九州大学応用力学研究所所報 第 138 号 (41-54) 2010 年 3 月

41

九州大学伊都キャンパスにおける流体工学モデルRIAM-COMPACT®を用いた
100kW級風レンズ風車のマイクロサイティング
内田 孝紀* 烏谷 隆* 大屋 裕二*(2010年1月29日受理)
HIGH RESOLUTION MICRO-SITING OF 100KW WIND-LENS TURBINE
AT THE NEW CAMPUS OF KYUSHU UNIVERSITYBY USING THE RIAM-COMPACT® CFD MODEL
Takanori UCHIDA, Takashi KARASUDANI and Yuji OHYA
E-mail of corresponding author: takanori@riam.kyushu-u.ac.jp
Abstract
As a countermeasure against global warming, a substantial reduction in CO2 emissions has become an urgent
issue. Accordingly, the effective use of wind power energy is attracting attention as a clean and environmentallyfriendly solution. Given this background, we have developed RIAM-COMPACT® (Research Institute for Applied
Mechanics, Kyushu University, COMputational Prediction of Airflow over Complex Terrain, a non-stationary,
non-linear wind synopsis simulator that is capable of predicting the optimum sites for wind turbine construction to
the pin-point level within a target area of a few km or less. In this study, a high resolution micro-siting of 100kW
wind-lens turbines was performed under neutral stability in the new campus of Kyushu University.
Key words : Ito campus, Kyushu University, Wind-Lens Turbine, RIAM-COMPACT®, Micro-Siting

1.

緒 言

ズ効果」を利用）．

再生可能でクリーンな風力エネルギーは，地球温暖化やエネルギー問題を背景として，現在飛躍的な発展を遂げ，新エネルギー分野の大きな役割を担おうとしている．
「九州大学風レンズ研究グループ」では，年間平均風速が4m/s程度の低風速地域でも十分な発電を可能にし，適度な風が吹く地域ではさらに大きな発電を可能とする新しい風力発電システム「つば付きディフューザ風車」を開発してきた1)．この風車は，風レンズ風車（Wind-Lens Turbine）と呼ばれる．風力による発電量が風速の3乗に比例することに着(a)2009年10月に福岡市百道浜に設置した5kW風レンズ風車

目し，つばの付いた簡単な集風体を風車の周りに取り付けることによって風車に当たる風を増速させ，大幅な出力増加を達成した．実際の様子と，その風速の集風および増加のメ

つば
風の流れ

カニズムをFig.1に示す．「つば（brim）」という渦形成板は，その強い渦形成により，ディフューザ出口付近に低圧部を生強い渦(低圧部)が流れを引き込む

成し，風はその低圧部をめがけて流れ込んでくる．そのためにディフューザ入口付近では大きな増速効果が得られる．
風レンズ風車の長所を下記に整理しておく．


2-5倍の高出力を達成（風エネルギーの集中「風レン

風車
風レンズ体

(b)風速の集風および増加のメカニズム* 九州大学応用力学研究所

Fig.1 風レンズ風車

42

内田・烏谷･大屋：九州大学伊都キャンパスにおける風レンズ風車のマイクロサイティング「つば」によるヨー制御（出口端の「つば」は，風見鳥助になることが大いに期待される．
RIAM-COMPACT®の長所を下記に整理しておく．

のように風向きの変動に応じて風レンズ風車を回転させ，常に風車が風向きに正対する配置に制御する）．


つまり，風向変動に強い．



非定常・非線形の流体工学(CFD)モデル．

風車騒音の大幅低減（基本的には低周速比翼の採RANS系モデルよりも有望視されているLES乱流モデ
ルを採用．

用，周速比λ＝4前後が最適周速比，および翼先端からの渦がディフューザ内部境界層と干渉し，抑制さ低減して，騒音はほとんど気になることはない）．


風速分布のみならず，乱流強度分布などの3次元ア
ニメーション表示が可能．

安全性の向上（高速で回転する風車ブレードが構造
体で覆われている）．

地理情報システム(GIS)との相互連携により，世界中のあらゆる平坦地形と複雑地形に適用可能．

れるという流体力学的メカニズムで空力音が大幅に野外風況データに基づいて，任意地点の年間発電
電力量や設備利用率が評価可能．

先に記述したように，風車の発電出力は風速の三乗にを的確に，かつピンポイントに選定することが重要である(こ

風車立地点における風速分布や乱流強度の鉛直プ
ロファイルを表示可能．

れを「マイクロサイティング」と呼ぶ)．特に日本の地勢は欧米とは著しく異なり，平坦な地形は少なく，多様性に富む複風車に対する風荷重を評価するための，風の時系列
データの出力が可能．

比例するため，風車の立地に関しては，風況の良好な地点



風車受風面内の風の吹き上げ角度や吹き下げ角度などを出力可能．

雑地形がほとんどである．こうした状況では，流れの衝突，剥離，再付着，逆流などの風に対する地形効果を考慮する
ことが極めて重要である．最近では，風車の適地が山間部

以上のように，我々の研究グループでは，風力エネルギに移り，これに伴い風車近傍の地形起伏や地表面粗度のーの有効利用に関して，ハードウエアとしての風車(風レン

急変に起因した風の乱れ(地形乱流)が，風車の発電出力

ズ風車)と，その立地点を高精度に予測するソフトウエアとしに影響を与え，風車の故障が多発しているとの報告がなさての局地的風況予測モデル(RIAM-COMPACT®)の双方れつつあり，社会問題になっている2)．

