(57)【要約】      （修正有）【課題】落雷情報を用いて風力発電機の異常程度を判定する。【解決手段】風力発電機の状態を検出するセンサ００２と、センサ００２で検出された情報に基づいて風力発電機に異常が生じているかを判定する異常判定部００５と、風力発電機への落雷情報または風力発電機周辺における落雷情報を取り込む落雷情報取り込み部００３と、落雷情報取り込み部００３によって取り込まれた落雷情報及び異常判定部００５による判定に基づいて異常程度を判定する異常程度判定部００８を備えることを特徴とする。【選択図】図１
2015129493.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
風力発電機の状態を検出するセンサと、該センサで検出された情報に基づいて風力発電機に異常が生じているかを判定する異常判定部と、風力発電機への落雷情報または風力発電機周辺における落雷情報を取り込む落雷情報取り込み部と、該落雷情報取り込み部によって取り込まれた落雷情報及び前記異常判定部による判定に基づいて異常程度を判定する異常程度判定部を備えることを特徴とする風力発電機の異常程度判定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の風力発電機の異常程度判定システムであって、
過去の風力発電機への落雷回数または風力発電機周辺における落雷回数を記録する記録部を備え、該記録部に記録された落雷回数にも基づいて前記異常程度判定部は異常程度を判定することを特徴とする風力発電機の異常程度判定システム
【請求項３】
請求項１または２に記載の風力発電機の異常程度判定システムであって、
前記センサは前記風力発電機に複数設けられ、前記複数のセンサから得られた情報を比較することで異常位置を特定することを特徴とする風力発電機の異常程度判定システム。
【請求項４】
請求項３に記載の風力発電機の異常程度判定システムであって、
前記センサは前記風力発電機のブレードの先端部、根元部及び該先端部と該根元部の中間部の少なくとも３カ所に設けられることを特徴とする風力発電機の異常程度判定システム。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか一つに記載の風力発電機の異常程度判定システムであって、
前記異常程度判定部では、前記異常判定部から得られる異常指標に基づいて異常程度の判定を行い、過去の落雷回数に応じて前記異常程度の引き上げを行うことを特徴とする風力発電機の異常程度判定システム。
【請求項６】
請求項５に記載の風力発電機の異常程度判定システムであって、
前記風力発電機に直接落雷した場合には、前記風力発電機周辺に落雷した場合と比較して一層前記異常程度を引き上げることを特徴とする風力発電機の異常程度判定システム。
【請求項７】
請求項１ないし４のいずれか一つに記載の風力発電機の異常程度判定システムと、風を受けて回転する風力発電機のブレードと、前記ブレードを回転可能にしつつ前記ブレードの荷重を支持するナセルと、前記ナセルがヨー回転可能な様に支持するタワーを有することを特徴とする風力発電機。
【請求項８】
風力発電機の状態を検出するセンサを備え、該センサで検出された情報に基づいて風力発電機に異常が生じているかを判定し、風力発電機への落雷情報または風力発電機周辺における落雷情報を取り込み、取り込んだ該落雷情報及び異常が生じているかの前記判定に基づいて異常程度を判定することを特徴とする風力発電機の異常程度判定方法。
【請求項９】
請求項８に記載の風力発電機の異常程度判定方法であって、
過去の風力発電機への落雷回数または風力発電機周辺における落雷回数にも基づいて前前記異常程度を判定することを特徴とする風力発電機の異常程度判定方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の風力発電機の異常程度判定方法であって、
前記センサは前記風力発電機に複数設けられ、該複数の各センサから得られた波形情報を比較し、該波形情報の時間差に基づいて異常位置を特定することを特徴とする風力発電機の異常程度判定方法。
【請求項１１】
請求項８ないし１０のいずれか一つに記載の風力発電機の異常程度判定方法であって、
前記異常指標に基づいて異常程度の判定を行い、かつ、過去の落雷回数に応じて前記異常程度の引き上げを行うことを特徴とする風力発電機の異常程度判定方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の風力発電機の異常程度判定方法であって、
