ダウンウィンド型浮体式洋上風車のためのナセル風速を利用したフィードフォワード制御法の研究
A Study on a Feedforward Control Using the Nacelle Wind Speedfor Downwind-type Floating Offshore Wind Turbines
角谷 啓*1
Hiromu KAKUYA

吉田 茂雄*2
Shigeo YOSHIDA

杉野 淳一*1
Junichi SUGINO

石原 孟*3
Takeshi ISHIHARA*1

Senior Engineer, Wind Turbine Generator Systems Dept., Energy Business Unit, Hitachi, Ltd.,
1-1 Kokubu-cho 1-chome, Hitachi-shi, Ibaraki-ken 316-8501, Japan.
Fax:+81-294-38-5681, E-mail: hiromu.kakuya.dy@hitachi.com*2
Professor, Institute of Ocean Energy, Saga University,
1-Honjo machi, Saga-shi, Saga-ken, 840-8502, Japan/ Professor, Research Institute for Applied Mechanics, Kyushu University,
6-1, Kasuga-koen, Kasuga-shi, Fukuoka-ken 816–8580, Japan*3
Professor, Dept. of Civil Engineering, The University of Tokyo,
7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan.

Abstract
Control of blade pitch angle (BPA) based on the platform-pitching motions (floating platform vibration
control; FVC) can suppress the platform-pitching vibrations of floating offshore wind turbines (FOWTs)
generated by the variable speed control (VSC). However, FVC increases cumulative moving distances of
BPA and fatigue loads of blade pitch actuators comparing with those without FVC. This study proposes a
new control method to reduce loads of blade pitch actuators; in this method, the blade pitch angle demandis generated using feedforward control (FFC) based on operational characteristics of BPA, and the input of
the feedforward control is wind speed detected by the wind speed sensor placed at the top of nacelle of thedownwind turbine. Simulations and demonstrations using a utility-scale five-megawatt advanced-spar
type FOWT are performed and the results show that the proposed method can reduce loads of blade pitch
actuators.
キーワード：浮体式洋上風車，ブレードピッチ角度制御，フィードフォワード制御
Key Words：Floating offshore wind turbine, Blade pitch control, Feedforward control
１．はじめに

年末の累積導入量が 2018 年末から 10 %以上増加し，昨今頻繁に報道される異常気象の多くは，地球温暖化

650.8 GW に達したと報告している．これは，世界の電力により引き起こされていると推測されており，地球温暖需要の 6 %を供給できる能力に等しい[2]．PES Essential

化の主要因である温室効果ガスの 70 %以上を占める二によると，2022 年末の累積導入量は現状の約 1.4 倍であ

酸化炭素（CO2）を削減する取組みが進められている．

る 840 GW に達する可能性があると報告しているなど[3]，その 1 つとして，持続可能な開発目標（Sustainable

風力発電システムの導入は今後も継続すると予測される．

Development Goals; SDGs）が 2015 年の国連サミットで採浮体式洋上風力発電システム（Floating Offshore Wind

択され，再生可能エネルギーの導入拡大が目標の 1 つに

Turbine; FOWT）は，浮体構造物上に風車を設置するもの掲げられた[1]．このような取組みにより，再生可能エネ

であるが，着床式と比較して設置海域の海底に制限が少

ルギーの導入が継続的に加速することが期待されている．

なく，風速が高く，
より沖合の広大な海域に設置できる．

再生可能エネルギーの中でも，風力発電システムの導また，海岸から遠く離れて設置できるため，景観や騒音入が活発である．World Wind Energy Association は，2019