を開発・製作している．

こうした風車立地の諸問題を解決するため，我々の研究

現在，九州大学伊都キャンパスにおいて，水素生成のたグループでは，数(十)km以下の狭域空間に的を絞り，めのクリーンエネルギー源として風レンズ風車の有効利用

RIAM-COMPACT®(Research

Applied

プロジェクトが進んでいる．具体的には，風レンズ風車によMechanics, Kyushu University, COMputational Prediction

る電気自動車運用プロジェクトや，次世代エネルギー実証of Airflow over Complex Terrain：リアムコンパクト)と称する施設としての100kW級風レンズ風車の開発(2010年設置予

非定常・非線形風況シミュレータ(流体工学モデル)を開発

定)である．近い将来，水素社会が到来すると期待されるが，Institutefor3)

している ．RIAM-COMPACT®では，乱流 モデルとして水素は2次のキャリアである．この水素を風力や太陽光など

LES(Large-Eddy Simulation)を採用している．LESとは，比のクリーンエネルギーで生成し，エネルギー生成から消費較的大きな渦構造を直接計算し，それより小さい渦構造のまでの全体システムにおいて，CO2および温暖化ガスをな

みをモデル化する手法である．現在，国内で開発されているべく排出しないエネルギー循環システムを構築することがる風況予測ソフトは，計算時間の問題からRANS(Reynolds

主たる目的である．
風レンズ風車は数々の長所を有しているが，さらに大型

Averaged Navier-Stokes equation)と呼ばれるレイノルズ平
4, 5)．RANSでは，時間的に化が可能になれば，その有用性が増してくると期待される．

変化しない定常的な流れ場を対象としている．しかしながら，100kW級風レンズ風車の開発(2010年設置予定)では，耐近年のコンピュータ性能の向上は著しく，計算時間の問題

風速60m/s，構造重量，コストなどを考慮し，できるだけコンも劇的に解消されつつある．空間平均型の乱流モデルでパクトな風レンズ集風体を選択した．5kW機とほぼ相似にあるLESは，時々刻々と変化する非定常な風況場をシミュレ製作し，定格風速12m/sで出力100kWが可能な中型風レンーションすることが可能である．ここが時間平均型の乱流モ

ズ風車の第1号機を実現する．ダウンウィンド型でロータ直デルであるRANSと大きく異なる．また，モデルパラメータの径12.8m，風レンズ外径15.4m，ハブ高さは25mである．

チューニングにおいても，LESはRANSに比べて極めて少な

100kW級風レンズ風車の特徴を以下に示す．立地候補地，く，汎用性に優れた手法である．非定常な風況特性を簡単

5kW機と比較した場合の大きさをFig.2, Fig.3に示す．

均型乱流モデルを採用しているに数値予測し，その結果をアニメーションなどで視覚的に捉えることが出来れば，多額の費用を要する風洞実験の代

従来風車と比べ，発電出力が2倍．

替ツールになるとともに，ウィンドファームの事前検討の一

同じ発電規模の風車に比べ，ロータ直径が3分の2．

九州大学応用力学研究所所報 第 138 号 2010 年 3 月

43100kW級風レンズ風車の建設予定地

Fig.2 100kW級風レンズ風車の建設予定地，次世代エネルギー実証施設，九州大学伊都キャンパス，2010年竣工予定


Flow

従って，騒音源強さは半分 以下になる．加えて，
風レンズ集風体によるブレード先端渦の抑制で大幅な騒音低下が期待される．



パッシブなヨー制御が可能．乱れた風に対する追随性が良い．



風 レンズ集 風 体 の頭 頂 部 に避 雷 針 を付 けて，雷を回避可能．



必要であればバードストライクも回避可能．

5kW級
100kW級
ロータ直径
13m
ハブ高さ

ロータ直径

本研究 では，流体工 学モデルRIAM-COMPACT®を2.5m

用いて100kW級風レンズ風車を建設した場合の年間発ハブ高さ

電電力量や設備利用率などを試算する．この目的に対11.5m

し ， 我 々 が 過 去 に 実 施 し た 野 外 風 況 デ ー タ (2003.7-

25m

2004.6の1年間の1時間値)を使用する 6, 7) ．次に，風車周辺の風況特性を詳細に調査するため，卓越風向を対象に高解像度の風況シミュレーションを実施する．

Fig.3 5kW機および100kW機の寸法の比較

2.

