日産科学振興財団研究報告書（2003）

再生可能な風力エネルギー利用のための風況予測に関する研究
A New Wind Prediction Model for Utilization of Renewable Wind Energy
研究代表者 東京大学大学院工学系研究科 社会基盤工学専攻 助教授
石原 孟
Department of Civil Engineering, University of Tokyo，Associate Professor，Takeshi ISHIHARA

和文アブストラクト
本研究は流体力学の基礎方程式に基づく新しい風況予測モデルを開発し，剥離を伴う複雑地形上の流れ場の予測を可能にした。今回開発した局地風況予測モデルは地形の収束による風速の増大や流れの剥離による風速の減少を的確に予測でき，また予測誤差が風洞実験と実測と比較して，5% 程度であることを明らかにした。本研究で開発された風況予測モデルは風力発電量予測の実務にも利用できるものであり，日本における風力開発に大きく貢献する。
Abstract
In the present study, a new wind prediction model has been developed, which is based on thefundamental equations of fluid dynamics and can predict separated flow field over complex terrain. It
was noticed that the speed-up and speed-down due to convergence of terrain and flow separation wasfavorably demonstrated and prediction error of the present model was about five percent, comparison
with wind tunnel tests and field observations. The present model can be used for the practical wind
power prediction and contributes largely to the wind energy exploitation in Japan.
非線形風況予測モデル MASCOT は従来のモデルに比べ，1. 研究の目的
風力発電量は風速の３乗に比例することから，小さな風以下の特徴を持っている。

速の予測誤差が大きな風力発電量の予測誤差につながる。

１）本モデルは一般座標系を採用し，任意傾斜角度をもそのため風力発電機設置位置における正確な風況予測が大つ地形を対応でき，また鉛直方向に不等間隔格子，水平方変重要である。

向にズーミング格子を採用することにより，必要な領域に現在風力発電量を予測するためには風況予測モデルが用格子を集中させることができる。

いられている。その代表的な例は Jackson & Hunt により提２）離散化手法としては質量及び運動量の保存則を満足案された線形モデルに基づく WAsPがあり，世界的に広く使する有限体積法を用い，数値解法には安定性の高い半陰解われている。しかし，線形モデルは地形の傾斜勾配が大き法 SIMPLE法を採用している。

くなるにつれ，予測精度が悪くなる。特に山の背後におい

３）乱流モデルとしては標準 k－εまたは非線形 k－εモデては線形モデルが風速を過大に評価することがよく知られルを用いることにより，平均風速場のみならず，剥離を含ている。例えば，WAsP により竜飛ウィンドパークにおけるむ複雑流れ場の変動風速の標準偏差を精度よく予測するこ

年平均風速を求める場合には地点によって予測誤差が非常とが可能である。に大きいことが Matsuzaka らの研究によって明らかにされ

４）また複雑地形における局所風況を予測するため，新ている。従って，わが国のような急峻な地形における複雑しい境界処理手法を開発し，境界処理が内部領域に与える風況を精度よく予測するには非線形風況予測モデルが必要影響を最小限にした。
５）大規模線形連立方程式を高速かつ安定に解くためのとなる。

手法を提案し，100 万格子を用いた 10km 四方の風況予測は本研究ではは流れの剥離を含む複雑地上の局所風況を精１台の PCで１時間以内に解析することを可能にした。

度よく予測できる非線形モデル MASCOT（MicroclimateAnalysis System for Complex Terrain）を開発し，２次元尾根，3６）本プログラムは標高（50m 分解能）と地表面粗度

次元複雑地形及び竜飛ウィンドパークに本モデルに適用したとき（100m 分解能）に関するデータ・ベースを備えており，任の予測精度を調べると共に，従来の線形モデル WAsP の適用限意地点における緯度，経度を入力すれば，風況解析が可能界を明らかにする。となる。
更に対象領域内の１地点における観測データが得られて

2. 研究経過
2.１ 非線形風況予測モデルの概要

いれば，平均風速や乱れ，また年間発電量予測に必要な風

1

山の背後では実験と非線形モデルモデルが負の風速比を示速のワイブル分布が得られる。

すのに対して，線形モデルは１に近い風速比を示し，山背2.．2 非線形風況予測モデルの検証と考察後の風速を大きく過大に評価していることが分かる。

非線形風況予測モデルの有効性を示すために，ここでは2.2
topographic multiplier
for wind speed

MASCOT を用いた解析例を幾つか紹介する。まず２次元尾根を対象とした解析を行い，山の傾斜勾配が局地風況に与える影響を調べると共に，線形モデルの適用限界を明らかにする。そして， 3次元複雑地形における風況予測を行い，剥離を伴う流れ場に対する非線形風況予測モデル MASCOT

