(57)【要約】【課題】  気象予報データから風力発電装置の発電出力を予想できるようにした風力発電出力予測方法を提供する。【解決手段】  この発明の風力発電出力予測方法は、風力発電装置のサイトの近隣の気象予報箇所からの現在時刻から所定時間経過後の気象予報データを複数個のファジー集合に区分し、各要素のそのファジー集合に属する割合を表すメンバーシップ関数を定義し、該メンバーシップ関数と当該メンバーシップ関数の重み付けとに基づき前記所定時間経過後の発電出力予想値を示す特性式を定義し、該特性式により得られた発電出力予想値と前記所定時間経過後に前記風力発電装置により実際に得られた発電出力実際値との誤差を求め、その誤差が最小に漸近するように前記メンバーシップ関数の重み付けを修正することにより前記特性式に学習させて現在時刻から所定時間経過後の発電出力予想値を求める。【選択図】  なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
風力発電装置のサイトの近隣の気象予報箇所からの現在時刻から所定時間経過後の気象予報データを複数個のファジー集合に区分し、各要素のそのファジー集合に属する割合を表すメンバーシップ関数を定義し、該メンバーシップ関数と当該メンバーシップ関数の重み付けとに基づき前記所定時間経過後の発電出力予想値を示す特性式を定義し、該特性式により得られた発電出力予想値と前記所定時間経過後に前記風力発電装置により実際に得られた発電出力実際値との誤差を求め、その誤差が最小に漸近するように前記メンバーシップ関数の重み付けを修正することにより前記特性式の学習を行い現在時刻から所定時間経過後の発電出力予想値を求めることを特徴とする風力発電出力予測方法。
【請求項２】
前記発電出力実際値を自動的にフィードバックして前記誤差を求めると共に前記メンバーシップ関数の重み付けを修正することを特徴とする風力発電出力予測方法。
【請求項３】
風力発電装置のサイトの近隣の気象予報箇所からの現在時刻から所定時間経過後の気象予報データと前記気象予報データに対応しかつ前記風力発電装置により得られた発電出力実際値とを前記ニューラルネットワークに与えて、前記所定時間経過後の気象予報データに基づく前記風力発電装置の発電出力予想値の誤差が最小に漸近するように前記発電出力実際値と前記発電出力予想値との差に基づき前記ニューラルネットワークの各ノードの重み係数を修正することにより現在時刻から所定時間経過後の発電出力予想値を求めることを特徴とする風力発電出力予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、風力発電装置の風力による発電出力を予想する風力発電出力予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、風力を利用して発電する風力発電装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００３−２４４８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、この風力発電装置の場合、風力発電装置が施設されているサイトの地形に依存して発電出力が決定されるので、かつ、建設費用がかなりの高額となるため、建設前には風況調査を綿密に行っている。
【０００４】
しかしながら、風力発電装置による発電出力値が時々刻々どのように変化するかの予測は、電力系統の需給バランスを知るうえで重要な情報であるにもかかわらず、ほとんど行われていない。
【０００５】
というのは、風力発電の発電出力がサイト周辺の地形の影響を大きく受けるため、単純に気象予報データから予測できないからである。
【０００６】
風力発電は、今後、ますます増加する傾向にあり、風力発電の普及が進めば、その風力発電による発電出力の予想が正確でないと、軽負荷時の火力機の起動停止時期の判断を誤ったり、変動要因の増加により系統運用に支障をきたすおそれがある。
【０００７】