野外風況データ観測システム
ここでは，過去に実施した風観測システムについて記

44

内田・烏谷･大屋：九州大学伊都キャンパスにおける風レンズ風車のマイクロサイティング

述する．風観 測システムは「20 Meter NRG-NOW(A)

System」を使用した．Fig.4に示すように，20mの観測タワ
ーを立 て，10mと20mの位置 にFig.5に示 す風速 計 と風向 計 を設 置 した．機 械 式 の風 速 計 には，一 般 に「風 杯型(カップ式)風速計」と「風車型(プロペラ式)風速計」があるが，本研究では3杯型風速計を用いた．風向計には

Variouskeys

ベーン型風向計を用いた．データの取得には，Fig.6に示 すNRGロガー9200プラス(自 動 記 録 器 )を用 いた．データ の記 録 間 隔 は10 分 (600秒 )，サンプリング間 隔 は
Anemometer (20m)

Dry cell(9V)

Wind vane (20m)Wind vane (10m)

Anemometer (10m)

Two data chips
Fig.6 データロガー
9200-PLUS
NRG LOGGER(9200-PLUS NRG LOGGER)
地上高 20m

Fig.4 風況観測システム(20 Meter NRG-NOW System)

地上高 10m

Photo.1 観測マストの様子(a)風速計0.5Hz(2秒)で，風速の平均値と標準偏差および風向の平均値が格納される．すなわち，300個のデータに基づいた統計処理の結果である．平均風速は0～97.4m/sまで取得可能であり，その精度は0.022m/sである．風向には 補 正 値 が あ り ， 地 上 高 10m は 330 度 ， 地 上 高 20m は350度である．自動記録器には32kBのチップを2個搭載しており，9Vの乾 電 池 2個 で56日 間 のデータ記 録 が可能である(Fig.6に矢印で表示)．同図に矢印で示す各種(b)風向計キーを操作することにより，(A)には以下の情報を表示す

Fig.5 測定機器ることが可能である．Photo.1には観測システムを設置した実際の様子を示す．

九州大学応用力学研究所所報 第 138 号 2010 年 3 月


現在風速風向

風向
N
NNE
NE
ENE
E
ESE
SE
SSE
S
SSW
SW
WSW
W
WNW
NW
NNW



現在記録間隔の平均風速風向

現在記録間隔の最大風速とその風向

現在アナログ入力値



現在年月日，時刻



記録間隔



記録モード



地点番号(ユーザーが入力)

データチップ番号(ユーザーが入力)



電池電圧



データチップの記録可能残存日数

3.

野外風況データの整理

3.1

年間の風況特性(2003年7月～2004年6月)

平均風速(m/s)
出現頻度(％)
2.7
2.6
2.6
1.9
2.8
3.3
4.4
12.2
3.5
13.4
2.5
6.3
2.2
3.6
1.8
1.9
1.8
3.5
2.0
4.1
2.0
5.2
2.6
5.2
5.2
9.7
5.2
9.9
5.8
12.8
3.9
4.4
地上高20m

地 上 高20mの観 測データに基づいて評 価 した，2003

Table.1 Fig.7の数値情報(2003.7-2004.6)，10分値

45

年7月～2004年6月における1年間の風況特性を整理しておく．ここに示す結果は10分値データに基づく．

NNW
NW

20

NNE

15

4

NE
3

ENE

5
W

2

E

0

WSW

ESE
SW

SE
SSW

8

N
NNE

6

NE

4

ENE

2
W

0
03-07 03-08 03-09 03-10 03-11 03-12 04-01 04-02 04-03 04-04 04-05 04-06

Fig.8 月別平均風速の比較(2003.7-2004.6)，10分値(a)発生頻度(％)

WNW

1

SSE
S

NNW
NW

Monthly mean wind speed (m/s)

5

N

10

WNW

6

E

0

WSW

ESE
SW
SSW

SE

平均風速(m/s)
年および月
2003年7月
4.2
2003年8月
2.8
2003年9月
3.8
2003年10月
3.6
2003年11月
3.5
2003年12月
4.9
2004年1月
4.5
2004年2月
5.1
2004年3月
3.9
2004年4月
3.6
2004年5月
3.1
2004年6月
2.8
年平均風速
3.8
地上高20mTable.2 Fig.8の数値情報(2003.7-2004.6)，10分値

SSE
S

Fig.7には，16風向別の発生頻度とそれに対応した平均風速を示す．伊都キャンパスでは，西～北西と東より(b)平均風速(m/s)
Fig.7 年間の風況特性(2003.7-2004.6)，10分値の風が卓越しているのが分かる．
Table.1には，Fig.7の数値情報を示す．

46

内田・烏谷･大屋：九州大学伊都キャンパスにおける風レンズ風車のマイクロサイティング
Fig.8には，月 別 平 均 風 速 の比 較 を示 す．縦 軸 が平均風速を示し，横軸は月である．冬期の12月～2月には，
平均風速で5.0m/s程度の風が吹いている．
Table.2には，Fig.8の数値情報を示す．地上高20mにおいて，年間平均風速は3.8m/sであった．

