(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
風を受けて回転する風車の余寿命又は疲労損傷量を求める演算システムであって、前記風車の運転情報又は環境情報と前記風車に含まれる所定部材の余寿命又は疲労損傷量の関係を求める演算装置を備え、前記関係を求めるに際し、前記風車のひずみ情報が用いられることを特徴とする演算システム。
【請求項２】
請求項１に記載の演算システムであって、
前記関係と、前記運転情報又は前記環境情報を用いて前記風車の余寿命又は疲労損傷量を推定することを特徴とする演算システム。
【請求項３】
請求項２に記載の演算システムであって、
前記風車の余寿命又は疲労損傷量を推定する際には、前記ひずみ情報は計測されないことを特徴とする演算システム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の演算システムであって、
前記風車の構造情報を用いて、前記ひずみ情報が未計測の位置におけるひずみ情報を算出することを特徴とする演算システム。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の演算システムであって、
前記ひずみ情報は、一年以上取得されることを特徴とする演算システム。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の演算システムであって、
前記風車余寿命又は前記疲労損傷量を表示する表示装置を備えることを特徴とする演算システム。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の演算システム及び前記風車を備える風力発電システム。
【請求項８】
請求項７に記載の風力発電システムであって、
前記風車は、風を受けて回転するブレードと、前記ブレードの荷重を直接または間接に支持するタワーと、前記ブレードの回転により生じるエネルギーを伝達するドライブトレインを備え、
前記風車の構造情報は、前記ブレード、前記タワー、又は前記ドライブトレインの少なくともいずれかの形状又は材質に関連する情報を含むことを特徴とする風力発電システム。
【請求項９】
請求項８に記載の風力発電システムであって、
前記ブレードの荷重が、前記タワーに加わる支点とは異なる高さに配置されるひずみセンサを備えることを特徴とする風力発電システム。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の風力発電システムであって、
前記タワーは高さ方向に複数のセグメントが溶接接続されて形成され、
前記タワーの溶接部近傍に配置されるひずみセンサを備えることを特徴とする風力発電システム。
【請求項１１】
請求項８ないし１０のいずれか１項に記載の風力発電システムであって、
前記タワーはフランジ部を備えており、
該フランジ部に配置されるひずみセンサを備えることを特徴とする風力発電システム。
【請求項１２】
請求項８ないし１１のいずれか１項に記載の風力発電システムであって、
前記ブレードの長手方向について、前記ブレードの先端とは異なる位置で、かつ前記長手方向位置が異なる少なくとも２つの位置に配置されるひずみセンサを備えることを特徴とする風力発電システム。
【請求項１３】
風を受けて発電する風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法であって、
前記風車のひずみ情報を用いて、前記風車の運転情報又は環境情報と前記風車に含まれる所定部材の余寿命又は疲労損傷量の関係を求める工程を有することを特徴とする風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法であって、
前記関係と、前記運転情報又は前記環境情報を用いて前記風車の余寿命又は疲労損傷量を推定することを特徴とする風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法であって、
前記風車の余寿命又は疲労損傷量を推定する際には、前記ひずみ情報は計測されないことを特徴とする風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法。
【請求項１６】
請求項１３ないし１５のいずれか１項に記載の風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法であって、
前記風車の構造情報を用いて、前記ひずみ情報が未計測の位置におけるひずみ情報を算出することを特徴とする風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は演算システム、風力発電システム、又は、風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
