(57)【要約】  従来のウインドファーム制御システムの構成では、高空間分解能な情報取得は困難であり、機械学習の充実化のために、十分学習に必要な情報は得られない課題があった。  本発明のＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）装置は、風ベクトルを機械学習し、風車の発電量を予測するとともに、発電量の予測値と測定値とを比較し、その差が設定された閾値以上である場合、風ベクトルを測定するレーザレーダ装置を選択し、測定パラメータを導出する学習装置と、学習装置が導出した測定パラメータをレーザレーダ装置に送信する制御装置とを備える。
2018198225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
風ベクトルを機械学習し、風車の発電量を予測するとともに、前記発電量の予測値と測定値とを比較し、その差が設定された閾値以上である場合、前記風ベクトルを測定するレーザレーダ装置を選択し、測定パラメータを導出する学習装置と、
前記学習装置が導出した測定パラメータを前記レーザレーダ装置に送信する制御装置と、
を備えたＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）装置。
【請求項２】
前記学習装置は、前記風車から設定された範囲内の距離にあってかつ前回取得した前記風ベクトルの時刻より設定された時間以上経過している領域が存在するか否かを調べ、前記領域が存在する場合、前記領域を測定する前記レーザレーダ装置を選択し、前記測定パラメータを導出することを特徴とする請求項１に記載のＡＩ装置。
【請求項３】
前記学習装置は、前記風車から設定された範囲内の距離にあってかつ前回取得した前記風ベクトルの時刻より設定された時間以上経過している領域が存在するか否かを調べ、前記領域が存在しない場合、前記風車の前方の前記風ベクトルを測定する前記レーザレーダ装置を選択し、前記測定パラメータとして前記レーザレーダ装置のデフォルトパラメータを導出することを特徴とする請求項１に記載のＡＩ装置。
【請求項４】
前記発電量の予測値と測定値との差が前記閾値より小さい場合、前記風ベクトルの乱流度を計算し、前記乱流度が第２の閾値より大きい場合、未観測領域の距離及び方位角を計算し、前記未観測領域を測定する前記レーザレーダ装置を選択し、前記測定パラメータを算出することを特徴とする請求項１に記載のＡＩ装置。
【請求項５】
前記学習装置は、前記レーザレーダ装置のパルス幅、ビーム径、集光距離、及びインコヒーレント積算数の優先順位で値を変更し、変更した場合のＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）を計算し、前記測定パラメータとして、前記パルス幅、前記ビーム径、前記集光距離、及び前記インコヒーレント積算数を導出することを特徴とする請求項２に記載のＡＩ装置。
【請求項６】
レーザ光を出力する光発振器と、
前記光発振器が出力した前記レーザ光を変調する光変調器と、
前記光変調器が変調した前記レーザ光を送信光として出力し、前記送信光の出力先で対象物が反射した反射光を受信光として受信する光学系と、
前記光学系が受信した前記受信光をヘテロダイン検波し、受信信号を抽出する光受信器と
設定されたレンジビンで前記受信信号を分割するレンジビン分割器と、
前記レンジビン分割器が分割した前記受信信号をフーリエ変換し、前記レンジビンごとの前記受信信号のスペクトルを算出する高速フーリエ変換処理器と、
前記レンジビン分割器が分割したレンジビンごとに、前記スペクトルを積算する積算器と、
前記積算器が積算した前記スペクトルからドップラーシフト成分を算出し、前記ドップラーシフト成分から視線方向風速値を算出する視線方向風速算出器と、
複数の前記視線方向風速値を用いて風ベクトルを算出する風ベクトル演算器と、
請求項１に記載のＡＩ装置から受信した前記測定パラメータにしたがって、前記光変調器のパルス幅、前記光学系のビーム径、前記光学系の集光距離、及び前記積算器のインコヒーレント積算数を設定するシステムパラメータ制御器と、
前記パルス幅、前記ビーム径、前記集光距離、及び前記インコヒーレント積算数を用いて求めた風ベクトルを前記ＡＩ装置に送信するデータ通信部と、
を備えたレーザレーダ装置。
【請求項７】
請求項１に記載のＡＩ装置と、
レーザ光を出力する光発振器と、
前記光発振器が出力した前記レーザ光を変調する光変調器と、
前記光変調器が変調した前記レーザ光を送信光として出力し、前記送信光の出力先で対象物が反射した反射光を受信光として受信する光学系と、
前記光学系が受信した前記受信光をヘテロダイン検波し、受信信号を抽出する光受信器と
設定されたレンジビンで前記受信信号を分割するレンジビン分割器と、
前記レンジビン分割器が分割した前記受信信号をフーリエ変換し、前記レンジビンごとの前記受信信号のスペクトルを算出する高速フーリエ変換処理器と、
前記レンジビン分割器が分割したレンジビンごとに、前記スペクトルを積算する積算器と、
前記積算器が積算した前記スペクトルからドップラーシフト成分を算出し、前記ドップラーシフト成分から視線方向風速値を算出する視線方向風速算出器と、
複数の前記視線方向風速値を用いて風ベクトルを算出する風ベクトル演算器と、
請求項１に記載のＡＩ装置から受信した前記測定パラメータにしたがって、前記光変調器のパルス幅、前記光学系のビーム径、前記光学系の集光距離、及び前記積算器のインコヒーレント積算数を設定するシステムパラメータ制御器と、
前記パルス幅、前記ビーム径、前記集光距離、及び前記インコヒーレント積算数を用いて求めた風ベクトルを前記ＡＩ装置に送信するデータ通信部と、
を備えたウインドファーム制御システム。
