(57)【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請求項１に記載の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、請求項１に記載の風力発電出力予測方法において、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。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１または請求項２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】
【００１１】
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】
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【数１】
0004347030.tif 000002
【００１８】
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。
【数２】
0004347030.tif 000003
【００１９】
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。
【数３】
0004347030.tif 000004
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【数４】
0004347030.tif 000005
【００２２】
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。
【数５】
0004347030.tif 000006
【００２３】
ただし、i1＝１〜ｍ1
【００２４】
…
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。
【数６】
0004347030.tif 000007
【００２５】
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。
【数７】
0004347030.tif 000008
【００２６】
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。
【数８】
0004347030.tif 000009
【００２７】
ただし、Ｗ’（i1,…iak）は修正前の重み付け、γは定数である。
【００２８】
（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。
【００２９】
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。
【００３０】
このファジィ推論方法を用いれば、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。
【００３１】
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。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
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】
【００３３】
【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】メンバーシップ関数の一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００３４】
なし
【図１】
0004347030.tif 000010
【図２】
0004347030.tif 000011