(57)【要約】【課題】  発電用風車の発電効率の向上や疲労荷重の低減を可能とする風力発電システムを提供する。【解決手段】  タワーに接続されたナセルと、ナセルの第一の端部に接続されたブレードを有する風力発電装置であって、ナセルに搭載され、風力発電装置の前方風況を計測するドップラーライダーと、ドップラーライダーの検出された風況の計測値を入力として、風力発電装置の位置の風況を予測するための風況モデルを生成する学習器と、学習器から受信する風況モデルと、ドップラーライダーの（最新の）計測値とに基づいて、風力圧電装置の位置での風況を予測する予測器とを有し、学習器と予測器とを分離させた風力発電装置である。【選択図】  図１
2019218937.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タワーに接続されたナセルと、前記ナセルの第一の端部に接続されたブレードを有する風力発電装置であって、
前記ナセルに搭載され、前記風力発電装置の前方風況を計測するドップラーライダーと、
前記ドップラーライダーの検出された風況の計測値を入力として、前記風力発電装置の位置の風況を予測するための風況モデルを生成する学習器と、
前記学習器から受信する風況モデルと、前記ドップラーライダーの計測値とに基づいて、前記風力圧電装置の位置での風況を予測する予測器とを有し、
前記学習器と前記予測器とを分離させたことを特徴とする風力発電装置。
【請求項２】
前記学習器と前記予測器がそれぞれ独立の演算回路によって動作することを特徴とする請求項１記載の風力発電装置。
【請求項３】
前記ドップラーライダーの検出データが前記学習器と前記予測器にそれぞれ独立の信号線によって送信されることを特徴とする請求項２記載の風力発電装置。
【請求項４】
前記予測器と前記風力発電装置の風車を制御する制御器とを同一の演算回路によって動作することを特徴とする請求項１記載の風力発電装置。
【請求項５】
前記予測器において説明変数となる風車前方風況の計測点を複数とし、そのうち少なくとも一測定点の測定位置が風車におけるせき止め効果が顕著となる距離よりも短くなっていることを特徴とする請求項１記載の風力発電装置。
【請求項６】
前記風力発電装置は、ダウンウィンド型風車であることを特徴とする請求項２記載の風力発電装置。
【請求項７】
タワーに接続されたナセルと、前記ナセルの第一の端部に接続されたブレードを有する風力発電装置であって、
前記ナセルに搭載された前記風力発電装置の前方風況を計測するドップラーライダーと、
前記ドップラーライダーにより計測された前記風力発電装置の前方レンジの風況を説明変数とし、前記風力発電装置の位置の風況を目的変数として前記風力発電装置の位置の風況を予測するための風況モデルを生成する学習器と、
前記学習器から受信する風況モデルと、前記ドップラーライダーの計測値とに基づいて、前記風力圧電装置の位置での風況を予測する、前記学習器とは異なる演算器で構成された予測器とを有し、
前記学習器と前記予測器とは異なる独立したタイミングで演算を行うことを特徴とする風力発電装置。
【請求項８】
前記学習器は、前記予測器の予測する周期よりも長い周期により風況モデルを生成することを特徴とする請求項7記載の風力発電装置。
【請求項９】
前記説明変数となる前記風力発電装置の前方レンジの風況は、風速、風向、シア、乱流、温度、湿度を単独、あるいはこれらの任意の組み合わせとして設定し、
前記目的変数は、前記風力発電装置における風速、風向、垂直方向の風速変化を単独、あるいはこれらの組み合わせとして設定することを特徴とする請求項７記載の風力発電装置。
【請求項１０】
風力発電装置の風況予測方法であって、
ドップラーライダーにより、前記風力発電装置の前方風況を計測し、
前記ドップラーライダーの計測値を説明変数として、前記風力発電装置の位置の風況を目的変数として、前記風力発電装置の位置の風況を予測するための風況モデルを生成し、
前記風況モデルと、前記ドップラーライダーの最新の計測値とに基づいて、前記風力圧電装置の位置での風況を予測し、
前記風況モデルを生成する周期は、前記風力圧電装置の位置での風況を予測する周期よりも長いことを特徴とする風力発電装置の風況予測方法。
【請求項１１】
前記風況モデルの生成と、前記風力圧電装置の位置での風況を予測は、それぞれ独立のタイミングで実行されることを特徴とする請求項１０記載の風力発電装置の風況予測方法。
【請求項１２】
