(57)【要約】【課題】現地に定期的に訪れ、風力発電装置から取得されるデータから直ちに精密診断を行い、保全の必要性や時期等を精度良くタイムリーに予測することを可能とし、発電事業者のメンテナンス費用を削減し、設備利用率を向上する風力発電装置の診断車両及びそれを備えた診断システムを提供する。【解決手段】少なくとも１つの風力発電装置の診断を行う診断車両であって、風力発電装置に関するデータ１を入力するデータ入力手段と、データ１を用いて風力発電装置の状態を診断する診断手段とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの風力発電装置の診断を行う診断車両であって、
前記風力発電装置に関するデータ１を入力するデータ入力手段と、
前記データ１を用いて前記風力発電装置の状態を診断する診断手段とを備えることを特徴とする診断車両。
【請求項２】
前記診断手段で使用するパラメータを設定するパラメータ設定手段をさらに備える請求項１に記載の診断車両。
【請求項３】
前記データ１は少なくとも振動データを含む請求項１又は２に記載の診断車両。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の診断車両と前記風力発電装置の監視を行う監視システムとを備え、前記風力発電装置の診断を行う診断システムであって、
前記監視システムは、前記データ１及び前記風力発電装置に関するデータ２を取得するデータ取得手段と、前記データ１を記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されたデータ１を出力するデータ処理手段と、前記データ２を用いて前記風力発電装置の状態を監視する監視手段とを備え、
前記診断車両のデータ入力手段は、前記データ処理手段から出力されるデータ１を入力する風力発電装置の診断システム。
【請求項５】
前記診断車両の診断手段は、
前記監視システムの監視手段の監視結果も利用して、前記風力発電装置の状態を診断する請求項４に記載の診断システム。
【請求項６】
前記監視システムはＣＭＳである請求項４又は５に記載の診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも１つの風力発電装置の診断を行う診断車両及びそれを備えた診断システムに関し、特に風力発電装置の定期的な精密診断を可能とする診断車両及びそれを備えた診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、地球環境問題を解決するために再生可能エネルギーへの期待が高まっており、その中で風力発電は、太陽光発電と並んで注目されている。風力発電に限らず、発電所の設備は、故障した際に長時間停止することは消費者への影響が大きいので避けなければならず、また稼動を開始したら長期間の安定した動作を要求されるので、それらを可能とするためには日頃のメンテナンスが重要である。特に風力発電の場合、強い風を長時間受けることが可能な人里離れた場所に設置されるので現地までの移動が容易ではない、厳しい自然環境に晒されるので些細な不具合が故障に直結する可能性が高い等、メンテナンスに関する課題が多い。その一方で、経営的にはメンテナンス費用をできるだけ抑える必要があるので、効率的なメンテナンスが求められている。
【０００３】
風力発電装置では、風力を回転力に変換するブレード及びその回転力を電力に変換する変換装置を格納するナセルが支柱（タワー）の上に配設される。ナセルには変換装置としての増速機及び発電機並びに主軸等が格納されており、これらはドライブトレインと呼ばれている。このドライブトレインのメンテナンスでは、幾つかの診断手法による異常予知又は異常情報や、実際の損傷事実に基づき、発電事業者が修理業者を選定し、装置の取り外し及び修理依頼を行うケースが多く、発電事業者の簡便さを阻害し、メンテナンス時間及びメンテナンス費用の増大を招いている。このような問題の解決を図るべく、メンテナンスを行う業者による定期的な現地でのメンテナンスが実施されているが、さらなる改善を図る方法が提案されている。
【０００４】