問題も解決できる．
上述のことから，浮体式洋上風力発電システムは風力*1 株式会社日立製作所 エネルギービジネスユニット 風力発電
システム部 主任技師（〒316-8501 茨城県日立市国分町 1 丁目1-1）E-mail:hiromu.kakuya.dy@hitachi.com*2 佐賀大学 海洋エネルギー研究センター 教授／九州大学 応力力学研究所 教授（〒840-8502 佐賀県佐賀市本庄町 1／〒
816-8580 福岡県春日市春日公園 6-1）
*3 東京大学大学院 工学系研究科 教授（〒113-8656 東京都文京区
本郷 7-3-1）（原稿受付：
2021 年 4 月 8 日）

発電システムの普及拡大に大きく貢献できると推測でき
るが，発電運転時にシステム全体が風方向に大きく動揺することが Jonkman ら[4]や Skaare ら[5]により報告されている．
上述の風方向へのシステム全体の大きな動揺は，
ロータ速度を一定にするための可変速制御（Variable
Speed Control; VSC）によるブレードピッチ角の動作によ日本風力エネルギー学会 論文集

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って，浮体のピッチ方向（ロータの前後方向）の固有振

ドピッチ角速度を演算すると共に，併設する FBC のゲイ動が励起されることで発生する．本稿では，上記の現象

ンを低下させる．この研究では実機にて提案制御の有効を浮体前後動揺と呼ぶ．

性を確認している．

この浮体前後動揺現象を抑制するための方法が上記の各研究はブレードピッチ角の応答性を向上さ

Jonkman ら[4]や Kakuya ら[6]により提案されている．浮せることで，風速に応じて変化する出力の変動を抑制で

体前後動揺の情報（例えば，ナセルのピッチ角を示すナ

きるが，上述の FFC に関する全ての研究が陸上風力発電

セルピッチ角）に基づいてブレードピッチ角を調整し，システムを対象としている．また，文献[10]および[11]ロータに加わるスラスト力を制御することによって，に記載の研究の FFC の出力はブレードピッチ角速度でFVC 適用前と同等の出力の維持と，浮体前後動揺の抑制あると共に，利用する風速は高額な設置費用を要するとを両立するものである．本稿では，この手法を浮体動

LiDAR の計測結果に基づく推定値を利用している．また，

揺制御（Floating Platform Vibration Control; FVC）と呼ぶ．

LiDAR 利用時には，LiDAR 前面を通過するブレードに

上述のように， FVC は浮体前後動揺の抑制に有効でよる計測時の欠損への対策を要するだけでなく，LiDAR

あるが，ブレードピッチ角の標準偏差が適用前の 300 %

故障時の稼働率を確保する手段を要する．

以上に増加することを Christiansen ら[7]が報告している．

本研究では，ダウンウィンド型浮体式洋上風力発電シ

FVC 適用前と同等の出力を維持していながらも，ブレー

ステムを対象とした FFC を開発した．この制御は，ナセ

ドピッチ角度の標準偏差が増加することは，ブレードピ

ル上に設置した風速計で計測した風速（ナセル風速）を

ッチ角の動作振幅が大きいことに等しく，ブレードピッ

入力とし，ブレードピッチ角の運転特性より生成したモチ駆動部の負荷増大に繋がる．Pao ら[8]は，上述のようデルに基づいてブレードピッチ角指令値を演算して，そなブレードピッチ角の標準偏差増加の理由の 1 つは，の出力を FBC が演算するブレードピッチ角に加算する

VSC やFVCなどのフィードバック制御（Feedback control;

ものである．ダウンウィンド型風車ではナセル風速計がFBC）の制御ループ（フィードバックループ）の多重化

ロータ面よりも風上に配置されるため，ロータやナセルによる制御干渉であると報告している．

による擾乱の影響が少ない風速を計測できる．
本稿では，

上記制御干渉を抑制する手段の 1 つに，各 FBC のゲイ開発した制御の概要を述べると共に，開発制御を適用しンの低減がある．ただし，この手段は VSC の効果を低下たことによる風車性能に及ぼす影響とブレードピッチ駆させる．VSC の効果を維持する方法の 1 つに，フィード動部の負荷軽減への有効性について，シミュレーション