前記風力発電機に直接落雷した場合には、前記風力発電機周辺に落雷した場合と比較して一層前記異常程度を引き上げることを特徴とする風力発電機の異常程度判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風力発電機の異常程度判定システムまたは風力発電機の異常程度判定方法などに関するものであり、特に落雷情報を用いて風力発電機の異常程度を判定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特開２０１２−１１７４４６号公報(特許文献１)がある。この方法には、「簡素で安価、かつ信頼性の高い構造により、落雷があったことと落雷箇所を確実に判定できる落雷検出装置を提供する」と記載されている。また、特開２０１１−２３６８８４号公報(特許文献２)がある。この公報には、「信頼性があり、簡易な方法で、つまりコスト面も考慮した、風力タービンへの雷撃を検出するための改良された雷撃検出装置を提供すること。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１１７４６６号公報
【特許文献２】特開２０１１−２３６８８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術においては、落雷検知を行い、落雷の影響を考慮した異常程度の判定が記載されていない。そのため、落雷の事実についてはわかるが、その結果、風力発電機ブレードに生じた損傷度合について知ることができない。本発明では落雷の影響を考慮して異常が生じていないか識別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】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明にかかる風力発電機の異常程度判定システムは、風力発電機の状態を検出するセンサと、該センサで検出された情報に基づいて風力発電機に異常が生じているかを判定する異常判定部と、風力発電機への落雷情報または風力発電機周辺における落雷情報を取り込む落雷情報取り込み部と、該落雷情報取り込み部によって取り込まれた落雷情報及び前記異常判定部による判定に基づいて異常程度を判定する異常程度判定部を備えることを特徴とする。
【０００６】
また、上記課題を解決する風力発電機の異常程度判定方法は、風力発電機の状態を検出するセンサを備え、該センサで検出された情報に基づいて風力発電機に異常が生じているかを判定し、風力発電機への落雷情報または風力発電機周辺における落雷情報を取り込み、取り込んだ該落雷情報及び異常が生じているかの前記判定に基づいて異常程度を判定することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、落雷の影響を考慮して異常が生じていないか識別できるようにすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】ブレード診断システムの構成図の例である。
【図２】システムフローチャートの例である。
【図３】異常程度判定部の例である。
【図４】データベース構成の例である。
【図５】異常程度曲線の例である。
【図６】風力発電機の全体図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施例を図面を用いて説明する。尚、下記はあくまでも実施例に過ぎず、本発明の実施態様を下記具体的態様に限定することを意図する趣旨ではない。
【実施例１】
【００１０】
本実施例では、落雷が発生した際に風力発電機ブレードを診断し異常程度を算出するシステムの例を説明する。風力発電機ブレードとは、風力発電機に用いられている翼のことをさす。
【００１１】
図１は、本実施例の風力発電機ブレード診断システムの例である。本ブレード診断システム００１は、センサ００２、落雷情報取り込み部００３、信号処理部００４、異常判定部００５、異常位置算出部００６、記録部として働くデータベース(以下、単にＤＢ)００７、異常程度判定部００８、落雷検知部００９、診断結果連携部０１０で構成される。センサ００２では異常判定部００５での異常判定や、更に複数のセンサを用いる場合における異常位置算出部００６での異常位置算出に用いられる情報を検出する。また落雷情報取り込み部００３では、風力発電機自体或いは、その周辺（例えば１ｋｍ以内）における落雷情報を入手する。そして、センサ００２及び落雷情報取り込み部００３から得られた情報に基づいて異常程度判定部００８で異常程度判定を行う。尚、風力発電機ブレードの異常については、異常が段階的に進展していくと考えられる。風力発電機ブレードの異常としては、亀裂、風力発電機ブレード素材の薄利、切断等があげられる。
【００１２】