例えば、特開２００６−３４２７６６号公報（特許文献１）では、風力発電装置の稼動実績は季節や月等により変化するが、定期的なメンテナンスはそれらを考慮せずに一定間隔で実施されるので、生涯トータルでのメンテナンス費用が必要以上に高額になってしまうということで、実際の稼動実績に応じたメンテナンス間隔でメンテナンスを行うことができる風力発電装置の監視装置を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−３４２７６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示された装置では、風力発電装置の動作状況を示す計測データ（例えば、稼動時間、風車の回転回数等）を自動取得し、その計測データを用いてメンテナンスの必要性の有無を判定し、メンテナンスが必要と判定したら、直ちにメンテナンスを行っている。しかし、自動的に取得した計測データのみでメンテナンスの必要性を判定するのは専門家でも難しく、判定の精度が高くないと、装置の不具合を見落としてしまう可能性が高くなり、見落としにより故障が発生すると、結果として費用が増大してしまうことになる。また、分析や診断結果の発電事業者へのフィードバックが不定期で時間を要してしまうことになるので、発電事業者のニーズに合わせたサービスの提供が不十分となるおそれがある。これらのことを考慮すると、定期的な精密診断が有効であり、１回のメンテナンスで効率的で広範囲なメンテナンスが実施できれば、頻繁なメンテナンスを行う必要性が低減され、トータルでのメンテナンス費用を抑えることができる。しかし、このようなメンテナンスを実施するためには、複数の専用測定器等を現地に持ち込んで使用する必要がある。
【０００７】
本発明は上述のような事情よりなされたものであり、本発明の目的は、現地に定期的に訪れ、風力発電装置から取得されるデータから直ちに精密診断を行い、保全の必要性や時期等を精度良くタイムリーに予測することを可能とし、発電事業者のメンテナンス費用を削減し、設備利用率を向上する風力発電装置の診断車両及びそれを備えた診断システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、少なくとも１つの風力発電装置の診断を行う診断車両に関し、本発明の上記目的は、前記風力発電装置に関するデータ１を入力するデータ入力手段と、前記データ１を用いて前記風力発電装置の状態を診断する診断手段とを備えることにより達成される。
【０００９】
本発明の上記目的は、前記診断手段で使用するパラメータを設定するパラメータ設定手段をさらに備えることにより、或いは前記データ１は少なくとも振動データを含むことにより、より効果的に達成される。
【００１０】
また、本発明は、前記診断車両と前記風力発電装置の監視を行う監視システムとを備え、前記風力発電装置の診断を行う診断システムに関し、本発明の上記目的は、前記監視システムは、前記データ１及び前記風力発電装置に関するデータ２を取得するデータ取得手段と、前記データ１を記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されたデータ１を出力するデータ処理手段と、前記データ２を用いて前記風力発電装置の状態を監視する監視手段とを備え、前記診断車両のデータ入力手段は、前記データ処理手段から出力されるデータ１を入力することにより達成される。
【００１１】
本発明の上記目的は、前記診断車両の診断手段は、前記監視システムの監視手段の監視結果も利用して、前記風力発電装置の状態を診断することにより、或いは前記監視システムはＣＭＳであることにより、より効果的に達成される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係る風力発電装置の診断車両及びそれを備えた診断システムによれば、風力発電装置の状態を診断するために必要な機器（手段）を搭載した専用の診断車両を使用することにより、現地でのドライブトレインの精密診断を定期的に行うことが可能となり、診断結果に基づいて保全の必要性や時期等を精度良くタイムリーに予測し、発電事業者にフィードバックすることにより、発電事業者のメンテナンス費用の削減及び設備利用率の向上を図ることができる。また、風力発電装置を監視する監視システムを連携して使用することにより、重大な不具合等を早期に発見し、迅速に対処することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】風車と本発明に係る診断車両の概要を示す構成図である。
【図２】本発明の構成例（第１実施形態）を示すブロック図である。
【図３】本発明の動作例（第１実施形態）を示すフローチャートである。
【図４】風車と本発明に係る診断システムの概要を示す構成図である。
【図５】本発明の構成例（第２実施形態）を示すブロック図である。
【図６】第２実施形態での監視システムの動作例を示すフローチャートである。
【図７】第２実施形態での診断車両におけるデータ入力の動作例を示すフローチャートである。