前記風況モデルの生成のための前記ドップラーライダーの検出データの入力と、前記風力圧電装置の位置での風況の予測のための前記風況前記ドップラーライダーの検出データの入力は、独立した異なるタイミングであることを特徴とする請求項１０記載の風力発電装置の風況予測方法。
【請求項１３】
前記予測器において説明変数となる風車前方風況の計測点を複数とし、そのうち少なくとも一測定点の測定位置が風車におけるせき止め効果が顕著となる距離よりも短くなっていることを特徴とする請求項１１記載の風力発電装置の風況予測方法。
【請求項１４】
前記風況モデル生成する周期は、前記風力圧電装置の位置での風況を予測する周期よりも長いことを特徴とする請求項１０記載の風力発電装置の風況予測方法。
【請求項１５】
前記説明変数となる前記風力発電装置の前方レンジの風況は、風速、風向、シア、乱流、温度、湿度を単独、あるいはこれらの任意の組み合わせとして設定し、
前記目的変数は、前記風力発電装置における風速、風向、垂直方向の風速変化を単独、あるいはこれらの組み合わせとして設定することを特徴とする請求項１４記載の風力発電装置の風況予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風力発電システムに関する。特に、ライダーによる前方遠隔地の風況が風車に到達したときの風況の予想を高速かつ高精度に行うことができる風力発電装置および風力発電装置の風況予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ナセル搭載のドップラーライダー（LiDARを：Light  Detection  And  Ranging、以下、ライダーと呼ぶ）で計測された前方風況を使って風力発電装置（風車）の運転制御をすることでブレードピッチ角制御などの応答時間を確保する提案が注目されている。風車風上の風況を風車に設置されたライダーで計測することにより、風車位置における風況を把握して風車特性を正確に評価し、この風況情報をもとに風車のヨー制御、ピッチ制御、トルク制御を実施して、風車効率を向上し、風車ブレードの疲労荷重を減少して風車の信頼性・寿命を改善することが期待されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、前方風速計測器により、風力発電装置の前方遠隔位置における風速を計測し、計測された風速に基づいて風力発電装置を制御する風力発電装置が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１４８０５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ライダーによって風車前方の風況を計測することが可能であるが、実際の風況は遠方から風車に到達する間にそのまま伝搬するわけではない。特に風車近傍ではローター自身や風車タワーのために風況は複雑に変化し、変化の仕方も風速や時刻によって一様ではない。特許文献１では、風車の姿勢変化による計測位置の補正については記載されているが、遠方から風車に到達するまでの風況の変化については考慮されていない。そのため、風況予測システムにおいてライダーによる風車前方のリアルタイム計測値を使って風車位置風況を予測する際、予測処理時間を要するため、ライダー出力に追従するリアルアイム予測や予測に基づく風車効率向上、風車の疲労荷重の削減が十分ではない。
【０００６】
そこで、本発明は、ライダーによる前方遠隔地の風況が風車に到達したときの風況の予測を高速かつ高精度に行うことができる風力発電システムおよび方法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】
【０００７】
本発明による風力発電装置は、好ましくは、タワーと、タワーに接続されたナセルと、ナセルの第一の端部に接続されたブレードを有する風力発電装置であって、ナセルに搭載され、風力発電装置の前方風況を計測するドップラーライダーと、ドップラーライダーの検出された風況の計測値を入力として、風力発電装置の位置の風況を予測するための風況モデルを生成する学習器と、学習器から受信する風況モデルと、ドップラーライダーの（最新の）計測値とに基づいて、風力圧電装置の位置での風況を予測する予測器とを有し、学習器と予測器とを分離させた風力発電装置である。
【０００８】