3.2

観測マスト位置での年間発電量などの試算

ここでは，100kW級 風 レンズ風 車 をFig.2に示 す観 測マスト地 点 (地 上 高20m)に導 入した際 の年 間 発 電 電 力
量と設備利用率の試算結果について示す．
年間発電電力量と設備利用率を試算するためには，
風速階級別の出現頻度を利用するのが一般的である．
本 研 究 で使 用 する観 測 マスト位 置(地 上 高20m)での結(a)5kW機果をFig.9に示す．同図には，レイリー分布も併せて示している．レイリー分布について簡単に説明する．Fig.9か
らも分 かるように，風 速 階 級 別 の出 現 頻 度 分 布 は左 右非 対 称 である．最 大 値 は左 側 ，すなわち，弱 風 側 に偏っている．この出現 頻 度 分布 の関 数 形に関 する研究は過去に数多く行われており，現在ではワイブル(Weibull)
分 布 関 数 が一 般 的 に用 いられる．レイリー分 布 は，ワイブル分布の特 別な場 合である．以下 に示 すように，レイリー分布では，(年)平均風速を設定すれば風速の出現頻度を推定することができる．Fig.9においても，レイリー
分布 は，観測 データを集 計 して得られた風速 階級別の出現頻度を概ね再現している．

   V 2 -(1)f V  exp   
2 V2
 4  V  
V ：(年)平均風速(m/s)
V ：風速(m/s)(b)100kW機

 V

Fig.10 風車パワーカーブの比較

Fig.10(b)に示す100kW機のパワーカーブとFig.9に示した風 速 階 級 別 の出 現 頻 度 分 布 に基 づいて算 出 した年
間 発 電 電 力 量 と設 備 利 用 率 の結 果 をTable.3に示 す．
なお，風速値を発電量に換算する際，風速ビンは最小
値 を 用 い た ． す な わ ち ， 例 え ば 4.9m/s で の 発 電 量 はレイリー分布

4m/sの発電量とした．このビンの取り方で設備利用率は数％変動する．また通常，観測マストの風速値(本研 究では地上高20m)は，ベキ法則によりハブ高さ(例えば地上 高 25m)に換 算 する．ここでは，地 上 高 20m位 置 で諸量 を算 出 した．年 平 均 風 速 が3.8m/sである観 測 マスト
地点では，100kW級の風レンズ風車 を想 定 した場合の設備利用率は，約8％程度となった．

Fig.9 風速階級別の出現頻度分布(2003.7-2004.6)，

4.

RIAM-COMPACT®による
風車立地点のマイクロサイティング

10 分値（発電電力量，設備利用率の評価）
Fig.10には，風レンズ風車のパワーカーブを示す．比較のため，5kW機のパワーカーブも併せて示す．

4.1

数値計算手法など

九州大学応用力学研究所所報 第 138 号 2010 年 3 月

47

様々なスケールの乱流渦を計算格子よりも大きなGS成

kWh

分 の渦 と，それよりも小 さなSGS成 分 の渦 に分 離 する．

(=発 電 量 ×時 間 )GS成分の大規模渦はモデルに頼らず直接数値シミュレ

0.0

0.0

ーションを行う．一方で，SGS成分の小規模渦が担う，主1488.34

0.1

89.3

2

1666.86

0.5

766.8

タ操作を施された非圧縮流体の連続の式(式(2))とナビ

31238.34

1.6

1931.8

エ・ストークス方程式(式(3))である．本研究では，平均風4939.81

3.7

3486.7

成層の効果は省略した．また，地表面粗度の影響は地

5726.057.2

5256.6形表面の凹凸を高解像度に再現することで取り入れた6

548.6912.5

6864.27386.4619.9

7675.28262.4629.7

7782.09

187.8342.2

7928.310126.0057.9

7296.4

11

87.27

77.1

6725.6

12

46.38

99.0

4591.2

13

24.77

92.0

2278.6

14

11.30

90.0

1017.3

15

4.99

90.0

448.8

16

1.00

90.0

89.8

17

0.50

90.0

44.9

18

0.33

90.0

29.9

19

0.17

70.0

11.6

風速
(m/s)

発生時間(h)

発電量
(kW)

0

1012.45

1としてエネルギー消散作用はSGS応力を物理的考察に基づいてモデル化される．流れの支配方程式は，フィル

速6m/s以上の強風を対象にしているので，大気の温度

年間発電電力量(kWh)64,315
試算
合計：8760h
結果(1年間)
設備利用率(％)
8.2
100kW級風レンズ風車を想定
地上高20mの風速値を利用(年平均風速3.8m/s)
設 備 利 用 率 (％)=100×(年 間 発 電 電 力 量 )/(定 格
出力90kW×発生時間)
Table.3 100kW級風レンズ風車を想定した際の年間発電電力量および設備利用率の試算結果(水平解像度は数mオーダー)．

u i
0
xi

-(2)

 ij
u i
u i
 p 1 2 ui
uj



t
x j
xi Re x j x j x j

1
3

 ij  u'i u' j  u'k u'k  ij  2 SGS S ij

 SGS   Cs f s   S2

S  2Sij Sij

Sij 

1/ 2

-(6)

1  ui u j 2  x j xi    hx hy hz 

1/ 3

-(4)

-(5)



f s  1  exp  z  / 25

-(3)

-(7)



-(8)

-(9)

