(57)【要約】【課題】  風力発電システムに対して、適切なメンテナンス計画を構築可能なメンテナンス計画システムを提供する。【解決手段】  風力発電システムを構成すると共にメンテナンス対象となる複数の部品、のセンシングを行うセンサ003を備え、センサ003で検出したセンシングデータ及び風力発電システムの設置場所における気象データ006を用いて複数の部品のメンテナンス計画を決定する。【選択図】  図１
2016044556.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
風力発電システムを構成すると共にメンテナンス対象となる複数の部品、のセンシングを行うセンサを備え、
前記センサで検出したセンシングデータ及び前記風力発電システムの設置場所における気象データを用いて前記複数の部品のメンテナンス計画を定めることを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項２】
請求項１に記載のメンテナンス計画システムであって、
更に前記部品のスペック情報を収納するデータベース、を備え、
前記センサで検出したセンシングデータ、前記部品のスペック情報、及び前記風力発電システムの設置場所における気象データを用いて前記複数の部品のメンテナンス計画を定めることを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項３】
請求項２に記載のメンテナンス計画システムであって、
前記センシングデータまたは前記スペック情報を用いて決定したメンテナンス計画を、前記気象データを用いて修正することを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項４】
請求項２または３に記載のメンテナンス計画システムであって、
前記スペック情報には前記部品の稼働履歴情報が含まれることを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載のメンテナンス計画システムであって、
前記センシングデータを用いて、前記部品の残り稼働時間を求め、
前記気象データを用いて前記風力発電システム内部への立ち入り可能時間を求め、
前記部品の残り稼働時間及び前記立ち入り可能時間を用いて前記複数の部品のメンテナンス計画を定めることを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項６】
請求項５に記載のメンテナンス計画システムであって、
前記立ち入り可能時間が各前記部品のメンテナンスに必要な時間の合計よりも短い場合、前記立ち入り可能時間内にメンテナンスが完了しない前記部品についてはメンテナンス計画に含めないことを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載のメンテナンス計画システムであって、
前記部品は前記センシングデータを用いて異常かどうか判定され、異常が判定された場合には、該部品のメンテナンス順位を高めることを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項に記載のメンテナンス計画システムであって、
前記風力発電システムは洋上に設置される洋上風力発電システムであり、
前記気象データは波高予測データを含むことを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項９】
請求項８に記載のメンテナンス計画システムであって、
前記風力発電システムの設置場所における波高が所定の基準値を超えるまでの予測時間を求め、該予測時間に応じて前記複数の部品のメンテナンス計画を定めることを特徴とするメンテナンス計画システム。
【請求項１０】
風を受けて回転するロータと、
該ロータの回転に伴って発電運転する発電機と、
請求項１ないし９のいずれか１項のうちに記載の複数の部品とを備え、
更に請求項１ないし９のいずれか１項に記載のメンテナンス計画システムが定めた前記メンテナンス計画に基づいてメンテナンスされることを特徴とする風力発電システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の風力発電システムであって、該風力発電システムは洋上に設置される風力発電システムであり、
更にタワーと、
該タワーの外壁に設置される昇降部と、
前記昇降部の下端より上方に配置されると共に、前記タワー内外を連通する出入り口とを備えることを特徴とする風力発電システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メンテナンス計画システムまたは風力発電システム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、例えば特許文献１に記載されたものがある。この公報には、「風力発電設備のパラメータをモニターすることにより、斯かる設備の維持管理、安全性、経済性を改善することができる。