本発明は、上記の事情に基づいて為されたもので、その目的とするところは、気象予報データから風力発電装置の発電出力を予想できるようにした風力発電出力予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の風力発電出力予測方法は、風力発電装置のサイトの近隣の気象予報箇所からの現在時刻から所定時間経過後の気象予報データを複数個のファジー集合に区分し、各要素のそのファジー集合に属する割合を表すメンバーシップ関数を定義し、該メンバーシップ関数と当該メンバーシップ関数の重み付けとに基づき前記所定時間経過後の発電出力予想値を示す特性式を定義し、該特性式により得られた発電出力予想値と前記所定時間経過後に前記風力発電装置により実際に得られた発電出力実際値との誤差を求め、その誤差が最小に漸近するように前記メンバーシップ関数の重み付けを修正することにより前記特性式の学習を行い現在時刻から所定時間経過後の発電出力予想値を求めることを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の風力発電出力予測方法は、前記発電出力実際値を自動的にフィードバックして前記誤差を求めると共に前記メンバーシップ関数の重み付けを修正することを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の風力発電出力予測方法は、風力発電装置のサイトの近隣の気象予報箇所からの現在時刻から所定時間経過後の気象予報データと前記気象予報データに対応しかつ前記風力発電装置により得られた発電出力実際値とを前記ニューラルネットワークに与えて、前記所定時間経過後の気象予報データに基づく前記風力発電装置の発電出力予想値の誤差が最小に漸近するように前記発電出力実際値と前記発電出力予想値との差に基づき前記ニューラルネットワークの各ノードの重み係数を修正することにより現在時刻から所定時間経過後の発電出力予想値を求めることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１〜請求項３に記載の風力発電出力予測方法によれば、ファジィ推論方法又はニューロンネットワークを用いて気象予報データから発電出力を予想できるので、気象予報データに基づき簡便に正確な風力発電の発電出力を予想できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に本発明に係わる風力発電出力予測方法を図面を参照しつつ説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は本発明に係わる風力発電出力予測方法を説明するための説明図であって、１は風力発電装置の設備施設箇所であるサイト、２は気象予報データが得られる気象予報箇所である。風力発電出力の予測には、そのサイト１を囲む気象予報箇所２における気象予報データが用いられる。
【００１４】
いま、時刻ｔにおいて、サイト１を囲むその近傍のＫ個の箇所からそれぞれａ個の種類の気象予報データが得られるものとする。
【００１５】
ここで、ａ個の種類の気象予報データとは、風速Ｖi、風向θi、大気圧Ｓi、風速の３乗値Ｖi3の４個であるが、これらに限られるものではなく、大気密度ρに関係する気温、湿度、運動エネルギーに比例するＶi2をこれらの気象予報データに加えても良い。
【００１６】
というのは、風力発電の発電出力は一般に、風速Ｖiの３乗値に大気密度ρを積算して得られた値に比例するからである。
【００１７】
ここでは、気象予報データとして、風速Ｖi、風向θi、大気圧Ｓi、風速の３乗値Ｖi3の４個を用いて、時刻ｔから所定時間Ｔ経過後の気象予報データのかたまりＸ（ｔ,Ｔ）が得られたものとする。ここで、Ｘ（ｔ,Ｔ）の要素数はａ×Ｋ個である。
【００１８】
その気象予報データのかたまりを下記に（１）式として示す。
【００１９】
【数１】
2005163608.tif 000002
【００２０】
この気象予報データのかたまりＸ（ｔ,Ｔ）の各要素それぞれをｍi個（添え字iはＸ（ｔ,Ｔ）のi番目の要素）に区分して（２）式を定義する。
【００２１】
【数２】
2005163608.tif 000003
【００２２】
この要素の区分毎にファジー集合Ｍn（ｎ＝１〜ａＫ）を定義する。要素ｎごとのファジー集合を以下の（３）式で定義する。