機械学習による予測システムにおいて学習器と予測器を分離して、学習器と予測器について必要な時間間隔で動作させる。学習器には比較的長い周期、例えば10min毎にライダーによる前方風況の計測値が送信され、学習器はそのデータを使って前方風況から風車位置風況を求める風況モデルを作成する。この風況モデルを比較的長い周期、例えば10min毎に予測器に送る。予測器は比較的短い周期で、例えば0.25ｓ毎にライダーによる前方風況の計測値を受け取って、計測値と風況モデルにより、風車位置での風況の予測値を制御器に1s毎に送信する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、風況モデルの生成を行う学習部を用いて、風況の予測をするため、ライダーによる前方遠隔地の風況が風車に到達したときの風況の予測を高精度に行うことができる。また、比較的長い時間を要する学習部と、複雑な演算は少なく演算時間は短い予測器とを分離して別のタイミングで動作させることで風車制御の高速性（リアルタイム性）を保証することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】風力発電装置における風況予測システムの実施例を示す図である。
【図２】風力発電装置における風況予測システムの実施例を示す図である。
【図３】風力発電装置における風況予測システムのデータと処理の流れを示す図である。
【図４】学習器のハードウェア構成図を示す図である。
【図５】予測器のハードウェア構成図を示す図である。
【図６】学習器においてモデル生成に要する時間とデータ数の関係を示す図である。
【図７】風力発電装置における風況予測システムの実施例を示す図である。
【図８】風力発電装置における風速と計測レンジと関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明を実施するための形態は、機械学習を使うことによって、ライダーで計測した遠方風速からローター直前の風速を予測する手法を提案する。機械学習による予測システムをここでは学習器と予測器に分けて検討する。
【００１２】
学習によって一定期間のライダー計測値やカップ式風速計や矢羽式風向計などその他のセンサによって風況などの気象条件を表わす変数から風車位置における風況モデルを生成する演算を実行する機能部分を学習器と呼ぶ。この風況モデルに基づいて最新のライダー計測値を使って風車位置の風況を予測する演算を実行する機能部分を予測器と呼ぶ。学習器と予測器は演算部、記憶部、インターフェース部から構成される(詳細は後述する)。ライダーによる学習器では、ライダーで計測された前方風況や気象条件と、風車位置風況について多数のデータを収集して風況モデルを生成するが、モデルの精度すなわち予測の精度を向上するためにデータ数を増加させると処理時間が増大し、数秒から数分、場合によっては時間オーダーの処理時間が必要になる。
【００１３】
一方で、風況の変化は風車周囲の気象条件に影響を受けるため、モデル生成はそのモデルを利用する時刻にできるだけ近い時刻に採取されたデータを使って生成するのが精度向上に有効である。モデル生成に当たってはこのように、データの数とデータの新しさを勘案しなければならない。予測器では学習器で生成にされたモデルを基にして、ライダーによる最新データを使って風車位置風況が予測されるが、この予測の処理時間は1秒以下であって比較的短時間で処理できる。
【００１４】
風車に設置されるライダーは、計測に用いるレーザービームが水平方向に出射される水平型の場合、数百ｍ前方の風況を計測できる。例えば300ｍ前方の風況を計測してその風速が風車に向かって15m/sとすると20ｓ秒後、30m/sであれば10ｓ秒後に風車に到達することになる。この風況伝搬の時間内に風車のピッチ角やヨー角などを風況に応じて設定することにより、風車の発電効率の向上や疲労荷重の低減が可能になる。したがって上記の学習器におけるモデル生成の時間が問題となる。風況モデルの生成によりピッチ角やヨー角などの制御に要する時間が損なわれてはならない。一方で風況モデルは高い予測精度を維持しなくてはならない。
【００１５】
図１に示すように、風況計測装置としてドップラーライダー2を備えた風力発電装置1であって（以下、本明細書ではドップラーライダーをライダー、風力発電装置は風車と呼ぶことがある）、ライダー計測値、風車自体の状態、あるいは風車に取付けられたカップ式風速計や矢羽式風向計など各種センサ3のデータをもとに機械学習による風況予測システム10を具備したものである。