フォワード制御（Feedforward control; FFC）の併用がある．

と実機試験により評価する．

FFCの特徴は，
FBCのような制御ループを持たないため，
上述の制御ループによる制御干渉を引き起こす可能性が２．浮体式洋上風車の概要

低い．また，制御出力の決定までに制御ループを経由す

Fig. 1 および Table 1 に，本研究が対象とした浮体式洋る時間が不要であるため，FBC よりも制御応答性が高い．

上風力発電システムの概要図と仕様を示す．本システム

これらの FFC の特徴から，FFC 適用によって VSC の効は経済産業省の浮体式洋上ウィンドファーム実証事業

果を維持しながら，制御干渉を抑制できる可能性がある．

（Fukushima FORWARD）において開発された[12]．スパ

これまで，風力発電システムを対象とした FFC の研究

ー上部と下部に六角形のデッキが設置されたアドバンス

がいくつか報告されている．松坂ら[9]は，計測した風速

トスパー型の浮体構造物上に，日立製作所製の可変速・を位相補償してブレードピッチ角制御の目標値に加算す

ピッチ制御を備えた 5 MW ダウンウィンド型風車を搭載

る FFC を提案し，シミュレーションにて性能を評価した．

したものである．

ただし，利用する風速に関する記述がない．Schlipf ら[10]は，LiDAR（Light Detection and Ranging）での計測結果に基づいて推定した風速を入力とし，ブレードピッチ角の定常特性を風速で微分した結果からブレードピッチ角
速度を演算する FFC を提案し，シミュレーション結果を報告している．Kumar[11]らは Schlipf らと同様に LiDAR
での計測結果に基づいて推定した風速を入力とした FFCを提案している．Kumar らが提案する FFC は，風速ビン毎に算出したブレードピッチ角の平均値である定常特性に基づき，現時刻と所定時間前の風速の差分からブレー

Fig. 1 5 MW FOWT, Fukushima FORWARD [12]日本風力エネルギー学会 論文集

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Table 1 Specifications of the FOWT

ブレードピッチ角指令値を FBC よりも早く指令できる

Rated power

5 MW

可能性がある．

Wind turbine type

Downwind

具体的には，FFC が決定するブレードピッチ角指令値
𝐹𝐹𝐶
𝛽𝑑𝑒𝑚
を下式に基づいて決定する．

Rotor diameter

126 m

Floating platform type

Advanced spar

Mooring type

Catenary, 6 lines

Hub height86.4 m𝐿𝑜𝑤)
ここで，𝐺𝐹𝐹𝐶 は FFC ゲイン（0 < 𝐺𝐹𝐹𝐶 < 1）
，𝑓𝐵𝑃𝐴 (𝑉𝑁𝑎𝑐

Rated wind speed

13 m/sはナセル風速とブレードピッチ角の定常特性を示すモデ

Mass

869 t

ルである．

Natural period (pitch)

28 s

𝐹𝐹𝐶
𝐿𝑜𝑤 )
𝛽𝑑𝑒𝑚
= 𝐺𝐹𝐹 𝑓𝐵𝑃𝐴 (𝑉𝑁𝑎𝑐(2)

ブレードピッチ角モデルを下式にて定義する．
𝐿𝑜𝑤)
𝑓𝐵𝑃𝐴 (𝑉𝑁𝑎𝑐

３．ナセル風速を利用したフィードフォワード制御

0

3.1 アルゴリズム概要

𝐿𝑜𝑤 2
𝐿𝑜𝑤
= {𝐴𝑚 𝑉𝑁𝑎𝑐
+ 𝐵𝑚 𝑉𝑁𝑎𝑐
+ 𝐶𝑚
2
𝐿𝑜𝑤
𝐿𝑜𝑤
𝐴ℎ 𝑉𝑁𝑎𝑐+ 𝐵ℎ 𝑉𝑁𝑎𝑐+ 𝐶ℎFig. 2 に，提案する FFC の概要を示す．VSC や FVCなどの FBC が演算したブレードピッチ角指令値に，FFC𝐿𝑜𝑤(0 ≤ 𝑉𝑁𝑎𝑐< 𝑉𝑎 )𝐿𝑜𝑤(𝑉𝑎 ≤ 𝑉𝑁𝑎𝑐
< 𝑉𝑏 )𝐿𝑜𝑤 )(𝑉𝑏 ≤ 𝑉𝑁𝑎𝑐