【００２３】
【数３】
2005163608.tif 000004
【００２４】
各要素ｎのi番目のファジー集合Ｍ（ｎ,i）（i＝１〜ｍn）に属する割合（グレード）を表すメンバーシップ関数をＧ（ｎ,i）とする。
【００２５】
このメンバーシップ関数Ｇ（ｎ,i）には、各種のものを用いることができ、例えば、図２に示す三角形関数があるが、ここでは、下記（４）式で示すものを用いる。
【００２６】
【数４】
2005163608.tif 000005
【００２７】
第１番目の気象予報データ箇所からＫ番目の気象予報データ箇所までの気象予報データを（４）式の右辺に代入して、下記の（５）式に基づきグレードを計算する。
【００２８】
【数５】
2005163608.tif 000006
【００２９】
ただし、i1＝１〜ｍ1
…
iak＝１〜ｍak
（５）式を用いて風力発電の予想発電出力式としての特性式Ｐs（ｔ,Ｔ）を以下の（６）式で定義する。
【００３０】
【数６】
2005163608.tif 000007
【００３１】
ここで、ｑ組の数値予測データと各組に対応した風力発電の発電出力実際値として対象時刻を中心にした一定時間幅内の平均値としてＰ（ｔ＋Ｔ）を与えたとき、（６）式で得られた発電出力予想値との誤差Ｅを下記の（７）式で定義する。
【００３２】
【数７】
2005163608.tif 000008
【００３３】
この（７）式で示す誤差を最小にする重み付けＷ（i1,…iak）を（７）式を用いてＷ（i1,…iak）で偏微分し、下記（８）式の重み付け修正式Ｗ（i1,…iak）を得る。
【００３４】
【数８】
2005163608.tif 000009
【００３５】
ただし、Ｗ’（i1,…iak）は修正前の重み付け、γは定数である。
【００３６】
（７）式で示す誤差Ｅが最小に漸近するように（８）式で定義される重み付け修正式Ｗ（i1,…iak）を用いて重み付けＷ（i1,…iak）を修正する。
【００３７】
このように本発明の風力発電出力予測方法によれば、風力発電装置１のサイトを囲む気象予報箇所２からの現在時刻Ｔから所定時間Ｔ経過後の気象予報データを複数個のファジー集合Mnに区分し、各要素のそのファジー集合Mnに属する割合を表すメンバーシップ関数Ｇ（ｎ,i）を定義し、メンバーシップ関数Ｇ（ｎ,i）とメンバーシップ関数Ｇ（ｎ,i）の重み付けＷ（i1,…iak）とに基づき所定時間Ｔ経過後の発電出力予想値を示す特性式Ｐs（ｔ,Ｔ）を定義し、この特性式Ｐs（ｔ,Ｔ）により得られた発電出力予想値と所定時間Ｔ経過後に風力発電装置により実際に得られた発電出力実際値との誤差Ｅを求め、その誤差Ｅが最小となるようにメンバーシップ関数Ｇ（ｎ,i）の重み付け重み付けＷ（i1,…iak）を修正することにより特性式Ｐs（ｔ,Ｔ）の学習を行い、現在時刻ｔから所定時間Ｔ経過後の発電出力予想値を求める。
【００３８】
このファジィ推論を方法を用いれば、重み付け係数を時間Ｔ経過後に得られた実際の発電出力実際値とＴ時間前の予想した発電出力予想値との差に基づいてその誤差が自動的に最小に漸近するように演算できるので、気象予報データに基づき簡便に正確な風力発電の発電出力を予想できる。
【実施例２】
【００３９】
図３はニューラルネットワークを用いて風力発電装置のサイトを囲む気象予報箇所からの現在時刻から所定時間経過後の気象予報データとこの気象予報データに対応しかつ風力発電装置により得られた発電出力実際値とをニューラルネットワークに与えて、現在時刻から所定時間経過後の発電出力の予想を説明するための説明図であって、ここでは、３層のニューラルネットワーク３を用いている。
【００４０】
その図３において、３Ａは入力層、３Ｂは中間層、３Ｃは出力層である。入力層３Ａのノードはａ個×Ｋ個の個数とする。中間層３Ｂのノードは任意の個数とする。出力層３Ｃのノードは１個とする。
【００４１】
入力層３Ａの出力Ｏ１（i）を、各ノードの入力値、中間層３Ｂのノードの入力値ｎ2jは、重み付け係数（結合係数）をＷ、バイアスをλとして、下記（９）式により定義する。
【００４２】
【数９】
2005163608.tif 000010
【００４３】
