(57)【要約】  ３次元気流データベースを提供する工程と，タービン負荷伝達関数を提供する工程と，各タービンについてのタービン運転データを測定する工程と，３次元気流データベース及びタービン負荷伝達関数を用いてタービン運転データを処理する工程とを含む，複数のタービンからなるウインドパーク内のタービンハブ負荷を推定するためのコンピュータに関連した方法。これにより，風力タービン負荷が付加的なタービン計装を必要とすることなくリアルタイムで間接的に得られるため，システムのコストを減少させることが可能となる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のタービンを含むウインドパーク内のタービンハブ負荷を推定するための，コンピュータにより実装される方法であって，前記方法は，
３次元気流データベースを提供する工程と，
タービン負荷伝達関数を提供する工程と，
各タービンのタービン運転データを測定する工程と，
前記３次元気流データベース及び前記タービン負荷伝達関数を用いてタービン運転データを処理する工程と，を含み，
風力タービン負荷が付加的なタービン計装を必要とすることなくリアルタイムで間接的に得られることによって，システムのコストを減少させる方法。
【請求項２】
前記３次元気流データベースは，
前記ウインドパークのサイト上の一地点におけるウインドパークレベルの大気条件の行列を形成し，
入力パラメータの各組合わせについて，入力パラメータの各組各タービン立地点におけるタービンレベルの大気条件を与えるべくため，入力パラメータの各組合わせについて前記行列を解析する
方法によって構築される
請求項１に記載のウインドパーク内のタービンハブ負荷を推定するための方法。
【請求項３】
前記行列の解析は，数値流体力学解析である
請求項１又は請求項２に記載のウインドパーク内のタービンハブ負荷を推定するための方法。
【請求項４】
前記タービン負荷伝達関数は，パークレベルの大気条件の各組の各運転状態についての，各個別のタービンにおけるタービン負荷のサイトマップである
請求項１から３のいずれかに記載のウインドパーク内のタービンハブ負荷を推定するための方法。
【請求項５】
ウインドパークのためのレイアウトを設計するための方法であって，
（ａ）請求項１から４のいずれかに記載の方法で，前記ウインドパーク内の各タービンにおけるタービンハブ負荷を推定する工程と，
（ｂ）前記各タービンの負荷に対する電力生産のバランスをとるために，前記レイアウトを変化させる工程と，
ウインドファームにおける，負荷に対する電力生産を最適化するために，工程（ａ）及び（ｂ）を繰り返す方法。
【請求項６】
風力タービンを運転するための方法であって，
請求項１から９のいずれかに記載の方法で，前記タービンにおけるタービンハブ負荷を推定する工程と，
前記タービン負荷に基づいて，付加的な計装なしで，電力生産及び／又は運転と保守費用とのバランスをとる工程と
を含む方法。
【請求項７】
サイトレベルの風情報を用いて，風力タービン構成部品のサイト固有の耐用年数を推定する方法。
【請求項８】
ウインドパーク内のハブ負荷を推定するためのシステムであって，
３次元気流データベースと，
タービン負荷伝達関数モジュールと，
各タービンにおけるリアルタイムなタービン運転データを受けるための入力と，を含み，
前記タービン負荷伝達関数モジュールは，前記３次元気流データベースを用いて，前記タービン運転データをリアルタイムな負荷データに変換するシステム。
【請求項９】
ウインドパーク内の風力タービンのレイアウトを設計する，コンピュータにより実装される方法であって，前記方法は，
３次元気流データベースを提供する工程と，
タービン負荷伝達関数を提供する工程と，
各タービンについてのタービン運転データを測定する工程と，
前記３次元気流データベース及び前記タービン負荷伝達関数を用いてタービン運転データを処理する工程と，を含み，
風力タービン負荷が付加的なタービン計装を必要とすることなくリアルタイムで間接的に得られ，ファーム内の風力タービンのレイアウトが設計される方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，ウインドファームのレイアウト設計する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