【００１６】
風車は、図２のように少なくとも一本のブレード24と、ブレード24が取り付けられるハブ23、ハブが取付けられたナセル20と、ナセル20を支持するタワー22によって構成される。ブレード24が風を受けることで、ブレード24及びハブ23で構成されるローターが回転してナセル20内に設置された発電機によって発電が行われる。風車に到達する風況を計測する手段としてライダー2がナセル20に設置される。
【００１７】
図２では風の向き44に対してナセル20がブレード24の風上になるようなダウンウィンド型を示したが、ナセルがブレードの風下になるようなアップウィンド型に対しても、ブレードによるライダー計測値の欠損を補完すれば、適応可能である。
【００１８】
本実施の形態の風況予測システム10は、図１に示したように分離した独立の演算器である学習器8と予測器9によって構成する。ライダー2で計測した風車前方風況から学習器と予測器からなる風況予測システムにより風車位置風況（風車の位置する場所での風速等）を予測するときのデータと処理の流れについて、その一例を図３に示す。ライダー計測値は、学習器8へはEthernet11、予測器9へはCAN BUS13の信号線によって別々に送られる。ライダー計測値には今回の発明範囲では利用しない計測値があるので、そこから説明変数に含まれる計測値を抽出し、風による風車タワーの傾斜を補正し、計測データを正規化してから、学習器8によるモデル生成と予測器9による予測値計算の処理が行われる。
【００１９】
風力発電装置は、発電効率の向上や疲労荷重の低減のために風況と風車の状況にもとづいて風車のピッチ角、ヨー角、発電機トルクなどが制御される。風力発電装置は、一般的に風速4m/sで発電を開始し、風速15m/sを限度に発電を停止するように設計されている。風況は、風車位置におけるセンサによって計測されるが、常に変化しているため風車位置の計測では、ピッチ角、ヨー角、発電機トルクなどの制御が風況の変化に追従できない場合がある。例えば、ガスト（風速が短時間に不規則に急変する現象）は風車に大きな疲労荷重を与えるが、ガストの影響が風車に現れてから制御するのでは想定を超える疲労荷重を避けられない場合がある。ガストが風車に到達する前にこれを検出し、応答速度を見込んでピッチ角など風車の各種設定を風速に合わせることが必要になる。ちなみに、風量発電装置のピッチ制御は、10度調整するのに1秒を要する。ライダーを利用して風車前方の風況を計測することによりやがて風車に到達するガストを予測することができる。
【００２０】
しかし、実際の風況は遠方から風車に到達する間にそのまま伝搬するわけではない。特に風車近傍ではブレード自身や風車タワーのために風況は複雑に変化し、変化の仕方も風速や時刻によって一様ではない。そこで機械学習を使うことによって、ライダーで計測した遠方風況から風車位置の風況を高精度かつ高速に予測する手法を提供する。以下詳細について説明する。
【実施例１】
【００２１】
風況計測装置を採用した機械学習による風況予測システムの一実施例を図１により説明する。
【００２２】
風車前方の風況を計測するライダー2が風車1（具体的には風車１のナセル20）に設置され、ライダー2の風況データである計測値が信号線11、13を介して機械学習による風況予測システム10に送られ、風車前方風況から風車位置風況を予測する。
【００２３】
学習器8は、風況データから風速モデル12を作成して予測器9に送る。予測器7では、学習器8からの風況モデル12とライダー2からの風況データ13により、風速予測データ14を算出し、制御器7に送る、制御器7は、風車から出力、開園数、ピッチ制御、ナセル方位などの風車情報を入力5するとともに、風速予測データ14、風速計や風向計3の風速、風等のセンサ情報4に基づいて風車のピッチ角制御などの制御情報6を風車１に送る。
【００２４】
図２は、風車制御器7の付近に設置されたライダーによる風車前方風況の計測方法の一例をダウンウィンド型の風車の場合について示す。ライダーから風車前方（風上方向、風向44と逆方向）にレーザービームが4方向（25、 26、 27、 28）に向かって照射され、大気中のエアロゾルによる後方散乱光を検出する。後方散乱光は風によるエアロゾルの動きを反映してドップラーシフトしておりこのシフト量からレーザービームに沿った風速を知ることができる。風速は各レーザービームに沿って複数レンジの測定点29について求めることができる。また、レーザービームは図２の様にあらかじめ設定された方向に照射されており、各方向から求めた速度の違いを考慮して、同一レンジの垂直面内30の風速変化を求めることができる。ライダーにより計測できるレンジ数は10個程度である。
