(57)【要約】【課題】風の変動によって各風車の最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達できるようにする。【解決手段】複数の風車を含むウィンドファームの運転方法は、最適化対象の風車の各々の制御設定に摂動を与えるステップと、摂動を与えた後、最適化対象の風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるステップと、評価値の勾配に基づいて、最適化対象の風車の各々について制御設定を更新するステップと、を備える。評価値を求めるステップでは、各々の最適化対象の風車について、少なくとも風向に関して最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす風車から得られた評価値を有効データとして採用する。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の風車を含むウィンドファームの運転方法であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるステップと、
前記摂動を与えた後、最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるステップと、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するステップと、を備え、
前記評価値を求めるステップでは、各々の最適化対象の前記風車について、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車から得られた前記評価値を有効データとして採用する
ことを特徴とするウィンドファームの運転方法。
【請求項２】
前記評価値を求めるステップでは、各々の最適化対象の前記風車について、前記風向が前記第１条件を満たし、且つ、風速に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第２条件を満たす前記風車のみから得られた前記評価値を前記有効データとして採用する
請求項１に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項３】
前記摂動を与えるステップでは、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々＋Δの摂動を与え、
前記評価値を求めるステップでは、前記有効データ数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下であるかを判断し、前記有効データ数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下の場合に、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々−Δの摂動を与える処理に移行する
請求項１又は２に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項４】
前記評価値を求めるステップでは、複数の前記有効データの平均値を求めて前記評価値とする
請求項１〜３の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項５】
前記評価値を求めるステップでは、複数の前記有効データの近似曲線モデルに基づいて前記評価値を求める
請求項１〜４の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項６】
前記評価値を求めるステップでは、少なくとも風向が前記第１条件を満たす複数の前記風車のうちの一つを基準機と設定し、前記基準機と他の最適化対象の前記風車の各々の出力の差分を求めて前記評価値とする
請求項１〜５の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項７】
前記摂動を与えるステップでは、少なくとも風向が前記第１条件を満たす複数の前記風車のうち、各々が複数の前記風車を含む第１群と第２群とに対し、前記第１群の前記各風車には＋Δの摂動を、前記第２群の前記各風車には−Δの摂動を、それぞれ同時に与える
請求項１〜６の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項８】
複数の風車を含むウィンドファームの制御装置であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるための摂動付与部と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるための評価値算出部と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するための更新部と、を備え、
前記評価値算出部は、各々の最適化対象の前記風車について、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車から得られた有効データに基づいて前記評価値を算出する
ように構成されたことを特徴とするウィンドファームの制御装置。
【請求項９】
複数の風車と、
前記複数の風車の運転制御を行うように構成された請求項８に記載の制御装置と、
を備えることを特徴とするウィンドファーム。
【請求項１０】
複数の風車を含むウィンドファームの運転制御プログラムであって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与える手順と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求める手順と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新する手順と、をコンピュータに実行させるとともに、
前記評価値を求める手順を前記コンピュータに実行させる際、前記コンピュータにより、
最適化対象の前記風車のうち、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車のみから得られた有効データに基づいて前記評価値を算出する
ことを特徴とするウィンドファームの運転制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ウィンドファーム並びにその運転方法、制御装置及び運転制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、風車の出力を最適とするべく、種々の運転方法や制御方法が提案されている。
例えば、特許文献１には、風車の制御パラメータに摂動を与え、その結果の発電量を評価することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】欧州特許第２６７９８１３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、複数の風力発電装置（以下、風車とする）で発電を行うウィンドファームでは、風上側に配置される前方風車に対して、風下側に配置される後方風車は通常、前方風車の後流すなわちウェイクの影響により前方風車と比較して発電出力が小さくなる。このため、各々の風車において創出される発電出力の合計であるウィンドファーム全体の出力を最適とすることが重要となる。この点、上記特許文献１に記載の技術は、２台の風車間において個別最適化を考慮して制御設定を行うことを開示するが、複数（３台以上）の風車を含む比較的規模の大きなウィンドファームの全体に適用して最適な調整結果を得ることは難しい、という問題がある。
【０００５】
上述した問題に鑑み、本開示の少なくとも一実施形態は、風の変動によって各風車の最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの運転方法は、