よりコンパクト且つ精巧なドライブトレインと，より大きなロータとを備えた風力タービンは，より困難な風況にある立地点に設置されつつあり，不適切な設計，過大な負荷又は最適化されていない運転に起因するタービン構成部品の早期故障のリスクを増加させている。タービン負荷の正確な推定は，より一層重要となっている。そのような負荷を測定するためにタービンを計装することは可能であるが，ハードウエアやそれに関連する調整，及びデータ解析のコストは通常法外に高価である。代替的なアプローチとしては，１個から２個のタービンを計装し，残りのウインドパークについてはそのデータから外挿法によって推定するというものがある。しかしながら，そのようなアプローチは，比較的定常的な風況にとってはまだ有用であるものの，例えば，乱流，後流の影響又はウインドシアなどの多くの重要な非定常的な風況を捕捉するものではない。ウインドパークＣＦＤモデリングはこの情報を提供することを可能にするものの，計算量が膨大すぎて実用的ではない。
【発明の簡単な説明】
【０００３】
本発明で提案する方法では，ウインドパークレベルでのモデリング及びウインドパークＳＣＡＤＡデータを用いて開発された風負荷モデルを用いて，より典型的で費用効率が高く且つより迅速なタービン負荷の推定を行うことができる。そして，そのモデルの結果を，タービンによって得られた風の状態をドライブトレインの負荷に変換することにより，タービンレベルの空力弾性負荷モデルへの入力として使用することができる。得られたタービン負荷モデルはオンライン又はオフラインのタービン負荷計算のために用いることができ，永続的なタービン計装を必要としない。
【０００４】
集中的なＣＦＤ及び空力弾性モデリングを，３次元気流データベース及びオフラインで開発されたタービン負荷伝達関数で置き換えられるので，本発明は容易に実施でき，計算効率も良い。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
本発明は次の図面を参照して以下に記載されるとおりである。
【図１】図１は風力タービン負荷推定の情報フローの概観ブロック図を示す。
【図２】図２はどのように３次元気流データベース１５０が構築されるかの一例を示す。
【図３】図３はタービン負荷伝達関数を示す。
【発明の詳細な説明】
【０００６】
以下において，用語「ウインドパーク」は，風力タービンが位置しているエリア，又は風力タービンが位置するよう計画されているエリアを意味する。
【０００７】
風力タービン負荷推定のための情報フローの概観ブロック図を示す図１を参照すると，ブレードの曲げ，トルク，ロータ及び曲げモーメントなどの負荷を含むタービンハブ負荷１１０は，タービン負荷伝達関数１４０を用いて１個又は複数のタービンからのタービン運転パラメータ１２０及びタービンレベルのウインドフロー１３０から決定される。
【０００８】
タービンレベルのウインドフロー１３０は，３次元ウインドフローデータベース１５０とウインドパークレベルのウインドフローパラメータ１６０から得られる。ウインドパークレベルのウインドフローパラメータ１６０は，風速，風向き，乱流，周囲温度及び空気密度を含み，ウインドパークレベルの大気条件１７０から得られる。既存のウインドパークにとって，これらのパラメータは，例えば，ＳＣＡＤＡ，気象マスト又はＬＩＤＡＲのデータから得ることができる。例を挙げれば，風力タービンに実装された風速計又は他の風センサからのデータが使用可能である。開発中のウインドパークにおいては，これらのパラメータとしては風力タービン設置計画地点に配置されている気象マストが考えられる。３次元ウインドフローデータベース１５０は，ウインドパーク大気条件下にあるウインドファーム内の異なった立地点での，１個又は複数のタービンにおけるタービンレベルのウインドフロー１３０に関連したデータから構築されることに注目することが重要である。基本的に，これは上で得られたウインドパーク大気条件である。基本的に，この３次元ウインドフローデータベース１５０はルックアップテーブルである。
【０００９】
タービン運転パラメータ１２０はタービン運転状態１８０から得られ，基本的にはＳＣＡＤＡデータから導出される。
【００１０】
タービン負荷伝達関数１４０はタービンとウインドフローに固有であることが分かる。
【００１１】