【００２５】
学習器には説明変数を例えば図２の様にレンジR2のライダー計測値とし、目的変数をレンジR1の風速として、R2風況によってR1風速を導出するモデルを生成する。例えば、R2レンジは風車から300m前方の測定点となり、R1レンジは風車位置となる。説明変数となるR2風況としては風速、風向、シア（垂直方向の風速変化）、乱流、温度、湿度などを単独、あるいはこれらの任意の組み合わせとして設定することができる。目的変数は、風車の制御に必要な変数であり、風車位置における風速、風向、垂直方向の風速変化などを単独、あるいはこれらの組み合わせとして設定することができる。風速モデルの生成のアルゴリズムについてはサポートベクター、ニューラルネットワーク、決定木、ランダムフォレスト、ナイーブベイズなど任意の機械学習に対応するものを用いることができる。学習時には図２の31に示すように、R2の風況とR1のライダー計測値を複数取得してモデルを生成する。風況モデルが生成されれば、図２の32のように上記で生成された風況モデルにR2の風況の計測値を入力して風車位置の風速予測値を得る。風況モデルの生成には、風車位置の風速としてライダー計測値の代わりに図１のナセル搭載のカップ式風速計や矢羽式風向計などの各種センサ3を利用することもできる。
【００２６】
いずれのアルゴリズムを選択しても高精度のモデル生成には一定の処理時間が必要である。精度を得るためには一定数以上の計測データを扱う必要があり、モデル生成に要する時間を制御器7が必要とするリアルタイムでの予測値出力の周期よりも短くすることは困難である。つまり、風況モデル生成処理には時間を要するため、制御器7による制御完了までにR2レンジの風が風車に到達してしまうためである。そこで図１の様に学習器8と予測器9を分離して、モデル生成とモデルを使った予測値の算出は分離したハードウェアにより別のタイミングで実行する。
【００２７】
処理の時間と信号の流れを具体的に示しながら以下構成と解析手順を説明する。説明変数となるR2における前方風況のライダー計測値（0.25s間隔の計測）と目的変数となるR1、つまり風車位置における風況は、まとめて10min毎にライダーから出力され、信号線11を介して学習器8に送られる。この10minで、600組分の説明変数と目的変数とが計測値がデータとして、まとめられて学習器8に送られることとなる。一方、R2レンジの計測値（0.25s間隔の計測）は、ライダーの各レンジの計測値は4つであるため、１s(秒)毎に信号線13を介して予測器9に送られることとなる。
【００２８】
図４に学習器8のハードウェア構成を示す。学習器8は、プロセッサ（CPU）41、メモリ42、記憶装置43、通信I/F44を有する。プロセッサ41は学習器8を制御し、図３に示した、計測データ抽出、傾斜補正、計測データ正規化、学習等の演算回路を実現する。メモリ42は、プロセッサ41の作業エリアとなり、各種プログラムとデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記憶媒体である。記憶装置33は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリからなり、計測データ抽出、傾斜補正、計測データ正規化、学習の各演算を実行するための各種プログラムを格納する他、ライダー2からの計測値を格納する。通信I/F44は、信号線（Ether）11を介してライダー2から計測値を受信すると共に、信号線12を介して予測器9に風況モデルを送信する。尚、図４において、信号線11と信号線12は同一線として表したが、実際には別個独立した信号線が好ましい。
【００２９】