複数の風車を含むウィンドファームの運転方法であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるステップと、
前記摂動を与えた後、最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるステップと、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するステップと、を備え、
前記評価値を求めるステップでは、各々の最適化対象の前記風車について、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車から得られた前記評価値を有効データとして採用する。
【０００７】
上記（１）の方法によれば、少なくとも風向に関して最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす風車から得られた評価値を有効データとして制御設定が更新される。つまり、例えば、風向に関するフィルタリングを行い、風向が所定範囲内である等の第１条件を満たした風車から得られた信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム全体の最適化を実現することができる。その結果、最適化の収束性を向上させることができる。
【０００８】
（２）幾つかの実施形態では、上記（１）に記載の方法において、
前記評価値を求めるステップでは、各々の最適化対象の前記風車について、前記風向が前記第１条件を満たし、且つ、風速に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第２条件を満たす前記風車のみから得られた前記評価値を前記有効データとして採用してもよい。
【０００９】
上記（２）の方法によれば、風向に関して第１条件を満たし、加えて風速についても第２条件を満たす風車から得られた評価値のみが有効データとして採用される。つまり、風向に加えて風速に関してもフィルタリングを行うことにより、より信頼性の高い評価値に基づいて最適化を実現することができる。
【００１０】
（３）幾つかの実施形態では、上記（１）又は（２）に記載の方法において、
前記摂動を与えるステップでは、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々＋Δの摂動を与え、
前記評価値を求めるステップでは、前記有効データ数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下であるかを判断し、前記有効データ数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下の場合に、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々−Δの摂動を与える処理に移行してもよい。
【００１１】
信頼性の高い評価値が一定数（第１閾値）以上得られた場合や、異なる時刻において得られた評価値の変化が所定の閾値（第２閾値）以下である場合は、これらの評価値の勾配に基づく制御設定の更新により、最適化の収束性がさらに向上する。このように、上記（３）の方法によれば、ウィンドファーム全体の総出力が最適化されるまでの収束性を大幅に向上させることができる。
【００１２】
（４）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（３）の何れか１つに記載の方法において、
前記評価値を求めるステップでは、複数の前記有効データの平均値を求めて前記評価値としてもよい。
【００１３】
上記（４）の方法によれば、複数の有効データを用いることで、風向・風速等の風況変動による影響を小さくすることができるから、信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム全体の総出力の最適化を実現することができる。その結果、最適化の収束性を向上させることができる。
【００１４】
（５）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（４）の何れか１つに記載の方法において、
前記評価値を求めるステップでは、複数の前記有効データの近似曲線モデルに基づいて前記評価値を求めてもよい。
【００１５】
上記（５）の方法によれば、複数の有効データの近似曲線を用いることで、風向・風速等の風況変動による影響を小さくすることができるから、信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム全体の総出力の最適化を実現することができる。その結果、最適化の収束性を向上させることができる。
【００１６】
（６）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（５）の何れか一つに記載の方法において、
前記評価値を求めるステップでは、少なくとも風向が前記第１条件を満たす複数の前記風車のうちの一つを基準機と設定し、前記基準機と他の最適化対象の前記風車の各々の出力の差分を求めて前記評価値としてもよい。
【００１７】
上記（６）の方法によれば、少なくとも風向に関する第１条件を満たす最適化対象の複数の風車の一を基準機とし、他の最適化対象の風車との間で出力の差分が求められる。つまり、最適化対象の風車にだけ摂動を与えていき、基準機と他の風車との差分を求めることにより、風況の影響が除かれ、同じ風況での評価値として扱うことができるから、信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム全体の総出力の最適化を実現することができる。
【００１８】
（７）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（６）の何れか１つに記載の方法において、
前記摂動を与えるステップでは、少なくとも風向が前記第１条件を満たす複数の前記風車のうち、各々が複数の前記風車を含む第１群と第２群とに対し、前記第１群の前記各風車には＋Δの摂動を、前記第２群の前記各風車には−Δの摂動を、それぞれ同時に与えてもよい。
【００１９】
上記（７）の方法によれば、少なくとも風向が第１条件を満たす複数の風車のうちの第１群と第２群とに、同時刻に異なる摂動を与えることにより、同一風況の環境下で最適化処理を行うことができるから、信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム全体の総出力の最適化を実現することができる。
【００２０】
（８）本開示の少なくとも一実施形態に係る、ウィンドファームの制御装置は、
複数の風車を含むウィンドファームの制御装置であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるための摂動付与部と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるための評価値算出部と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するための更新部と、を備え、
前記評価値算出部は、各々の最適化対象の前記風車について、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車から得られた有効データに基づいて前記評価値を算出するように構成される。
【００２１】
上記（８）の構成によれば、上記（１）で述べたように、少なくとも風向に関して最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす風車から得られた評価値を有効データとして制御設定が更新される。つまり、例えば、風向に関するフィルタリングを行い、風向が所定範囲内である等の第１条件を満たした風車から得られた信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム全体の最適化を実現することができる。その結果、最適化の収束性を向上させることができる。