計算アルゴリズムは部分段階法(F-S法)に準じ，時間進行法はオイラー陽解法に基づく．圧力に関するポアッソン方程式は逐次過緩和法(SOR法)により解く．空間項の離 散 化 は式 (3)の対 流 項 を除 いて全 て2次 精 度 中 心差分とし，対流項は3次精度風上差分とする．ここで，対数 値 不 安 定 を回 避 し，複 雑 地 形 上 の風 の流 れを高精度に数値予測するため，一般曲線座標系のコロケー
ト格子に基づいたRIAM-COMPACT®を用いた 3) ．ここでコロケート格 子 とは，計 算 格 子 のセル中 心 に物 理 速 度
成分と圧力を定義し，セル界面に反変 速 度成分にヤコビアンを乗じた変数を定義する格子系である．数値計算
法は差分法(FDM)に基づき，乱流モデルとしてLESを採用 す る ． LES で は 流 れ 場 に 空 間 フ ィ ル タ を 施 し ， 大 小流 項 を構 成 する4次 精 度 中 心 差 分 は梶 島 による4点 差
分と4点補間に基づいた補間法を用いる．3次精度風上
差分の数値拡散項の重みは，通常使用される河村-桑原 スキームタイプのα=3に対 して，α=0.5としその影 響
は十分に小さくする．LESのサブグリッドスケールモデルには標準スマゴリンスキーモデルを用いる(式(4)-式(9))．
壁面減衰関数を併用し，モデル係数は0.1とした．

48

内田・烏谷･大屋：九州大学伊都キャンパスにおける風レンズ風車のマイクロサイティング

4.2

実風速推定法の手順

伊都キャンパス全体図

野 外 観 測 で取 得 された風 況 時 系 列 データと時 間 平
均 風 況 場 の計 算結 果 を用いて，複 雑地 形 上の任 意 地
点における実風速の時系列データ(スカラー風速値の時
系列データ)を推定する手順は以下の通りである 8) ．

1． Fig.11に示 すように，RIAM-COMPACT®を用 いて対象サイトを対 象に16風向 別 の風況シミュレーショ
ンを実施する．十分に流れ場を発達させた後，引き続き計算を行い，時間平均風況場を取得する．

16

1

2

15

順次，計算を行う

3(a)全体図，図中の赤線部分が本研究で入手した

14

4

13

5
6

12
11

7
10

9

8

CADデータの範囲

高
標高
低

No.2
No.1

Fig.11 16風向別の風況シミュレーションのイメージ
搬入道路
本研究では，Fig.12(a)に示す赤線で囲む風レンズ風
車の建設予定地の高解像度 CADデータを入 手し，これを国土地理院の基盤地図情報(縮尺レベル25000)の等値線と接続させて空間解像度5mの標高データを5km四(b)上記赤線部分の拡大図，赤丸：100kW機の立地点
Fig.12 100kW級風レンズ風車の建設予定地

方 構 築 した 9) ．16風 向 別 の計 算 領 域 は100kW級風レン
ズ 風 車 の No.2 を 中 心 と し て 3km 四 方 と し た (Fig.13,
Fig.14を参 照 )．計 算 領 域 中 の標 高 差 は160m(最 大 標
高 ：160m, 最 小 標 高 0m)であり，計 算 領 域 の上 端 は標
高 800mである．各 方 向 の格 子 点 数 は主 流 方 向 (x)，主

No.3
No.2

流直交方向(y)，鉛直方向(z)方向に61×61×41点である．x方向およびy方向の格子幅は等間隔で50mとした．
z方 向 の格 子 幅 は不 等 間 隔 とし，地 表 面 付 近 に滑 らか

No.1

No.4
No.2
No.5

に引 き寄 せた．地 表 第 一 セル，すなわち，最 小 メッシュ
幅 は約0.5mである．流入 境 界 面 は1/7乗 のベキ法則に従う速度プロファイルを与え，側方境界面と上部境界面

No.1

は滑 り条 件 ，流 出 境 界 面 は対 流 型 流 出 条 件 とした．地面 には粘 着 条 件 を課した．式 (3)の無 次 元 パラメータReはレイノルズ数 (=U in h/ν)であり，Re(=U in h/ν)=10 4 とした．ここで， 本 計 算 にお ける 代 表 スケー ルの取 扱 い はFig.15に示す通りである．hは計算領域の標高差，U in は流 入 境 界 面 の最 大 標 高 地 点 における風 速 ，νは動 粘性係数である．時間刻みはΔt=2×10 -3 h/U in とした．

(a)5kW機および100kW機の配置計画，
赤丸：100kW機の立地点，黒丸：5kW機の立地点
Fig.13 風レンズ風車の配置図，次ページに続く

九州大学応用力学研究所所報 第 138 号 2010 年 3 月

49

z

流

風速の代表スケールU in (m/s)

入長さの代表スケールh(m)境(=標高差=z max - z min )界面
最小標高z min (m)