【図８】複数の風力発電装置を診断する場合の様子を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明では、風力発電装置、特にナセル内に格納されているドライブトレインの状態監視及び診断を定期的なメンテナンスにより実施するために、専用の診断車両を使用する。ドライブトレインに設置されたセンサ等により振動データやブレードの回転数のデータ等（以下、「状態データ」とする）を検出し、それらの過去一定期間（例えば１週間）分のデータを診断車両に入力し、診断車両はそれらを分析し、さらに閾値との比較等によりドライブトレインでの異常（故障を含む）の発生の有無等を判定する。リアルタイムでの状態データを入力することも可能で、異常発生を確認した場合等で、そのリアルタイムの状態データを分析することにより、さらに詳細な診断を行うことができる。異常発生の有無を判定するための閾値として、通常は予め設定された閾値を使用するが、メンテナンス実施時の周囲環境や判定したい異常のレベル等に合わせて、メンテナンス作業者等が閾値を変更することも可能である。診断車両による分析結果及び診断結果は、表示手段等により発電事業者に適宜フィードバックすることができるので、発電事業者との情報共有が促進され、発電事業者の意向を踏まえた総合的な診断が可能となる。これにより、保全の必要性や時期を精度良くタイムリーに予測することができ、発電事業者のニーズに合わせたワンストップでのサービスを提供することが可能となる。
【００１５】
本発明では、風力発電装置用の状態監視システム（Condition  Monitoring  System：ＣＭＳ）や監視制御システム（Supervisory  Control  And  Data  Acquisition：ＳＣＡＤＡ）等の監視システムと上記の診断車両とを連携させた診断システムによっても風力発電装置の状態監視及び診断を行っている。監視システムが常時取得するマクロな状態データを分析することにより、重大不具合等が発生した場合に迅速に発見及び対処することができるので、診断車両による定期的な精密診断では対応が難しい状況をカバーすることができる。また、診断車両が監視システムより状態データを入手することにより、設備の共有化を図っている。さらに、監視システムでの監視結果を診断車両での診断に利用することも可能で、これにより診断の精度を向上することができる。一方、診断車両が入力する状態データや分析及び診断結果は、診断車両内での使用に留めている。それらのデータを、例えば監視システムにおいて適切なタイミングで利用しようとした場合、前記データ類を遠方のデータ処理施設へ無線手段等で送信して解析等を行うことが考えられるが、重要かつ秘匿データを扱う場合、データ消失やデータ漏洩等の問題が生じるため好ましくない。本発明では、診断車両に入力される状態データや、これを用いた分析データ、及び分析データから求められた診断結果等は、診断車両内で処理が完結される。
【００１６】
なお、状態データとして、振動データや回転数の他に、温度や発電量等を含めても良い。また、状態データをセンサ等から自動的に取得するだけではなく、手動で入力したり修正したりしても良い。
【００１７】
以下に、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００１８】
まず、診断車両を使用してドライブトレインの状態監視及び診断を行う実施形態について説明する。
【００１９】
本実施形態（第１実施形態）では、状態データとして振動データ及び回転数（回転数データ）を使用する。図１に示されるように、風力発電装置の主装置である風車１には、タワー９の上端部にナセル３が設置されており、ナセル３内にはドライブトレインを構成する主軸４、軸受５、増速機６及び発電機７が格納されている。このドライブトレインの振動及びブレード２や発電機７の回転数をセンサ（図示せず）で検出する。状態データは常時検出され、ドライブトレインとは別に用意されたデータ格納装置８に格納されるが、格納できる最大データ量は決まっているので、診断車両１０が診断のために使用する際に直近の一定期間（例えば１週間）の状態データが使用できるように、古い状態データは破棄（又は上書き）して状態データを格納していく。データ格納装置８に格納された状態データは、有線若しくは無線、又は記憶媒体を介して診断車両１０に入力される。データ格納装置８は、検出された状態データを、直接、診断車両１０に出力することもできる。これにより、診断車両１０はリアルタイムでの状態データも取得することができる。
【００２０】
第１実施形態の構成例を図２に示す。図２は、ドライブトレインの診断を行うための診断車両１０の構成例を示すブロック図であり、診断車両１０は、データ入力部（データ入力手段）１１０、パラメータ設定部（パラメータ設定手段）１２０、診断部（診断手段）１３０及び表示部１４０を備える。
【００２１】
データ入力部１１０は、ナセル３内のデータ格納装置８に格納された振動データＦｄ及び回転数データωｄを入力し、診断部１３０に出力する。状態データ（振動データＦｄ、回転数データωｄ）がデータ格納装置８から無線で送信される場合、データ入力部１１０は無線受信機として機能して状態データを受信する。