風車の安定した運転のために、風車では主に３種類の計測が実施されている。その３種類の計測はそれぞれ、制御計測（ＳＣＡＤＡ，Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ａｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）、状態監視（ＣＭＳ、Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）および構造物監視（ＳＨＭ、Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）と呼ばれている。制御計測（ＳＣＡＤＡ）では、風車の環境条件や稼働状態を把握して適切に風車を制御することを目的として、風速、風向、発電量、発電機の回転数、温度など様々な物理量が計測されている。状態監視（ＣＭＳ）では、風車の故障の予兆を検知し、故障による被害を最小限に抑えることを目的として計測が行われる。また構造物監視（ＳＨＭ）では、風車のブレード等の健全性を評価することを目的として、構造物のひずみが計測される。
【０００３】
特許文献１では、風向、風速若しくはこれから変換して得られたり、又は等価に置き換えられたりするような運転環境に関するパラメータに基づいて累積応力を求めている。
【０００４】
また、特許文献２では、ブレードにかかる応力又は歪みを測定し、これらの累積データからブレードの寿命を推測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−７９６８５号公報
【特許文献２】特開２００４−３０１０３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した様に、特許文献１では、風向、風速若しくはこれから変換して得られたり、又は等価に置き換えられたりするような運転環境に関するパラメータに基づいて累積応力を求めている。しかし、運転環境に関するパラメータは一般にデータのサンプリング周波数が低いことも多いなど、そのデータに基づいて余寿命等を推定しようとすると高精度化を充分に図ることは困難である。一方で、特許文献２に記載されている様に、ブレードにかかる応力又は歪みを測定し、これらの累積データからブレードの寿命を推測する技術も開示されている。歪みと言ったデータは運転環境に関するパラメータよりもデータのサンプリング周波数が高い等、高精度な余寿命等の推定に適している。しかし、歪みなどの情報は必ずしも既設風車では取得されていないことも多い。係る場合にも運転情報・環境情報からひずみ情報と同様に高精度に余寿命等を推定できることが好ましい。
【０００７】
本発明では、運転情報・環境情報から高精度に余寿命等を推定できる演算システム、風力発電システム、又は、風車の余寿命又は疲労損傷量の算出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】
【０００８】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、風を受けて回転する風車の余寿命又は疲労損傷量を求める演算システムであって、前記風車の運転情報又は環境情報と前記風車に含まれる所定部材の余寿命又は疲労損傷量の関係を求める演算装置を備え、前記関係を求めるに際し、前記風車のひずみ情報が用いられることを特徴とする。
【０００９】
また、風力発電システムであって、上記演算システム及び上記風車を備えることを特徴とする。
【００１０】
更に、風を受けて発電する風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法であって、前記風車のひずみ情報を用いて、前記風車の運転情報又は環境情報と前記風車に含まれる所定部材の余寿命又は疲労損傷量の関係を求める工程を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、運転情報・環境情報から高精度に余寿命等を推定できる演算システム、風力発電システム、又は、風車の余寿命又は疲労損傷量の算出方法を提供することが可能になる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に共通する風力発電装置の構造物全体を示す斜視図。
【図２】本発明の実施形態に共通する風力発電装置のナセル内の構造物を示す模式図。
【図３】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、特に余寿命推定に必要な装置やデータベースと、それらの関係を示すブロック図。
【図４】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、装置の機能を展開して示したブロック図。
【図５】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、タワーの計測値と未計測値の関係を解析する方法の一例を示した図。
【図６】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、タワーの計測値と未計測値の関係を解析する方法の異なる例を示した図。
【図７】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、ブレードの計測値と未計測値の関係を解析する方法の一例を示した図。
【図８】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、余寿命の推定結果の表示例を示した図。
【図９】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、余寿命の推定結果の異なる表示例を示した図。
【図１０】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、累積疲労損傷の推定結果を表形式で表示した例を示した図。