(3)の演算結果を加算する．FFC の入力はナセル風速計で計測したナセル風速であり，次式に示すローパスフィルタ
によって低周波数帯域のみ利用する．
1
𝐿𝑜𝑤 (𝑠)
𝑉𝑁𝑎𝑐
=
𝑉 (𝑠)
1 + 𝑠𝑇𝑐 𝑁𝑎𝑐

上述のブレードピッチ角モデルは VSC および FVC を有効化したシミュレーションにより取得する．
Fig. 3 に，ブレードピッチ角モデルの概要を示す．設置環境の乱流(1)強度を考慮した風速毎のシミュレーションを実施し，シ𝐿𝑜𝑤
ここで，𝑉𝑁𝑎𝑐 はナセル風速，𝑠はラプラス演算子，𝑉𝑁𝑎𝑐
はミュレーション期間 600 s でのブレードピッチ角の平均

ローパスフィルタ通過後のナセル風速，𝑇𝑐 はローパスフ

値を×印で示す．本モデルは上記シミュレーション結果

ィルタの時定数である．このローパスフィルタにより，を近似曲線で表現するが，フィッティング度合いを高め

ナセル風速に含まれる高周波数成分を遮断し，これによるためにナセル風速を𝑉𝑎 と𝑉𝑏 で領域を分割し，それぞれるブレードピッチ角の動作を抑制できる．なお，ローパ

を 2 次曲線で近似した．

スフィルタの遮断周波数は，ロータ速度の整数倍成分の振動を励起しないようにするため，発電時の最低ロータ速度である𝜔𝐿𝑜𝑤 と一致させる．上記遮断周波数に基づいて時定数を決定する．

Feedback control (FBC)
Generator
speed

Variable speed
control (VSC)

Targetgenerator
speed
Nacellepitc h angle

Nacellewind speed

Blade
pitch
angle
demandFloating platform
vibration control(FVC)

Fig. 3 Variation of blade pitch angle with nacelle wind speed
for the proposed feedforward control

Feedforward
control (FFC)(Blade pitch
angle model)

また，式(2)に示すように FFC と FBC の効果を調整するために FFC ゲイン𝐺𝐹𝐹𝐶 を適用する．FFC および FVC

Fig. 2 Block diagram of the proposed feedforward controlで決定されたブレードピッチ角指令値のみでブレードピ
本研究はダウンウィンド型浮体式洋上風力発電シス

ッチ角を制御することが理想的だが，実際には風速変動

テムを主に対象としており，ナセルやロータの影響を受等によってブレードピッチ角モデルが想定と異なるため，けにくいナセル風速を FFC の入力として利用する．そのFFC のみではロータ速度や出力の変動が発生する場合がため，ナセル風速に対するブレードピッチ角の定常特性ある．これを抑制するために，現時点のロータ速度に基を示すモデルを利用することにより，その風速に適切なづいて応答できる FBC を併用することで，FFC が対応で
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きない変動等の影響を補償する．本研究では，通常のするが，𝐺𝐹𝐹𝐶 が 0.3 以下であれば 0.5 %程度であり，FFC