【００２２】
（９）本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームは、
複数の風車と、
前記複数の風車の運転制御を行うように構成された請求項８に記載の制御装置と、
を備える。
【００２３】
上記（９）の構成によれば、風向に関するフィルタリングを行い、風向が所定範囲内である等の第１条件を満たした風車から得られた信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム全体の総出力を最適化可能なウィンドファームを得ることができる。
【００２４】
（１０）本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの運転制御プログラムは、
複数の風車を含むウィンドファームの運転制御プログラムであって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与える手順と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求める手順と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新する手順と、をコンピュータに実行させるとともに、
前記評価値を求める手順を前記コンピュータに実行させる際、前記コンピュータにより、
最適化対象の前記風車のうち、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車のみから得られた有効データに基づいて前記評価値を算出する。
【００２５】
上記（１０）の構成によれば、風向が所定範囲内である等の第１条件を満たした風車から得られた信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム全体の総出力を最適化することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本開示の少なくとも一実施形態によれば、風の変動により各風車の最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】一実施形態に係るウィンドファームの構成例を示す概略図である。
【図２】一実施形態における風車の構成例を示す概略図である。
【図３】一実施形態に係るウィンドファームの制御装置における制御系の構成を示すブロック図である。
【図４】ウィンドファームの制御方法の一例を示す模式図であり、（ａ）は低解像度モードの一例を示し、（ｂ）は高解像度モードの一例を示す。
【図５】一実施形態における基本的な制御法である同時摂動確率近似法（ＳＰＳＡ）の処理概念を示す模式図である。
【図６】一実施形態における制御設定、評価値及び更新アルゴリズムを示す図である。
【図７】一実施形態に係るウィンドファームの制御方法による合計発電出力向上を説明するための概略図である。
【図８】一実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートである。
【図９】一実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理例を示す模式図であり、（ａ）は風向でフィルタリングを行う場合、（ｂ）は風向及び風速でフィルタリングを行う場合を示す。
【図１０】他の実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートである。
【図１１】他の実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートである。
【図１２】他の実施形態に係るウィンドファームの制御方法による出力最適化処理（平均処理）を示す模式図である。
【図１３】他の実施形態に係るウィンドファームの制御方法による出力最適化処理（近似処理）を示す模式図である。
【図１４】他の実施形態に係るウィンドファームの制御方法による出力最適化処理（差分処理）を示す模式図である。
【図１５】他の実施形態に係るウィンドファームの制御装置による出力最適化処理を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、添付図面に従って本発明の実施形態について説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、特定的な記載がない限り本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
【００２９】
図１はウィンドファームの構成例を示す図である。図２はウィンドファームを構成する風車の一例を示す図である。
【００３０】
図１に示すように、幾つかの実施形態に係るウィンドファーム１は、複数の風車Ｔと、ウィンドファーム・コントローラ１０（ウィンドファームの制御装置）と、を備える。ウィンドファーム・コントローラ１０は、複数の風車Ｔ１〜Ｔｎを備えたウィンドファーム１の運転制御を司る。以下、ウィンドファーム１を構成する風車Ｔ１〜Ｔ３の例を挙げた後、ウィンドファーム・コントローラ１０の詳細について説明する。なお、図１では複数の風車として３台の風車Ｔ１〜Ｔ３を例示しているが、ウィンドファーム１を構成する風車の数はこれに限定されず、任意の数（例えば、ｎ又はＮ）であってよい。
【００３１】
幾つかの実施形態において、ウィンドファーム１の各風車Ｔ１〜Ｔ３は、図２に示すように、複数のブレード１０２及びそれらが取り付けられるハブ１０４で構成されるロータ１０５と、ハブ１０４に連結された主軸１０６と、主軸１０６の回転力を受けて駆動される発電機１１０とを備えていてもよい。幾つかの実施形態において、主軸１０６と発電機１１０とはドライブトレイン１０８及びその出力軸１０９を介して連結されていてもよい。幾つかの実施形態において、ドライブトレイン１０８は、主軸１０６の回転を増速するギア式の増速機を備えていてもよい。幾つかの実施形態において、ドライブトレイン１０８は、ギア式の増速機に替えて、油圧トランスミッションを備えていてもよい。他の実施形態では、ドライブトレイン１０８に代えて、主軸１０６と発電機１１０とが直接接続されたダイレクトドライブ方式であってもよい。
【００３２】
ドライブトレイン１０８及び発電機１１０は、主軸軸受１０７を介して主軸１０６を回転自在に支持するナセル１１２に収納されていてもよい。ナセル１１２の底面を構成するナセル台板１１４は、ヨー旋回軸受１１８を介してタワー１１６によって支持されていてもよい。なお、ナセル台板１１４には、ヨーモータ２１（図３参照）及びピニオンギアを有するヨー旋回機構１１９が固定されていてもよく、タワー１１６側に設けられたリングギアにヨー旋回機構１１９のピニオンギアを噛み合わせた状態でヨーモータ２１を駆動することでナセル１１２をタワー１１６に対して旋回可能になっていてもよい。さらに、各ブレード１０２は、翼旋回軸受（不図示）を介してハブ１０４に支持されており、ハブ１０４内に設けられたピッチ駆動アクチュエータ２３（図３参照）によってピッチ角が調節可能になっていてもよい。
【００３３】
なお、図２に示した構成例の風車Ｔにおいて、各種部品の損傷状態又は劣化状態を示す状態値が状態値検出センサ（例えば、図３に示す荷重センサ３３等を含む）によって取得され、ウィンドファーム・コントローラ１０に報告されるようになっている。
各風車Ｔ１〜Ｔ３の各種部品の状態値の具体例として、ブレード１０２の損傷状態又は劣化状態を示すものとしてブレード１０２の重量、各ブレード１０２間の重量アンバランス、ブレード１０２の振動等を挙げることができ、タワー１１６の損傷状態又は劣化状態を示すものとしてタワー１１６基部又はタワー１１６上部の疲労荷重やタワー１１６の振動等を挙げることができ、増速機や油圧トランスミッション等のドライブトレイン１０８の損傷状態又は劣化状態を示すものとして主軸軸受１０７や油圧ポンプの軸受の振動、主軸１０６の振動や振れ回り、油圧ポンプのピストン振動や振幅、油圧トランスミッションの効率等を挙げることができ、ナセル台板１１４やハブ１０４等の鋳物からなる部材の損傷状態又は劣化状態を示すものとして応力集中による疲労を挙げることができる。
