(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機が系統連系される系統連系システムにおいて、
それぞれの極数に対応した定格出力の誘導発電機の台数の組み合わせの全ての場合について理論上の推定周波数を求める第１の工程と、
系統連系された発電機出力電力を測定し、その測定した発電機出力電力と振動周波数の時間に関する指数関数との積を所定の積分領域について積分し、その絶対値をとった積分量を最大とする振動周波数を求める第２の工程と、
前記第１の工程で求めた理論上の推定周波数の中から、前記第２の工程で求めた振動周波数に最も近い推定周波数を選択し、その選択した推定周波数に基づいて、それぞれの定格出力の誘導発電機の台数を判別する第３の工程と
を備えることを特徴とする風力発電機の運転状態判別方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機が系統連系される系統連系システムにおける風力発電機の運転状態判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
近年、環境問題の高まりにより、風力発電機の系統連系が増加してきている。風力発電機に用いられ、広く使用されている交流発電機には、誘導発電機と同期発電機の２種類があるが、現在、極数切替方式の誘導発電機が主流となっている。この極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電システムが系統連系される場合、極数切替時の突入電流による急激な電圧降下や、風速急変時の出力変動に伴う周波数変動など電力品質への影響が懸念されている。これら電力品質への影響原因は種々あるので、各種の電力品質変動の原因を正確に分類し把握することは、その対策などを検討するうえで重要な基礎となる。
【０００３】
仮に、風力発電システムが自己所有の設備であれば、個々の設備での計測により極数切替信号などを調べ、原因を特定することは容易である。しかしながら、風力発電システムが連系される電力会社では、測定は、システムとの責任分界点である電力量計での二相電力計法により得られる同点での電圧、電流のデータしかなく、風力発電システムの運転状態の情報を直接得ることができないという問題を有している。
【０００４】
本発明は、上記従来の問題を解決するものであって、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機が系統連系される系統連系システムにおいて、風力発電機の運転状態を判別することができる風力発電機の運転状態判別方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１記載の風力発電機の運転状態判別方法は、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機が系統連系される系統連系システムにおいて、それぞれの極数に対応した定格出力の誘導発電機の台数の組み合わせの全ての場合について理論上の推定周波数を求める第１の工程と、系統連系された発電機出力電力を測定し、その測定した発電機出力電力と振動周波数の時間に関する指数関数との積を所定の積分領域について積分し、その絶対値をとった積分量を最大とする振動周波数を求める第２の工程と、前記第１の工程で求めた理論上の推定周波数の中から、前記第２の工程で求めた振動周波数に最も近い推定周波数を選択し、その選択した推定周波数に基づいて、それぞれの定格出力の誘導発電機の台数を判別する第３の工程とを備えることを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。先ず、本発明の風力発電機の運転状態判別方法の原理を図１により説明する。
【０００７】
風力発電機においては、風車のブレードが回転するとき、ブレードが風車の塔に重なる位置で風は塔に遮られ、その近傍で風速が低下しブレード回転数は低下し、ブレードが塔から遠ざかるに従い風速が増大しブレード回転数は増大する。従って、発電機出力は、ブレードの回転数に比例して振動し、その振動周波数ｆは、ブレード回転数をｎ、ブレード枚数をＫとしたとき、下式によって与えられる。
【０００８】
ｆ＝ｎ・Ｋ／６０    …（１）