FBC の式(4)に対して，FFC を適用する際には式(5)のよが出力に大きな影響を及ぼさないことが分かる．次に，

うに VSC ゲインを低減する．

Fig. 4 (b)のブレードピッチ角の標準偏差は，𝐺𝐹𝐹𝐶 が 0.1

𝑉𝑆𝐶
𝛽𝑑𝑒𝑚
= 𝐾𝑃 (𝜔𝐺 − 𝜔𝐺𝑑𝑒𝑚 )の場合には 14 m/s で基準よりも増加したが，他の値では低下することが確認できる．さらに，Fig. 4 (c)のブレー(4)+𝐾𝐼 ∫(𝜔𝐺 − 𝜔𝐺𝑑𝑒𝑚 )𝑑𝑡

ドピッチ角の累積移動量は，𝐺𝐹𝐹𝐶 の増加により減少する
ことが確認できる．最後に，Fig. 4 (d)のナセルピッチ角

𝑉𝑆𝐶
𝛽𝑑𝑒𝑚
= (1 − 𝐺𝐹𝐹𝐶 )の標準偏差は，上記ブレードピッチ角の標準偏差と同様

× [𝐾𝑃 (𝜔𝐺 − 𝜔𝐺𝑑𝑒𝑚 ) + 𝐾𝐼 ∫(𝜔𝐺 − 𝜔𝐺𝑑𝑒𝑚 )𝑑𝑡]
(5)
3.2 フィードフォワード制御ゲインの決定
本節では，シミュレーションを実行することにより，上述の FFC ゲイン𝐺𝐹𝐹𝐶 の適切な値を調査した．
表 2 に，シミュレーション概要を示す．シミュレーシ
ョン期間は 600 s とした．
乱流モデルは IEC 61400-3，
Class
C，Normal Turbulence Model（NTM）である．有義波高(a) Average electrical powerと有義波周期は設置海域の条件に合わせ，風速毎（14 m/s,
18 m/s, 22 m/s）にそれぞれ 2.16 m, 2.76 m, 3.50 m，および 6.21s, 7.25 s, 8.15 s と設定した．なお，シミュレーションでは，

ソフトウェアの都合上，ナセル風速の代わりに，ロータ
回転軸高さの風速であるハブ風速を利用した．
Table 2 Simulation conditions
Wind speed

14 m/s, 18 m/s, 22 m/s

Turbulence model(b) Standard deviation of blade pitch angle

IEC 61400-3，Class C，Normal
Turbulence Model（NTM）

Initial yaw error

0 deg

Significant wave height

2.16 m, 2.76 m, 3.50 m

Significant wave period

6.21 s, 7.25 s, 8.15 s

Simulation period

600 sFig. 4 に，FFC ゲイン𝐺𝐹𝐹𝐶 を変更した場合のシミュレ
ーション結果を示す．Fig.4(a)から(d)の縦軸は，𝐺𝐹𝐹𝐶 を変化させた場合のそれぞれの影響度を明確化することを狙(c) Cumulative moving distance of blade pitch angle

い，𝐺𝐹𝐹𝐶 = 0を基準とした場合の出力，ロータブレード
ピッチ角の標準偏差，ブレードピッチ角の累積移動量，およびナセルピッチ角の標準偏差の変化率をそれぞれ示
す．ここで，ブレードピッチ角の負荷を，下式に示すブレ ードピ ッチ 角の累 積移動 量（ Cumulative moving
distance; 𝐿𝑝𝑖𝑡𝑐ℎ𝑑𝑖𝑠 ）で評価する．なお，積分期間はシミュレーション期間の 600 s とする．
𝑝𝑖𝑡𝑐ℎ

𝐿𝑑𝑖𝑠

𝑇
𝑑𝛽
= ∫ | | 𝑑𝑡
0 𝑑𝑡

(6)
(d) Standard deviation of nacelle pitch angle

なお，𝛽はブレードピッチ角を示す．

Fig. 4 Variation of simulated FOWT responses with

まず，Fig. 4 (a)から，𝐺𝐹𝐹𝐶 の増加に従って出力が低下

feedforward gain
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に，14m/s かつゲインが 0.1 の場合以外では減少すること