【図１１】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、余寿命の推定結果を表形式で表示した例を示した図。
【図１２】実施形態による余寿命推定方法及び装置の第１の構造例のうち、余寿命推定に使用するデータのモニタリング期間を示した図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。
【００１４】
まず、図１および図２を用いて、本発明の実施形態における風力発電装置の構造物を説明する。図１および図２に示される風力発電装置１００は、風を受ける３枚のブレード２と、ナセル３と、ブレード２をナセル３に取り付けるためのハブ４と、ナセル３を支持するタワー１などの主要な構造物で構成されている。ナセル３の内部には、ハブ４と一体に回転するように連結された主軸７と、主軸７に連結された増速機６と、増速機６の軸出力によって駆動される発電機５が配置されている。主軸７と増速機６はブレード２が生み出した動力や回転エネルギーを発電機（図示を省略）等に伝達する役割を担うため、ドライブトレイン８又はパワートレインと呼ばれることがある。
【００１５】
風車に含まれる部材の代表的なものとして、タワー、ブレードおよびパワートレインなどの構造物がある。こうした構造物の余寿命を高精度に評価するためには、構造物監視（ＳＨＭ）で構造物のひずみを適切なサンプリング周波数で計測する手段が最も有効である。余寿命の評価対象部位にひずみセンサを取り付け、構造物監視で風や波によって風車の構造物に生じるひずみ波形を計測し、計測したひずみ波形から応力波形を算出して余寿命を求める方法は、他の物理量から算出する方法よりも直接的に余寿命を算出できる。特に、運転開始時期の古い既設風車は、構造物監視用の計測系を備えていないことが多い。
【００１６】
一方、制御計測（ＳＣＡＤＡ）は商用に用いられているほとんど全ての風車に適用されている。前述のように、制御計測では、風車の環境条件や稼働状態を把握して適切に風車を制御することを目的として、風速、風向、発電量、発電機の回転数、温度など様々な物理量が計測されている。このような目的のために、制御計測のサンプリング周波数は１Ｈｚ程度であり、計測値から１０分間の最大値、最小値、平均値及び標準偏差などの統計値を算出してデータ記録装置に保存していることが多い。風速や風向は通常、制御計測として計測されている項目なので、一般的に風速や風向はサンプリング周波数１Ｈｚ程度のデータである。風車の構造物の余寿命を予測するためには、構造物監視で採用されている２０〜１００Ｈｚ程度のサンプリング周波数が好ましく、制御計測の項目となっている物理量から余寿命を高精度に推定することは困難である。
【００１７】
本実施例で説明する内容によれば、比較的低いサンプリング周波数で計測される風車の環境データや運転データと、比較的高いサンプリング周波数で計測されるひずみ情報を融合して活用することで、元来、低サンプリング周波数の計測系しかもたない風車であっても、高精度で余寿命が推定可能になる。環境データや運転データよりも高サンプリング周波数の情報となるひずみ情報に代表される情報は高精度な余寿命等の推定に適している点に発明者は着目した。高精度化と言う意味で、運転環境に関するパラメータと、それよりも高サンプリング周波数の情報とで分けて考えることは、全てではないが、一つの有効な考え方となる。環境データと運転データに関しては、以下の詳細説明でも併せて用いている様に、両方を合わせて用いることも可能であるが、他方は利用せずに一方のデータを利用しても良い。元来は構造物監視の計測系を有していない風車においても、構造物監視をある期間実施する等で取得した風車のひずみ情報を用いて、制御計測で得られる風車の環境データ、運転データに対する余寿命の関係を決定することができる。決定後は、環境データまたは運転データのみから余寿命を推定可能である。言い換えれば、環境データ、運転データに対する余寿命の関係を決定後は、ひずみ情報を計測していなくてもひずみ情報を計測している場合と同様の制度で余寿命を推定することが可能になる。これは、ひずみ情報の計測を、余寿命推定の度に要する手間から解放することにも繋がる。この関係を用いることで、低サンプリング周波数の計測系しかもたない風車であっても、高精度で余寿命が推定可能になる。環境データまたは運転データの取得は、計測から直接取得しても良く、また他の計測値から算出することで取得しても良い。尚、ひずみ情報の他に、応力を用いても環境データ、運転データに対する余寿命の関係を決定することはできるが、応力自体はひずみ情報から変換され得るものであり、またひずみ情報から算出されることも多く、ひずみ情報を用いていると言える。
【００１８】
尚、環境データ、運転データは、例えば制御計測（ＳＣＡＤＡ）によって比較的低いサンプリング周波数で計測され、ひずみ情報は構造物監視（ＳＨＭ）によって比較的高いサンプリング周波数で計測されても良い。
【００１９】
また、環境データまたは運転データと、ひずみ情報に加え、風車のタワー、ブレードあるいはドライブトレインの構造形状と材質に基づいてタワー、ブレード、あるいはドライブトレインの余寿命を推定しても良く、特に構造形状と材質の算出値を使い、元来、構造物監視（ＳＨＭ）の計測系を有していない既設風車のタワー、ブレード、あるいはドライブトレインの余寿命を推定することも可能である。