【請求項８】
請求項２に記載のＡＩ装置と、
レーザ光を出力する光発振器と、
前記光発振器が出力した前記レーザ光を変調する光変調器と、
前記光変調器が変調した前記レーザ光を送信光として出力し、前記送信光の出力先で対象物が反射した反射光を受信光として受信する光学系と、
前記光学系が受信した前記受信光をヘテロダイン検波し、受信信号を抽出する光受信器と
設定されたレンジビンで前記受信信号を分割するレンジビン分割器と、
前記レンジビン分割器が分割した前記受信信号をフーリエ変換し、前記レンジビンごとの前記受信信号のスペクトルを算出する高速フーリエ変換処理器と、
前記レンジビン分割器が分割したレンジビンごとに、前記スペクトルを積算する積算器と、
前記積算器が積算した前記スペクトルからドップラーシフト成分を算出し、前記ドップラーシフト成分から視線方向風速値を算出する視線方向風速算出器と、
複数の前記視線方向風速値を用いて風ベクトルを算出する風ベクトル演算器と、
請求項２に記載のＡＩ装置から受信した前記測定パラメータにしたがって、前記光変調器のパルス幅、前記光学系のビーム径、前記光学系の集光距離、及び前記積算器のインコヒーレント積算数を設定するシステムパラメータ制御器と、
前記パルス幅、前記ビーム径、前記集光距離、及び前記インコヒーレント積算数を用いて求めた風ベクトルを前記ＡＩ装置に送信するデータ通信部と、
を備えたウインドファーム制御システム。
【請求項９】
請求項３に記載のＡＩ装置と、
レーザ光を出力する光発振器と、
前記光発振器が出力した前記レーザ光を変調する光変調器と、
前記光変調器が変調した前記レーザ光を送信光として出力し、前記送信光の出力先で対象物が反射した反射光を受信光として受信する光学系と、
前記光学系が受信した前記受信光をヘテロダイン検波し、受信信号を抽出する光受信器と
設定されたレンジビンで前記受信信号を分割するレンジビン分割器と、
前記レンジビン分割器が分割した前記受信信号をフーリエ変換し、前記レンジビンごとの前記受信信号のスペクトルを算出する高速フーリエ変換処理器と、
前記レンジビン分割器が分割したレンジビンごとに、前記スペクトルを積算する積算器と、
前記積算器が積算した前記スペクトルからドップラーシフト成分を算出し、前記ドップラーシフト成分から視線方向風速値を算出する視線方向風速算出器と、
複数の前記視線方向風速値を用いて風ベクトルを算出する風ベクトル演算器と、
請求項３に記載のＡＩ装置から受信した前記測定パラメータにしたがって、前記光変調器のパルス幅、前記光学系のビーム径、前記光学系の集光距離、及び前記積算器のインコヒーレント積算数を設定するシステムパラメータ制御器と、
前記パルス幅、前記ビーム径、前記集光距離、及び前記インコヒーレント積算数を用いて求めた風ベクトルを前記ＡＩ装置に送信するデータ通信部と、
を備えたウインドファーム制御システム。
【請求項１０】
請求項４に記載のＡＩ装置と、
レーザ光を出力する光発振器と、
前記光発振器が出力した前記レーザ光を変調する光変調器と、
前記光変調器が変調した前記レーザ光を送信光として出力し、前記送信光の出力先で対象物が反射した反射光を受信光として受信する光学系と、
前記光学系が受信した前記受信光をヘテロダイン検波し、受信信号を抽出する光受信器と
設定されたレンジビンで前記受信信号を分割するレンジビン分割器と、
前記レンジビン分割器が分割した前記受信信号をフーリエ変換し、前記レンジビンごとの前記受信信号のスペクトルを算出する高速フーリエ変換処理器と、
前記レンジビン分割器が分割したレンジビンごとに、前記スペクトルを積算する積算器と、
前記積算器が積算した前記スペクトルからドップラーシフト成分を算出し、前記ドップラーシフト成分から視線方向風速値を算出する視線方向風速算出器と、
複数の前記視線方向風速値を用いて風ベクトルを算出する風ベクトル演算器と、
請求項４に記載のＡＩ装置から受信した前記測定パラメータにしたがって、前記光変調器のパルス幅、前記光学系のビーム径、前記光学系の集光距離、及び前記積算器のインコヒーレント積算数を設定するシステムパラメータ制御器と、
前記パルス幅、前記ビーム径、前記集光距離、及び前記インコヒーレント積算数を用いて求めた風ベクトルを前記ＡＩ装置に送信するデータ通信部と、
を備えたウインドファーム制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ＡＩ装置、レーザレーダ装置、及びウインドファーム制御システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、風車のヨー・ピッチ・トルク制御には風車に搭載されたカップ式風速計・ベーン型風向計により取得される情報が用いられている。しかし、風車後方に設置された上記機器での値はブレードにより撹拌された風速値となるため、真なる流入風とは異なり、誤差を内包する。また、ブレード通過後の風速・風向を測定するため、常に変動する風に追従する形となり、予測することはできず、それが発電量のロスとなる。これに対し、遠隔点の風向・風速を測定可能なレーダを搭載することで到来する風の情報を取得し、事前に風車の制御を行うことで発電量の向上を可能となる。【０００３】
レーダ装置は電磁波や音波などの波動を空間に放射し、対象となる物体で反射された波動を受信し，その信号を解析することにより、レーダ装置から物体までの距離や角度を計測する。レーダの中でも、大気中に浮遊する微小な液体または固体の粒子（エアロゾル）を対象とし，反射された波動の位相回転量からエアロゾルの動く速度，すなわち風の速度を知ることができる，気象レーダが知られている．気象レーダの中でも特に電磁波として光を用いるレーザレーダは，放射するビームの広がりが極めて小さく，高い角度分解能で物体を観測することが可能であり，風向風速レーダとして使用されている。風べクトルの算出には、一般的に、多方向の視線方向風速値を用いて、ＶＡＤ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ  Ａｚｉｍｕｔｈ  Ｄｉｓｐｌａｙ）法や、ベクトル演算等により算出する。【０００４】