例えば、極数切替方式の風力発電機の仕様が、定格出力が１００ｋＷと３００ｋＷ、ブレード回転数がそれぞれ２８．６ｒｐｍ、４３ｒｐｍ、ブレード枚数が３枚とすると、上記（１）式から、
定格出力１００ｋＷの発電機の振動周波数ｆ(100)は、
ｆ(100)＝２８．６×３／６０＝１．４３（Ｈｚ）
定格出力３００ｋＷの発電機の振動周波数ｆ(300)は、
ｆ(300)＝４３×３／６０＝２．１５（Ｈｚ）
となる。
【０００９】
図１は、この風力発電機を実際に運転したときの発電機出力電力（有効電力）を示すトレンドグラフである。このグラフにおいて、切替前（定格出力１００ｋＷの発電機の運転）の定常的に変化する部分Ａの拡大図と、切替後（定格出力３００ｋＷの発電機の運転）の定常的に変化する部分Ｂの拡大図が示されている。
【００１０】
（Ａ）部においては、１００サイクル（２秒）の間に３周期の振動があり、従って
振動周波数ｆ（切替前）≒１．５（Ｈｚ）
（Ｂ）部においては、１００サイクル（２秒）の間に４周期の振動があり、従って
振動周波数ｆ（切替後）≒２（Ｈｚ）
となり、上記した（１）式による計算結果と近似している。従って、切替前は定格出力１００ｋＷの発電機の運転、切替後は定格出力３００ｋＷの発電機の運転であると考えられる。
【００１１】
従って、風車のブレードが塔に重なった時点で発電機出力電力が低減する、いわゆるタワーシャドウエフェクトを利用して、実際の運転時に発電機出力電力の振動周波数を演算することにより、どの極数に基づく運転なのかを判別することができる。
【００１２】
図２〜図４は、本発明の風力発電機の運転状態判別方法の１実施形態を示し、図２は系統連系の構成図、図３は振動周波数の演算方法を説明するための図、図４は発電機運転状態判別処理のフロー図である。
【００１３】
図２において、Ｎ台の風力発電機Ｇ1〜ＧNは、受電盤２を介して電力系統１に接続されている。受電盤２には、風力発電機Ｇ1〜ＧNの発電機出力電力を測定する測定手段３が設けられており、測定された発電機出力電力に基づいて演算手段４において振動周波数が演算され、演算された振動周波数に基づいて判別手段５において発電機運転状態が判別される構成になっている。
【００１４】
発電機が多数接続されている場合には、振動周波数ｆは全ての発電機の回転数が同一とは限らず、振動周波数ｆは高速回転数と低速回転数の中間になる。この場合に存在可能な振動周波数ｆは、設置発電機の数をＮとすれば（Ｎ＋１）個となる。例えば、２台の発電機の場合には、定格出力が（１００ｋＷ、１００ｋＷ）、（１００ｋＷ、３００ｋＷ）、（３００ｋＷ、３００ｋＷ）の３つの組み合わせの振動周波数になる。
【００１５】
得られた測定データから振動周波数を推定する方法について以下に説明する。風力発電機は、一般に機械的な回転数が低く（１Ｈｚ以下の場合もある）、従って、周波数推定法として最も一般的な、測定データをフーリエ級数で近似しその最大スペクトラムとなる周波数を推定周波数とする方法を適用した場合、誤差を理論周波数１Ｈｚの場合に１％とすれば、必要なデータの時間領域は５０秒であるが、得られるデータは風速が時々刻々と変動するため、実際には精々１０秒程度しか電力の滑らかな振動波形が連続しない。そのため、必要とする精度を得ることは困難であり、短い時間領域のデータで高精度な推定可能な手法が必須なものとなる。
【００１６】
そこで、次式で定義される積分量Ｃを用いて実測値からの振動周波数ｆの推定方法を導入する。
【００１７】
【数１】
0003916034.tif 000002
ここで、Ｔは積分領域、ｐ(t)は瞬時電力値であり、ω’は次式で与えられる。
【００１８】
ω’＝２πｆi’    …（３）
ただし、ｆi’は式（１）による理論上の推定周波数である。
【００１９】
式（２）は、測定された発電機出力電力p(t）と推定周波数ｆi’の時間に関する指数関数の積を表している。この時、領域Ｔはｐ(t)の振動が滑らかな領域に設定される。上式は複素形式のフーリエ級数の係数の計算式と同一形式なので、ω’、すなわちｆi’がｐ(t)の振動周波数と一致した場合にＣが最大になると推定される。以下に、ｐ(t)は表現を簡潔にするため、波高値を２とするとｐ(t)は次式で与えられる。
【００２０】
0003916034.tif 000003
ここで、ωはｐ(t)の角周波数である。
【００２１】