【００２２】
診断部１３０は、状態データを用いてドライブトレインの状態監視及び診断を行う。状態監視として、振動データＦｄ自体を表示部１４０で波形として表示する他に、振動データＦｄに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等による周波数分析を行う。振動データＦｄに含まれる周波数成分を観察することにより、異常な周波数成分の存在等を確認することができる。回転数データωｄについても、回転数だけではなく、回転数から回転加速度等を算出し、さらに回転数や回転加速度に対して周波数分析を行い、それらを状態監視に使用する。これらの状態監視のためのデータは状態監視データＣｍとして出力される。なお、周波数分析だけではなく、エンベロープ分析等を行っても良い。状態診断では、状態データに対して閾値を設定し、状態データが閾値を超えた場合、異常が発生したと判定する。閾値を複数設定し、段階的に異常のレベルを上げていくことも可能である。閾値は予め設定されているが、パラメータ設定部１２０にて設定することも可能である。なお、状態データだけではなく、状態監視データＣｍ又は状態監視データＣｍから算出されるデータ、例えば低周波成分のパワーや周波数成分のピーク値等に対して閾値を設定し、状態診断に使用しても良い。状態診断の結果は、診断結果Ｃｒとして出力される。
【００２３】
パラメータ設定部１２０は、診断部１３０での状態診断に使用する閾値を設定する。上述のように、状態診断での閾値は予め設定されているが、パラメータ設定部１２０で設定された閾値を診断部１３０に入力し、閾値を変更することができる。例えば強風により通常の閾値では誤判定が多くなりそうな場合や通常よりも厳しい判定を行いたい場合等で閾値を変更するときに使用する。設定する閾値を入力する手段（例えばキーボード等）をパラメータ設定部１２０は備えており、メンテナンス作業者等が閾値を入力する。振動データＦｄに対する閾値ＴＨｆ及び回転数データωｄに対する閾値ＴＨωがパラメータ設定部１２０で設定され、診断部１３０に出力される。なお、パラメータ設定部１２０は、状態診断に使用する閾値だけではなく、状態監視で行う周波数分析のパラメータの設定も行っても良い。
【００２４】
表示部１４０は、診断部１３０から出力される状態監視データＣｍ及び診断結果Ｃｒを表示する。振動データＦｄの波形やＦＦＴ分析結果、回転数データωｄや回転加速度の時間変化のグラフ、異常発生の有無や発生時刻等をディスプレイに表示する。ディスプレイに表示するだけではなく、プリントアウトできるようにしても良い。これにより、発電事業者にも情報を提供することができ、幅広い診断を行うことができる。
【００２５】
このような構成において、その動作例について図３のフローチャートを参照して説明する。
【００２６】
データ格納装置８からの振動データＦｄ及び回転数データωｄはデータ入力部１１０に入力され（ステップＳ１０）、データ入力部１１０はそれらを診断部１３０に出力する。
【００２７】
パラメータ設定部１２０は、振動データＦｄに対する閾値ＴＨｆ及び／又は回転数データに対する閾値ＴＨωが入力された場合（ステップＳ２０）、それらを診断部１３０に出力し、診断部１３０は、設定されている閾値を、入力された閾値に変更する（ステップＳ３０）。
【００２８】
診断部１３０は、状態監視のために、振動データＦｄに対して周波数分析を行い、回転数データωｄから回転加速度を算出し、回転数や回転加速度に対して周波数分析を行い、これらを状態監視データＣｍとして出力する（ステップＳ４０）。また、閾値ＴＨｆを超えている振動データＦｄが存在する場合（ステップＳ５０）、その時刻及び振動データ異常のメッセージを診断結果Ｃｒに含める（ステップＳ６０）。同様に、閾値ＴＨωを超えている回転数データωｄが存在する場合（ステップＳ７０）、その時刻及び回転数データ異常のメッセージを診断結果Ｃｒに含める（ステップＳ８０）。診断結果Ｃｒは、状態監視データＣｍと共に表示部１４０に入力される。
【００２９】
表示部１４０は、状態監視データＣｍ及び診断結果Ｃｒをディスプレイに表示する（ステップＳ９０）。
【００３０】
なお、状態診断で使用する閾値を変更する必要がない場合、パラメータ設定部１２０は不要である。また、状態診断において、過去の状態監視データを使用するようにしても良い。例えば、風力発電装置が正常に動作しているときの状態監視データを保持しておき、それと最新の状態監視データとを比較し、大きく異なる箇所が一定数以上ある場合、異常と判定するようにしても良い。状態監視データだけではなく、状態監視データから算出されるデータや診断結果等、診断車両で取り扱うデータを保持する機能を追加しても良い。これにより、幅広い分析及び診断を行うことができる。