このようなレーダ装置を用いた近未来の風速情報取得による風力発電量向上の他、以下の特許文献に示すように、過去の気象情報と当日の気象情報を用いた機械学習に基づく風情報の予測を行い、これを用いた風力発電量向上の方式もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２００７-５６６８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、衛星で取得される気象情報、ないしは、常時設置型のマストから得られる風情報を用いたとしても、空間分解能が低いためにその予測精度は低くなり、発電量の改善どころか劣化する恐れもある。また、機械学習により風車発電量の高効率化を図るためには情報量の質の良さと、情報量の多さが必然的に必要となる。それゆえ、上記問題を解決するために、高空間分解能での測定が必要となり、例えば多数のマストの建設を行う方法があるが、コストが高くなる問題が発生する。
一方、長距離測定が可能なレーザレーダ装置を用いる場合も考えられる。
図１は、長距離測定が可能な従来のレーザレーダ装置を用いた風況測定の模擬図である。このような構成とした場合、レーザは指向性が高く、遠方になるほどそのビーム間の乖離が大きくなる。  また、風車のような遮蔽物が存在する場合、その背面の風速値を得る事はできない。この他、サンプリングレートを落とし、ブレード等の遮蔽物を避けるように、すなわち、ブレード通過を待って測定をしたとしても、風は時々刻々と変動するため、未観測領域の予測誤差が大きくなっていく。理想的には、高いサンプリングレートで、高分解能に風速測定を行うことが求められるが、上述の通り遮蔽により観測ができず、次のスキャンを待つ必要がある、ないしは広い範囲を測定する場合スキャンに時間がかかる等で風が変化してしまい、測定精度が劣化してしまう課題がある。
図２は、風車上に従来のレーザレーダ装置を設定した場合の風況測定の模擬図である。このように、風車個々にレーザレーダを搭載した場合においても、設置ないしは観測方式は固定となるがゆえ、レーザ射出方向ないしは観測可能距離が固定となり、観測不可領域が発生する。
従来の構成では、高空間分解能な情報取得は困難であり、機械学習の充実化のために、十分学習に必要な情報は得られない課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）装置は、風ベクトルを機械学習し、風車の発電量を予測するとともに、発電量の予測値と測定値とを比較し、その差が設定された閾値以上である場合、風ベクトルを測定するレーザレーダ装置を選択し、測定パラメータを導出する学習装置と、学習装置が導出した測定パラメータをレーザレーダ装置に送信する制御装置とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、風の乱れが大きい際は高サンプリングレートで観測し、乱れが小さい時は観測領域を拡大するような制御を行うことにより、学習のためのサンプル、予備情報を増やし、機械学習の精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】長距離測定が可能な従来のレーザレーダ装置を用いた風況測定の模擬図である。
【図２】風車上に従来のレーザレーダ装置を設定した場合の風況測定の模擬図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係るウインドファームシステムの一構成例を示す構成図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置の一構成例を示す構成図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係る信号処理器１０１０の一構成例を示す構成図である。
【図６】この発明の実施の形態１に係るデータ統合装置２の一構成例を示す構成図である。
【図７】この発明の実施の形態１に係るＡＩ装置３の一構成例を示す構成図である。
【図８】この発明の実施の形態１に係るウィンドファーム内の風向風速観測状況のマッピングを示す図である。
【図９】この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置を用いて未観測領域を観測させる制御を行った場合の模擬図である。
【図１０】この発明の実施の形態１に係る未観測領域の判断及び測定領域の決定手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１.
図３は、この発明の実施の形態１に係るウインドファームシステムの一構成例を示す構成図である。
本ウインドファームシステムは、レーザレーダ装置１ａ〜１ｎ、データ統合装置２、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）装置３、風車４ａ〜４ｎを備える。ここで、１ａ〜１ｎ、もしくは４ａ〜４ｎのアルファベットは、個体の違いを示し、同じ数字が付加されたものは、同じ構成、機能を有する。これらの要素（１ａ〜１ｎ）を総称する場合、もしくは構成、機能を説明する場合、アルファベットを省略して数字のみを記載する。ここで、制御可能なレーザレーダ装置（レーザレーダ装置１ａ及び１ｂ）とはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＳ２３２Ｃ、ＲＳ４８５などの通信方法を用いて外部よりユーザないしは制御機器がコマンドラインなどでレーザレーダ装置の観測距離・観測方向、測定精度に係る設定を変更可能なレーザレーダ装置を表す。制御不可能なレーザレーダ装置（レーザレーダ装置１ｃ〜１ｎ）とは観測開始時に設定したパラメータを継続して使用し、観測中の設定変更が不可能なレーザレーダ装置を表す。