【００３４】
次に、ウィンドファーム・コントローラ１０の詳細について説明する。
図３は、幾つかの実施形態に係るウィンドファーム・コントローラ１０（ウィンドファームの制御装置）における制御系の構成を示すブロック図である。
図３に示すように、幾つかの実施形態において、ウィンドファーム・コントローラ１０は、例えば、コンピュータであり、ＣＰＵ１１、該ＣＰＵ１１が実行する各種プログラムやテーブル等のデータを記憶するための記憶部としてのＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、各プログラムを実行する際の展開領域や演算領域としてのワーク領域として機能するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２の他、図示しない大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、通信ネットワークに接続するための通信インターフェース、及び外部記憶装置が装着されるアクセス部などを備えていてもよい。幾つかの実施形態では、ウィンドファーム・コントローラ１０は、後述する制御設定を更新する工程で得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けて保存するデータベース１７を含んでもよく、データベース１７には後述する発電出力分配テーブル１８等が格納されていてもよい。これらは全て、バス１４を介して接続されており、バス１４は信号線２（図１参照）を介してウィンドファーム１の各風車Ｔ１〜Ｔ３と電気的に接続されている。更に、ウィンドファーム・コントローラ１０は、例えば、キーボードやマウス等からなる入力部（図示省略）及びデータを表示する液晶表示装置等からなる表示部（図示省略）等と接続されていてもよい。
【００３５】
幾つかの実施形態において、ウィンドファーム・コントローラ１０には、各風車Ｔ１〜Ｔ３に設けられた風向センサ３１、風速センサ３２及び荷重センサ３３の各々から、それぞれ風向、風速及び荷重に関する検知信号が送信されてもよい。上記の荷重センサ３３は、例えば、主軸軸受１０７やタワー１１６等、装置荷重や風による負荷が作用する場所に１つ以上設置されていてもよい。幾つかの実施形態において、ウィンドファーム・コントローラ１０は、バス１４及び信号線２を介してヨーモータ２１、ヨーブレーキ駆動アクチュエータ２２、ピッチ駆動アクチュエータ２３及びピッチブレーキ駆動アクチュエータ２４と電気的に接続されていてもよい。
【００３６】
幾つかの実施形態において、ＲＯＭ１３には、各風車Ｔ１〜Ｔ３の発電量からウィンドファーム１の全体出力を算出する出力算出プログラム１５や、ウィンドファーム１の全体出力を最適化するための出力最適化プログラム１６（運転制御プログラム）が格納されていてもよい。これらのプログラムについては後述する。
【００３７】
ここで、幾つかの実施形態におけるウィンドファーム１の出力最適化処理について詳しく説明する。
図４（ａ）及び図４（ｂ）は、幾つかの実施形態におけるウィンドファーム１の制御方法を示す模式図であり、図４（ａ）は低解像度モードの一例を示し、図４（ｂ）は高解像度モードの一例を示す。低解像度モードは、制御対象とすべき、ウィンドファーム内に属する全風車（例えば、Ｎ個）を、その総数未満（例えば、Ｍ個。但し、Ｎ＞Ｍ）となる幾つかのグループに分け、同一グループ内の風車に対して同一のパラメータ設定値を用いて制御を行う制御モードである。これに対し、高解像度モードは、ウィンドファーム１に含まれる個々の風車の全てを夫々独立の制御対象とし、それぞれに独立のパラメータ設定値を用いて制御する制御モードである。
【００３８】
図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、ウィンドファーム１は、例えば、図中の縦方向（Ｙ方向とする）に４列、Ｙ方向と直交する紙面横方向（Ｘ方向とする）に４行で配置された計１６台の風車Ｔ１〜Ｔ１６を含んでいてもよい。これらの風車Ｔ１〜Ｔ１６は、Ｘ方向及びＹ方向において等間隔に配置されていてもよい。各風車Ｔ間の距離は、例えば、ロータ１０５の直系をＤとしてＤの倍数で表されてもよい。なお、説明の便宜上、図４（ａ）及び図４（ｂ）中の各１６台の風車には、それぞれ左上から右方向に順にＴ１〜Ｔ１６の番号を付している。
【００３９】
いま、図の左下から右上方向（例えば、風向ベクトル（ｘ，ｙ）＝（１，１））に向けて風が吹いているとする。
この場合、風上側すなわち風向の上流側に配置される前方の風車Ｔ（例えば、図４（ａ）中に破線で示す左下から３行３列の風車Ｔ５〜Ｔ７，Ｔ９〜Ｔ１１及びＴ１３〜Ｔ１５をグループＧ１とする）に対して、風下側すなわち風向の下流側に配置される後方の風車Ｔ（例えば、図４（ａ）中に破線で示す最上段及び最右列の風車Ｔ１〜Ｔ４，Ｔ８，Ｔ１２及びＴ１６をグループＧ２とする）は通常、前方風車Ｔの後流すなわちウェイクの影響により、グループＧ１に含まれる風車Ｔと比較して各々の発電出力が小さくなる。そこで、図４（ａ）に示す低解像度モードでは、風上側に位置するグループＧ１内の各風車Ｔについては同グループＧ１内で同一の制御パラメータ（例えば、θｋ１）を用いて制御し、風下側に位置するグループＧ２内の各風車ＴについてもそれぞれグループＧ２内で同一の制御パラメータ（例えば、θｋ２）を用いて制御するように構成されてもよい。
なお、グループ化は上述したグループＧ１、Ｇ２に限られず、種々のパターンが有り得る。例えば、図４（ａ）中、左から吹く風に対しては、最左列の風車Ｔ１，Ｔ５，Ｔ９及びＴ１３を少なくとも含むグループを上流側グループＧ１とし、最右列の風車Ｔ４，Ｔ８，Ｔ１２及びＴ１６を少なくとも含むグループを下流側グループＧ２としてもよい。さらに、その他のパターンでグループ化されていてもよい。
【００４０】
一方、図４（ｂ）に示す高解像度モードでは、全風車Ｔ（Ｔ１〜Ｔ１６）のそれぞれが制御対象であり、各々の風車Ｔ１〜Ｔ１６について、個別に独立した制御パラメータを用いて制御するように構成されてもよい。
【００４１】
続いて、図５を参照し、幾つかの実施形態におけるウィンドファームの制御方法について説明する。
図５は、幾つかの実施形態における基本的な制御法である同時摂動確率近似法（ＳＰＳＡ）の処理概念を示す模式図である。
幾つかの実施形態において、図５に示すプラント４１は、例えば、複数の風車Ｔ１〜Ｔｎを含むウィンドファーム１であってもよい。
一般に、ウィンドファーム１等の風力発電プラントは、再生可能エネルギーを利用した発電プラントであり、例えば、風向、風速、温度、湿度、空気密度…、等の風況が刻々と変化するため、制御対象を明確に特定することが困難とされる。
このため、幾つかの実施形態では、例えば、図５に示すように、プラント４１（Ｐｌａｎｔ）を伝達関数が不明な制御対象として、該プラント４１に対するコントローラ４０からの入力値（Ｍｅａｓｕｒｅｄ  ｉｎｐｕｔ）と、該入力値を入力した際におけるプラント４１からの出力値（Ｍｅａｓｕｒｅｄ  ｏｕｔｐｕｔ）とを測定し、出力値がコントロール目標４２（Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）に近づいたか否かに応じて次の入力値を決定するフィードバック制御が行われる。プラント４１からの出力値はまた、コントローラ４０への参照入力値と比較され、その差（Ｍｅａｓｕｒｅｄ  ｅｒｒｏｒ）がコントローラ４０及びコントロール目標４２に入力される。
