妥当性を検証することにした。その結果を図５、図６、図７に示す。
【００３８】
図５は、目視によりカウントした鳥の渡り回数と風速・風向の相関を示す図である。測定は２０１４年３月中旬の１０日間実施したが、図示したものはその中のある一日である。測定時間は、目視であるため、４：００〜１８：５９とした。横軸は風向であり、ここでは１６方位としている。図５中の風向１７は１６方位の比較データとしての静穏状態であり、どの方向に風が吹いていると特定できないほどの弱い風か、無風の状態であることを表している。表１に図５の横軸で付けた方位ナンバー（Ｎｏ．）と風向を示す。方位ナンバーが１のときは風向が北から北北東、方位ナンバーが２のときは北北東から北東、方位ナンバー１６が北北西から北となる。３６０°を１６等分していることから、それぞれの角度は２２．５°ということになる。縦軸は風速を示す。飛来数の大小はプロット点の大きさで表しており、それぞれ１〜９羽、１０〜９９羽、１００〜９９９羽、１０００羽以上の４つに分けて、プロット点の大きさを変えている。
【００３９】
【表１】
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【００４０】
１０日間の目視調査や空中撮影調査した結果からの傾向としては、
（１）東〜南東の風、かつ風速が３．５ｍ／秒以下で渡り回数が多いこと、
（２）風速が６ｍ／秒を超えると飛来しないこと（飛来が明らかに少なくなること）
が明らかとなった。
【００４１】
図６は、図５において、風向が北東、東北東、東、東南東、南東、南南東（方位ナンバー３〜８）の６条件で目視によりカウントした鳥の時刻と渡り回数の関係を示す図である。図５と同様に、飛来数が１〜９羽、１０〜９９羽、１００〜９９９羽、１０００羽以上の４つに分けて、プロット点の大きさを変えている。その結果、風速が東、東南東、および南東（方位ナンバー５〜７）で、かつ朝と夕方以降に飛来数が多くなることを明らかにした。
【００４２】
図７は、目視によりカウントした時間別の鳥の渡り回数と風速の相関を示す図である。測定は２０１４年３月中旬の１０日間実施したが、図示したものはその中のある一日である。測定時間帯は、目視であるため、４：３０〜１２：５９とした。横軸は３０分ごとの時刻、左側の縦軸は目視でカウントした鳥の渡り回数、右側の縦軸は１０分ごとに風速を測定して求められた３０分の平均風速を示している。加えて、風向についても図中に付記している。
【００４３】
１０日間の測定した結果からの傾向としては、
（１）渡り回数が多い５：３０〜７：３０の風向は東〜南の風であること、
（２）風速が３ｍ／秒以下、かつ日の出後に渡り回数が増加していること
が明らかとなった。
【００４４】
図５〜図７の結果は目視調査であるが、目視と並行して空中撮影による調査も行っており、目視と空中撮影の結果はほぼ一致することも確認済みである。なお、空中撮影は、原動機付きハンググライダーにより、上空から写真を撮影した。
【００４５】
以上の結果から、本実施形態の録音装置、レーダ装置を用いた調査、ならびに目視調査と空中撮影調査で明らかになったことは、以下の通りである。
（ｉ）日の出の時間帯と日の入り後の時間帯に頻度が増大すること、
（ii）風速が６ｍ／秒を超えると飛来しないこと、
（iii）真夜中は低風速でも飛来しないこと、
（iv）東〜南東の風、かつ風速が３．５ｍ／秒以下で渡り回数が多いこと
【００４６】
従来は、いつどんな条件のときに鳥が飛来するかが不明であったため、鳥が飛来するルートに風車を設置した場合にはバードストライク対策として、数日間の出力抑制を余儀なくされ、最悪のケースでは風車を完全に停止することがあった。これは風力発電の事業会社からみると、事業採算性に大きく響いてしまうという問題があった。また、特許文献１〜３で述べられているような従来技術を適用すると、風車の急な停止を行わざるを得ないため、機械的なダメージを与えてしまう問題もあった。
【００４７】
これに対し、本実施形態で明らかにした前記の４条件（（ｉ）〜（iv））になることがあらかじめ予測可能であれば、そのときだけ風車の出力抑制を行えばよいということになる。
【００４８】