21.81.61.41の有用性を明らかにする。最後に，実際地形の代表的な例である竜飛ウィンドパークを対象に風況予測を実施し，予

WAsP
MASCOT

1.2
0102030
average slope angle (degree)40

図３ 山頂での風速比の傾斜角度による変化

測結果と実測結果とを比較することにより，年平均風速における線形モデルと非線形モデルの予測精度を明らかにす

図３には山頂での風速比の傾斜角度による変化を示す。

る。

この図から分かるように，線形モデルでは山頂での風速が傾斜角度の増加に伴い，単調的に増大すると予測されているのに対して，非線形モデルでは山頂での風速の増加は傾斜角度が 15 度の時にピークをもつことを示している。これは傾斜角度が 15 度を超えると，流れの剥離が顕著となり，山の背後に死水領域ができ，尾根の形状が見かけ上に変化したことによるものである。線形モデルは平均傾斜角度が

図 1 2次元尾根の形状（平均傾斜角 21.8度）

20 度を超えると，風速を過大に評価し，5 度から 15 度の範囲内では風速を過小評価する。結局，線形モデルは平均傾a) 2 次元尾根
地形を越える流れ場は地形の急峻の度合い，すなわち，斜角度が 5 度以内の場合のみ風速を正しく予測する。これ

地形の傾斜勾配に大きく依存する。本研究では図 1 に示すは従来言われている線形モデルの適用限界とよく一致してような余弦の 2乗の断面形状をもつ 2次元尾根を対象に傾斜いる。

角度（=tan-1(H/２L)）を系統的に変化させ，山の傾斜勾配が流れ場に与える影響を詳しく調べた。解析は傾斜角度 2.9 度，5.7 度，11.3 度，21.8 度，38.7 度の５つのケースについて行

Topographic multiplier for wind speed

った。
21.5
10.5WAsPMASCOTExperiment

0-0.5-4-20x/H24

図 ４ 地形の等高線と測定点の配置

図２ 風速比の流れ方向の変化b) 3 次元複雑地形

図２には風速比の流れ方向の変化を示す。ここで風速比次に北海道積丹半島先端の一部を対象とした解析例を紹は，地形上での風速を地形がないときの風速で割ったもの介する。この場所は北海道代表的地形であり，縮尺 1/2000として定義され，1 より大きいとき増速，1 より小さいときの地形模型を用いた風洞実験も実施されている。 図４には減速を意味する。流れが剥離すると，線形モデルの予測地形の等高線と測定点の配置を示す。この図から分かるよ精度が大きく低下する。ここでは x/H=0 が山頂，x/H=－2.5

うに，測定点Ｂ，C，D では S 風向から W 風向にかけて複と+2.5がそれぞれ尾根の風上と風下の麓を表す。線形モデル

雑に入り組んだ地形が広がり，谷に沿う風が大きく増速すはすべての領域において風速を過大に評価している。特にることが予測される。事実，風洞実験から，地上４０ｍの2高さでは３０％以上の風速の増加が予測されている。ここ内における風速ベクトルを示す。風が崖に直角となる北東では，風洞実験で測定した代表的な地点における流れ場を方向から吹くときに急峻な崖の前縁から流れの剥離が起こ解析し，本研究で開発した非線形モデルによる予測結果とる。このような剥離は線形モデルから全く予想されない。

風洞実験結果と比較し，その有用性を明らかにする。

その結果，線形モデルによる平均風速値は風洞実験による結果より大きくなる。
350

Site B

300z(m)

250

N

200
150
10050200m

wind

F

04400

4500

4600

図５ B 地点 SW 風向における地上 10m での風速ベクトル

4700x(m)

48004900

5000

図 ７ F地点 NE風向における垂直断面内の風速ベクトル
1.6
Experiment
Nonlinear modelLinear model

1.5

1.6
1.5

1.3

Experiment
Nonlinear modelLinear model

1.4
1.301.2
U/U

U/U0

1.41.111.10.90.8

1.2104590 135 180 225
wind direction (degree)

2703150.90.8図 ６ B 地点での地上 40m における風向別風速比04590 135 180 225
wind direction (degree)

270

315

まず尾根の上に位置する B 地点について調べる。この地

図８ F地点での地上 40mにおける風向別風速比

点の周りは複雑に入り組んだ谷があり，風向によって風速

図８には F地点での風向別風速比を示す。B 地点と同様の変化が大きい。図５には B 地点付近における南西風向のに線形モデルは全体的に風速を過大評価していることがわ

地上 10m での風速ベクトルを 示す。図中に地形の標高を記かる。特に流れの剥離が起こる北東風向では，実験値は大し，色の濃いところは高い標高を表す。B 地点の南 には南きな減速を示しているのに対し，線形モデルの値は他の風南西向きの深い谷があり，風が南西から吹くときに，B 地点向とほぼ変わらない。これは線形モデルが流れの剥離を再での地表面付近の風の風向は南向きに変化している。線形現できないことによるものである。一方非線形モデルによモデルによる予測では B 点付近の風向は地形がないときのる予測結果 は風洞実験結果とよく一致している。