図４は、この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置の一構成例を示す構成図である。
本レーザレーダ装置１は、光発振器１００１、光カプラ１００２、光変調器１００３、光サーキュレータ１００４、スキャナ１００５、光学系１００６、合波カプラ１００７、光受信器１００８、Ａ／Ｄ変換器（Ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）１００９、信号処理器１０１０、角度・位置センサ１０１１、データ通信部１０１２、時刻取得部１０１３を備える。
【００１１】
光発振器１００１は、レーザ光を発振する機能を有し、光カプラ１００２にレーザ光を出力する光発振器である。他のデバイスとは、光カプラに融着もしくは光コネクタで接続される。なお、以降の光接続方法にはファイバをベースに記載しているが、接続方法にはファイバを用いずに空間伝搬型としても良い。例えば、光発振器１００１には、半導体レーザが用いられる。
【００１２】
光カプラ１００２は、後段の光受信器においてヘテロダイン検波を行わせるために、光発振器１００１が出力した光を任意分岐比によりローカル光(光受信器方向の光)と送信光(光変調器方向の光)とに分配する分配器である。
【００１３】
光変調器１００３は、光カプラ１００２が出力したレーザ光を光周波数変調及び光強度変調する光学機器である。例えば、光変調器１００３には、ＡＯ周波数シフタが用いられる。本構成では、パルス型のレーザレーダ装置を前提に記載しているが、ＣＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式を用いても良い。また、出力光が不足している場合、ＡＯ（Ａｃｏｕｓｔｏ−Ｏｐｔｉｃ Ｅｆｆｅｃｔ）周波数シフタの後段に光増幅器を追加してもよい。
【００１４】
光サーキュレータ１００４は、光変調器１００３が周波数変調した送信光と、スキャナ１００５及び光学系１００６を介して得られる受信光とを分離する光サーキュレータである。送信方向を光学系１００６と接続し、受信方向を合波カプラ１００７と融着もしくは光コネクタを以て接続する。
【００１５】
スキャナ１００５は、ウェッジプリズムとそれを回転させるモータ、エンコーダから成り、信号処理器１０１０１に角度情報を出力すると共に、任意速度で回転するスキャナである。例えば、スキャナ１００５のモータにはエンコーダ付ステッピングモータが使用される。上述のスキャナ構成のほか、光スイッチで光路を切り替え、それぞれの光路に異なる視線方向を持つ光学系に接続することで、多視線方向の風速値を得るような構成にしても良い。その場合、例えば、光スイッチには、通信でも用いられるメカニカル光スイッチやＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）光スイッチ等が用いられる。
【００１６】
光学系１００６は、スキャナ１００５が出力した送信光を大気中に送信し、エアロゾルからの散乱光を受信光として受信する光学系である。例えば、光学系１００６には、光学望遠鏡が用いられる。
【００１７】
合波カプラ１００７は、光カプラ１００２が出力するローカル光と光サーキュレータ１００４が出力する受信光とを合波する合波カプラである。合波カプラ１００７には、溶融型、フィルタ型いずれかのカプラが用いられる。
【００１８】
光受信器１００８は、合波カプラ１００７が合波した光をヘテロダイン検波する光受信器である。例えば、光受信器１００８には、バランスドレシーバが用いられる。
【００１９】
Ａ／Ｄ変換器１００９は、光受信器１００８がヘテロダイン検波し、出力したアナログ電気信号を、光変調器１００３が出力したレーザパルストリガ信号に同期して、デジタルに変換する変換器である。
【００２０】
図５は、この発明の実施の形態１に係る信号処理器１０１０の一構成例を示す構成図である。
信号処理器１０１０は、レンジビン分割器１０１、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理器１０２、積算処理器１０３、視線方向風速算出器１０４、風ベクトル演算器１０５、及びシステムパラメータ制御器１０６を備える。
【００２１】
例えば、信号処理器１０１０は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、マイコンなどで構成される。レンジビン分割器１０１、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理器１０２、積算処理器１０３、視線方向風速算出器１０４、風ベクトル演算器１０５、システムパラメータ制御器１０６は、ＦＰＧＡ、もしくはＡＳＩＣの論理回路で構成されても良いし、それぞれの機能をソフトウェアとして実行しても良い。
【００２２】
レンジビン分割器１０１は、Ａ／Ｄ変換器１００９が出力したデジタルの受信信号を所定の時間レンジ（レンジビン）ごとに区切る処理を行い、レンジビンごとに区切った受信信号をＦＦＴ処理器１０２に出力するレンジビン分割器である。
レンジビン分割器１０１は、Ａ／Ｄ変換器１００９が出力したデジタルの受信信号を所定の時間レンジ（レンジビン）ごとに区切る処理を行い、レンジビンごとに区切った受信信号をＦＦＴ処理器１０２に出力するレンジビン分割器である。