図８は、鳥飛来予測装置による鳥飛来予測と、観測結果とを比較した図である。本実施形態では、気象庁が定期的に発表するＧＳＭデータを用いて、前記の４条件になることが予測されるときに、飛来予測ＯＮ状態に設定し、ＯＮ状態設定後６時間以内に１００羽以上の飛来があれば適中、それ以外を外れとして、検証実験を行った。具体的には、図８で観測結果と予測の期間が重なり合っている場合が適中しているということである。図８において、横軸が日時、縦軸が渡り回数を示す。評価した期間は３／２０〜３／２７とした。その間、飛来予測として１２回ＯＮ状態となったが、うち８回は６時間以内に１００羽以上の鳥の飛来が観察され、適中させることができた。一方で、４回は予測が外れており、適中率としては６７％となった。また、図８では８回が適中、９回が外れであり、その視点から適中率を算出すると４７％となる。
【００４９】
ここでは、現時点から６時間先までの予測を行っているが、その間隔が短くなることにより、気象データの精度が向上する。このため、適中率が向上可能なことを実験により明らかにしている。ただし、風車は停止や起動に数分〜数１０分の時間を要するため、少なくとも１時間程度前に鳥飛来の予測をするのが望ましい。
【００５０】
図９は、鳥飛来予測オン状態にする回数が最も少なかった年の時間と風車出力の関係を示す図である。図９（ａ）は鳥の飛来時期における従来の風車出力パターン、（ｂ）は本実施形態で飛来予測をしたことを想定したときのシミュレーション結果である。従来は、鳥類の行動パターンを鑑み、その対策を行っていたが、バードストライク対策として最悪のケースでは数日間の風車停止を行うことがあった。図９（ａ）ではそれを５日間（１２０時間）実施したときの風車出力を示す。５日間の期間でいつ鳥が飛来するかわからないため、終日、風車を停止していることを示している。
【００５１】
これに対し、本実施形態での飛来予測を適用すれば、図９（ｂ）に示すように、風車停止時間はトータル３０時間にすることができ、効率的な風車の運転という観点では大きく寄与できることを実証した。
【００５２】
以上から、鳥が飛来する条件、あるいは飛来しない条件を分析・把握しておき、各種気象データからの予測によって飛来する条件に合致することが想定される場合には、その時間帯のみ出力抑制を行うことで、風力発電所として効率的な発電が可能となり、かつ環境保全との両立が実現できる。
【００５３】
なお、本実施例ではＧＳＭデータを用いたが、ＭＳＭデータ、ＬＳＭデータを用いた飛来予測でも同様の結果が得られることを確認した。
【００５４】
（実施形態２）
図１０は、実施形態２に係る風力発電システムが適用されるウィンドファームの構成を示す図である。図１０には、パイロットプラントＰＰを有する。飛来予測の適中率を改善するには、もっと多くのパラメータを統括的に分析することが重要である。そこで、実施形態１と同様の飛来予測を行う際に、気象データ（例えば、風速データ、風向データ、気圧データ、天気データ、気温データ）を分析し、複数のパラメータを組み合わせて、過去のどんな条件のときに鳥が飛来しているかを詳細に事前調査した。また、風力発電装置（風力発電設備）が設置された地点やその周辺の地点に設置した単数あるいは複数の気象観測装置であるパイロットプラントＰＰの風況データを盛り込むことも検討した。
【００５５】
本実施形態で述べるパイロットプラントＰＰとは、実際のウィンドファーム１００の設置場所から数ｋｍないし数１０ｋｍ程度離れた場所に、鉄塔等に設置した装置で、風速、風向、気温等を計測するものである。これにより、実際のウィンドファーム１００の風力発電装置が受ける現在から先の風況予測に適用できる。このパイロットプラントＰＰは、ウィンドファーム１００が受ける卓越風向の風上側に設置される。
【００５６】
気象観測装置９は、風速データ、風向データ、気温データ、湿度データ、気圧データ等の気象データのいずれか一種類、あるいは複数の気象データと、前記気象データを計測した時刻、気象観測装置９が設置されている地点の緯度、経度、標高等の位置データを、気象計測値処理・送信装置９１から逐次あるいは一定の時間保存したものをまとめて、ネットワークＮＷを介して鳥飛来予測装置８に対して送信する。
【００５７】
なお、気象観測装置９及び気象計測値処理・送信装置９１は、ウィンドファーム１００の構成として備えてもよいし、あるいは外部にあるものを利用する構成としてもよい。また、気象観測装置９の設置位置は、風上の方位に限定されるものでなく、ウィンドファーム１００における風速が良好に測定できそうなところにおけばよい。詳細については図１１を参照して説明する。
【００５８】
図１１は、実施形態２に係るパイロットプラント配置構成を示す図である。図１１では、ウィンドファーム１００を中心として角度９０度間隔で設置しているが、実際にはウィンドファーム１００を建設する際に地形等を考慮し、風上となる確率が高い位置にパイロットプラントＰＰを立てることが望ましい。風力発電装置が受ける風向と、パイロットプラントＰＰが受ける風向が一致し、パイロットプラントＰＰが風上側にある場合には、パイロットプラントＰＰの実測データに近いものが風力発電装置に時間遅れで到達することを経験的に明らかにしている。