風向とほとんど変わらず，このような風向の変化は全く見c) 竜飛ウインドパークられない。
図６には B 地点での地上 40m における風向別風速比を示

最後に青森県の竜飛岬を対象した解析例を紹介する。竜す。横軸は風向を表し，0 度は北風，180 度は南風に対応し飛岬には東北電力（株）の集合型風力発電基地」があり，11ている。縦軸は風速比を表す。点線が実験値，実線は本研台の風車が設置されている。図９には竜飛ウインドパーク

究で開発した非線形モデルによる予測結果，一点鎖線は線内の風車の配置を示す。風車 1～10 号機のナセルの上に風車形モデルによる予測結果を示す。線形モデルは全体的に風型風向風速計が設置されており，風速・風向の 10 分平均値速を過大に評価している。特に，風が南西(225 度)から吹いが観測されている。この例ではウインドパークから１ｋｍてくるときの過大評価が顕著である。一方，本研究で開発離れた灯台で得られた風向・風速データを参照観測データされた線形モデルによる予測結果は偏りがなく風洞実験のとして用いた。
複雑地形が平均風速場に与える影響を調べるために，5 号結果を再現している。速が過大に評価されていることが分機と 10 号機の位置における E－W 断面内の平均風速ベクトかる。
次に，線形モデルによる予測誤差が最も大きかった F 地ルを図 10に示す。5号機は山頂の窪んだ地点に位置している点について調べる。図７には測定点 F 地点を通る鉛直断面ため，風車高さでの風速が大きく減少している。一方 10 号

31)

機は上り斜面の増速場所に位置しているため，風車高さに線形モデルは平均傾斜角度が 20 度を超えると，風速を過大に評価し，平均傾斜角度が 5 度以内の場合のみ風おける平均風速が大きくなっている。

速を正しく予測できることが分かった。
2)

本研究で開発された非線形モデルは，任意傾斜角度を持つ複雑地形上の局所風況を予測でき，流れの剥離や急激な風向の変化を精度よく再現することが出来る。

3)

非線形モデル MASCOT を竜飛ウィンドパークに適用した場合に，10 機の風車における年平均風速の予測誤差は 5％以下であり，それに対して線形モデル WAsP による年平均風速の予測誤差は 14.2％である。

年平均風速(m/s)

10.00

図9 竜飛ウインドパーク内の風車の配置図

8.00
6.00
4.00

観測値
線形モデル

2.00

非線形モデル

0.00
1234

5 6 7
風車番号89 10

図 11 年平均風速の予測結果と観測値との比較

4．今後の課題と発展
本研究で開発したモデルを用いて風況予測を行う場合には対象領域内の１地点における風観測データが必要である。
現在，本風況予測モデルと気象モデルとの融合をはかっており，全国任意地点での風速・風向を予測できる３次元局所風況予測システムの開発を目指している。新しいシステ

図10 E－W断面内の平均風速ベクトル（上：5号機下：10号機）

ムが完成すれば，風観測をすることなしに，全国任意地点

図 11 には年平均風速の予測結果を示す。図中の黒四角はでの風速・風向を予測可能になり，今後日本における風力局地風モデルによる予測結果，黒三角は従来の線形モデル開発に威力を発揮することを期待している。の予測結果を表す。局地風モデルによる予測値が観測値とよく一致しているのに対して，線形モデル WAsP は 2～5 号

5. 論文リスト
１） T. Ishihara, Y. Fujino, K. Hibi : A wind tunnel study of

機の年平均風速を過大に評価している。2～5 号機では山頂のやや低い場所に位置するため，主風向 W に対して上流側

separated flow over a two-dimensional ridge and aの地形の影響を受け，風速が減少している。従来の線形モ

circular hill, J. of Wind Eng．, No.89, pp573-576, 2001.

デルではこのような風速の減少を再現できない。10 機平均では線形モデル WASP の予測誤差が 14.2%であるのに対して，非線形モデルである MASCOT は 4.9%となる。非線形モデル

２） 三輪康宏，石原孟，藤野陽三：複雑地形における風況予測， その１ 大型風洞実験，土木学会第 56 回年次
学術講演会，754-755，2001．

による予測精度は格段に向上していることが分かる。

３） 山口敦，石原孟，藤野陽三：複雑地形における風況予測， その２ 数値計算，土木学会第 56 回年次学術講3. 研究成果

演会，756-757，2001．

本研究では，非線形風況予測モデル MASCOT を開発し，２次

４） 石原孟，山口敦，藤野陽三，日比一喜：非線形風況予元尾根，3 次元複雑地形及び竜飛ウィンドパークにおける風況予測に適用し，風洞実験と観測データと比較することにより，その有測モデル MASCOTの開発とその応用，風力エネルギー，用性を明らかにした。主な結論は以下に示す。

Vol.26，No.4，pp.2-6，2002.

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