【００２３】
ＦＦＴ処理器１０２は、レンジビン分割器１０１が出力する各レンジビンの受信信号をフーリエ変換し、スペクトラムに変換した信号を積算処理器１０３に出力するＦＦＴ処理器である。
ＦＦＴ処理器１０２は、レンジビン分割器１０１が出力する各レンジビンの受信信号をフーリエ変換し、スペクトラムに変換した信号を積算処理器１０３に出力するＦＦＴ処理器である。
【００２４】
積算処理器１０３は、ＦＦＴ処理器１０２が出力するスペクトラム信号をレンジビンごと積算し、積算したスペクトラムを視線方向風速算出器１０４に出力する積算処理器である。
積算処理器１０３は、ＦＦＴ処理器１０２が出力するスペクトラム信号をレンジビンごと積算し、積算したスペクトラムを視線方向風速算出器１０４に出力する積算処理器である。
【００２５】
視線方向風速算出器１０４は、積算処理器１０３が積算したスペクトルから、ドップラ風速値、すなわち視線方向風速値とレーザ射出方向を風ベクトル演算器１０５に出力し、また、視線方向風速値を取得したことを角度・位置センサ１０１１とシステムパラメータ制御器１０６に出力する視線方向風速算出器である。
【００２６】
風ベクトル演算器１０５は、視線方向風速算出器１０４が出力する視線方向風速値データと、レーザ射出方向、また、角度・位置センサ１０１１において得られた姿勢・角度情報を用いて風ベクトルの演算を行い、演算した風ベクトをデータ通信部１０１２に出力する演算器である。また、風ベクトルの算出が終了したことを知らせる電気信号を時刻取得部、角度・位置センサ、システムパラメータ制御器に出力するとともに、算出した風ベクトルをデータ通信部１０１２に出力する。風速Ｖは、例えば２方向にレーザを射出した場合、以下の式で風速、風向を算出できる。
【００２７】
【数１】
2018198225.tif 000003
【００２８】
【数２】
2018198225.tif 000004
【００２９】
【数３】
2018198225.tif 000005
【００３０】
【数４】
2018198225.tif 000006
【００３１】
ここで、Ｕは、ライダが向いている方向、Ｖはその垂直方向、φはレーザレーダが向いている方向に対するレーザの見開き角、Ｖｗは風速値、Ｄｉｒは風向、δｓは角度・位置センサ１０１１から出力される方位を表す。
【００３２】
システムパラメータ制御器１０６は、データ通信部１０１２を介してＡＩ装置３から
レーザレーダ装置１ａの測定パラメータを受信し、受信した測定パラメータを光変調器１００３、Ａ/Ｄ変換器１００９、スキャナ１００５、光学系１００６に出力するシステムパラメータ制御器である。測定パラメータとは、レーザレーダ装置１ａのシステムに関するパラメータであり、例えば、パルス幅、Ａ/Ｄゲート時間幅、スキャン方向(上述φに相当)、集光距離、出射ビーム径のことをいう。システムパラメータ制御器１０６は、パルス幅であれば、変調信号のパルス形状を変更するコマンドを送信し、Ａ/Ｄ時間ゲート幅の場合、ゲート幅に相当する電気信号を、スキャン方向であれば、角度に相当する電気信号を、集光距離、ビーム径であれば光学ファイバないしはレンズの配置に相当する電気信号を出力する。
一方、外部からの受信信号がない場合、つまりＡＩ装置３からの情報がない場合、システムパラメータ制御器１０６は、ユーザによる設定等で定められたパルス幅、Ａ／Ｄ時間ゲート幅、スキャン方向、集光距離・出射ビーム径の設定信号を各種デバイスに送信する。
さらに、データ通信部１０１２を介してＡＩ装置３から伝送されてくる上記パラメータに従い、光変調器１００３、Ａ/Ｄ変換器１００９、スキャナ１００５それぞれのパラメータを設定する。
【００３３】
角度・位置センサ１０１１は、風ベクトル演算器１０５の算出終了の電気信号を受け、その時のレーザレーダ装置の姿勢角度情報及び位置情報を出力するセンサである。例えば、角度・位置センサ１０１１は、ジャイロセンサとＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）モジュールから構成される。
【００３４】
データ通信部１０１２は、風ベクトル演算器１０５が出力する風ベクトル、角度・位置センサ１０１１が出力する姿勢角度情報、システムパラメータ制御器１０６が出力するスキャナ１００５の角度情報、及び時刻取得部１０１３が出力する時刻情報を送信するデータ通信部である。例えば、データ通信部１０１２は、有線もしくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）デバイス、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢなどの通信デバイスで構成される。
【００３５】
時刻取得部１０１３は、視線方向風速算出器１０４が出力する算出処理終了の信号に対してデータ通信部１０１２に時刻を出力する時刻取得部である。例えば、時刻取得部１０１３には、ＧＰＳ受信器が用いられる。
【００３６】
図６は、この発明の実施の形態１に係るデータ統合装置２の一構成例を示す構成図である。本データ統合装置は、データ整理装置２００１と、データ保存装置２００２とを備える。
【００３７】
データ整理装置２００１は、レーザレーダ装置１ａ〜１ｎから測定データを受信し、受信した測定データのフォーマットの統一を行うデータ整理装置である。具体的には、データ整理装置２００１は、センサ（レーザセンサ、カップ式風速計、ベーン式風向計、レーダ、ソーダ等）から得られる風向風速値、時間情報やクラウドから可能な衛星による雲情報、気温、気圧、天候情報、さらに風車から得られる風車のパラメータ、例えば、風力発電量とその時刻、その際のロール、ピッチ、ヨー、トルクといったパラメータを入力とし、データの座標系のフォーマットの統一を行う。