【００５９】
本実施形態においても実施形態１と同様に適中率を評価した結果、同じ条件で比較すると、パイロットプラントＰＰから得られる風況データを鳥飛来予測に適用することで、適中率は６７％から８３％まで向上することがわかった。
【００６０】
さらに、パイロットプラントＰＰに鳥が飛来した際に感知する鳥感知センサ９２を設置しておくことにより、適中率は８３％から８６％に向上した。この結果は、鳥は風上側から風下側に飛来することが多いということを示唆する。なお、鳥感知センサ９２は、例えば、赤外線センサであり、パイロットプラントＰＰの上空所定距離以内に飛来物が進入した場合に感知する。
【００６１】
以上から、気象データ（例えば、風速データ、風向データ、気圧データ、天気データ、気温データ）を網羅的に分析し、複数のパラメータを組み合わせて、過去のどんな条件のときに鳥が飛来しているか、また、風力発電設備が設置された地点やその周辺の地点に設置した単数あるいは複数のパイロットプラントＰＰの風況データを適用すること、さらにはパイロットプラントＰＰに鳥の飛来を感知する鳥感知センサ９２を設置しておくことで、高い予測精度で鳥の飛来予測ができ、風力発電所として効率的な発電が可能となり、かつ環境保全との両立が実現できる。
【００６２】
（実施形態３）
図１２は、実施形態３に係る鳥飛来予測装置の構成を示す図である。実施形態３では、飛来予測の適中率をさらに向上させるため、実施形態１と実施形態２で用いた手法について、蓄積された風速データ、風向データ、時間データをそれぞれ重み付けすることで予測精度の向上を試みた。図１２は、図２と比較して、鳥飛来予測の適中率を算出する適中率算出部８３を有している。また、記憶部８７には、気象観測装置９から取得した気象観測データ８７４、鳥感知センサ９２からの鳥飛来結果８７５、及び適中率算出部８３が算出した適中率算出結果８７６が記憶されている。
【００６３】
適中率算出部８３は、気象データのうち、複数のパラメータに基づく評価値Ｅと鳥飛来結果８７５を元に適中率を算出する。例えば、風速のステップ関数をＳ（Ｗ）、風向のステップ関数をＳ（Ｄ）、時間のステップ関数をＳ（Ｔ）、風速の重み付け係数をｋ１、前記風向の重み付け係数をｋ２、時間の重み付け係数をｋ３としたとき、（２）式で評価値Ｅを算出する。
Ｅ＝ｋ１・Ｓ（Ｗ）＋ｋ２・Ｓ（Ｄ）＋ｋ３・Ｓ（Ｔ）        ・・・（２）
なお、Ｓ（Ｗ）は、所定の風速の閾値未満なら０、所定の閾値以上なら１とする。Ｓ（Ｄ）は、所定の風向範囲外なら０、所定の風向範囲内ならば１とする。Ｓ（Ｔ）は所定の時間外なら０、所定の時間内なら１とする。
【００６４】
適中率算出部８３は、（２）式で求められる評価値Ｅに対して、所定値以上の場合は鳥が飛来すると判定し、所定値未満の場合は鳥が飛来しないと判定する。
【００６５】
適中率算出部８３は、判定結果と実際の鳥飛来結果８７５とで適中率を算出する。適中率算出部８３は、この演算処理を、重み係数を変化させて繰り返すこと、また、鳥飛来の判定の処理に用いる所定値を変化させて繰り返すことにより、適中率を上げることができる。
【００６６】
また、本実施形態では、現在から３６０分（６時間）程度前までのデータをもとにして、過去の類似データを検索し、そのデータを予測値として使用することを検討した。このときに、過去の類似データをそれぞれ風速、風向、気圧、気温、湿度、アメダス等に分別し、それらと過去の波形における類似性の一致の度合いが高いパラメータほど高い重み付け係数とすることが有効である。
【００６７】
また、本実施形態は、春の渡り鳥の飛来時期に適用することが最も有効であるが、いつの時期に用いても差し支えない。例えば、春季では風向、夏季では湿度、秋季と冬季では風速が最も高い重み付けになることがわかった。詳細な検討の結果、その係数は任意に変更可能にすることが効果的であり、飛来予測精度が向上することがわかった。
【００６８】
類似データの一致の度合いを、現在より１分〜３６０分前に検証し、最も予測の精度が高かったものを、現在より先の予測として採用することが好適である。また、重み付け係数以外にも、各データの適用時間、データの更新時間等を任意に変更可能にすることで、さらに飛来予測の適中率が最大で９２％まで向上することもできる。
【００６９】