【００２０】
尚、余寿命は、例えば直ちに故障と呼ばれる水準に至ることに限らず、所定の基準と照らし合わせてメンテナンスすべき時期に至るまでの時間としても良い。
【００２１】
〔実施の形態〕
以下、図３〜１２を用いて、本発明の実施形態による余寿命等の推定の具体的手法について説明する。下記では、特に、本発明の実施に好適な実施態様として余寿命を推定する場合を例にして説明するが、これに限られるものでなく、余寿命と同じ様な目的に用いられるもの、例えば（累積）疲労損傷量なども発明に含まれる。
【００２２】
図３は、構造物の余寿命を推定する機能を有する風力発電装置において、特に余寿命の推定に必要な装置やデータベースと、それらの関係を概略示したブロック図である。
【００２３】
環境・運転データモニタリング装置１０は、風車の環境データ及び運転データを計測する装置である。ここで風車の環境データには、例えば風車の風速、風向など、風車が曝される環境に関するデータが含まれる。洋上に設置された風車の場合、風速や風向などの風況データに加え、波長や波高などの海況データを風車の環境データに含んでも良い。風車の運転データには、例えば風車の発電量、発電機の回転速度、アジマス角、ナセル角など、風車の稼働状態に関するデータが含まれる。風車の環境データや運転データは、風車の制御に使用されるため、制御計測（ＳＣＡＤＡ）の範疇で計測されるデータ項目である。したがって、勿論それに限定されるものではないが、環境・運転データモニタリング装置１０を制御計測（ＳＣＡＤＡ）システムと置き換えて理解することも可能である。環境・運転データモニタリング装置１０は、例えばサーバ、モニタ、無停電電源、クライアントＰＣなどで構成される。図３では、環境・運転データモニタリング装置１０と余寿命推定装置１４が有線の配線で接続されているが、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）などで無線接続されていても良い。また、有線や無線での接続がなされていなくても、ポータブルＨＤＤなどの持ち運びが容易な情報記憶媒体を介して環境・運転データを余寿命推定装置に入力しても良い。
【００２４】
ひずみ情報モニタリング装置１１は、図１のタワー１、ブレード２及び図２のドライブトレイン８などの風車の構造物に生じるひずみを計測する装置である。ひずみデータは風車の構造物の健全性を評価する目的で計測されるため、構造物監視（ＳＨＭ）の範疇で計測されるデータである。
【００２５】
構造物監視（ＳＨＭ）では、風車のタワー、ブレードおよびドライブトレインなどの構造物の健全性を評価することを目的として、構造物のひずみが計測される。構造物監視によって得られた計測値から、構造物の健全性の指標となるパラメータの値が求められ、パラメータ値が風車の安定した運転に支障が無い程度の値かどうかが監視される。特に、風車が複雑な地形に設置されている場合などでは、風や波によって風車が受ける荷重は複雑に変化するため、構造物監視によって、構造物のひずみから求めた応力の値や、応力から算出される構造の疲労損傷量や余寿命が、設計時の想定の範囲内であるかを確認することが重要である。構造物に生じる応力、構造物の疲労損傷量および余寿命が構造物の健全性の指標となるパラメータである。構造の疲労損傷量や余寿命を算出するためには、荷重変動によって生じる応力波形を把握するのに十分なサンプリング周波数で、ひずみを計測する必要がある。したがって構造物監視では、２０〜１００Ｈｚのサンプリング周波数で構造物のひずみが計測されることが多い。
【００２６】
ひずみ情報モニタリング装置１１は、ひずみ計測用センサモジュール１２とひずみ計測用データロガー１３で構成される。図３に示すように、ひずみ計測用センサモジュール１２とひずみ計測用データロガー１３との接続を、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線規格に沿った接続で構成することで、建設が完了している既設の風車にも容易にひずみの計測系を構築できる。このような無線接続が可能なひずみ計測用センサモジュール１２は、ひずみセンサと無線機で構成できる。ひずみセンサは、例えば、変形による電気抵抗の変化を測定し、それをひずみ量に換算する一般的なひずみセンサを使用しても良いし、また半導体材料のピエゾ抵抗効果を利用した高感度、低消費電力の半導体ひずみセンサを使用しても良い。ひずみ計測用センサモジュール１２への外部電源供給が難しい場合、ひずみ計測用センサモジュール１２にはひずみセンサ、無線機に加えて、電池を含んで良い。センサモジュール１２の電源として電池を使用する場合、低消費電力の半導体ひずみセンサを利用すれば、電池であっても長期間の計測が可能なひずみ情報モニタリング装置１１が構成できる。
【００２７】
ひずみ計測用センサモジュール１２とひずみ計測用データロガー１３が無線接続される場合、ひずみ計測用データロガー１３は無線集約装置、制御ＰＣなどで構成することができる。無線集約装置は、ひずみ計測用センサモジュール１２から無線送信された計測データを受信し、その計測データを制御ＰＣに例えば有線の配線で伝送する機能を有する。また、制御ＰＣは計測データを保存する機能の他、ひずみ計測用センサモジュール１２と無線集約装置の設定変更を行う機能を有するのが好ましい。図３では、ひずみ情報モニタリング装置１１と余寿命推定装置１４は有線の配線で接続されているが、両者はＷｉ−Ｆｉ（登録商標）などで無線接続されていても良いし、ひずみ情報モニタリング装置１１で計測したひずみデータを持ち運び可能なポータブルＨＤＤなどの情報媒体を介して余寿命推定装置１４に入力しても良い。