【００３８】
各センサで得られた風速や風向値は真北基準、磁北基準、さらにはセンサが向いている方向を基準とするようなセンサ基準の座標系を持ったデータであることが多い。これを例えば一般的な回転行列を用いて真北基準に修正し、座標系の統一を行う。また、時間についてもＵＴＣ（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｔｉｍｅ）基準、ＪＳＴ（日本基準時間）基準と整合がとれていない場合、これをＵＴＣに統一する処理を行う。例えば、データ整理装置２００１は、マイコンやＦＰＧＡで構成される。
【００３９】
データ保存装置２００２は、データ整理装置２００１において形成されたデータを保存し、データと理論値との乖離値を学習装置３００１に出力するデータ保存装置である。データと理論値との乖離値とは、例えば、三次元位置での風向、風速、気温、湿度、気圧、天候、ファーム内の各風車の瞬間発電量と理論値との乖離値をいう。例えば、データ保存装置２００２は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などにより構成される。
【００４０】
図７は、この発明の実施の形態１に係るＡＩ装置３の一構成例を示す構成図である。ＡＩ装置３は、学習装置３００１と、制御装置３００２とを備える。
【００４１】
学習装置３００１は、データ保存装置２００２から出力される気圧、気温、湿度、天候といった気象情報、風向風速値、風車の姿勢とその際の風力発電量を入力とし、ディープラーニングによる機械学習を行う。上述した気象、風向風速情報を入力し、その際にウィンドファーム全体の発電効率が最大化される風車の制御パラメータ（トルク、ピッチ、ヨー）を導出する。そのパラメータに相当する電気信号を制御装置３００２に出力し、制御装置３００２では風車へその制御信号を出力する。
【００４２】
また、学習装置３００１は、上述した学習の他、データ保存装置２００２の結果を受けてデータが疎である領域を認識し、レーザレーダ装置１ａにその領域を観測させる制御信号を出力する。
【００４３】
制御装置３００２は、学習装置３００１より出力された制御信号を被制御レーザレーダ装置の制御コマンドに変換し、変換した制御コマンドを、データ通信部１０１２を介しシステムパラメータ制御器１０６に出力する制御装置である。制御コマンドとは、例えば、パルス幅、Ａ/Ｄ時間ゲート幅、スキャン方向、集光距離・ビーム径を変更するコマンドをいう。例えば、制御装置３００２は、マイコン、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などで構成される。
【００４４】
次に、本ウインドファームシステムの動作について説明する。
図８は、この発明の実施の形態１に係るウィンドファーム内の風向風速観測状況のマッピングを示す図である。測定してから経過時間が短い風向風速値のデータを信頼度高とし、経過時間が長いものを信頼度低として記載している。例えば、１分間平均でのパワーカーブ評価（流入風に対する発電量の評価）を行う場合、その半分の３０秒経過を低信頼度とする。風車は、当該ｗｉｎｄｆａｒｍ内に点在し、どのような構成でもよい。図８内の白抜き領域は、未観測領域、すなわち、各種センサ(例えば、風向風速計、ライダ、レーダ、ソーダ)の配置・観測設定パラメータの状態では観測できない領域を表すとする。ＡＩ装置３内の学習装置３００１にとって、空間的に密な学習のためのデータを有することで、より高精度な予測が可能となる。
【００４５】
図９は、この発明の実施の形態１に係るレーザレーダ装置を用いて未観測領域を観測させる制御を行った場合の模擬図である。真北を０ｄｅｇとした座標系において-θ方向の観測を行わせることで、一部未観測領域を網羅させる。その場合、制御装置３００２はレーザレーダ装置１にその設定に相当する制御信号を出力する。
【００４６】
図１０は、この発明の実施の形態１に係る未観測領域の判断及び測定領域の決定手順を示すフローチャートである。本処理は各風車（４ａ〜４ｎ）に対して行う。また、制御されるセンサは、レーザレーダ装置１ａを例に説明する。ここで、風車（４ａ〜４ｎ）の数とｉ＝１〜Ｎは対応している。
【００４７】
まず、ステップＳ１０１において、ＡＩ装置３は、風車４ａに対して、前回推定した風車の発電量と、実際の発電量との乖離を計算する。
【００４８】
ステップＳ１０２において、ＡＩ装置３は、その乖離値がユーザが事前に設定する閾値ＴＨｐより大きいか否かを判別する。乖離値が、閾値ＴＨｐ以上の場合、すなわち、差異が大きい場合は使用しているデータの精度に問題があると判断し、ステップＳ１０３に進む。乖離値がＴＨｐより小さい場合、ステップＳ１０７に進む。
【００４９】
ステップＳ１０３において、ＡＩ装置３は、例えば、風車４ａの任意範囲距離ＴＨＤ以内かつ、任意時間ＴＨｔｉｍｅ以上経過した領域が存在するかを調べる。基本動作としてはｗｉｎｄｆａｒｍ全体を検索するが、効率化のために検索直後は捜索対象から外すこととしてもよい。そして、ＴＨＤ以内かつ、任意時間ＴＨｔｉｍｅ以上経過した領域が存在する場合、ステップＳ１０４に進み、存在しない場合、ステップＳ１０５に進む。ＴＨＤは、例えば風速が安定して風車に流入すると言われる２．５Ｄ(Ｄは風車直径)である。ＴＨｔｉｍｅには、風況評価に用いられる１０分、もしくは、当該領域の風速値時間変化をＡｓｉｎ（ωｔ）＋Ｂによりフィッティングし、周期に相当するωの値を用いても良い。フィッティングではなく、直接風速の時間変化をＦＦＴし、周期を計算しても良い。
【００５０】