高周波変動が抑制できている．

が確認できる．

Fig. 6 に，Fig. 5 に示す結果のパワースペクトル密度を

これらの結果に基づき，本章では𝐺𝐹𝐹𝐶 を 0.2 と設定す示す．Fig. 6 において，FFC 未適用時と FFC 適用時を比ることとした．その理由は，実際の風の変動はシミュレ

較すると，ロータ速度，出力，ブレードピッチ角，およーション通りではなく，FFC が悪影響を及ぼす可能性がび，ナセルピッチ角において，FFC の適用で 0.3 Hz からあるため，FFC の効果があると確認された𝐺𝐹𝐹𝐶 の中でも0.4 Hz 近傍の成分を低減できたことが確認できる．周波最小値を設定することが適切と考えたためである．

数成分が低減することは，ブレードピッチ角度の繰り返
し動作の振幅の減少と同義であることから，FFC の適用

４．シミュレーション結果

によって，ブレードピッチ駆動部の頻繁な動作を抑制し，

4．1 シミュレーション条件と評価項目

負荷を軽減することできると考えられる．

上述の𝐺𝐹𝐹𝐶 の場合と同様に，風速の乱流強度を IEC

FFC の導入による条件の変化として，式(5)に示すよう61400-3，Class C，乱流モデルを NTM とし，海象は設置

な VSC ゲインの低減であることから，
この周波数成分は地域の条件に合わせて設定した．シミュレーションでの

VSC が励起する周波数成分であると推測する．FFC によ評価項目を以下に示す．

って VSC が励起するブレードピッチ角の上記周波数成1) 時系列応答：代表的なシミュレーション条件での時分を低減したことで，ロータ速度，出力，およびナセル

系列応答を利用し，FFC 適用時の影響を確認する．

ピッチ角の変動を抑制できたと考える．

2) 定常性能：風速毎に平均した結果を利用し，FFC がシステム性能に及ぼす影響を確認する．

4．3 定常性能
Fig. 7 に，Fig. 5 に示すような 600 s 間のシミュレーシ

4．2 時系列応答

ョン結果を平均した定常性能の比較結果を示す．縦軸はFig. 5 に，時系列応答の結果の一例を示す（平均風速

FFC 未適用時（with FVC）を基準とした FFC 適用時（with18 m/s，初期ヨーエラー0 deg）
．Fig. 5 のナセルピッチ角，

FVC & Feedforward）の出力，ブレードピッチ角の標準偏ロータ速度，および出力は，FFC 適用時（with FVC &差，およびブレードピッチ角の累積移動量の変化率を示

Feedforward）にも FFC 未適用時（with FVC）と同等の性

す．シミュレーション条件は各風速で初期ヨーエラー0

能を確保できていることが確認できる．FFC 未適用時にdeg，±8 deg の 3 種とした．なお，海象条件は初期ヨー

は 130 s，220 s 近傍などでブレードピッチ角の高周波変エラーに関わらず一定とした．また，ブレードピッチ角

動が確認できる．これに対して，FFC 適用時には上記のの累積移動量の積分期間は 600 s とした．

Fig. 5 Time series of simulated wind speed and FOWT responses at 18 m/s
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Fig. 6 Power spectral density of simulated wind speed and FOWT responses at 18 m/s
まず，Fig. 7 (a)の平均出力の変化は 0.5 %未満であり，
FFC は大きな性能の変化を及ぼさないことが確認できる．次に，Fig. 7 (b)および(c)のブレードピッチ角の標
準偏差と累積移動量は，双方の値が風速 8 m/s 以上で大きく減少することが確認できる．標準偏差の減少はブレードピッチ角の変動幅の減少を示し，累積移動量の減少はブレードピッチ角の動作量の減少を示す．こ(a) Average electrical power