【００２８】
ひずみ計測用センサモジュール１２とひずみ計測用データロガー１３を有線の配線で接続する場合、ひずみ計測用センサモジュール１２の近くにＣＡＮ通信の機能を有するターミナルボックスを配置し、ＣＡＮ通信でひずみ計測用データロガー１３にデータを伝送しても良い。このような場合、ひずみ計測用データロガー１３にはデータ収録ＰＣが使用される。データ収録ＰＣはデータ収録、データ保存、データ収録に必要な各種設定、ひずみ計測用センサモジュール１２や前記ターミナルボックスとの通信および制御などの機能を有する。
【００２９】
余寿命推定装置１４には、環境・運転データモニタリング装置１０で計測された環境データと運転データ、ひずみ情報モニタリング装置１１で計測されたひずみデータが有線接続あるいは無線接続によって入力される他、タワー１、ブレード２、ドライブトレイン８など風車の構造物の構造形状や材質が入力される。これら風車の構造物の形状や材質の情報は、例えば図面や仕様書などの書類から得られるが、既設の風車であって関係書類から形状や材質の詳細が得られない場合、構造形状や材質は計測によって求めることができる。図３では、余寿命推定装置１４が備える風車構造物の構造形状、材質の入力画面から、構造形状や材質の数値を入力することを想定しているが、風車構造データ１５のデータベースを作成し、そのデータベースから構造形状や材質の数値が余寿命推定装置１４に自動入力されるように、前記データベースと余寿命推定装置１４を接続しても良い。
【００３０】
図４は、余寿命推定装置１４の有する機能を展開して示したブロック図である。余寿命推定装置１４は、環境・運転データと余寿命の関係解析部２０、計測値と未計測値の関係解析部２１、運転・環境データに基づく余寿命演算部２２及びひずみ情報に基づく余寿命演算部２３の４つの機能と余寿命推定結果の表示装置２４を有する。余寿命推定装置１４は、風車の余寿命等を求める演算システムとして働くが、内部に一つまたは複数の演算装置を備えており、一つまたは複数の演算装置によって環境・運転データと余寿命の関係解析部２０、計測値と未計測値の関係解析部２１、運転・環境データに基づく余寿命演算部２２及びひずみ情報に基づく余寿命演算部２３の４つの機能が実現される。環境・運転データと余寿命の関連解析部２０では、環境・運転データモニタリング装置１０で計測された環境・運転データと、ひずみ情報モニタリング装置１１で計測されたひずみ情報を用いて、環境データ、運転データと余寿命の関係が決定される。風車の設計に使用される風車の空力弾性解析プログラムは、環境・運転データ、風車構造データを入力すると、風車の複数の位置で荷重を算出し、荷重から応力、疲労損傷量および余寿命などを算出する機能を有する。余寿命推定装置１４にはひずみ情報モニタリング装置１１からひずみ情報が入力されるので、そのひずみ情報を活用して風車の空力弾性解析プログラムで採用されている解析モデルに含まれる不確定性の高いパラメータ（例えば、風の乱流モデルに含まれるパラメータなど）を同定することが可能である。このひずみ情報を使ったパラメータ同定により、風車の空力弾性解析プログラムを使って運転・環境データと余寿命の関係を精度良く演算することができる。
【００３１】
また、環境・運転データから荷重、応力、応力の統計量（例えば、応力頻度分布）、疲労損傷量あるいは余寿命などを導出する関数式を作成し、ひずみ情報モニタリング装置１１から得られるひずみ情報で前記関数式に含まれる不確定なパラメータを同定する方法を採用しても良い。こうして同定されたパラメータを採用した関数式を使用することによっても、環境・運転データから余寿命を高精度に推定できる。
【００３２】
図４の計測値と未計測値の関係解析部２１では、ひずみ情報モニタリング装置１１で計測されたひずみと、風車構造データ１５を使用して未計測位置での応力が算出される。計測値と未計測値の関係解析部２１の機能によって、風車の環境データ、運転データが無い状況でも、ひずみ情報のみから風車の構造物の余寿命が推定できる。
〔タワーにおける未計測位置の応力を推定する具体例〕
図５は、風車のタワー１を対象とし、計測値と未計測値の関連解析部２１で未計測位置の応力を推定する方法の一例を示す図である。風車は３枚のブレード２に風を受けるので、（ブレード２を支持するナセル３がタワー１に接続される）タワー１の頂部４３に集中荷重４０を受ける。この集中荷重４０によって発生するタワー１の曲げモーメント分布４１は、図５に示すようにタワーの高さ方向に関して線形に分布することが発明者の知見として得られた。タワーに作用する荷重は集中荷重４０が支配的なため、タワー１の頂部４３の曲げモーメントＭｔ０の値はほぼ０とみなすことができる。タワー１の頂部４３とは高さの異なるタワー１の１箇所（図５では高さｂ）にひずみセンサを取り付け、その位置で曲げモーメントＭｔｍを算出し、曲げモーメントが線形に分布するという発明者の知見を利用してＭｔ０とＭｔｍを直線で結ぶことで、タワー１の高さ方向の曲げモーメント分布４１を得ることができる。本実施例では、曲げモーメントの線形性からひずみセンサが１箇所で足りる場合を例に説明しているが、少なくとも１箇所あれば足りるものであって、複数設けることも排除されるものではない。上記はタワー１の頂部４３に主に着目しているが、それは風から荷重を受けるブレード２のタワー１への接続箇所がタワー１の頂部４３であるためであり、ブレード２の荷重のタワー１に加わる支点と置き換えて解釈することも可能である。