最大標高z max (m)Fig.15 本研究における代表スケールの取扱い

Flow
40m

3． 参照点において，野外風況データの各時刻における風向に従い，それに対応した(事前に求めていた)
風速 比を野 外 風況データに乗じる．こうして，参 照
点の野外風況データが，評価点での時系列データ(スカラー風速値)に変換される．この操作を1年間な(b)100kW機の離隔距離と側面図

いし，ある期 間 の野 外 風 況 データに適 用 し，統 計

Fig.13 風レンズ風車の配置計画

処理を施せば任意評価点の月別平均風速や年間平均風速などが取得できる．

3km

4.3

計算結果および考察

Fig.16に本研究で作成した局所風況マップを示す．
これは，地上 高20mの野外 風況データ(10分値)から，1
時間間隔のデータを作成し，これとRIAMCOMPACT®による16風 向 別 の計 算 結 果 から，その出現頻度などを考慮して作成したものである．図中には，3km

風レンズ風車Fig.14 計算領域，格子点数：61×61×41点
2． それぞれの流入風向毎に参照点，すなわち，観測マスト高さにおける風速値と，評価点位 置における観測マスト

ハブ高さ風速値との比を16セット求める．参照点の
風 速 値 は“1”と正 規 化 しておく．ここで，流 入 境 界

大面で設定した風向と参照点における風向は一致す
るということを仮 定 している．なお，スカラー風 速 値
VELはx方向，y方向の時間平均された風速成分を用いて以下の式で算出した．

VEL 



2

U V

2



風速
小
(a)全体図-(10)

Fig.16 局所風況マップ，2003.7-2004.6の野外風況
データに基づいて作成，次ページに続く

50

内田・烏谷･大屋：九州大学伊都キャンパスにおける風レンズ風車のマイクロサイティング
5kW機

大4.9m/sならばその風 速 に対 応 した発 電 量 を計 算 した．
風速

Fig.13に示すように，100kW級の風レンズ風車 2台 の周辺には，5kW機の風レンズ風車5台を配置する計画であ小る．よって，本研究では各風車の諸量とウィンドファームとしての全体値(or平均値)を試算した．本研究の試算では，年間発電電力量はウィンドファーム全体で212,309kWh，設備利用率の平均値は約9％程度となった．今後，風車建設予定地の西側の森林などの伐採が5kW機計画されており，風の通り道が出来ることで風車建設予定地の風況が局所的に向上することが期待される．また，100kW機

本 研 究 ではウエイクロス(風 車 の相 互 干 渉 )の影 響 を考慮していない．引き続き，より詳細な検討・検証を行う予(b)拡大図5kW機Fig.16 局所風況マップ，2003.7-2004.6の野外風況
データに基づいて作成

定である．

5.

RIAM-COMPACT®による
風車立地点のマイクロサイティング

100kW機
No.1

103,035

No.2

92,042（風車近傍の風況特性の評価）
5.1

数値計算手法など

5kW機

本研究では，風車近傍の地形の凹凸などによる風況

No.1

3,211

特性の詳細検討も実施した．この目的に対し，前章より

No.2

3,959

もさらに高解像度の標高データを構築し，それに基づい

No.3

3,354

た風況シミュレーションを行った．ここでは，その結 果な

No.4

3,354

などを説明する．

No.5

3,354

合計値

212,309

Table.4 年間発電電力量(kWh)の試算結果

詳細計算用の高解像度標高データは，先に説明した
ように，CADデータと国土地理院の基盤地図情報(縮尺レベル25000)の等値線を接続させて1km四方の領域を
再 構 築 した(Fig.17を参 照 )．この領 域 の空 間 解 像 度 は1mである．但し，土地造成の影響などは考慮していない．

100kW機

この標高データに基づいて，西風および東風を対象とし

No.1

11.9

た計算を実行 した(Fig.18を参照)．ここでは，紙面の都

No.2

10.6
5kW機

No.1

7.6

No.2

9.4

No.3

7.9

No.4

7.9

No.5

7.9

平均値

9.0

1km

Table.5 設備利用率(％)の試算結果
1km
各風車の年間発電電力量を表示している．各数値については後 述する．各風 車 ともに概ね風 況の良好 な地点に立地している様子が見て取れる．
年 間 発 電 電 力 量 と設 備 利 用 率 の結 果をTable.4およFig.17 詳細計算用の地形構築範囲，紫色の線，

びTable.5に示す．なお，風速値を発電量に換算する際，赤線で示す部分はCADデータの範囲，

風 速 ビンは線 形 内 挿 で処 理 した．すなわち，例えば

1km四方を空間解像度1mで再現した．

九州大学応用力学研究所所報 第 138 号 2010 年 3 月
西風

51

500m
西風

No.3

900m
(a)上から見た平面図

No.2

100kW機

No.4

No.1

No.5

(a)5kW機の結果
西風
5kW機

高
標高
低

(b)鳥瞰図Fig.18 詳細計算用の計算領域，
格子点数：181×101×51点
合上，西風を対象にした場合のみを示す．
計算領域は100kW級風レンズ風車のNo.2を中心とし