従って、風力発電設備をモニターするのが本発明の目的であり、設備の運転ノイズスペクトルを予め記録した基準ノイズスペクトルと比較して、両者間のズレの大小でトラブルの有無を判断する」旨が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００３−５１１６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１には、風力発電機における音響センサを用いた正常・異常判断をする方法について書かれている。しかしながら、従来手法においては、風力発電機の状態を判定することについては示されているが、例えば風力発電機における状態が判定された後など、メンテナンスをする際における順位などについては示されていない。風力発電システムは、例えば山岳地や洋上に設置される場合もあり、この様な場合、アクセス時間に限りがある場合もあり、適切にメンテナンス計画を構築することが必要となると言う課題を、本発明者等は抽出した。適切にメンテナンス計画を構築出来なければ、風力発電システムの稼働時間を短くすることにも繋がり、発電効率低下にも繋がり得る。
【０００５】
本発明では、適切なメンテナンス計画を構築可能なメンテナンス計画システムを提供することを目的とする。更に、本発明では発電効率を向上させた風力発電システムを提供することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明に係るメンテナンス計画システムは、  風力発電システムを構成すると共にメンテナンス対象となる複数の部品、のセンシングを行うセンサを備え、前記センサで検出したセンシングデータ及び前記風力発電システムの設置場所における気象データを用いて前記複数の部品のメンテナンス計画を決定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る風力発電システムは、風を受けて回転するロータと、該ロータの回転に伴って発電運転する発電機と、請求項１ないし１０のいずれか１項のうちに記載の複数の前記部品とを備え、更に請求項１ないし１０のいずれか１項に記載のメンテナンス計画システムが決定した前記メンテナンス計画に基づいてメンテナンスされることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、適切なメンテナンス計画を構築可能なメンテナンス計画システムを提供することが可能になる。更に、本発明では発電効率を向上させた風力発電システムを提供することも可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施例におけるメンテナンス計画システムの例である。
【図２】実施例におけるシステムフローチャートの例である。
【図３】実施例における優先順位ソート部の例である。
【図４】実施例におけるデータベース構成例(部品状態)である。
【図５】実施例におけるデータベース構成例(部品仕様)である。
【図６】実施例における風力発電システムの全体概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施例を図面を用いて説明する。尚、下記はあくまでも本発明の実施に好適な実施例であって、本発明の実施態様が下記具体的態様に限定されることを何ら意図するものではない。以下の実施例では、部品に設けたセンサで検出したセンシングデータ及び風力発電システムの設置場所における気象データを用いて複数の部品のメンテナンス順位を決定しており、メンテナンスが必要な部品や優先順位を把握しつつ、気象データを用いてメンテナンスに用いることが出来る時間も把握できるので、適切なメンテナンス計画を立てることが可能になる。
【実施例】
【００１１】
図１は、風力発電システム向けのメンテナンス計画システムの例を示している。本実施例における風力発電システム（符号002で示す）向けのメンテナンス計画システム001は、風力発電システムを構成すると共にメンテナンス対象となる複数の部品に対して、センシングを行うセンサ003（本実施例においては下述の如く、メンテナンス対象部品毎にセンサが設けられているが、部品毎のセンサの数は特に限定されるものでない。）と、信号処理部004と、異常判定部005と、気象データ取り込み部006と、データベース(以下DB)007と、部品の仕様/稼動履歴DB008と、部品仕様からの残り稼働時間判定部009と、気象データによるソート部010と、メンテナンス順位表出力部011とを有している。尚、メンテナンスの種類としては、定期点検も含めた修理・修繕・点検の他に、突発故障時の修繕がある。メンテナンス対象部品には、例えば、潤滑オイル交換を要する部品（軸受部など）、ネジの増し締めを要する部品（タワー、継ぎ目部分など）、発電機の摺動部（ブラシとスリップリング）等が該当する。
【００１２】