図５に予測器9のハードウェア構成図を示す。予測器9は、プロセッサ（CPU）51、メモリ52、記憶装置53、通信I/F54を有する。プロセッサ51は予測器9を制御し、図３に示した、計測データ抽出、傾斜補正、計測データ正規化、予測等の演算回路を実現する。メモリ52は、プロセッサ51の作業エリアとなり、各種プログラムとデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記憶媒体である。記憶装置53は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリからなり、計測データ抽出、傾斜補正、計測データ正規予測の各演算を実行するための各種プログラムを格納する他、ライダー2からの計測値を格納する。通信I/F54は、信号線13を介してライダー2から計測値を受信すると共に、学習器8から信号線12を介して風況モデルを受信し、信号線14を介して風況予測データを制御器７に送信する。尚、図５において、信号線12、13、14は同一線として表したが、実際には別個独立した信号線が好ましい。信号線13は信号線11とは別個の深奥戦で、ライダー2からの計測値を学習器8と予測器9に別々のタイミングで送信される。
【００３０】
学習器8では上記の機械学習のアルゴリズムにより風況モデルを生成する。風況モデルの生成には利用するデータ数が500個の場合、図６のデータ数とモデル生成所要時間の関係に示す様に約1.5sを必要とし、600個の場合、約2sを必要とする。こうして学習器8により10min毎に生成されたモデルは信号線12を介して10min毎に予測器9に送られる。学習器8とは別にR2における前方風況のライダー計測値（0.25s間隔の計測）が、説明変数として0.25s毎にライダーから出力され、信号線13を介して予測器9に送られる。予測器ではR2レンジの４点の4データの平均処理をして、1s毎に風車位置風速の予測値を制御器7に送る。予測器9では、学習器8から10min毎に送られる風況モデルとライダーによる最新の計測値とに基づいて、１s毎に風車位置の風況を予想し、制御器7に送る。
【００３１】
風車の制御器7には、予測器9から予測値の他に信号線14を介して風速、 風向などセンサ情報や、信号線5を介して出力、回転数、ピッチ制御、ナセル方位、など風車情報が送られる。制御器7はこれらデータを統合、処理して信号線6を介して風車の制御情報を風車に送る。本実施例で具体的に述べた時間間隔は、一例であって必要に応じて最適の数値設定を適用することができる。
【００３２】
学習器は計測データから風況モデルを生成するために比較的長い演算時間を要する。一方で、予測器の予測や、予測に基づく制御器の制御は、リアルタイム性が強く要求される（別ルーチンによる待機、処理の遅れは許されない）。予測器では複雑な演算は少なく、上述のとおり演算時間は短いので実質的に制御器のリアルタイム性に影響を与えることはない。
【００３３】
実施例１で説明した学習器と予測器が分離された構成とは異なり、学習器と予測器とを分離することなく、一つのハードウェアで構成すると、モデル生成と予測値出力の動作タイミングの異なる２つの機能が分離されていないために、ライダー計測を用いて風車制御に応用する場合には２つの機能のタイミングを調整するためのハードウェアあるいはソフトウェアを具備する必要がある。ライダーの計測値が欠損した場合、前後のレンジから欠損データを補完してモデル生成をしなければならず、動作タイミングを調整することは一層困難となる。２つの機能の分離を特徴とする実施例１において、それぞれの機能を異なる演算回路で実行する構成にすることにより、メンテナンス性、動作安定性の向上を実現することができる。風況モデルは予測時の気象条件に近い時刻に生成されることが望ましいが、種々の気象条件を含む十分な数のデータから生成したモデルであれば、最新の風況モデルでなくも高い精度の予測が可能である。データの数は100以上、好ましくは300以上である。学習器の意図しない停止やメンテナンスのような意図的は停止があったとしても予測器に保存されているモデルを使い続ける対応をとった場合でも大きな予測誤差は発生しない。
【００３４】
以上の通り、実施例１によれば、(i)学習器と予測器を分離して、学習器を予測器とは別のタイミングで動作させることで風車制御のリアルタイム性を保証することができる。
【００３５】
また、(ii) 学習器、予測器それぞれ動作に必要なハードウェア構成を選択（学習器は比較的低速の演算速度と通信速度でよい）でき、システムのコスト低減を図ることができる。
【００３６】
また、(iii) 予測器に比べて複雑な処理を実行する学習器を予測器や制御器から分離することで、学習器の演算の複雑さや、風車制御システムでの実績の少なさに起因する障害が発生しても制御器の機能は損なわれず、制御系の停止を免れることができ、システムのメンテナンス性、動作安定性の向上させることができる。
【実施例２】
【００３７】