【００３３】
ひずみセンサの取り付けられる高さｂのタワー断面４２では、曲げモーメントＭｔｍを算出するため、周方向の異なる位置に少なくとも４個のひずみセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４が取り付けられる。ひずみセンサＳ１とＳ３は、タワー断面４２の中心に対して対角となるように、周方向に１８０°異なる位置に取り付けられている。同様に、ひずみセンサＳ２とＳ４は、周方向に１８０°異なる位置に取り付けられている。ひずみセンサＳ１〜Ｓ４で計測されるひずみをε１〜ε４とすると、ひずみセンサＳ１とＳ３から算出される曲げモーメントＭｔｍ１、及びひずみセンサＳ２とＳ４から算出される曲げモーメントＭｔｍ２は次式となる。
Ｍｔｍ１＝０．５×（ε１−ε３）×Ｅ×Ｚｔ        ・・・（１）
Ｍｔｍ２＝０．５×（ε２−ε４）×Ｅ×Ｚｔ        ・・・（２）
ここで、Ｅはタワー１に使用される材質の縦弾性係数、Ｚｔはタワー断面４２での断面係数である。曲げモーメントＭｔｍ１とＭｔｍ２から、タワー断面４２の周方向の任意の角度で、図５の曲げモーメントＭｔｍが算出できる。曲げモーメントＭｔｍとＭｔ０から、曲げモーメント分布４１を求めれば、タワー１の任意の高さにおいて、Ｍｔｍと同じ周方向角度で定義された曲げモーメント（図５ではＭｔ１、Ｍｔ２及びＭｔｎ）を算出できる。さらに、曲げモーメントＭｔｉ（ｉ＝１〜ｎ）から、曲げモーメントＭｔｉの高さ位置での応力σｔｉが次式で計算できる。
σｔｉ＝Ｍｔｉ÷Ｚｔｉ                          ・・・（３）
ここで、ＺｔｉはＭｔｉを算出した高さ位置でのタワー１の断面係数である。大型風車では、高さ方向に複数のセグメントを溶接接続することでタワーを形成することが多いが、タワー１の溶接部近傍で、かつ溶接部の形状変化に起因する応力集中の影響が及ばないタワー１の高さ位置で応力σｔｉを算出すれば、応力σｔｉとタワー１に使用される材質のデータを参照して、溶接部の疲労損傷や余寿命を評価できる。
【００３４】
また、タワー１のフランジ部の高さ位置で曲げモーメントＭｔｉを算出すれば、曲げモーメントＭｔｉと風車構造データ１５に含まれるフランジ部の形状、材質の情報を活用して、該当するフランジ部の締結に使用されるボルトに発生する応力を算出可能である。このタワー１のフランジ部のボルトに発生する応力とボルトの材質のデータを参照することで、タワー１のフランジ部ボルトの疲労損傷や余寿命が評価できる。
【００３５】
図６は、風車のタワー１を対象とし、ひずみ計測位置と未計測位置の関連解析部２１で未計測位置のひずみを推定する方法において、図５とは異なる一例を示す図である。図５では、ひずみ情報モニタリング装置１１でタワー１の高さ方向の１箇所にひずみセンサを取り付けているが、図６ではタワー１の高さ方向の異なる２箇所（図６の高さｂとｃ）にひずみセンサを取り付けた例を示している。この例では、タワー１の高さｂとｃに取り付けられたひずみセンサの値から算出した、高さｂとｃでの曲げモーメントＭｔｍｂとＭｔｍｃから、曲げモーメント分布４１を求めている。本実施例では、曲げモーメントのひずみセンサを２箇所設ける場合を例に説明しているが、更にそれ以上設けることも排除されるものではない。
【００３６】
以上の観点から、タワー１にひずみセンサを取り付ける場合には、以下の（１）−（３）を考慮すると特に好ましい。
（１）ブレード２の荷重のタワー１に加わる支点とは異なる高さにひずみセンサを取り付ける。これにより、曲げモーメントの値が大きい位置で測定が可能になる。
（２）高さ方向に複数のセグメントが溶接接続されて形成されるタワー１の溶接部近傍にひずみセンサを取り付ける。より具体的には、溶接部の形状変化に起因する応力集中の影響が及びにくいタワー１の高さ方向位置にひずみセンサを取り付けるのが好ましい。
（３）タワー１のフランジ部の高さ方向位置にひずみセンサを取り付ける。この場合、該フランジ部の形状、材質の情報を活用して、該フランジ部の締結に使用されるボルトに発生する応力を算出可能である。このタワー１のフランジ部のボルトに発生する応力とボルトの材質のデータを参照する。
【００３７】
〔ブレードにおける未計測位置の応力を推定する具体例〕
図７は、風車のブレード２を対象とし、計測値と未計測値の関係解析部２１で未計測位置の応力を推定する方法の一例を示す図である。ブレード２に作用する風は長さ方向（又は長手方向）に分布するので、その分布荷重５０によってブレード２に生じる曲げモーメント分布５１は、ブレード長さの２次関数に近い分布となる。特に、ブレード２に作用する風の分布が長手方向に一様な場合は、分布荷重５０は一様分布荷重となるので、曲げモーメント分布５１はブレード長さの２次関数となる。曲げモーメント分布５１がブレード長さの２次関数、あるいは２次関数に近い分布であれば曲げモーメント分布５１をブレード長さの２次関数で近似することが可能である。２次の曲げモード分布５１を求めるためには、ブレード２の長さ方向の異なる３点での曲げモーメントが必要である。ブレードの先端（図７のａ）の曲げモーメントＭｂ０の値は０なので、他に長さ方向の異なる２点での曲げモーメントを算出する必要がある。ブレード２の長さ方向位置が異なる少なくとも２つの位置にひずみセンサを取り付け、曲げモーメントを算出すれば、ブレード２の曲げモーメント分布５１を得ることができる。図７では、ブレード２の根元（図７のｂ）と、根元からブレード先端方向にある距離だけ離れた位置（図７のｃ）にひずみセンサを取り付け、曲げモーメントＭｍｂとＭｍｃを算出した例である。こうしてブレード長さ方向で位置の異なる３点の曲げモーメントＭｂ０，Ｍｍｂ及びＭｍｃが得られれば、これらから曲げモーメント分布５１を求めることができる。