なお、（２）式の評価値Ｅでは、風速データ、風向データ、および時間データの各パラメータに重み付け係数を付加したが、気圧データ、天気データ、気温データ、湿度データ等を用いてもよい。また、パイロットプラントＰＰの実測の気象データを用いることも有効である。
【００７０】
図１２において、判定部８１は、適中率算出部８３での適中率算出結果の適中率が高い評価値Ｅに基づき、評価値Ｅが所定値以上の場合は鳥が飛来すると判定するとよい。
【００７１】
図１３は、鳥の飛来予測が発信された時点から、併設された蓄電池に充電しながら、緩やかな出力抑制をすることを示したイメージ図であり、（ａ）は風車出力、（ｂ）は蓄電池充電量を示す図である。本実施形態では、出力変動緩和制御を行っているウィンドファーム１００において、鳥の飛来予測が発信された際に、風力発電システム１に併設された蓄電システム２に充電しながら、緩やかな出力抑制を行うことで高効率なウィンドファーム１００の設備にすることができる。飛来予測がＯＮ状態になると出力抑制期間の開始までの時間まで緩やかに出力抑制をかけ、そのときに蓄電システム２を充電するというものである。このように、飛来予測と運転方法の改善により、発電機会損失と充放電損失が減少し、効率的な発電が可能となる。
【００７２】
図１および図１０では、ウィンドファーム１００について説明したが、これに限定されるわけではなく、例えば、鳥が飛来する場所に設置された風力発電設備において、鳥飛来予測装置８が、風力発電設備が設置された地点やその周辺の地点における気象データから鳥が飛来するか否かの予測をし、その結果に応じて、事前に風力発電設備の出力を変化させるとよい。
【００７３】
具体的には、鳥飛来データベース８７１（図２参照）には、風力発電設備が設置された地点やその周辺の地点に設置した気象観測装置９、アメダス等から取得した気象データ（例えば、風速データ、風向データ、気圧データ、天気データ、気温データ、湿度データ）と、鳥が所定値以上（例えば、１００羽以上）飛来または通過したデータ等の相関関係が記憶されている。判定部８１（図２参照）は、気象予測データが相関関係を満たす条件か否かを判定し、条件を満たす場合に、事前に風力発電設備の出力を変化させるとよい。
【００７４】
本実施形態では、気象データ（気象予測データ８７２または気象観測データ８７４）に基づいて、鳥が風力発電設備周辺に接近すると判定された場合に、風力発電設備を停止させるため、風車へのバードストライクを回避することが可能となる。加えて、風力発電設備に与える負荷も小さく、系統に大きな出力変動も与えないことが期待できる。また、鳥の飛来についての情報を集めることで、高価なセンサ等を用いないでも、高精度な鳥飛来予測が可能となる。さらに、計画的な風力発電設備の停止で、不必要な逸失発電電力量も多くならないため、事業者にも受け入れやすいシステムとなっている。したがって、バードストライクの回避といった環境保全全般、ならびに経済性を考慮した風力発電システムを提供することができる。
【符号の説明】
【００７５】
１    風力発電システム
２    蓄電システム
３    上位コントローラ
８    鳥飛来予測装置
９    気象観測装置
１０    表示装置
８１    判定部
８２    運転スケジュール設定部
８３    適中率算出部
８７    記憶部
８８    送受信部（気象データ取得部）
９１    気象計測値処理・送信装置
９２    鳥検知センサ（センサ）
１００    ウィンドファーム
８７１    鳥飛来データベース
８７２    気象予測データ
８７３    運転スケジュール
８７４    気象観測データ
８７５    鳥飛来結果
８７６    適中率算出結果
ＮＷ    ネットワーク
【図１】
0006053866.tif 000003
【図２】
0006053866.tif 000004
【図３】
0006053866.tif 000005
【図４】
0006053866.tif 000006
【図６】
0006053866.tif 000007
【図７】
0006053866.tif 000008
【図８】
0006053866.tif 000009
【図９】
0006053866.tif 000010
【図１０】
0006053866.tif 000011
【図１１】
0006053866.tif 000012
【図１２】
0006053866.tif 000013
【図１３】
0006053866.tif 000014
【図５】
0006053866.tif 000015