そして、繰り返し行われるループ制御の各ループ（以下、イタレーションとする）における制御結果（Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）がコントロール目標４２から最適化ツール（Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｔｏｏｌ）４３に入力される。最適化ツール４３は、第１イタレーションにおける制御結果の入力を受けて、次の第２イタレーションでのプラント４１に対する入力値に関し、複数の制御パラメータに対して摂動を印加する。摂動は、最初の制御設定（例えば、θｋ）に対して、例えば、ランダム変数である＋Δｋ又は‐Δｋが与えられる。幾つかの実施形態では、摂動を与える際に、全ての最適化対象の風車に対して同時に摂動を与えてもよい。このようにすれば、最適化対象とされた風車Ｔの全てに対して同時に摂動が与えられるため、ウィンドファーム１全体として最適な制御設定に、より短時間で迅速に到達することができ、ウィンドファーム１全体の総発電出力を短時間に改善することができる。
続いて、上記の摂動と、該摂動が与えられた第２イタレーションの制御結果とから、最適化ツール４３において評価値（評価関数Ｌ）の勾配が求められ、次の制御パラメータが決定され、次のイタレーションにおけるコントローラ４０へのチューニングコマンドとしてコントローラ４０に送られる。これを繰り返すことにより、最適解すなわち最適化された制御設定が探索される。
【００４２】
以上を踏まえ、例えば、上述した風車Ｔ１〜Ｔ１６を制御対象として、風上側のグループＧ１と風下側のグループＧ２とにグループ分けして行われる低解像度モードでの処理について説明する。
幾つかの実施形態において、低解像度モードにおけるランダム変動をΔｋ１とし、高解像度モードにおけるランダム変動をΔｋ２とする。幾つかの実施形態において、Δｋ２は各要素が独立したランダム変数である。一方、低解像度モードにおけるΔｋ１の要素は、例えば、Δｋ１１とΔｋ１２の２つのみとなる。これは、各グループ（図４（ａ）に破線で示す）内の風車Ｔでは同一の制御設定を用いて制御されるからである。図４（ａ）の各風車Ｔ１〜Ｔ１６における摂動Δｋ１は順に以下の式（１）のようになる。
【００４３】
［数１］
Δｋ１  ＝［Δｋ１１  ，  Δｋ１１  ，Δｋ１１  ，Δｋ１１  ，Δｋ１２  ，Δｋ１２  ，Δｋ１２  ，Δｋ１１  ，Δｋ１２  ，Δｋ１２  ，Δｋ１２  ，Δｋ１１  ，Δｋ１２  ，Δｋ１２  ，Δｋ１２  ，Δｋ１１］Ｔ  ・・・（１）
【００４４】
このとき、図６に示すように、例えば、制御設定は式（２）で表され、評価値Ｌは式（３）で表され、制御設定の更新アルゴリズムはそれぞれ式（４）〜（６）で表されるように設定されてもよい。
ここで、ａｋ１、ａｋ２、ｃｋ１、ｃｋ２はそれぞれゲインであり、Δｋ１、Δｋ２はそれぞれ無次元のランダム変数からなる摂動である。
つまり、幾つかの実施形態では、ＳＰＳＡにおけるΔｋに代えてΔｋ１又はΔｋ２を用いる従来のＭＲ−ＳＰＳＡと異なり、ＳＰＳＡにおけるΔｋに代えてΔｋ１及びΔｋ２を同時に用いて最適化制御が行われる。
【００４５】
幾つかの実施形態では、上記の最適化制御により、例えば、図７に太線で示すように、ウィンドファーム１の全体出力について、最適化されるまでの時間が従来のＳＰＳＡやＭＲ−ＳＰＳＡと比較してより一層短縮される。これは、上述した幾つかの実施形態では、低解像度モードと高解像度モードとを常に併用して運転されるため、低解像度モードと高解像度モードとの切換タイミングを考慮する必要がなく、風の変化に対して常に最適な摂動が与えられる制御が行われることによるものである。
なお、風の変化が少なく定常状態が長時間確保される場合の高解像度モードでは、ある一定の風況条件において制御ループを繰り返し実行して最適な制御設定となるまで収束させることが望ましいが、実際のウィンドファーム１では、風が時々刻々と変化するため、必ずしも高解像度モードで最適な制御設定まで収束させる必要がない。むしろ、刻々と変化する風に常に追従しながら、可能な限り最適な制御設定に近い設定状態において常に運用することで、ウィンドファーム１全体として発電の総出力を最適化することができる。
【００４６】
続いて、上述した構成により、幾つかの実施形態において実現されるウィンドファーム１の運転方法すなわち、ウィンドファーム・コントローラ１０が出力最適化プログラム１６を実行することで実現される出力最適化制御（出力最適化処理）について説明する。なお、以下の説明では、ウィンドファーム・コントローラ１０が出力最適化プログラム１６を実行することで行われる処理内容がすなわちウィンドファーム１の運転方法となる。
【００４７】
本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファーム１の運転方法は、複数の風車Ｔを含むウィンドファーム１の運転方法であって、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定に摂動を与えるステップＳ１と、摂動を与えた後、最適化対象の風車Ｔの総出力を少なくとも含む評価値を求めるステップＳ２と、評価値の勾配に基づいて、最適化対象の風車Ｔの各々について制御設定を更新するステップＳ３と、を備えている。
具体的に、複数の風車Ｔを含むウィンドファーム１のウィンドファーム・コントローラ１０は、ＲＯＭ１３に格納された出力最適化プログラム１６を読み出してＲＡＭ１２に展開し、これを実行することにより、例えば、図８に示すように、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定θｋに摂動Δｋを与える処理を実行する（ステップＳ１）。出力最適化プログラム１６は、ウィンドファーム・コントローラ１０に上記の処理を実現させることで、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定に摂動を与えるための摂動付与部として機能する。次に、ウィンドファーム・コントローラ１０は、上記摂動Δｋを与えた後で、最適化対象とされた風車Ｔの総出力を少なくとも含む評価値Ｌを求める処理を実行する（ステップＳ２）。出力最適化プログラム１６は、ウィンドファーム・コントローラ１０に上記の処理を実現させることにより、摂動を与えた後、最適化対象の風車Ｔの総出力を少なくとも含む評価値Ｌを求めるための評価値算出部として機能する。そして、ウィンドファーム・コントローラ１０は、評価値Ｌの勾配に基づいて、最適化対象の風車Ｔの各々について制御設定θｋを更新（ステップＳ３）する処理を実行してもよい。これにより、制御設定θｋが更新されてθｋ＋１となる。出力最適化プログラム１６は、ウィンドファーム・コントローラ１０に上記の処理を実現させることにより、評価値Ｌの勾配に基づいて、最適化対象の風車Ｔの各々について制御設定θｋを更新するための更新部として機能する。
【００４８】
評価値を求めるステップＳ２では、各々の最適化対象の風車Ｔについて、少なくとも風向に関して最適化対象の風車Ｔが満たすべき第１条件を満たす風車Ｔから得られた評価値を有効データとして採用する（図８参照）。
具体的には、出力最適化プログラム１６を実行したウィンドファーム・コントローラ１０が、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定θｋに摂動Δｋを与えた後、各風車Ｔから得られた情報のうち少なくとも風向に関する情報に基づいてフィルタリングを行い、フィルタを通過した風車Ｔから得られた評価値を有効データとして採用するように構成される。このステップＳ２では、評価値を求めると共に該評価値の勾配を求める処理が行われ得る。
上記第１条件として、例えば、風向が特定の方角である風車Ｔから得られた評価値を有効データとして採用してもよい。例えば、図９（ａ）は風向が北である風車Ｔの評価値を有効データとして採用する様子を非限定的に例示している。なお、図９（ａ）では、北、北東、東、南東、南、南西、西、北西、の８方位に分割した例を示しているが、方位の分割の仕方は任意であり、例えば、東西又は南北等の互いに逆向きである２方位であってもよいし、東西南北等の４方位であってもよいし、北北東、東北東……を含めた１６方位であってもよい。また、等分割した例に限らず、任意の角度範囲を設定し、該角度範囲内の風向を示す風車Ｔからの評価値を有効データとして採用してもよい。このように風向でフィルタリングを行う際、第１条件を満たす風車Ｔのみから得られた評価値を有効データとして採用し、その他の風向を示す風車Ｔからの評価値を採用しないように構成され得る。