実施例2において、実施例１と同じものは、同じ符号を付して重複する説明を省略する。予測器9の処理は上記の述べたように比較的単純で演算所要時間も短い。そのため、図７に示すように風車制御器7の演算装置、記憶装置に予測器の機能を付加することが可能である。風車制御器7は秒単位の時間間隔で制御信号6を生成しており、これは予測器動作の時間間隔と一致している。したがって、予測器を制御器に組み込んで同一の演算器としてもタイミングについて複雑な調整は不要である。学習器と予測器を分離し、予測器と制御器を同一のハードウェアで駆動する構成により、風車の制御システムと予測システム全体の簡略化を図ることができる。
【００３８】
実施例２によれば、 比較的処理が単純な予測器は、風車制御のために従来から風車に設置されている制御器の中に組み込むことにより、機械学習による風況予測システム構成を簡略にすることができる。
【実施例３】
【００３９】
実施例１および２では、説明変数となる風車前方風況の計測点のレンジは図２のR2の１点であった。ここにR3レンジの計測値、さらにR4、R5レンジの計測値を予測器9の説明変数に加えることにより、風況の変化の方向の情報が加わって風況変化が急激に起こっている場合の予測精度を向上させることができる。
【００４０】
さらに複数レンジでの計測値を含む説明変数において、複数レンジのうち少なくとも一レンジの測定位置を風車近傍におけるせき止め効果が顕著となる距離よりも短くする。図８にレンジと風速の関係を示す。ライダーでは複数レンジの風況をほぼ同時に計測することができる。この図はほぼ同一時刻に計測された異なるレンジの風速を、400mまでの風速を大きさ別に示している。風速はレンジが風車に近くなり120m以下なると風速の減少が始まり、100m以下となると風速の減少量が顕著になることがわかる。これはせき止め効果と呼ばれており、この効果が顕著な領域では風況に対する影響が大きくなっている。これによりこの領域の風況分布は風車から離れた遠方領域とは異なる。そこでせき止め効果が顕著なレンジである風車からの位置が130ｍ以下の位置にR3レンジを設け、説明変数に加えることで、風車近傍領域の風況分布の情報が付加されて予測の精度が向上することができる。
【００４１】
ただし、風車に近いレンジの風況の計測を待ってこれを使った予測をすると、上記で述べた風車の各種制御パラメータを風況に対する最適値に設定するための時間が不足する場合があり、R3の値を設定する場合には風車制御の応答速度を考慮する必要がある。
【実施例４】
【００４２】
実施例１の構成により、風車に設置される風況予測システムにおいて予測の高速性と高精度そして高信頼性が同時に満たされるようになった。ただし、実際にこうした特徴を実現するには、ライダーの計測値が欠損することなく予測器に送られなければならない。例えば説明変数である前方風況の計測レンジR2を200mに設定し、予測器が1秒ごとに予測値を出力するとき、もし、１点のデータ欠損が生じ、その修正に前後2点の計測値を使うとするとデータ欠損時刻の前後で説明変数の信頼性が低下することになる。風速20m/sを仮定すると200ｍの風況が風車に到達するのに10ｓかかり、これは風車制御の応答時間を考えると制御にとって余裕のある時間ではない。アップウィンド型の風車にライダーを搭載した場合、ブレードによるライダーデータの欠損は避けることができない。長時間の平均風速による発電量の見積もりなど、平均によるデータ欠損の修正が可能な場合はよいが、本発明が目的とする短時間の予測による風車制御を目的とする場合は、データ欠損は予測における精度を損なう問題となり得る。そこで本発明の構成要素にダウンウィンド型風車を加えることでデータ欠損の問題を回避することができる。これにより高速で高精度の予測を実現することが可能になる。
【符号の説明】
【００４３】
１…発電用風車、２…ライダー、３…風車に取付けられた従来型の風向計と風速計、６…制御器の信号風車本体に送る伝送線、７…風車制御器、８…学習器、９…予測器、１０…機械学習による風速予測システム、１１…ライダー計測値を学習器におくる伝送線、１２…学習器で生成した風速モデルを予測器に送る信号線、１３…ライダー計測値を予測器に送る伝送線、２０…ナセル、２２…タワー、２３…ハブ、２４…ブレード。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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