ステップＳ１０４において、ＡＩ装置３は、ＴＨＤ以内かつ、任意時間ＴＨｔｉｍｅ以上経過した領域の中で最も信頼度が低い領域の距離と方位角を計算する。なお、本実施の形態では、レーザレーダ装置１台に対する挙動を決めるシーケンスを記載しているが、複数台のレーザレーダ装置を搭載している場合、または、複数台を同時に制御する場合は、信頼度が低い領域から任意距離範囲(例：２．５Ｄ)範囲内に存在するレーザレーダ装置に当該領域の観測を割り当てる。また、２つ以上のレーザレーダ装置が存在する場合は、それぞれの位置から２．５Ｄ範囲内の信頼度が最も低い領域を割り当てる。ＡＩ装置３は、信頼度が低い領域の絶対位置座標とレーザレーダ装置が設置されている位置座標とから距離を、それら座標から北を基準とした角度θを三角関数により計算する。なお、信頼度が低くない距離においては、行う対処はない。
【００５１】
ステップＳ１０５において、ＡＩ装置３は、最も風車の発電量に直結する風車前方の風速を測定するためのデフォルトパラメータ、例えば、方位角θ＝０、距離２．５Ｄの値を計算する。
【００５２】
ステップＳ１０６において、ＡＩ装置３は、Ｓ１０４、Ｓ１０５、またはＳ１０９で計算された観測したい距離及び方位角を基に、制御を行うレーザレーダ装置１ａのパラメータ（例えば、方位角、パルス幅、ビーム径、集光距離、インコヒーレント積算数）を計算し、当該設定値に相当する電気信号をレーザレーダ装置１aに送信する。方位角についてはＳ１０４、Ｓ１０５、Ｓ１０９の計算値を用い、その他パラメータの計算方法については後述する。
【００５３】
一方、ステップＳ１０２において発電量の乖離値が小さかった場合、この乖離をさらに小さくしていくための処理を行う改善シーケンス（ステップＳ１０７〜Ｓ１０９）に入る。
【００５４】
ステップＳ１０７において、ＡＩ装置３は、ｗｉｎｄｆａｒｍ全体の平均乱流強度、または各風車の半径２．５Ｄ以内の平均乱流強度を算出する。乱流強度は、風速標準偏差と平均風速との比で表される。
【００５５】
ステップＳ１０８において、ＡＩ装置３は、算出した乱流強度が閾値ＴＨＴより大きいか否かを判別する。算出した乱流強度が閾値ＴＨＴ以下の場合は、風況が安定しているとして、ステップＳ１０９に進み、測定範囲の拡張を行う。一方、ＴＨＴ以上の場合、風の乱れが大きいとして、従来の観測を継続し、フローを終了する。これは、風速が時々刻々と変化し、従来の観測状態を変化させて余剰な観測を行うと、変化する風を捉えることができなくなり、更なる乖離を発生させてしまうリスクが発生するためである。
【００５６】
ステップＳ１０９において、ＡＩ装置３は、図８中の白色領域に対し任意距離範囲、例えば２．５Ｄ範囲内のレーザレーダ装置を捜索し、ステップＳ１０４にあるように、領域中心座標位置とレーザレーダ装置の座標位置とから距離及び角度θを計算して、Ｓ１０６に進む。なお、未観測領域は、十分な時間ＴＨｔｉｍｅｐａｓｓが経過した領域として定義される。
【００５７】
ＡＩ装置３における、未観測領域の距離・方位角を測定するためのレーザレーダ装置１ａのパラメータ導出方法について説明する。導出方法としては、例えば下式の回線計算の値を用いる。
【００５８】
【数５】
2018198225.tif 000007
【００５９】
β、K、S０は、それぞれ後方散乱係数(ｍ−１ｓｒ−１)、大気透過率、散乱光のコヒーレンス径(ｍ)を表し、システムで制御不可な大気条件を表すパラメータを表す。対して、ｗ（ｓｅｃ）、Ｄ（ｍ）、Ｆ（ｍ）、Ｎ（回）はそれぞれパルス幅、ビーム径、集光距離、インコヒーレント積算数を表し、システム内において変更可能なパラメータを表す。なお、ｈ、λ、Ｐｐｅａｋ、ηＦ、Ｂはプランク定数(Ｊｓ)、波長(ｍ)、送信光パルスピーク(Ｗ)、Ｆａｒ Ｆｉｅｌｄの送受信効率、受信帯域幅(Ｈｚ)、Ａｃは、光アンテナによってケラレたガウシアンビーム（ＮＧＢ：Ｎｅａｒｅｓｔ Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｂｅａｍ）に対して相関の高い回折限界のガウシアンビームに置き換えるための近似係数を表し、Ｌは観測距離(ｍ)を表す。後方散乱係数、大気透過率は、未観測領域に最も近いレーザレーダ装置１ａの測定結果から推定しても良いし、事前に取得したそのウィンドファームの典型的な値もしくは最悪値を与えても良い。
【００６０】
ここで、ＡＩ装置３は、高速な測定を重視し、パルス幅、集光距離、ビーム径、インコヒーレント積算数の優先度でレーザレーダ装置１ａのパラメータ値を変更する。
【００６１】
パルス幅は、Ｐｐｅａｋに相当し、最もＳＮＲに寄与できる変数である。距離を延伸させるためには最も効果的といえる。一方、本値を小さくする、すなわち、視線方向の空間的なレーザーパルスの広がり狭くすることで高分解能化にも寄与でき、レーザレーダ装置の観測性能に及ぼす影響が大きいため、優先度を高くしている。
【００６２】
集光距離は、近距離を精度よく測定する際や、近距離が測定できなくとも遠距離を測定したいという要求に対し、感度よく調整できるパラメータである。通常の運用では遠方に集光距離を合わせて運用するが、Ｓ１０４、Ｓ１０９の計算値から任意近距離を測定する場合、この集光距離Ｆ＝Ｌとすることで、Ｌの地点で高いＳＮＲを得る事ができる。たとえ環境が劣悪な状態だとしても、集光地点の観測ができる可能性が高くなる。パルス幅は全体的なＳＮＲ向上であるのに対し、集光距離はＳＮＲのバジェットをどう各距離に分配するかという概念に相当する。
【００６３】
ビーム径は、数ｍのパルス幅に対し、一般的に数ｃｍの可変幅である。これはレーザレーダ装置が有する光学系のサイズに相当する。この可変幅を大きくする、すなわち、装置全体のサイズが大きくなる。ゆえに、限られたサイズでの可変幅は小さいため、優先順位を下げている。
【００６４】