No.2
No.1

て主流方向(x)に900m，主流 直交 方向 (y)に500mとした．
計算領域中の標高差は75m(最大標高：120m, 最小標高45m)であり，計算 領域 の上 端は標 高422mである．格子 点 数 は， x 方 向 ， y方 向 ， z 方 向 ( 鉛 直 方 向 ) に181 ×
101×51点である．水平断面内の格子幅は等間隔で5mとした．z方向の格子幅は不等間隔とし，地表面付近に滑らかに引き寄せた．地表第一セル，すなわち，最小メ(b)100kW機の結果
Fig.19 時間平均場に対する速度ベクトルの鉛直分布，
西風の場合

ッシュ幅 は約 0.2mである．その他 の条 件 は第 4章と同じである．

どうかを調査する必要がある．すなわち，風車上流の地形から形成される境界層に風車の受風部分が埋没しな

5.2

計算結果および考察

いようにしなければならない．風車立地点が最高標高でFig.19に各 風 車 立 地 点 における速 度 ベクトルの鉛 直は無い場合には，大きな風速が期待できるわけではなく，分 布 (時 間 平 均 場 )を示 す．今 回 の場 合 のように，複 雑周 辺 地 形 との干 渉 によって風 車 立 地 点 が境 界 層 に埋地 形 上 に風 車 を建 設 する場 合 には，風 車 の上 流 側 に没 している可 能 性 もあるため，その適 地 選 定 は十 分 な位置する地形からの剥離流の影響を風車が受けないか

注 意 を要 する．Fig.19を吟 味 すると，各 風 車 ともに大 き52

内田・烏谷･大屋：九州大学伊都キャンパスにおける風レンズ風車のマイクロサイティングな速 度 欠 損などは観 察されず，概 ね適 切 な地 点である

Journal 「Environmental Flows」, Series B, Vol.49,

ことが示された．

No.3, pp.567-575，2006[3]

6.

T.Uchida and Y.Ohya, Micro-siting Technique
for

結 言

Wind

Large-Eddy

Generators

Simulation,

Journal

by

Using

of

Wind

Engineering & Industrial Aerodynamics, Vol.96,

九州大学伊都キャンパスで実施してきた野外風況デpp.2121-2138, 2008

ータ(2003年7月～2004年6月の1年間，1時 間値，地上
高 20m)を用 い，流 体 工 学 モデルRIAM-COMPACT®に

Turbine[4]

村上周三，持田灯，加藤信介，木村敦子，局所風より100kW級 風 レンズ風 車 を建 設 した場 合 の年 間発 電

況 予 測 システムLAWEPSの開 発 と検 証 ，日 本 流 体

電 力 量 や設 備 利 用 率 などを試 算した．また同 時 に，風力 学 会 誌 ｢ な が れ ｣ ， Vol.22 ， No.5 ， pp.375-386 ，
2003

車周辺の風況特性を詳細に調査するため，卓越風向を対象に高解像度の風況シミュレーションを実施した．

[5]とその実用化，日本流体力学会誌｢ながれ｣，

年間発電電力量に関しては，100kW級の風レンズ風Vol.22，No.5，pp.387-396，2003

車2台，5kW機の風レンズ風車5台を配置した場合，ウィンドファーム全 体 で212,309kWhとなった．また，設備利[6]内 田 孝 紀 ，杉 谷 賢 一 郎 ，大 屋 裕 二 ，九 州 大 学 元
岡 キャンパスにおける風 観 測 -第 一 報 平 均 的 な

用率の平均値は約9％程度となった．

風 況 特 性 について-，九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所

卓 越 風 向 (西 風 )を対 象にした高 解像 度 風 況シミュレ

所報，第128号，pp.37-51，2005

ーションでは，各風車ハブ高さにおいて大きな速度欠損は確 認 されず，今 回 の建 設 予 定 地 周 辺 の風 況 は概 ね

石 原 孟 ，非 線 形 風 況 予 測 モデルMASCOTの開 発[7]

内 田 孝 紀 ，杉 谷 賢 一 郎 ，大 屋 裕 二 ,九 州 大 学 伊良 好であることが示された．本 研 究で検 討した風レンズ

都 キャンパスにおける風 観 測 -第 二 報 乱 流 強 度

風車の設置予定地点は，周辺を山に囲まれた地形であ分布と発電電力量の試算について-，九州大学応り，そういった地形においては最も高い地点の周辺が風用力学研究所所報，第131号，pp.13-24，2006

車設置の最適地とならず，周辺との干渉によって風車が[8]

Vol.10，pp.733-740，2007

界層に埋没させないためにも，事前に風 況場解析を行う必要があることが改めて確認された．

内 田 孝 紀 ，大 屋 裕 二 ，CFDを用 いた複 雑 地 形 上の実風速推定法の提案，応用力学論文集，

境界層に埋没する可能性がある．風車の受風部分を境[9]内 田 孝 紀 ，大 屋 裕 二 ，荒 屋 亮 ，田 辺 正 孝 ，川 島

今 後 ，風 車 建 設 予 定 地 の西 側 の森 林 などの伐 採 が泰史，風況シミュレーションのための紙地図からの計画されており，風の通り道が出来ることで風車建設予