風向は、最適化対象の風車Ｔのうち何れか一台（基準又は代表）を定め、その一台がフィルタリングの範囲内（第１条件を満たす）である場合に当該風車Ｔから得られた評価値を有効データとして採用してもよい。また、各風車Ｔの風向の平均値を用いてフィルタリングを行うように構成してもよい。
【００４９】
上記の第１条件を用いた方法によれば、少なくとも風向に関して最適化対象の風車Ｔが満たすべき第１条件を満たす風車Ｔから得られた評価値を有効データとして制御設定が更新される。つまり、例えば、風向に関するフィルタリングを行い、風向が所定範囲内である等の第１条件を満たした風車Ｔから得られた信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム１全体の最適化を実現することができる。その結果、最適化の収束性を向上させることができる。
【００５０】
幾つかの実施形態では、上記の実施形態において、評価値を求めるステップＳ２では、各々の最適化対象の風車Ｔについて、風向が第１条件を満たし、且つ、風速に関して最適化対象の風車Ｔが満たすべき第２条件を満たす風車Ｔのみから得られた評価値を有効データとして採用してもよい。
具体的には、出力最適化プログラム１６を実行したウィンドファーム・コントローラ１０が、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定θｋに摂動Δｋを与えた後、各風車Ｔから得られた情報のうち少なくとも風向及び風速に関する情報に基づいてフィルタリングを行い、フィルタを通過した風車Ｔから得られた評価値を有効データとして採用するように構成される。
第２条件として、例えば、風速が特定の範囲である風車Ｔから得られた評価値を有効データとして採用してもよい。例えば、図９（ｂ）は第１条件として風向が北東であり、且つ、第２条件として風速が中風速である風車Ｔの評価値を有効データとして採用する様子を非限定的に例示している。なお、上記同様、風向については図示例に限定されず、また、風速についても図示した低風速、中風速及び高風速に限定されず、任意の風速範囲を設定し得る。さらに、風向及び風速の各々の範囲や組み合わせについても任意に設定することができる。
【００５１】
上記の第１条件及び第２条件を用いた方法によれば、風向に関して第１条件を満たし、且つ、風速についても第２条件を満たす風車Ｔから得られた評価値のみが有効データとして採用される。つまり、風向に加えて風速に関してもフィルタリングを行うことで、より信頼性の高い評価値に基づいて最適化を実現することができる。
【００５２】
上記の何れかに記載の実施形態では、例えば、図１１に示す処理が行われ得る。すなわち、幾つかの実施形態では、上記方法において、摂動を与えるステップＳ１では、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定に、異なる時刻（例えばｔ１、ｔ２）において各々＋Δの摂動を与えてもよい（ステップＳ１０１）。具体的には、出力最適化プログラム１６を実行したウィンドファーム・コントローラ１０が、最適化対象の各風車Ｔに＋Δの摂動を与える。この場合、評価値を求めるステップＳ２では、摂動（＋Δ）に対するデータを取得し（ステップＳ２０１）、取得したデータを基に上記のフィルタリングを行い（ステップＳ２０２）、フィルタを通過した風車Ｔからの情報に基づき評価値（＋Δ）を算出して有効データとする（ステップＳ２０３）。またステップＳ２では、有効データ数が第１閾値以上、又は、評価値の変化が第２閾値以下であるかを判断してもよい（ステップＳ２０４）。上記第１閾値及び第２閾値は、風況やウィンドファーム１の運転状況等に応じて各々任意の値に設定し得る。有効データ数が第１閾値以上、又は、評価値の変化が第２閾値以下の場合（ステップＳ２０４；ＹＥＳ）、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定に、異なる時刻において各々−Δの摂動を与える処理（ステップＳ１０２）に移行し、それ以外の場合（ステップＳ２０４；ＮＯ）はステップＳ１０１に戻る処理が行われ得る。ステップＳ１０２の後、ウィンドファーム・コントローラ１０は、摂動（−Δ）に対するデータを取得し（ステップＳ２０５）、取得したデータを基に上記のフィルタリングを行い（ステップＳ２０６）、フィルタを通過した風車Ｔからの情報に基づき評価値（−Δ）を算出して有効データとする（ステップＳ２０７）。そして、有効データ数が第１閾値以上、又は、評価値の変化が第２閾値以下であるかを判断し（ステップＳ２０８）、有効データ数が第１閾値以上、又は、評価値の変化が第２閾値以下の場合（ステップＳ２０８；ＹＥＳ）は、評価値（＋Δ）と評価値（−Δ）から制御設定値を更新する処理が行われ（ステップＳ３０１）、それ以外の場合はステップＳ１０２に戻る処理が行われ得る。ステップＳ３０１の後、出力の最適化が完了したか否かが判断され（ステップＳ４０１）、未完了の場合（ステップＳ４０１；ＮＯ）はステップＳ１０１に戻り、完了した場合（ステップＳ４０１；ＹＥＳ）は処理を終了する。
【００５３】
信頼性の高い評価値が一定数（第１閾値）以上得られた場合や、異なる時刻において得られた評価値の変化が所定の閾値（第２閾値）以下である場合は、これらの評価値の勾配に基づく制御設定の更新により、最適化の収束性がさらに向上する。このように、上記方法によれば、ウィンドファーム１全体の総出力が最適化されるまでの収束性を大幅に向上させることができる。
【００５４】
幾つかの実施形態では、上記何れかに記載の実施形態において、評価値を求めるステップＳ２では、複数（例えばＮ個）の有効データの平均値を求めて評価値としてもよい（平均処理）。
例えば、図１２には、有効データ数を１０とし、１０台の風車Ｔから得られた１０個の評価値の平均値を評価値とする例を示す。
【００５５】
上記の平均処理を用いた方法によれば、複数の有効データを用いることで、風向・風速等の風況変動による影響を小さく（平滑化）することができるから、信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム１全体の総出力の最適化を実現することができる。その結果、最適化の収束性を向上させることができる。
なお、上記の平均処理、並びに、以下の近似処理及び差分処理を用いた出力最適化処理では、以下の式（７）、（８）を用いて出力Ｐが求められる：
Ｐ＝１／２×Ｃｐ（θ，λ）×ρ×Ａ×Ｖ＾３  ・・・（７）
Ｐ＝ｆ（θ，λ，Ｖ）  ・・・（８）
ここで、Ｐは発電出力、Ｖは風速、θはピッチ角、λは周速比、ρは空気密度、Ａは翼の受風面積であり、Ｖが外乱、θ及びλが制御可能なパラメータである。
また、上記の平均処理、並びに、以下の近似処理及び差分処理を用いた出力最適化処理では、摂動を与えるステップＳ１で、各々の風況が異なる異なった時刻（例えばｔ１、ｔ２）において、例えばｔ１では＋Δの摂動を、ｔ２では−Δの摂動を与えるように構成され得る。
【００５６】
幾つかの実施形態では、上記何れかに記載の実施形態において、評価値を求めるステップＳ２では、複数の有効データの近似曲線モデルに基づいて評価値を求めてもよい（近似処理）。近似曲線モデルは、例えば、風速の３乗に比例する出力の三次曲線であってもよい。
例えば、図１３には、複数の風車Ｔから得られた評価値の近似曲線と基準風速とを用いて評価値を求める例を示す。なお、図示はしないが、上記モデルとして統計モデル（得られたデータから同定）を用いてもよい。
【００５７】