インコヒーレント積算回数は、ＳＮＲに寄与する効果は大きいものの、上述したように、サンプリングレートに直結するパラメータである。サンプリングレートの低下は観測精度の低下を及ぼす。そのため、優先度を最も低く設定している。
【００６５】
それぞれの値はシステム設計上変更可能な値域が存在するため、それぞれの値を上げた場合のＳＮＲを順に計算し、与えられた距離を測定可能なパラメータを導出し、レーザレーダ装置１ａに送信する。また、方位角θを観測させるために、レーザレーダ装置１ａにおけるスキャナ１００５のレーザ照射方向を示すパラメータを送信する。これに対し、レーザレーダ装置１ａの下部にステージを用意し、センサ全体を回転させる方式で、レーザの照射方向を変更しても良く、その場合は下部ステージの回転角度をレーザレーダ装置１ａに送信する。なお、ここでは、ＡＩ装置３が未観測領域の距離・方位角に基づいて、レーザレーダ装置１ａの測定パラメータを算出する例について説明したが、ＡＩ装置３が求めた未観測領域の距離・方位角から、レーザレーダ装置１ａが、測定パラメータを算出し、測定する方式としても良い。
【００６６】
導出したレーザレーダ装置のパラメータ（方位角、パルス幅、ビーム径、集光距離、インコヒーレント積算数）を設定するためのコマンドライン等の制御信号をレーザレーダ装置１ａに送信する。
【００６７】
また、ＡＩ装置３は、レーザレーダ装置１ａから得られる風向風速データ及び風車発電量と理論値との乖離情報から、風車の制御パラメータ（ピッチ、ヨー、トルク）の算出を行い、風車４ａから４ｎに制御パラメータを送信する。このように、ＡＩ装置３は、レーザレーダ装置１ａに対して、乱流強度、信頼度の指標に基づき風向風速データの広範囲な取得を行う制御を行い、ファーム全体または風車近傍３次元空間に流れる風の分布から機械学習を行い、上記風車制御パラメータを導出し制御する。
【００６８】
以上で明らかなように、この発明の実施の形態１によれば、状況に応じて未観測領域ないしは信頼度が低い領域のデータを優先的に取得し、データサンプルを自律的に増やすことができることから、機械学習に与える情報量を増やすことができ、最終的な被制御物、ここでは風車の発電量をさらに向上させる効果がある。
【００６９】
なお、ここでは各風車の推定結果に対し判定を行ったが、ウィンドファーム全体の風力発電量、ないしは２台以上の複数の風車の発電量総計に対して判定を行っても良い。
【００７０】
特に、ウィンドファーム内の風車を例えば５台ずつのブロックに区分け、それぞれに対して風力発電量を最大化する処理とすると、それぞれのＡＩ装置３にかかる信号処理量を分散でき、高速化が可能となる上、明らかに風力発電量に関係のない遠方のデータにより学習に悪影響を及ぼす情報を排除することが可能となり、学習結果の質の向上に寄与可能となる。
【００７１】
その際、更にＡＩ装置３の上流に各ブロック（複数の風車を管理する領域）の目標発電量を設定する統合ＡＩ装置を設置し、これに達成するよう最適化を図る構成としてもよい。統合ＡＩ装置は、ＬＡＮなどの通信Ｉ／Ｆを介して入力される目標総電力値に対して、データ統合装置２より得られる実際の風力発電量及びＡＩ装置３の想定出力値を入力として、その期間の乖離情報に基づいて各ブロックの目標値をＡＩ装置３に制御装置を介して伝送する。現状の電力送電システムでは、過剰な発電量は電力供給先の負荷となり、安定化のために当該発電量を抑える必要がある。このような構成とすれば、各ブロックの目標値を風況に応じて個々に設定し、最終的な発電量目標値を達成させることで、発電の安定化に寄与できるメリットがある。
【００７２】
統合ＡＩ装置は、各ブロックまたは風車個々の発電量ではなく、ウィンドファーム全体の目標電力値を入力とし、ファーム全体の発電量を安定化させるようにしてもよい。その場合、統合ＡＩ装置が、各風車に属するＡＩ装置（風車一台にＡＩ装置一つでなくてもよい）に対し発電量を割り当て、各風車の目標発電量をＡＩ装置の入力として、目標発電量を達成可能な風車制御パラメータを出力として導出する。これにより、ウィンドファーム全体の発電量の安定化を行う。その際、統合ＡＩ装置への目標発電量設定はユーザもしくは電力会社とすることで、時間、環境に随時適合可能な状況を構築できる。
【符号の説明】
【００７３】
１ａ〜１ｎ  レーザレーダ装置、２  データ処理装置、３  ＡＩ装置、４ａ〜４ｎ  風車、１００１  光発振器、１００２  光カプラ、１００３  光変調器、１００４  光サーキュレータ、１００５  スキャナ、１００６  光学系、１００７  合波カプラ、１００８  光受信器、１００９  Ａ／Ｄ変換器、１０１０  信号処理器、１０１１  角度・位置センサ、１０１２  データ通信部、１０１３  時刻取得部、１０１  レンジビン分割器、１０２  ＦＦＴ処理器、１０３  積算処理器、１０４  視線方向風速算出器、１０５  風ベクトル演算器、１０６  システムパラメータ制御器、２００１  データ整理装置、２００２  データ保存装置、３００１  学習装置、３００２  制御装置。
【図１】
2018198225.tif 000008
【図２】
2018198225.tif 000009
【図３】
2018198225.tif 000010
【図４】
2018198225.tif 000011
【図５】
2018198225.tif 000012
【図６】
2018198225.tif 000013
【図７】
2018198225.tif 000014
【図８】
2018198225.tif 000015
【図９】
2018198225.tif 000016
【図１０】
2018198225.tif 000017
【国際調査報告】
2018198225.tif 000018
2018198225.tif 000019