本ブレード診断システム００１は、センサ００２にて信号処理部００４へデータを取り込む。信号処理部００４にて、センサ００２より取り込んだ情報から異常判定部００５にて用いる特徴量の算定を行う。センサ００２としては、音響センサ、振動、ＡＥ（Acoustic Emission、例えば２０ｋＨｚ以上を検出する。）センサ、ひずみセンサが考えられる。例えば、センサが音響センサの場合、信号処理部００４での信号処理は、フーリエ変換、ヒルベルト変換、波形の絶対値処理が考えられる。信号処理部００４にて処理されたデータは、異常判定部００５にて機器の状態を判別する。機器の状態判別には、正常もしくは異常があり、正常、異常の判別においては、例えば、閾値判定、クラスタリング(参考文献：統計学入門  東京大学出版会)といった統計的な方法が挙げられる。異常判定部００５にて判定されたデータは、異常位置算出部００６に送られる。ここでは、ブレードにおける異常の位置算出を想定している。なお、異常位置算出方法としては、例えばセンサが取り付けられた場所を異常とするやり方や、もしくは、複数のセンサより場所を推定する方法等が考えられる。センサ００２において、取り付け個数が1つの場合は、異常位置算出は行わない。センサ００２において、複数のセンサを取り付けている場合で、かつセンサ００２が音響センサの場合、異常位置算出を推定する方法として、位相差に着目した位置推定を行うこと等が考えられる。異常判定部００５ならびに異常位置算出部００６にて処理されたデータは、異常程度判定部００８へと送られる。
【００１３】
上記のセンサ００２から得た情報処理と並行して、落雷情報取り込み部００３より落雷の情報を取り込む。落雷情報取り込み部００３における手段は、具体的には診断機器に取り付けられた落雷用センサを用いることが考えられ、それ以外にも、例えばＧＰＳ及び天気予報等により周辺への落雷情報を取り込むこと等が考えられる。落雷用センサによる測定の仕方としては、更に具体的には電圧測定や温度測定と言ったものが一例として挙げられ、また、風力発電機設置場所周辺の落雷情報を取り込む方法について、より具体的な例としては、ＧＰＳを用いて気象庁サイトから風力発電機設置場所周辺の落雷情報を取り込むと言った方法がある。落雷検知部００９においては、落雷情報取り込み部００３で取り込んだ情報に基づいて落雷が発生しているのか否かを判定する。落雷検知部００９の判定方法として、落雷情報取り込み部００３の検知手段が電圧、温度等、センサによりある物理量を検知する場合、予め閾値を決めて判定し、ＧＰＳや気象サイト等を用い、即ち風力発電機自体のみでなく、周辺まで含めた落雷情報を用いる場合は、気象庁サイトより取り込んだ落雷の有無の情報を直接使用する。落雷検知部００９の検知結果は、異常程度判定部００８へと送られる。
【００１４】
異常程度判定部００８においては、落雷検知部００９にて得られたデータに加え、ＤＢ００７に蓄積されている異常程度曲線や過去の落雷情報を用いて異常程度判定を行う。ここで、異常程度曲線とは、異常程度と異常指標の関係を示したものである。異常程度判定部００８にて判定された異常データは、診断結果連携部０１０へと送られる。尚、異常程度とは、風力発電機ブレードにおいて、落雷による損傷度合を指し、即座に止めるレベル、即座に止めなくとも良いが異常が生じているレベル、異常なしといった損傷度合と運転可能性を関連付けたものである。
【００１５】
以下、実例をあげて説明する。ここでは、風力発電機ブレード診断を例にとりあげる。図２においては、フローチャートを示している。図１の構成図、および、図２のフローチャートを用いて説明する。また、この実例では図１中におけるセンサ００２は、ＡＥセンサを１つのブレードにつき、３箇所計３個(１箇所につき１個)取り付けることとする。まず、センサ００２よりＡＥセンサにて取り込まれる入力信号（ＡＥ波形）を信号処理部００４へ取り込む。図２のフローチャートにおいては、ＡＥ波形は入力信号Ｓ０１に取り込まれる。次に、信号処理部００４(図２信号処理Ｓ０３に該当)にて、入力された信号の処理を行う。ここでは、具体的にはＡＥ波形の絶対値を算出する。そして、この例ではＡＥ波形の算出においては、入力信号をＡＤ変換し、その絶対値を取得する。ＡＥ波形の絶対値を特徴量とする。信号処理部００４にて処理された特徴量は異常判定部００５(図２異常判定Ｓ０４)へと送られる。異常判定部００５においては、信号処理部００４にて算出された特徴量についての異常判定を行う。ここでは、異常判定方法について、クラスタリングによる手法を採用する。これは正常データを予めＤＢに収録しておき、該正常データとセンサ００２より入力され信号処理部００４での処理を経て異常判定部００５に入力されたデータとの差を比較する方法である。設計上、ここでの例においては、正常データと異常判定部００５に入力されたデータとのクラスタリングによる統計距離の差として算出される標準偏差(σ)=３以上であれば異常とする。また、本実施例においてはこのとき算出される標準偏差(σ)のことを異常指標と呼ぶ。