尚、風力発電システム002は、図６に示す様に、風を受けて回転するロータ012と、ロータ012を支持すると共に水平面内を風向きに合わせて回転するナセル013と、ナセル013を回転可能に支持するタワー014と、図示しないがロータ012の回転に伴って発電運転する発電機等とを有している。特に本実施例における風力発電システム002は洋上に設置される洋上風力発電システムであり、タワー014（タワーそのものでなく、例えばタワーと基礎或いは浮体との間を繋ぐトランジションピースなども含む）の外壁に設置される昇降部016と、昇降部016の上方側に接続されて、タワー014の外周を多い、タワー014内部に入る際に足場となるプラットフォーム017と、昇降部016の下端より上方に配置されると共に、タワー014内外を連通し、タワー014内外への出入りを可能にする出入り口018とを備えている。メンテナンスを実施する際には、作業者は船015で昇降部016に近付き、昇降部016を上ってプラットフォーム017を介し、出入り口018からタワー014内部へと入る。よって、例えば波高の際には、そもそもタワー014に寄りつくことが困難となる。尚、本実施例においては、洋上風力発電システムを例にして説明しているが、陸上に設置される場合でも、アクセスの容易性や、或いはその他の理由によりメンテナンス計画を事前に構築していることが好ましいことも多く、本発明を適用することは可能である。
【００１３】
図１に示す様に、風力発電システム向けのメンテナンス計画システム001は、風力発電システム002に取り付けられたセンサ003からデータを取り込み、センサ003から取り込まれたデータは信号処理部004へと送られる。
【００１４】
また、センサ003については、温度・振動・音響(マイクロフォン、AEセンサ)・電流・電圧・オイル純度・オイル金属粉等を監視するセンサが例として挙げられる。センサ003から信号処理部004に送られたデータは、信号処理部004にてセンサ003から取り込まれた各部品のセンシングデータを信号処理し特徴量を抽出する。特徴量とは、個々のセンサが診断に用いる情報のことであり、例えばセンサ003が振動センサである場合、時系列波形から周波数領域へと変換した周波数とそのパワー、位相が特徴量に該当する。その他、センサ003が金属粉監視センサである場合、ギアボックスオイル中に沈んでいる金属粉の数が特徴量に該当する。信号処理部004にて信号処理されたデータは、異常判定部005へと送られる。
【００１５】
異常判定部005においては、センサ003から取り込まれたセンシングデータに関して、正常もしくは異常であるのかの判定を行う。異常判定部005での異常判定時、データベース(以下DB)007に構築されたデータ007を用いて判定を行う。異常判定部005での異常判定方法については、例えば、予め閾値を定める方法、DB007とセンサ003から取り込まれたセンシングデータとを比較する方法等が考えられる。センサ003から取り込まれたセンシングデータとDB007から取り込まれたデータの比較方法は、例えば、統計的手法を用いてデータの類似度合いを算出する、或いはクラスタリングによる統計距離の算出を行うといった方法が考えられる。異常判定部005にて処理されたデータは、部品仕様からの残り稼動時間計算部009へと送られる。
【００１６】
メンテナンス対象となる部品における部品仕様（スペック情報に該当）からの残り稼働時間計算部009では、センシングデータが入力される異常判定部005にて判定された部品の状態及び部品仕様/稼動履歴DB008の情報を用いて、部品の残り稼働時間を推定する。部品の残り稼働時間の推定方法については、異常判定部005にて判定された正常・異常ならびに、部品の稼動開始からの時間、部品仕様における稼動開始からの時間と残り稼動時間との関係を算出し、気象データによるソート部010へとデータが送られる。ここで言う異常には明らかに故障していて直ちに交換が必要な場合の他に、早期に交換した方が望ましい場合も含まれる。気象データによるソート部010は、部品仕様からの残り稼働時間推定部009にて計算された残り稼働時間ならびに気象データ006を用いて、優先メンテナンス順位を算出する。風力発電システムの設置場所における気象データ006については、現地における晴れ/曇り/雨といった天気予報や風況情報、更に洋上に設置される洋上風力発電システムの場合は、洋上風力発電システム設置場所近郊の波高予測が考えられる。また、気象データ取り込み方法については、例えばGPSを用いたインターネットによる取得、気象データを入手し人手により取り込む等の方法が考えられるが、無論これ以外の方法も可能である。
【００１７】
気象データによるソート部010において、部品仕様からの残り稼働時間推定部009にて推定された部品における推定残り稼働時間と気象データ006を用いて予測される風力発電システム上陸可能時間（立ち入り可能時間の一種に相当するが、本実施例においては、洋上風力発電システムを例にして説明しているため、上陸と表記したものである。）とを照らし合わせ、風力発電システム上陸可能時間内におさまるメンテナンス項目を提示する。尚、メンテナンス項目の提示にあたっては、部品の残り稼働時間を優先事項とする。その一方で、部品の残り稼働時間がメンテナンス日直近に迫っている部品について、メンテナンス日の気象データによる上陸可能時間に収まるものを提示していく。また、気象データによるソート部010においては、風力発電システムへの上陸後、計画よりも早くに作業が終わった際に、更に、上陸したままでよい場合については、残り上陸時間と部品仕様からの残り稼働時間009にて算出された残り稼働時間を用いてさらに当該時間にメンテナンス可能である部品構成部品を提示する。提示方法は、例えば画像、紙面等による方法が考えられる。気象データによるソート部010にて計算されたメンテナンス順位は、メンテナンス順位表出力部011よりメンテナンス順位が出力される。メンテナンス順位表出力については、例えば、紙による出力、ハンディ端末への出力等が考えられる。