【００３８】
ブレード２の根元の曲げモーメントＭｍｂを算出するために、ブレード根元断面５２の周方向の異なる位置に少なくとも４個のひずみセンサＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４が取り付けられる。ひずみセンサＳ１〜Ｓ４の周方向の取り付け位置、ひずみの計測値から曲げモーメントＭｍｂを算出する方法は、タワー１にひずみセンサを取り付けて曲げモーメントを算出する場合と同様の方法を採用することができる。ブレード２の根元には、ブレード２のピッチ角度を制御するために、光ファイバを用いたひずみセンサが取り付けられていることがある。このような場合、光ファイバを用いたひずみセンサの出力から、ブレード２の根元の曲げモーメントＭｍｂを求めればよい。ブレード２の先端からはブレード２の長手方向で異なる位置にひずみセンサを取り付けると、曲げモーメントを大きく測定することが可能になる。
【００３９】
ブレード２の長さ位置ｃの曲げモーメントＭｍｃを算出するために、ブレード断面５３のスパーキャップ５４に少なくとも１個のひずみセンサＳ５が取り付けられる。ブレード２の材質と構造形状で決まる定数Ｃを使って、曲げモーメントＭｍｃは次式で算出できる。
Ｍｍｃ＝Ｃ×Ｓ５                                ・・・（４）
ブレード２の曲げモーメント分布５１が得られれば、ブレード２の任意の長さ方向位置で曲げモーメントＭｂｉが求められ、曲げモーメントＭｂｉからブレード２に発生する応力が次式で求められる。
σｂｉ＝Ｍｂｉ÷Ｚｂｉ                          ・・・（５）
ここで、ＺｂｉはＭｂｉを算出したブレード長さ位置でのブレード２の断面係数である。このブレード２の断面係数は、風車構造データ１５の一種である。曲げモーメント分布５１から明らかに、ブレード２の根元には大きな曲げモーメントが作用する。ブレード２の根元に作用する曲げモーメントＭｍｂと、風車構造データ１５に含まれるブレード根元のボルト締結部の情報を利用すれば、ブレード根元のボルト締結部に使用されるボルトに発生する応力を算出できる。
【００４０】
〔ドライブトレインにおける未計測位置の応力を推定する具体例〕
ドライブトレイン８については、ひずみ情報モニタリング装置１１で収集されたブレード２やタワー１のひずみから、主軸７に作用する荷重（力、曲げモーメント）を算出し、ドライブトレイン８の物理モデルを考えることで、ドライブトレイン８の各部位の応力が求められる。このようなドライブトレイン８を対象とした未計測応力の演算も、計測値と未計測値の関係解析部２１の機能の１つである。すなわち、計測値と未計測値の関係解析部２１では、タワー１、ブレード２及びドライブトレイン８などを対象として、ひずみ情報と風車構造データから未計測部位の応力が求められる。
【００４１】
〔表示態様の具体例〕
上記の様に求めた余寿命等は画面表示等で認識することを要する。ここでは本実施例の手法より求めた余寿命等の好適な表示形態の具体例を説明する。但し、表示態様は無論、これには限定されない。
【００４２】
図８は、風車の環境データ、運転データ及びひずみ情報を用いて推定した余寿命を表示する装置２４の画面の一例を示す図である。図８では、余寿命推定装置１４の環境・運転データに基づく余寿命演算部２２、あるいはひずみ情報に基づく余寿命演算部２３で求めた疲労損傷量の累積値と余寿命を縦軸、運転開始からの時間を横軸として、累積疲労損傷と余寿命の時間変化を表示している。風車のタワー１のある溶接部（仮に、溶接部No.7とする）を対象として、疲労損傷量と余寿命を推定した結果を並べて表示装置２４で表示しているが、累積疲労損傷と余寿命の時間変化に加え、風車の環境データ（図８では風速）の時間変化を並べて表示することで、疲労損傷量や余寿命と風車の設置された環境との関係を視覚的に理解することが可能である。風速ではなく、例えば、風車の運転データ（発電量など）の時間変化と、累積疲労損傷や余寿命の時間変化を並べて表示装置２４に表示すれば、疲労損傷量や余寿命と風車の運転状態との関係を視覚的に理解することができる。
【００４３】
図９は、風車の環境データ、運転データ及びひずみ情報を用いて推定した余寿命を表示する装置の画面の異なる例を示す図である。風車のある構造物のある１個の部位だけでなく、複数の部位での疲労損傷量や余寿命の推定結果を並べて表示装置２４に表示することで、疲労損傷の傾向の同一性や疲労損傷の進行の速さが視覚的に確認、比較できる。
【００４４】
図１０及び図１１は、風車の環境データ、運転データ及びひずみ情報を用いて推定した累積疲労損傷と余寿命を表示する装置２４で、累積疲労損傷や余寿命を表形式に整理して表示した例である。風車の構造物に含まれる複数の部位で推定した累積疲労損傷や余寿命を、同時に表形式で表示装置２４の画面に多数表示することで、複数の部位の累積疲労損傷や余寿命を容易に比較することが可能となる。