異常判定部００５では、正常、異常の識別を行い、異常判定結果を異常位置算出部００６(図２  異常位置判定Ｓ０５)へと送る。異常位置算出００６においては、センサ００２ならびに信号処理部００４、異常判定部００５より算出された特徴より風力発電機ブレードの異常位置を算出する。本事例では、各ブレードにおいて３箇所の計３個(１箇所につき１個)にセンサを取り付けることとしているが、風力発電機ブレードを先端、真ん中、根元の３つに区分けすることが考えられる。異常位置の算出に当たっては、異常が生じた部位に近いセンサから順に異常を示すピーク波形が検出されることに注目し、３つのセンサのうちで最初に異常を示すピーク波形を示したセンサの近くに異常が生じていると算出する。算出に際し、一つのセンサで検出されるピークの間隔（ピーク波形の時間幅）や、残りのセンサが検出するピーク波形との時間差を用いる。尚、ある所定の時間幅（例えば１０時から１１時を異常検出の一つの単位とする等）をまたいでピークが生じてしまう場合も想定され、その場合、偶然に当該時間幅の中で最も異常位置に近い部位でないセンサに最初にピークが生じてしまう可能性がある。それに対しては、当該所定の時間幅の直前の情報も利用することが考えられる。これにより、偶然に当該時間幅の中で最も異常位置に近い部位でないセンサに最初にピークが生じてしまう様に検出されることを防止可能である。異常位置算出部００６から計算された異常位置ならびに異常判定部００５の結果は、異常程度判定部００８(図２  異常程度判定Ｓ０６)へと送られる。  
異常程度判定部００８においては、ＤＢ００７に登録されている異常程度曲線を参照し、異常判定部００５にて算出された正常異常識別結果より、異常程度を算出する。また、その際、落雷情報取り込み部００３(図２落雷情報Ｓ０２)から取り込んだ落雷情報を用いて、落雷の有無(図２ 落雷判定Ｓ０７にて判定を行う)を異常程度判定時に用いる。異常程度判定方法については、落雷回数が１回の場合は異常指標を調整せず、落雷回数が２回の場合は異常指標を補正することとし、同じ異常指標であっても異常程度が変更する様にする。その理由は、風力発電機ブレードの場合、落雷による影響を受けた場合において、センサ値等では変化が見られないにも関わらず、過去の落雷状況によっては損傷するといった事例が考えられるためである。例として、異常指標が３．０(σ)の場合について、落雷回数が過去に存在している場合、異常指標を１ポイント引き上げる。異常程度判定部００８より算出された異常程度は、診断結果連携部０１０へと送られる。診断結果連携部０１０は、制御/保守システムと接続され監視結果が活用可能となるといったことが考えられる。尚、活用の仕方としては、例えば縮退運転（回転速度を正常と比較して遅くする等の運転の仕方を指す）のための制御や保守員への状態の通知（保守員が保有する無線端末に注意要の風車であることを通知する等）などがあり、無論これに限られるものではない。
【００１６】
図３は、異常程度判定部００８のフローを示している。異常判定部００５より算出される異常程度Ｇ０１および、落雷検知部００９より取り込まれる落雷検知Ｇ０２および、異常程度Ｇ０１と雷情報Ｇ０２とにより行われる異常程度調整Ｇ０３とで構成される。異常程度調整Ｇ０３においては、異常判定部００５により計算された異常指標を補正する。具体的な補正方法としては、異常指標を落雷の有無により１(σ)分、引き上げを行うといったことが考えられる。異常指標の引き上げについては、データベース００７に落雷の有無と異常判定部００５により判定される異常判定結果との関係を蓄積する方法が考えられる。異常判定部００５により判定される異常判定結果と異常指標の引き上げる値については、シミュレーションにより解析的に作成する方法や、設計時の理論値を用いる方法等を適用することが考えられる。雷情報Ｇ０２においては、当該風力発電機のブレードにおいて雷が直撃した場合もしくは、風力発電機周辺（例えば半径１ｋｍ以内）に落雷した情報のことをさす。雷情報Ｇ０２においては、雷情報取り込み部００３にて用いたセンサにより、ブレードに雷が直撃している場合と風力発電機周辺に落雷した情報であるのかが決定される。そして、例えば直撃した場合には風力発電機周辺に落雷した場合と比較して異常指標を一層引き上げると言った評価が考えられる。また、異常指標の引き上げを行う際の落雷の有無については、過去の蓄積情報においても加味する。ブレード異常指標の修正が行われたのちに出力を行う。
【００１７】