【００１８】
以下、更に具体的な例をあげて説明する。ここでは、ナセル内の部品として、主軸・発電機軸受・増速機軸受を構成部品としてメンテナンス順位を決定する方法について説明する。センサ003からセンシングされたデータは、信号処理部004に送られ特徴量の抽出を行う。振動センサ003の場合、特徴量として、時間軸波形にエンベロープを算出しFFTにより周波数領域へ変換しパワースペクトルを求める等が可能である。但し、ここでは詳細については説明を省略する。本例では、部品Aを主軸、部品Bを発電機軸受け温度、部品Cを増速機軸受振動している。センサ003として、部品Aには振動・温度・音響の三つのセンサが取り付けられ、部品Bには振動、部品の三つのセンサが取り付けられ、部品Cには温度センサのみが取り付けられる場合を例とする。センサ003より入力された振動センサ情報が、部品Aにおいて振動周波数0.7(Hz)・温度32度・音響80(dB)、部品Bにおいて発電機軸受け温度28度、部品Cにおいて軸受振動は8(Hz)であるとする。  
次に、部品A〜Cについて、異常判定部005にて、異常判定を行う。異常判定方法としては、例えば予め閾値を定め閾値と比較する方法等が考えられる。部品Aについて振動数閾値が0.8(Hz)未満を正常とする場合、部品Aは正常となる。また部品Bについて軸受け温度の閾値が35度未満を正常とする場合、部品Bも正常である。一方、部品Cについて、回転仕様では7(Hz)までを正常とする場合、軸受け振動が8(Hz)であることから異常と判定する。
【００１９】
次に、部品仕様からの残り稼働時間を算出する。残り稼働時間は、DB008に登録されている。登録情報では、部品Aが残り稼働時間170(h)、部品Bが残り稼働時間180(h)、部品Cが残り稼働時間200(h)であるとする。この場合、残り稼働時間の面では部品Aの優先順位を一番にメンテナンスを行うことになるが、センシングデータを考慮し、部品Cを一番に保守を行うようにメンテナンス順位を並び替える。更に、メンテナンスに要する（標準）時間が、部品Aで0.25(h)、部品Bで0.25(h)、部品Cで0.5(h)であるとする。ここで、気象データ006を用いて求められた風力発電システムへの上陸可能時間が、1.0(h)であるとする。その場合、部品の残り稼働時間のみを考慮すると、部品Aが優先すべきであるが、上陸可能時間を考慮してメンテナンス順位を変更する。即ち、部品Cを１番目にメンテナンスを行い、部品Bを2番目にメンテナンスを行い、部品Aを3番目にメンテナンスを行うこととする。ソート部010によるソート作業は計算機上にて実施される。尚、ここでの風車上陸可能時間は天気および波高の気象データを用いることで算出している。例えば、波高予測を利用することにより、波高が風力発電システムメンテナンス向け上陸時の所定の基準値となる安全閾値を超えているか、安全閾値をあと何時間で越えるのかといったことを予測することが可能となる。波高予測の結果メンテナンス順番においては、メンテナンス作業の途中ならびにメンテナンス中に作業に応じて変更していくといった利用方法についても実施可能である。
【００２０】
また、上記の例では、上陸可能時間1.0(h)内に部品A,B,Cのメンテナンスに必要な時間の合計が収まったため、結果的に全ての部品のメンテナンスを行う計画になっているが、上陸可能時間が、各部品のメンテナンスに必要な時間の合計よりも短い場合、優先順位に応じて、メンテナンスを実施する計画を立て、上陸開始時間内にメンテナンスが完了しない部品についてはメンテナンス計画には含めず、メンテナンスをそもそも実施しないことが考えられる。メンテナンス作業が途中で終わってしまった場合、風車を停止させなければならないことが考えられる。特に洋上風力発電システムの場合、気候条件（例えば台風など）によっては、次にメンテナンスを開始できる時期が数日後になることもあるなど、その間ひたすらに風力発電システムが稼働できなくなってしまう。これは発電効率低下に繋がるので、定期メンテナンスの様に、直ちに風力発電システムを停止させる必要がない場合には、上陸開始時間内にメンテナンスが完了しない部品についてはメンテナンスをそもそも実施しないことが有効になる。
【００２１】
最終的にメンテナンス順位が決まった後に、メンテナンス順位表011として出力する。出力方法については、紙面にて出力の他、携帯端末等での画面表示といった方法が考えられる。
【００２２】
図2は、システムフローチャートを示している。入力信号S01にてセンシングデータが取り込まれ、信号処理部S03へとデータが送られる。信号処理部S03にて特徴量の抽出を行い、異常判定部S04へとデータが送られる。異常判定部S04で異常判定がなされる。  
異常判定がなされた後に部品残り稼働時間推定部S05にて稼働時間が推定される。ソート部S06においては、部品残り稼働時間推定部S05で１回目のソートがなされた状態を気象データS02を用いて２回目のソートを行う。ソート部S06にてソートされた情報は、出力部S07へ送られる。ソート作業毎に、優先順位が修正される。尚、センシング結果や１回目のソートの結果によっては、そもそもメンテナンスを行う必要がない部品が除かれる。
【００２３】