上記の近似処理を用いた方法によれば、複数の有効データの近似曲線を用いることで、風向・風速等の風況変動による影響を小さくすることができるから、信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム１全体の総出力の最適化を実現することができる。その結果、最適化の収束性を向上させることができる。
【００５８】
幾つかの実施形態では、上記何れかに記載の実施形態において、評価値を求めるステップＳ２では、少なくとも風向が第１条件を満たす複数の風車Ｔのうちの一つを基準機と設定し、該基準機と他の最適化対象の風車Ｔの各々の出力の差分を求めて評価値としてもよい（差分処理）。
例えば、図１４には、複数の風車Ｔから得られた評価値と基準機の評価値との差の平均値を用いて評価値を求める例を示す。
【００５９】
上記の差分処理を用いた方法によれば、少なくとも風向に関する第１条件を満たす最適化対象の複数の風車Ｔの一つを基準機とし、他の最適化対象の風車Ｔとの間で出力（評価値）の差分が求められる。つまり、最適化対象の風車Ｔにだけ摂動を与えていき、基準機と他の風車Ｔとの差分を求めることにより、風況の影響が除かれ、同じ風況での評価値として扱うことができるから、同じ条件の風況下において、出力の最適化制御を行う場合と行わない場合とを評価することができる。そして、信頼性の高い評価値に基づき、ウィンドファーム１全体の総出力の最適化を実現することができる。
【００６０】
図１５に非限定的に例示するように、幾つかの実施形態では、上記何れかに記載の実施形態において、摂動を与えるステップＳ１では、少なくとも風向が第１条件を満たす複数の風車Ｔのうち、各々が複数の風車Ｔを含む第１群Ｇ１と第２群Ｇ２とに対し、第１群Ｇ１の各風車Ｔには＋Δの摂動を、第２群Ｇ２の各風車Ｔには−Δの摂動を、それぞれ同時に与えるように構成してもよい。
例えば、ウィンドファーム１に含まれる風車Ｔとして、Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２が図１５のように配置され、Ａ１及びＡ２が風上側、Ｂ１及びＢ２が風下側に配置されているとする。このような場合、Ａ１及びＢ１の第１群Ｇ１と、Ａ２及びＢ２の第２群Ｇ２とにグループ分けする。このとき、Ａ１とＡ２とは、制御設定の最適値が同じであると仮定し、第１群Ｇ１と第２群Ｇ２とにそれぞれ異なる摂動を同時に付与する。例えば、同時刻ｔ１において、第１群Ｇ１に＋Δの摂動を、第２群Ｇ２に−Δの摂動をそれぞれ与え、各々のグループの平均出力から各グループの評価値をそれぞれ求める。そして、このようにして求めた各グループの評価値の差に基づき、各風車Ｔ（Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２）への指令値を更新する。
【００６１】
上記方法によれば、少なくとも風向が第１条件を満たす複数の風車Ｔのうちの第１群Ｇ１と第２群Ｇ２とに、同時刻に異なる摂動を与えることにより、同一風況の環境下で最適化処理を行うことができるから、信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム１全体の総出力の最適化を実現することができる。
【００６２】
上述したように、本開示の少なくとも一実施形態に係る、ウィンドファーム・コントローラ（ウィンドファームの制御装置）１０は、複数の風車Ｔを含むウィンドファーム・コントローラ１０であって、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定に摂動を与えるための摂動付与部と、摂動を与えた後、最適化対象の風車Ｔの総出力を少なくとも含む評価値を求めるための評価値算出部と、評価値の勾配に基づいて、最適化対象の風車Ｔの各々について制御設定を更新するための更新部と、を備えている。
評価値算出部は、各々の最適化対象の風車Ｔについて、少なくとも風向に関して最適化対象の風車Ｔが満たすべき第１条件を満たす風車Ｔから得られた有効データに基づいて評価値を算出するように構成される。
【００６３】
上記構成によれば、少なくとも風向に関して最適化対象の風車Ｔが満たすべき第１条件を満たす風車Ｔから得られた評価値を有効データとして制御設定が更新される。つまり、例えば、風向に関するフィルタリングを行い、風向が所定範囲内である等の第１条件を満たした風車Ｔから得られた信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム１全体の最適化を実現することができる。その結果、最適化の収束性を向上させることができる。
【００６４】
本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファーム１は、複数の風車Ｔと、複数の風車Ｔの運転制御を行うように構成された本開示の何れかの実施形態に記載のウィンドファーム・コントローラ１０と、を備えている。
【００６５】
上記構成によれば、風向に関するフィルタリングを行い、風向が所定範囲内である等の第１条件を満たした風車Ｔから得られた信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム１全体の総出力を最適化可能なウィンドファーム１を得ることができる。
【００６６】
本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファーム１の運転制御プログラムは、複数の風車Ｔを含むウィンドファーム１の運転制御プログラムであって、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定に摂動を与える手順と、摂動を与えた後、最適化対象の風車Ｔの総出力を少なくとも含む評価値を求める手順と、評価値の勾配に基づいて、最適化対象の風車Ｔの各々について制御設定を更新する手順と、をコンピュータに実行させるとともに、評価値を求める手順をコンピュータに実行させる際、コンピュータにより、最適化対象の風車Ｔのうち、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす風車Ｔのみから得られた有効データに基づいて評価値を算出する。
【００６７】
上記構成によれば、風向が所定範囲内である等の第１条件を満たした風車Ｔから得られた信頼性の高い評価値に基づいてウィンドファーム１全体の総出力を最適化することができる。
【００６８】
以上説明した幾つかの実施形態の構成又は方法によれば、上記のウィンドファーム・コントローラ１０を複数の風車Ｔの運転制御に適用することにより、例えば、風の変動により各風車Ｔの最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができる。また、個別の風車間で制御設定を行っていた従来のウィンドファームに比べて、ウィンドファーム１全体の総発電出力を短時間に改善することができる。
【００６９】
本開示は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変更を加えた形態や、これらの形態を組み合わせた形態も含む。
【符号の説明】
【００７０】
１  ウィンドファーム
２  信号線
１０  ウィンドファーム・コントローラ（ウィンドファームの制御装置）
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＡＭ
１３  ＲＯＭ
１４  バス
１５  出力算出プログラム
１６  出力最適化プログラム（運転制御プログラム／摂動付与部／評価値算出部／更新部）
１７  データベース
１８  発電出力分配テーブル（分配テーブル）
２１  ヨーモータ
２２  ヨーブレーキ駆動アクチュエータ
２３  ピッチ駆動アクチュエータ
２４  ピッチブレーキ駆動アクチュエータ
３１  風向センサ
３２  風速センサ
３３  荷重センサ
４０  コントローラ
４１  プラント（制御対象）
４２  コントロール目標
４３  最適化ツール
１０２  ブレード
１０４  ハブ
１０５  ロータ（回転翼）
１０６  主軸