図４は、データベース００７の構成例を示している。データベース(ＤＢ)には、異常指標と異常程度、過去の落雷情報が示されている。本実施例においては、異常指標―異常程度テーブルと定義する。テーブル中に表記している落雷回数とは、風力発電機ブレードの設計時等に指標とする回数でありセンサ００２より取り込まれる前に当該風力発電機ブレードにおける落雷した回数のことを示しているものではない。そのため、過去の落雷情報として、センサ００２より取り込まれるより前に、当該風力発電機ブレードにおける落雷が落ちた回数をＤＢに記憶する領域を６０２に示す形で別途もうける。６０２の数字部分は、落雷判定Ｓ０７にて落雷と判定された場合、１回につき１を加算し更新していく。
【００１８】
図４の例は、異常指標が１、２、３以上の３区分の場合、過去落雷情報として、１回落雷した場合の事例を示している。また、異常程度については、異常程度を３段階にわけた例を示している。異常程度については、５段階等３段階とは別の段階に分ける場合も想定し得る。図の事例においては、過去の落雷が１回あることから、異常指標に対する異常程度を１段階引き上げる。異常判定部００５にて算出される異常指標が２(σ)の場合で、過去に落雷が１回生じている場合は、異常指標を３(σ)に修正する。今回の事例においては、異常指標を落雷回数１回につき１異常指標上昇することを想定しているが、設置場所等に応じて異常指標を変更させるといった運用も考えられる。
【００１９】
図５は、異常程度曲線例を示している。異常程度曲線とは、異常程度と異常指標との関係を示しているものである。異常程度曲線については、風力発電機ブレード設計時の実験結果に基づき作成する、もしくは、シミュレーション等により解析的に作成する、風力発電機ブレードにおいて、異常を風力発電機ブレードに模擬を行い作成すると言った作成方法等があげられる。
【００２０】
図５の例は、異常程度判定部００８において判定される異常程度を、３段階に分けた場合の異常指標と異常程度を示している。異常程度は、低い順に１、２、３としている。ここでは、１は軽度(直ちに運転を止めたり、１ヶ月以内に修理することはともに必要がないレベル)、２は中度(直ちに止めるレベルではないが１ヶ月以内に修理が必要)、３は重度(直ちに止めるレベル)としている。予めＤＢに登録しておく異常程度曲線に対して、図４に示す落雷情報に応じて異常指標を修正し、診断結果連携部０１０へと送る判定結果とする。
【００２１】
図６は、異常程度判定システムのセンサ００２が実際に風力発電機のブレード１００に搭載された様子を示す図である。この場合、センサ００２は風力発電機のブレード１に搭載されるが、他のシステム構成機器は風力発電機から離隔された場所に設置してあり、例えばオペレータがモニタリングすることが可能である。風力発電機は、風を受けて回転する風力発電機のブレード１と、ハブ２を介してブレード１を回転可能に支持しつつブレード１の荷重を支持するナセル６と、ナセル６がヨー回転可能な様に支持するタワー７を有している。ブレードの回転が主軸３を介して増速機４伝達され、増速機４にて増速した後、発電機５に回転エネルギーが伝達される。発電機５は当該回転エネルギーを用いて回転子を回転させて発電運転を行うものである。
【００２２】
本実施例によれば、落雷による損傷度合いと運転継続の可否を知ることができる。落雷による損傷度合いを知ることで、落雷後の風力発電機ブレードにおいて、目視点検により異常なしと判定し、再度当該風力発電機の運転を再開した場合でかつ、当該風力発電機ブレード運転中に落雷が生じ、突然、風力発電機ブレードが損傷するといった突発的な故障を防ぐことができる。また、風力発電機ブレードの異常程度を知ることにより、保守計画、異常程度を考慮した風力発電機の運転計画を立案可能となる。
【００２３】
上記実施例では風力発電機ブレードについて説明したが、本発明が風力発電機ブレードの損傷のみを対象としている訳でなく、例えばナセルやタワー等風力発電機を構成する機器にも適用することは可能である。但し、ブレードは風力発電機の中で最も高い位置に配置され、落雷の可能性も高いことからブレードに適用するのが特に効果的である。
【符号の説明】
【００２４】
００１  ブレード診断システム
００２  センサ
００３  落雷情報取り込み部
００４  信号処理部
００５  異常判定部
００６  異常位置算出部
００７  データベース
００８  異常程度判定部
００９  落雷検知部
０１０  診断結果連携部
１００  ブレード
Ｓ０１  入力信号
Ｓ０２  落雷情報
Ｓ０３  信号処理
Ｓ０４  異常判定
Ｓ０５  異常位置判定
Ｓ０６  異常程度判定
Ｓ０７  落雷判定
Ｓ０８  出力部
Ｇ０１  異常程度
Ｇ０２  落雷検知結果
Ｇ０３  異常程度調整
６０１  データベース構成例
６０２  過去落雷情報
７０１  異常程度曲線例
【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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