図3は、気象データによるソート部010のフローを示している。ソート部010については、残り稼働時間順位決定部G01、気象データ順位決定部G02、優先順位決定部G03の3つの構成となっている。
【００２４】
ソート部010でのフローは、部品の残り稼働時間を示している残り稼働時間順位決定部G01においては、部品仕様からの残り稼働時間決定部009にて計算された残り稼働時間を用いて残り稼働時間順に優先順位を決定する。その後、気象データ判定部G02において、気象データ006より取り込まれた気象データに応じて残り稼働時間順位決定部G01にてソートされた順位において、気象データ006を用いてメンテナンス可能時間においてメンテナンスを完了させるように再度ソートを行い、メンテナンス順位の決定を行う。メンテナンス可能時間については、波高予報を用いる場合、例えばメンテナンス開始時間から波高が一定基準を超える時間までをメンテナンス可能時間とするといった方法が考えられる。残り稼働時間決定部G009に決定された時間かつ、当該メンテナンス日および時間に収まるものへとソートをし直す。気象データ判定部G02にて計算された優先順位は優先順位決定部G03へと送られる。優先順位決定部G03では、最終的なメンテナンス順位を出力する。
【００２５】
図4は、データベース007の構成例を示している。図4の例ではデータベース状態J01は、部品名、センサ名、センシングデータとで構成されている。図4の例においては、部品A、B、Cが登録されており、センサ名として部品Aには振動、温度、音響(振幅値)の３種類、部品Bには温度の１種類、部品Cにも振動(周波数)の１種類が登録されている。DB007に予め登録されているデータは、異常判定部005における異常判定時に、信号処理部004にて算出される特徴量との比較用に用いられる。比較の際には、データベースに登録されている値との差分に対して予め閾値を定めておき、当該閾値と比較すると言った方法が例えば考えられる。
【００２６】
図5は、部品の仕様・稼動履歴データベース008の構成例を示している。図5の例ではデータベース(部品仕様と履歴)は、部品名、定期メンテナンス時間、稼働時間、過去のメンテナンス回数がデータベースの構成としている例を示している。図5の例では、部品Aについて定期メンテナンス時間が0.5(h)、部品Aとしての稼働時間は100日、メンテナンスにかかる標準時間は0.5(h)、既に稼動している時間が100日、設計仕様からの残り稼働時間は170(H)、メンテナンス回数が1回を示している例である。同様に、部品Bは0.25(h)、120日、 残り稼働時間180(h)、2回、部品Cは、0.10(h)、稼働時間45日、200(h)の例を示している。この様に、部品のスペック情報には、メンテナンス回数など運転開始前に特定されている情報の他、運転開始後に生じた稼働履歴情報を含めることも可能である。稼働履歴情報を含めることで、個々の風力発電システム毎に、設置環境の違い等から生ずるメンテナンス頻度の違いを考慮して計画することができ、より信頼性の高いメンテナンス計画を立てることが出来る。併せて、当該メンテナンス計画に従ってメンテナンスされる風力発電システムは、信頼性が高まると共に、それにより発電効率を高めることにも繋がる。
【００２７】
上記実施例で説明した内容によれば、風力発電システム構成部品の状態に応じてメンテナンス時に優先する部品ならびに、メンテナンス時間を把握することが可能となる。特に、洋上風力発電システムにおいては、洋上風力発電システム設置場所付近の波高の変動が頻繁に生じ、メンテナンス時間が計画通りに確保できないケースも存在するので、本発明の適用が一層好適になる。風力発電システム構成部品の異常程度と洋上風力発電システム設置場所付近の気象データを用いることで、メンテナンス時間に応じた風力発電システム部品における優先メンテナンス順位を提示することが可能となる。その結果、メンテナンス時間内にメンテナンスを完了させることができる、メンテナンスを中断し洋上風力発電システムより離れるといったことが減少し、風力発電システムにおけるメンテナンスの効率化を図ることが可能となる。
【符号の説明】
【００２８】
００１  メンテナンス計画システム
００２  風力発電システム
００３  センサ
００４  信号処理部
００５  異常判定部
００６  気象データ
００７  データベース(稼動状態)
００８  データベース(部品仕様/稼動履歴)
００９  部品仕様からの残り稼働時間
０１０  気象データによるデータソート部
０１１  メンテナンス順位表
Ｓ０１  入力信号
Ｓ０２  気象データ
Ｓ０３  信号処理
Ｓ０４  異常判定
Ｓ０５  部品残り稼働時間推定部
Ｓ０６  ソート部
Ｓ０７  出力部
Ｙ０１  残り稼働時間
Ｙ０２  気象データ
Ｙ０３  メンテナンス優先順位ソート
Ｊ０１  データベース状態
Ｒ０１  データベース(部品仕様と履歴)
【図１】
2016044556.tif 000003
【図２】
2016044556.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2016044556.tif 000007
【図６】
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