高解像度地形データの構築，九州大学応用力学

定地の風況が局所的に向上することが期待される．また，研究所所報，第129号，pp.135-141，2005

本 研 究 の計 算 ではウエイクロス(風 車 の相 互 干 渉 )の影響を考慮していない．引き続き，より詳細な検討・検証を行う予定である．

Appendix
ここでは，第 2章 および第 3章 で示 した，観 測 マスト位

謝 辞

置 での野 外 風 況 データとメソ数 値 予 測 モデル(MSM)の
GPVデータとの比 較 を示 す．GPVデータとは，(財 )気 象

本 研 究 を行 うに際 し，九 州 大 学 応 用 力 学 研 究 所 技

業務支援センター(http://www.jmbsc.or.jp/)を通して公術 室 の渡 辺 公 彦氏，杉 谷 賢 一郎 氏には多 大な協 力 を開されている気象庁作成の数値予報データである．観測頂いた．(株)環境GIS研究所の荒屋亮氏には，数値シミ

マスト近 傍 の4格 子 からGPVデータを抽 出 し，水 平 方 向ュレーション用の地形データ作成に関して多大な協力をおよび高 度 補 間 を行 った(Fig.20を参 照 )．メソ数 値 予 測頂いた．ここに記して感謝の意を表します.

モデル(ＭＳＭ)の格子間隔はTable.6に示す通りである．
配信間隔は6時間毎である．本研究では，下記に示す二参 考 文 献[1]

大 屋 裕 二，風 レンズ風 車から見た世 界 の風力･水力利用，日本風力エネルギー協会誌，印刷中[2]

T.Uchida and Y.Ohya, Micro-siting Techniquefor Wind Turbine Generator by Using High
Resolution Elevation Data, JSME International

通りのデータを用いた．
ケース1:地上(地上高10m)の風速値をべき指数7で地上高20mに上方補間
ケース2:気圧面(975hpa，950 hpa)の風速値からべき指数を算出し，地上高20mに下方補間九州大学応用力学研究所所報 第 138 号 2010 年 3 月
メソ数値予測モデル
（ＭＳＭ）

格子間隔
緯度方向

53

予 測 領 域

経度方向

地上物理量

0.1度

0.125度

気圧面物理量

0.2度

0.25度

北緯
南 端

東経
北 端

22.4度

南 端

47.6度

北 端

120度

150度

Table.6 メソ数値予測(MSM)の予測範囲(a)ケース1：地上データ
Fig.20 GPVデータ(MSM)の取得位置
GPV データ(MSM)の取得位置■ケース 1：地上データ(Fig.20(a))(b)ケース 2：気圧面データ■ケース 2：気圧面データ(Fig.20(b))
１．Ｎ３３．４

Ｅ１３０．０００

１．Ｎ３３．５

E１３０．１２５

２．Ｎ３３．４

Ｅ１３０．２５０

２．Ｎ３３．５

Ｅ１３０．２５０

３．Ｎ３３．６

Ｅ１３０．０００

３．Ｎ３３．６

Ｅ１３０．１２５

４．Ｎ３３．６

Ｅ１３０．２５０

４．Ｎ３３．６

Ｅ１３０．２５０

Fig.21には，GPVデータ(ケース1，ケース2)と野 外 風況 デ ー タ の 風 速 時 系 列 デ ー タ の 比 較 (2003 年 7 月 ～2004年 6月 における1年 間 ，1時 間 値 ，8760個 )を示す．
全てのデータともに地上高は20mである．GPVデータ(ケース1，ケース2)は，野外風況データの傾向を概ね再現していることが分かる．但し，GPVデータ(ケース2)は若干
過 大 評 価 であることが見 て取 れる．年 平均 風 速 は野 外
観 測 が3.8m/sであるのに対 し，GPVデータ(ケース1)は3.9m/s，GPVデータ(ケース2)は5.63m/sであった．
Fig.22には，GPVデータ(ケース1，ケース2)と野 外 風況データに関して，風速階級別の出現頻度の比較を示
す．観測値とGPVデータ(ケース1)を比較すると，全体的な傾 向は概 ね一 致している．観 測 値 とGPVデータ(ケース2)では，全体的な傾向に差異が生じている．この結果と，第 3章 で示 した100kW機 の風 レンズ風 車 のパワーカーブに基 づいて年 間 発 電 電 力 量 と設 備 利 用 率 を地 上
高 20m で 試 算 し た ． 観 測 値 の 年 間 発 電 電 力 量63,829kWh，設 備 利 用 率 約 8％に対 し，GPVデータ(ケース1)では，年間発電電力量 42,954kWh，設備利用率
約 6 ％ ， GPV デ ー タ ( ケ ー ス 2) で は ， 年 間 発 電 電 力 量
149,963kWh，設備利用率約19％となった．

Fig.22 風速階級別の出現頻度の比較

54

内田・烏谷･大屋：九州大学伊都キャンパスにおける風レンズ風車のマイクロサイティング

Fig.21 GPVデータ(MSM)と野外観測データの風速時系列の比較，2003年7月～2004年6月における1年間