どのように３次元気流データベース１５０が構築されるかの一例を示す図２を参照すると，第１の工程２１０において，ウインドパークサイト上のある一地点におけるウインドパークレベルの大気条件の行列Ａ１からＡｎが収集されることが示されている。これらのアプローチは周知であり，他の類似の方法も使用できる。ウインドパークレベルの風の流入及び大気条件の行列には，空気密度，大気温度，風向き，平均風速，風の乱流等が使用されるが，これらに限定されない。上記一地点とは，気象マスト，タービン又はＬＩＤＡＲ設備等が考えられる。第２の工程２１０において，行列は，例えば，連続性モデルなどのＣＦＤモデル又は他のモデリングアプローチを用いて解析される。第３の工程２４０において，入力パラメータＢ１からＢｎ，Ｃ１からＣｎ，Ｄ１からＤｎ等の入力パラメータの各組にタービンレベルの大気条件が生ずるように，入力パラメータの各組合わせについてウインドパークウインドフロー解析が行われる。これにより，工程２５０において，３次元気流データベースが構築される。このようなシミュレーション結果を用いて，ウインドパークにおける各個別タービンについてのタービンレベルの風況をパークレベルの複数の大気条件にマッピングする，３次元の風負荷データベースを開発する。このモデルの出力としては，ＣＦＤシミュレーションの結果を用いて開発されたルックアップテーブル，データベース，統計モデル又はメタモデル等が考えられる。
【００１２】
３次元気流データベースは，構築された後には，リアルタイムなタービン運転データを用いてリアルタイムなハブ負荷データを得るために，例えばルックアップテーブルとして，「オフライン」で使用できる。これにより，リアルタイムでの入風気流データの集中的なＣＦＤモデリングの必要性がなくなる。
【００１３】
図３はタービン負荷伝達関数を示す。ここでは，各風況におけるタービンの各運転の状態（例えば，定格電力における運転状態，アイドリング状態，シャットダウン状態）についてのタービンハブ負荷を計算するため，タービンレベルの風況を使用している。これは（自社開発又はＦＡＳＴやＢｌａｄｅｄ等のような商業的に入手可能なパッケージを利用した）タービン空力弾性モデル又はその他の計算方法を用いて実行することも可能である。
【００１４】
モデルは必要に応じて，限られた期間に選択された立地点に設置された１個又は複数の負荷測定ハードウエアつきタービンを用いた実装計画を更に利用して調整することができる。
【００１５】
得られたモデルから，容易に入手可能なウインドパークレベルの風況及びタービンＳＣＡＤＡデータを用いて，より迅速で（計算量の多いウインドパークＣＦＤモデリング及びタービンハブ負荷計算をオフラインで開発されたデータベースに置き換えられるため，）より正確で（ＣＦＤモデリングによって非定常的な大気条件を捕捉するため，）コスト的に効率的なやり方で（付加的な負荷測定機器を必要としないため，）風力タービンハブ負荷を推定することができる。ウインドパークレベルの風況は，気象マストを用いて測定するか，又は最も適切なタービン（風向きやタービン運転状況による）のＳＣＡＤＡデータから推定することができる。
【００１６】
このアプローチの利点として，以下のような成果が挙げられる。
【００１７】
付加的な計装なしで容易に入手可能なＳＣＡＤＡデータを用いて推定されたタービン負荷は，風の乱流及びウインドシアに起因する負荷を含んでいる。
【００１８】
得られたモデルは，タービンコントローラデータと組合わせることにより，オンライン負荷計算のためのルックアップテーブル又は関数として使用することができる。
【００１９】
この方法は，運転負荷からの損傷を最小化しつつ，最大電力を発生させるタービンの立地点を最適化するために，ウインドパークの計画及び設計の段階で使用できる。
【００２０】
このことは，以下の工程を含む方法において，上述したアプローチを用いてウインドパークのレイアウトを設計するためにこのアプローチが使用できることを意味している。すなわち，
３次元気流データベースを提供する工程と，
タービン負荷伝達関数を提供する工程と，
各タービンについてのタービン運転データを測定する工程と，
３次元気流データベース及びタービン負荷伝達関数を用いてタービン運転データを処理する工程とを含み，
風力タービン負荷が付加的なタービン計装を必要とすることなくリアルタイムで間接的に得られ，ファーム内の風力タービンのレイアウトが設計される方法である。
【００２１】
ウインドパークの長期間の風評価及びタービン構成部品の損傷計算を組合わせることにより，タービン構成部品の耐用年数の評価に使用できる方法である。
【００２２】
この方法は，ウインドパークにとって最適な風力タービン制御戦略（例えば，損傷累積を最適化しつつ電力生産量を最大化したり，タービン構成部品の耐用年数を延ばす等）を決定するために使用できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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