１０７  主軸軸受
１０８  ドライブトレイン
１０９  出力軸
１１０  発電機
１１２  ナセル
１１４  ナセル台板
１１６  タワー
１１８  ヨー旋回軸受
１１９  ヨー旋回機構
Ｔ，Ｔ１〜Ｔｎ  風車
【図１】
2019157648.tif 000003
【図２】
2019157648.tif 000004
【図３】
2019157648.tif 000005
【図４】
2019157648.tif 000006
【図５】
2019157648.tif 000007
【図６】
2019157648.tif 000008
【図７】
2019157648.tif 000009
【図８】
2019157648.tif 000010
【図９】
2019157648.tif 000011
【図１０】
2019157648.tif 000012
【図１１】
2019157648.tif 000013
【図１２】
2019157648.tif 000014
【図１３】
2019157648.tif 000015
【図１４】
2019157648.tif 000016
【図１５】
2019157648.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】令和1年6月12日(2019.6.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の風車を含むウィンドファームの運転方法であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるステップと、
前記摂動を与えた後、最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるステップと、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するステップと、を備え、
前記評価値を求めるステップでは、各々の最適化対象の前記風車について、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車から得られた前記評価値を有効データとして採用するとともに、
前記摂動を与えるステップでは、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々＋Δの摂動を与え、
前記評価値を求めるステップでは、前記有効データの数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下であるかを判断し、前記有効データの数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下の場合に、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々−Δの摂動を与える処理に移行する
ことを特徴とするウィンドファームの運転方法。
【請求項２】
前記評価値を求めるステップでは、各々の最適化対象の前記風車について、前記風向が前記第１条件を満たし、且つ、風速に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第２条件を満たす前記風車のみから得られた前記評価値を前記有効データとして採用する
請求項１に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項３】
前記評価値を求めるステップでは、複数の前記有効データの平均値を求めて前記評価値とする
請求項１又は２に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項４】
前記評価値を求めるステップでは、
風速の３乗に比例する出力の三次曲線によって表される、複数の前記有効データの近似曲線モデルを求め、
前記近似曲線モデルと基準風速とを用いて前記評価値を求める
請求項１〜３の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項５】
前記評価値を求めるステップでは、少なくとも風向が前記第１条件を満たす複数の前記風車のうちの一つを基準機と設定し、前記基準機と他の最適化対象の前記風車の各々の出力の差分を求めて前記評価値とする
請求項１〜４の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項６】
前記摂動を与えるステップでは、少なくとも風向が前記第１条件を満たす複数の前記風車のうち、各々が複数の前記風車を含む第１群と第２群とに対し、前記第１群の前記各風車には＋Δの摂動を、前記第２群の前記各風車には−Δの摂動を、それぞれ同時に与える
請求項１〜５の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
【請求項７】
複数の風車を含むウィンドファームの制御装置であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるための摂動付与部と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるための評価値算出部と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するための更新部と、を備え、
前記評価値算出部は、各々の最適化対象の前記風車について、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車から得られた有効データに基づいて前記評価値を算出する
前記摂動付与部は、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々＋Δの摂動を与えるように構成され、
前記評価値算出部は、前記有効データの数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下であるかを判断し、前記有効データの数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下の場合に、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々−Δの摂動を与える処理に移行するように構成された
ことを特徴とするウィンドファームの制御装置。
【請求項８】
複数の風車と、
前記複数の風車の運転制御を行うように構成された請求項７に記載の制御装置と、
を備えることを特徴とするウィンドファーム。
【請求項９】
複数の風車を含むウィンドファームの運転制御プログラムであって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与える手順と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求める手順と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新する手順と、をコンピュータに実行させるとともに、
前記評価値を求める手順を前記コンピュータに実行させる際、前記コンピュータにより、
最適化対象の前記風車のうち、少なくとも風向に関して前記最適化対象の風車が満たすべき第１条件を満たす前記風車のみから得られた有効データに基づいて前記評価値を算出するとともに、
前記摂動を与える手順では、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々＋Δの摂動を与え、
前記評価値を求める手順では、前記有効データの数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下であるかを判断し、前記有効データの数が第１閾値以上、又は、前記評価値の変化が第２閾値以下の場合に、最適化対象の前記風車の各々の前記制御設定に、異なる時刻において各々−Δの摂動を与える処理に移行する
ことを特徴とするウィンドファームの運転制御プログラム。