れらより，FFC 適用でブレードピッチ角の動作を抑制できると考える．
以上の結果より，VSC と FVC のみを適用した場合に対して FFC を追加することで，浮体式洋上風力発電
システムのブレードピッチ駆動部の負荷を低減できる見込みを得た．
５．実機試験結果
本節では，Fig. 1 および Table 1 に示した浮体式洋上(b) Standard deviation of blade pitch angle

風力発電システムに本制御を実装し，試験を実施する
ことで提案手法の性能を評価した結果について述べる．
5．1 評価方法
提案制御の評価方法を以下に示す．データ取得方法
として，試験期間中の時刻 9:00 から 17:00 の間は FFCを有効化し，この期間で取得したデータを FFC 適用時とした．また，上記期間以外では FFC を無効化し，取得したデータを FFC 未適用時とした．
試験期間は 2018(c) Cumulative moving distance of blade pitch angle

年 12 月 19 日から 2019 年 4 月 4 日である．なお，評価

Fig. 7 Comparison between simulated results without

では通常発電時にデータを限定し，スタートアップ，

feedforward (with FVC) and with Feedforward (with FVC

シャットダウン，アラーム発生時，保守点検等で停止& Feedforward)

している期間のデータは除いた．データ取得のサンプ
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ル周期は 1 s であり，ブレードピッチ角度の累積移動

速ビン毎の平均値を FFC 未適用時の平均値で割った量を演算するための積分時間を上述と同様に 600 s と値を Fig. 10 に示す．ブレードピッチ角の累積移動量は，し，時系列応答および風速ビン毎の統計値で評価した．

ナセル風速 1 m/s 毎のビン平均値である．なお，Fig. 10

また，出力，ロータ速度，およびナセルピッチ角の時は FFC が有効化される平均ナセル風速が 8 m/s 以上を

系列データを FFC 適用前後で比較した．さらにブレープロットした．

ドピッチ角の累積移動量の平均値を風速毎に比較した．

Fig. 10 より，FFC 適用時には，ほとんどのナセル風
速においてブレードピッチ角の累積移動量を低減する

5.2 時系列応答

ことが確認できる．ナセル風速が 13 m/s，20 m/s で 1

Fig. 8 に，時系列応答に関する試験結果の一例を示を超過しているが，これは Fig. 9 で確認できるように，

す．FFC 未適用時（with FVC）
，および FFC 適用時（with

取得できたデータ数が少ないためと考える．周辺のデFVC & Feedforward）のナセル風速の平均値および標準ータから推測すると，継続したデータ取得によって，偏差はそれぞれ 9.51 m/s，9.54 m/s，および 1.15 m/s，

FFC 適用時には，
8 m/s 以上の全風速においてブレード

1.17 m/s であり，ほぼ同等であった．なお，2 つの試験

ピッチ角の累積移動量を減少できる可能性があると考は 2 時間以内に実施し，海象条件もほぼ同等であった．

える．

Fig. 8 より，FFC 適用時は，FFC 未適用時と同等のFFC適用時およびFFC未適用時のデータ数はそれぞ

出力が得られていると共に，ロータ速度，出力，およれ 1536 点および 246 点であった．
データ数が異なる母

びナセルピッチ角の変化も同等であることが確認でき集団の平均値比較の信頼性検討のため，風速ビン毎のる．

ブレードピッチ角の累積移動量に対して t 検定を実施

他風速においても，FFC 適用時にはロータ速度，出した．その結果，風速 10 m/s および 12 m/s において，力，ブレードピッチ角，およびナセルピッチ角が FFC

取得データの偶然性を示す p 値が 5 %を下回ったこと未適用時とは異なる変動が発生しないことを確認した．

から，Fig.9 から得られた上記風速での平均値比較は信頼できるものであることを確認した．これは，Fig.10

5.3 ブレードピッチ角の累積移動量の風速 10 m/s と 12 m/s では FFC 適用によってブレー

Fig. 9 に，風速毎のブレードピッチ角の累積移動量

ドピッチ角の累積移動量を減少できたことを示す．た

の結果を示す．10 分平均値のプロットである．Fig. 9

だし，上記風速以外における FFC の優位性に関してはより，FFC 未適用時（without Feedforward）と比較して，更なるデータ取得による検証が必要であることも示す．