ω’は、周波数推定時に任意に与えるものであるが、その誤差をΔωとすれば、ωとの関係は次式で与えられる。
【００２２】
ω’＝ω＋Δω                    …（５）
ここで、振動周波数は、式（１）からある程度推定可能なので、（ω＋Δω）はΔωに対し十分大きいと仮定する。これにより、式（４）を式（２）に代入すれば、次式が得られる。
【００２３】
【数２】
0003916034.tif 000004
さらに、cos項をテーラー展開し、４次項までの近似とすれば、次式が得られる。
【００２４】
【数３】
0003916034.tif 000005
式（７）より、誤差Δωが零のときにＣが最大になることが知られる。図３は、横軸をε＝Δω／ωとし、縦軸をＸ＝Ｃ／Ｃmax（Ｃの最大値）とした場合３〜５周期分（１Ｈｚ時で３〜５秒）のデータで、εが零付近でＸすなわちＣが最大となり、十分な精度が得られることが判明した。従って、本手法により、長時間の滑らかな振動波形が得られない風力発電システムでも、より精度の高い振動周波数の推定が可能となった。
【００２５】
図４は、本発明における発電機運転状態判別処理のフロー図である。ステップＳ１〜Ｓ４は、推定周波数ｆi’の算出処理である。前述したように、風力発電機がＮ台接続されている場合には、存在可能な振動周波数ｆi’は（Ｎ＋１）個となる。従って、ｉが０〜Ｎについて、（Ｎ＋１）とおりのｆi’を次式により計算する。
【００２６】
ｆｉ’＝ｆａ’・ｉ／Ｎ＋ｆｂ’（Ｎ−ｉ）／Ｎ
ここで、ｆａ’は、定格出力ａｋＷの発電機の運転時の振動周波数であり、ｆｂ’は定格出力ｂｋＷの発電機の運転時の振動周波数である（ただし、ａ＜ｂ）。
【００２７】
推定周波数ｆｉ’の算出が終了すると、ステップＳ５で、発電機出力電力ｐ(ｔ)を読み込み、次に、ステップＳ６で、式（７）により積分量Ｃを演算する。続いて、ステップＳ７で、積分量Ｃが最大となるωを求め、ステップＳ８で振動周波数ｆ（＝ω／２π）を演算する。そして、ステップＳ９で、演算した実際の振動周波数ｆに最も近い前記推定周波数ｆｉ’を選択する。その結果、ステップＳ１０において、定格出力ａｋＷの発電機の運転がｉ台で、定格出力ｂｋＷの発電機の運転が（Ｎ−ｉ）台であるという運転状態を判別することができる。
【００２８】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく種々の変更が可能である。例えば、上記実施形態においては、運転台数を判別しているが、実際の運転時に発電機出力電力が変動した場合に、その前後の発電機出力電力の振動周波数を演算し、その値が変化しておれば極数切替、変化なしであれば、風速急変による出力変動であることも判別することができる。
【００２９】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように本発明によれば、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機が系統連系される系統連系システムにおいて、風力発電機運転時の極数状態を判別することができ、また、電力変動の原因が極数切替か風速急変なのかを判別することができる。
【００３０】
また、運転状態判別の指標である発電機出力電力の振動周波数の演算に、長時間の滑らかな振動データが得られない風力発電のデータでも精度良い周波数の演算を行うことができる。
【００３１】
さらに、周波数演算の精度向上に伴い、多数の振動周波数が存在する風力発電機が多数台設置されたウインドファームでの運転状態を判別することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図で、風力発電機を実際に運転したときの発電出力を示すトレンドグラフである。
【図２】本発明の風力発電機の運転状態判別方法の１実施形態を示し、系統連系の構成図である。
【図３】本発明による振動周波数の演算方法を説明するための図である。
【図４】本発明における発電機運転状態判別処理のフロー図である。
【図１】
0003916034.tif 000006
【図２】
0003916034.tif 000007
【図３】
0003916034.tif 000008
【図４】
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