【００４５】
図１２は、環境・運転データモニタリング装置１０と、ひずみ情報モニタリング装置１１によるデータのモニタリング期間の一例を示す図である。余寿命推定装置１４の環境・運転データと余寿命関連解析部２０で環境データ、運転データと余寿命の関係を決定するために、ひずみ情報モニタリング装置１１によるひずみ計測が１年間のひずみモニタリング期間３０で実施される。風や海の状況が１年の周期性をもつことを考慮し、この例ではひずみモニタリング期間３０を１年としているが、ひずみモニタリング期間３０を１年以上に設定すれば、環境・運転データと余寿命の関係をより高精度に決定できるので、１年の場合に比べて余寿命を精度良く推定できる。費用などの問題で１年間のひずみ情報モニタリングが難しい場合、ひずみモニタリング期間３０が１年未満となることが考えられる。ひずみモニタリング期間３０が１年未満の場合であっても、ひずみ情報によって余寿命の予測精度を向上させることができる。
【００４６】
図１２では、環境・運転データモニタリング装置１０による環境データ、運転データのモニタリング期間３１は、風車が運転開始してから将来にわたる全運転期間に設定されている。このように全運転期間で環境・運転データのモニタリングが可能であれば、過去から未来まで、すなわち、運転開始から将来にわたって、ある時点での環境データ、運転データに応じて余寿命を推定することができる。このような環境データ、運転データを使った余寿命の推定は、図４に示す余寿命推定装置１４に含まれる環境・運転データに基づく余寿命演算部２２で実行される。環境・運転データに基づく余寿命演算部２２では、環境・運転データと余寿命の関連解析部２０で決定した風車空力弾性解析プログラムの解析モデルや関係式を利用して余寿命が推定される。全運転期間において環境データ、運転データのモニタリングが難しい場合でも、余寿命推定装置１４の環境・運転データに基づく余寿命演算部２２において、モニタリング期間３１で取得した環境データと運転データを活用して過去や将来の余寿命を補間演算することが可能である。
【００４７】
一方、ひずみモニタリング期間３０であれば、余寿命推定装置１４のひずみ計測位置と未計測位置の関連解析部２１で未計測位置の応力が算出できるので、余寿命推定装置１４のひずみ情報に基づく余寿命演算部２３で未計測位置の応力から疲労損傷量や余寿命が計算される。ひずみ情報に基づく余寿命演算部２３では、過去や将来の環境データ、運転データに応じた疲労損傷量及び余寿命の推定はできないが、過去や将来の疲労損傷傾向がひずみモニタリング期間３０の疲労損傷と同じであると仮定し、過去や将来の時点での疲労損傷量や余寿命を算出することは可能である。
【００４８】
環境・運転データと余寿命の関係解析部２０において、環境データ、運転データと風車の構造物のある部位に生じる荷重や応力の関係式が得られる場合、環境・運転データに基づく余寿命演算部２２には計測値と未計測値の関係演算部２１で明らかにされる補間関係が入力される。したがって、環境データ、運転データと荷重あるいは応力の関係式がある部位にのみ適用可能なものであっても、前記補間関係を使用することで、所望の部位を対象として疲労損傷量や余寿命を推定可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１      タワー
２      ブレード
３      ナセル
４      ハブ
５      発電機
６      増速機
７      主軸
８      ドライブトレイン
１１    ひずみ情報モニタリング装置
１２    ひずみ計測用センサモジュール
１３    ひずみ計測用データロガー
１４    余寿命推定装置
１５    風車構造データ
２０    環境・運転データと余寿命の関係解析部
２１    計測値と未計測値の関係解析部
２２    環境・運転データに基づく余寿命演算部
２３    ひずみ情報に基づく余寿演算部
２４    表示装置
３０    ひずみ情報モニタリング期間
３１    環境・運転データモニタリング期間
４０    集中荷重
４１    タワーの曲げモーメント分布
４２    タワー断面
５０    分布荷重
５１    ブレードの曲げモーメント分布
５２    ブレード断面（根元）
５３    ブレード断面（根元から離れた位置）
５４    スパーキャップ
１００  風力発電装置
【図１】
0006553399.tif 000002
【図２】
0006553399.tif 000003
【図３】
0006553399.tif 000004
【図４】
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【図５】
0006553399.tif 000006
【図６】
0006553399.tif 000007
【図７】
0006553399.tif 000008
【図８】
0006553399.tif 000009
【図９】
0006553399.tif 000010
【図１０】
0006553399.tif 000011
【図１１】
0006553399.tif 000012
【図１２】
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