FFC 適用時（with Feedforward）の方が，累積移動量がFig.7 (c)のシミュレーション結果と併せると，FFC は上低い傾向を持つことが確認できる．

記風速以外においてもブレードピッチ角の累積移動量

Fig. 9 の比較を明確化するために，Fig. 9 のナセル風

Fig. 8を減少できる可能性は高いと推測する．

Time series of measured nacelle wind speed and FOWT responses
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間中に十分な計測結果が得られなかったためである．

Fig. 9Variation of measured cumulative moving

Fig. 11

distance of blade pitch angle with nacelle wind speed

Variation of measured cumulative moving

distance of blade pitch angle with average nacelle windspeed for the LiDAR-based feedforward control
Fig. 11 より，LiDAR を利用して推測した風速を入力とした方が，ブレードピッチ角の累積移動量をより低減できている．この結果は，ナセル風速よりも未来の風速を用いた FFC により，ブレードピッチ駆動部の負荷をさらに軽減できる可能性があることを示している．
5.3 節と同様に，LiDAR を利用して推測した風速

Fig. 10を入力とした FFC のデータに関して t 検定を実施しVariation of measured cumulative moving

distance of blade pitch angle with average nacelle wind

た（データ数 216 点）．その結果，風速が 8～14 m/s，

speed for the feedforward control

および 18～19 m/s で p 値が 5 %を下回った．このことから，Fig. 11 に示す上記風速でのブレードピッチ

また，Fig. 10 に示すブレードピッチ角の累積移動量の改善率は，Fig. 7 (c)のシミュレーション結果よ角の累積移動量の平均値の比較は信頼できる比較結果であると言える．

りも絶対値が小さい．この理由として以下が考えら
れる．

６．まとめ

(a) 実機とシミュレーションとのブレードピッチ角
モデルが異なることが影響した．

本研究では，ナセル風速を入力としたブレードピ
ッチ角のモデルに基づき，フィードフォワード形式(b) FFC に利用するナセル風速は，ロータやナセルのでブレードピッチ角指令値を決定する FFC を併用し影響を受けるため，シミュレーションにおけるハたブレードピッチ角制御を提案した．得られた成果

ブ風速と実機のナセル風速の差異が影響した．

を以下に示す．

上記課題の解決により，FFC 適用時の効果を向上(1) シミュレーションにより，提案制御は制御未適できる可能性がある．

用時とロータ速度，出力，浮体前後動揺はほぼ同等であって発電運転にほとんど影響を及ぼ

5.4

LiDAR 利用時の効果

さないこと，およびブレードピッチ角の累積移

参考のために，提案する FFC の入力として，ナセ動量を低減できることを示した．

ル風速の代わりに LiDAR を利用して推測した風速(2) 5MW の浮体式洋上風力発電システムを用いたを用い，効果を検証した結果を Fig. 11 に示す．評価

実機試験により，本制御は，未適用時と比較し方法は 5.1 節と同様である．LiDAR を利用してナセて同等の運転性能を維持しながら，ブレードピ

ル前方 80 m と 50 m において，5 s 前と現時刻で計測

ッチ角の累積移動量を低減できる可能性があ

した風速に基づいて，機械学習により現時点でのナることを示した．

セル前方 50 m の風速を推測する手法を利用した．なお，16 m/s の結果が欠落しているが，これは試験期
日本風力エネルギー学会 論文集

Journal of JWEA, Vol.45, No.2, 2021
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謝辞

spar-type

本論文は経済産業省委託の「浮体式洋上ウィンド

floating

Engineering,offshore

DOI:

wind

turbine”,Wind

10.1177/0309524X17737336,

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した．ここで，関係者の方々に深く感謝申し上げま

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