中間層３Ｂのノードの出力Ｏ2jは、下記（１０）式により定義する。
【００４４】
【数１０】
2005163608.tif 000011
【００４５】
ただし、ｆ（ｎ2（ｊ））は非減少で微分可能な関数である。
【００４６】
出力層３Ｃのノードの入力ｎ3（１）を下記（１１）式により定義する。
【００４７】
【数１１】
2005163608.tif 000012
【００４８】
また、出力層３Ｃの出力Ｏ3（１）を下記（１２）式により定義する。
【００４９】
ただし、ｆ（ｎ3（ｊ））は非減少で微分可能な関数、Ｗ1（ｊ,i）、Ｗ2（１，ｊ）は重み付け係数である。
【００５０】
その出力層３Ｃのノードから出力される出力Ｏ3（１）が発電出力予想式である特性式Ｐs（ｔ＋Ｔ）に相当する。
【００５１】
時刻ｔから所定時間Ｔ経過後の気象予報データのかたまりＸ（ｔ,Ｔ）を入力層３Ａの各ノードに与えたとき、特性式Ｐs（ｔ＋Ｔ）により得られた値がＴ時間後の実際の発電出力実際値としての対象時刻（ｔ＋Ｔ）を中心にして一定時間幅内の平均値Ｐ（ｔ＋Ｔ）と一致するように、この出力Ｏ3（１）の重み付け係数Ｗ1（ｊ,i）、Ｗ２（１，ｊ）を調整すると共に、バイアスλを下記（１３）〜（１６）式を用いてチューニングする。
【００５２】
【数１２】
2005163608.tif 000013
【００５３】
【数１３】
2005163608.tif 000014
【００５４】
【数１４】
2005163608.tif 000015
【００５５】
【数１５】
2005163608.tif 000016
【００５６】
【数１６】
2005163608.tif 000017
【００５７】
ただし、
【００５８】
【数１７】
2005163608.tif 000018
【００５９】
なお、Ｗ1’（i,ｊ）、Ｗ2’（i,ｊ）は修正前の重み付け係数である。
【００６０】
ここでは、重み付け係数を後側の出力層３Ｃから前側の出力層３Ａに遡って修正するバックプロパゲーションによって、重み付け係数の修正を行っている。
【００６１】
時刻ｔから所定時間Ｔ経過後の気象予報データのかたまりＸ（ｔ,Ｔ）を入力層３Ａの各ノードに与え、特性式Ｐs（ｔ＋Ｔ）により得られた値がＴ時間後の実際の発電出力実際値の平均値Ｐ（ｔ＋Ｔ）と一致するように、ニューラルネットワーク１に学習させる。
【００６２】
すなわち、所定時間Ｔ経過後の気象予報データに基づく風力発電装置１の発電出力予想値の誤差が小さくなるように発電出力実際値と発電出力予想値との差に基づきニューラルネットワークの各ノードの重み付け係数を修正することにより現在時刻ｔから所定時間Ｔ経過後の発電出力予想値を求める。
【００６３】
このように、重み付け係数を時間Ｔ経過後に得られた実際の発電出力実際値とＴ時間前の予想した発電出力予想値との差に基づいてその誤差が自動的に最小に漸近するように演算できるので、気象予報データに基づき簡便に正確な風力発電の発電出力を予想できる。
【００６４】
以上、実施例では、風力発電の実際の発電電力出力値として平均値Ｐ（ｔ＋Ｔ）を用いたが、出力変動特性（標準偏差、フーリエ変換、ウエーブレット変換）を与えても良い。
【００６５】
また、この実施例では、出力層３Ｃのノードを１個として、発電出力値に対応させたが、出力層３Ｃのノードを複数個、例えば、２個とし、一つは発電出力平均値、残りを標準偏差値とすることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明による風力発電出力予測方法は、電力系統の運用分野や電力取引分野に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】気象予報箇所と風力発電装置の設置サイトとの関係を示す模式図である。
【図２】メンバシップ関数の一例を示す模式図である。
【図３】ニューラルネットワークの一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００６８】
なし
【図１】
2005163608.tif 000019
【図２】
2005163608.tif 000020
【図３】
2005163608.tif 000021