【００３１】
診断車両１０の診断部１３０において、軸受余寿命予測、即ち軸受が使用可能な残り期間の予測を行っても良い。例えば稼動開始時点からの軸受の振動データを保持しておき、振動データの経年変化を分析することにより、軸受余寿命を予測する。これにより、適切なタイミングで部品交換を実施する等、メンテナンスの質の向上が図れる。軸受だけではなく、主軸等の余寿命を、振動データを含む状態データから予測するようにしても良い。
【００３２】
次に、監視システムと診断車両とを連携した診断システムの実施形態について説明する。
【００３３】
本実施形態（第２実施形態）では、監視システムが風力発電装置の状態監視及び診断を常時行い、診断車両が定期的なメンテナンスで精密診断を行う。監視システムでは、図４に示されるように、ナセル３内に設置されるデータ管理部２１０が状態データを取得し、それを、風力発電装置を一元管理する監視センター３０等に設置される監視部（監視手段）２２０に送信し、監視部２２０にて風力発電装置の監視を行う。これにより、風力発電装置が設置してある現地まで行かずに状態データが取得できるので、状態監視及び診断を常時行うことができる。また、データ管理部２１０で取得される状態データの一部は診断車両１１にも送信される。診断車両１１は、状態データが必要なときにはデータ管理部２１０に要求信号を送信する。
【００３４】
第２実施形態の構成例を図５に示す。上述のように、データ管理部２１０及び監視部２２０で監視システム２０が構成されている。データ管理部２１０はデータ取得部（データ取得手段）２１１、データ記憶部（データ記憶手段）２１２及びデータ処理部（データ処理手段）２１３を備え、監視部２２０はデータ受信部２２１及び状態分析部２２２を備える。診断車両１１は、図２に示される第１実施形態での診断車両１０と比べると、信号出力部１５０が追加され、診断部１３１から信号出力部１５０にデータ要求指令Ｒｄが出力されている。診断車両１１の他の構成及び動作は第１実施形態と同じであるから、説明は省略する。なお、第２実施形態でも、状態データとして振動データ及び回転数（回転数データ）を使用する。
【００３５】
データ管理部２１０内のデータ取得部２１１は、ナセル３内に設置されたセンサ（図示せず）にて検出される振動データＦ及び回転数データωを入力し、データ記憶部２１２及びデータ処理部２１３に出力する。
【００３６】
データ記憶部２１２は、診断車両１１での状態監視及び診断で使用するために、データ取得部２１１から出力される状態データ（振動データＦ、回転数データω）を記憶する。但し、データ記憶部２１２が記憶可能な最大データ量は決まっているので、記憶する状態データの量が最大データ量を超える場合、古い状態データは破棄（又は上書き）して新しい状態データを記憶していく。
【００３７】
データ処理部２１３は、データ取得部２１１から出力される状態データのマクロなデータを、振動データＦｍ及び回転数データωｍとして送信する。また、データ処理部２１３は、診断車両１１から送信されるデータ要求信号Ｓｄを受信したら、データ記憶部２１２に記憶されている振動データＦｄ及び回転数データωｄを読み出し、診断車両１１に送信する。
【００３８】
監視部２２０内のデータ受信部２２１は、データ処理部２１３から送信される振動データＦｍ及び回転数データωｍを受信し、状態分析部２２２に出力する。
【００３９】
状態分析部２２２は、入力される振動データＦｍ及び回転数データωｍを用いて風力発電装置、特にドライブトレインの状態監視及び診断を行う。風力発電装置用のＣＭＳやＳＣＡＤＡで行われている監視処理（例えば波形表示、周波数分析等）が実施される。
【００４０】
診断車両１１内の診断部１３１は、第１実施形態での診断車両１０内の診断部１３０と同様の状態監視及び診断を行うが、状態監視及び診断の実施に際して、使用する状態データを取得するために、データ要求指令Ｒｄを信号出力部１５０に出力する。信号出力部１５０は、データ要求指令Ｒｄを入力したら、データ要求信号Ｓｄをデータ管理部２１０内のデータ処理部２１３に送信する。
【００４１】
このような構成において、その動作例について図６及び図７のフローチャートを参照して説明する。
【００４２】
図６は監視システム２０の動作例を示すフローチャートである。
【００４３】
データ管理部２１０では、データ取得部２１１が、センサにて検出された振動データＦ及び回転数データωを入力する（ステップＳ１１０）。振動データＦ及び回転数データωはデータ記憶部２１２に記憶される（ステップＳ１２０）と共に、データ処理部２１３に入力される。データ処理部２１３は、振動データＦ及び回転数データωのマクロなデータである振動データＦｍ及び回転数データωｍを監視部２２０に送信する（ステップＳ１３０）。また、診断車両１１からのデータ要求信号Ｓｄを受信したら（ステップＳ１４０）、データ記憶部２１２に記憶されている振動データＦｄ及び回転数データωｄを読み出し、診断車両１１に送信する（ステップＳ１５０）。
【００４４】
監視部２２０では、データ受信部２２１が振動データＦｍ及び回転数データωｍを受信する（ステップＳ１６０）。振動データＦｍ及び回転数データωｍは状態分析部２２２に入力され、状態分析部２２２は振動データＦｍ及び回転数データωｍを用いて状態監視及び診断を行う（ステップＳ１７０）。
【００４５】
診断車両１１の動作は、図３に示される第１実施形態の動作例の中の振動データ及び回転数データの入力（ステップＳ１０）の動作が異なるのみで、他の動作は同じである。この診断車両１１での振動データ及び回転数データの入力の動作例を図７に示す。
【００４６】
外部からのボタン操作等によりドライブトレインの状態監視及び診断の開始が指示されたら、診断部１３１はデータ要求指令Ｒｄを出力する（ステップＳ２１０）。データ要求指令Ｒｄは信号出力部１５０に入力され、信号出力部１５０はデータ要求信号Ｓｄを監視システム２０内のデータ管理部２１０に送信する（ステップＳ２２０）。そして、データ管理部２１０が上記のステップＳ１５０で振動データＦｄ及び回転数データωｄを送信したら、データ入力部１１０が受信する（ステップＳ２３０）。
【００４７】
なお、監視システム２０及び診断車両１１では状態データとして振動データ及び回転数データを使用しているが、監視システム２０と診断車両１１とで違う種類の状態データを使用しても良い。その場合、データ取得部２１１は両方で使用する状態データを取得し、監視部２２０で使用する状態データはデータ処理部２１３に、診断車両１１で使用する状態データはデータ記憶部２１２にそれぞれ出力することになる。
【００４８】
また、診断車両１１が状態監視及び診断を実施する際に、監視システム２０の監視結果を利用しても良い。例えば、監視システム２０が異常と判定した時刻において、その前後の状態データのより詳細な診断を診断車両１１が実施するようにしても良いし、監視システム２０の長期間の監視結果に基づいて診断車両１１の状態診断で使用する閾値を決定しても良い。
【００４９】
上記の実施形態（第１実施形態、第２実施形態）での診断車両は、複数の風力発電装置の状態監視及び診断を行うようにしても良い。この場合、図８に示されるように、診断車両１２は、対象となる風力発電装置を順番に診断するが、例えば、監視システムにて異常と判定された風力発電装置を優先的に診断するようにしても良い。また、他の風力発電装置の状態監視データを利用して、状態診断を行うようにしても良い。例えば、複数の風力発電装置の状態監視データの中で突出した値を示す状態監視データが存在する場合、その状態監視データに対応する風力発電装置に異常が発生していると判断するようにしても良い。
【符号の説明】
【００５０】
１、１−１、１−２、１−ｎ    風車
２                            ブレード
３                            ナセル
８                            データ格納装置
１０、１１、１２              診断車両
２０                          監視システム
１１０                        データ入力部
１２０                        パラメータ設定部
１３０、１３１                診断部
１４０                        表示部
１５０                        信号出力部
２１０                        データ管理部
２１１                        データ取得部
２１２                        データ記憶部
２１３                        データ処理部
２２０                        監視部
２２１                        データ受信部
２２２                        状態分析部
【図１】
2017101596.tif 000003
【図２】
2017101596.tif 000004
【図３】
2017101596.tif 000005
【図４】
2017101596.tif 000006
【図５】
2017101596.tif 000007
【図６】
2017101596.tif 000008
【図７】
2017101596.tif 000009
【図８】
2017101596.tif 000010