⽇本⾵⼒エネルギー学会誌 第47巻 第3号 pp.465-470, 2023

最新版リアムコンパクトソフトウェアの紹介と将来展望
九州応用力学研究所
再生可能流体エネルギー研究センター 内田 孝紀
1.

はじめに
RIAM-COMPACT(以後，リアムコンパクトと称する)は，著者により開発された完全in-houseの純国産ソフトウェ
アである．2006年10月から受託解析サービスとソフトウェ
ア販売が開始された．現在では国内風力業界における標準ソフトウェアの一つとして，CFD初心者からエキスパートユーザーまで幅広く活用されている．特に，直感的でユーザーフレンドリーな操作性には高い評価を得ている．非定常な風況場(瞬間場)とそれに基づいた時間平均場により，①ウィンドファーム全体の経済性(AEP,CF)，②ウィンドファーム内の各々の風車周辺に発生する地形性乱流や風車ウエイクに起因したウィンドリスクを評価するため，風況解析ソルバーには非定常乱流モデ
ルLESを採用している．LESに基づいた数値風況診断モ
デルの開発こそが，我々の「こだわり」である 1)．
本報では，リアムコンパクトを構成している，①前処理ソフトウェアとしてのRC-Elevgen，②風況解析ソルバーと し て の RC-Solver ， ③ 後 処 理 ソ フ ト ウ ェ ア と し て の
RC-Scopeの主な特長と，リアムコンパクトの将来展望を述べる．
2.

前処理ソフトウェア：RC-Elevgen
図1に主な特長を示す．リアムコンパクトでは16方位の計算を前提としており，16方位ごとのメッシュデータ等の図1 前処理ソフトウェア：RC-Elevgen必要なファイルがすべて自動的に保存される．また，細かい点ではあるが，ユーザーがファイル名を入力(指定)する場面はほとんどなく，重要ファイルはソルバーや後処理でそのまま一貫して利用できるように設計されている．また，任意の風向を対象とした計算に対応するため，0.5度おきでメッシュデータを回転することも可能である．
3.

風況解析ソルバー：RC-Solver
図2に示すように，RC-SolverではRC-Elevgenで作成された計算メッシュデータや，その他の各種パラメータなどを設定して計算を実行する．図2に示す画面で，ジョブ管理(単一および複数計算やその順番)も可能である．リアムコンパクトでは，従来から非定常乱流モデルLESを採用したことによる計算時間の増大が懸念されてきたが，きめ細やかなチューニングにより，マルチCPU環境における実務利用はそれほど大きな問題にはならなかった．さらに近年では，Windows CUDA / LinuxOpenACCによるGPU計算にも対応し，計算時間を劇的

図 2 風況解析ソルバー：RC-Solver

図 3 大気安定度を考慮することで出現する流れパターンの劇的な変化，孤立地形の場合

図 4 ユーザーの目的に応じた種々の数値風況シミュレーション例に短縮することに成功した．
近年，国内の風力業界ではウィンドファーム全体の経済性(AEP, CF)の評価に与える大気安定度の影響が注目されている．リアムコンパクトでは，図3に示すように，大気安定度を考慮した計算が可能となっている 2)．
図 4 に は ， 我 々 が 独 自 開 発 し たCFD Porous Disk
Wakeモデルを適用した場合の計算例を示す 3)．ユーザ
ーの目的に応じた最適な計算が可能である．Case5では，より現実的に近い状況を模擬するため，乱流格子とラフネスブロックを設置している．なお，すべてのケースでGoogle Earthの画像を地形表面に張り付けている．
4.

後処理ソフトウェア：RC-Scope
RC-Solverから出力される膨大な数値データの羅列に基づいて流れ場を可視化し，同時にそれらの数値データを解析して風力分野特有の視覚化・グラフ化を行うのがRC-Scopeである．現在，我々が最も開発に注力している部分である．ここでは，最新機能を紹介する．
4.1 風車受風内における気流特性の可視化
陸上および洋上を問わず，今後，風車の大型化に伴い，風車受風面内における気流特性の把握が極めて必要となる．リアムコンパクトでは，図5に示すように，風車受風内における気流特性の可視化が可能である．また，流れの場の可視化と合わせて，図中に示すように風車立地点における各種物理量(平均風速，標準偏差など)の鉛直分布や，風車ハブ高さにおける風速や風の吹き上げ角度などのグラフ化も可能になっている．

図5 風車受風内における気流特性の可視化例
4.2 年間発電電力量AEPと設備利用率CFの評価
図6に示すように，ユーザーの目的に応じた年間発電電力量AEPと設備利用率CFの評価が可能となっている(現在では6パターンの計算手法が選択可能)．

図6 RC-Scopeにおける年間発電電力量AEPと設備利用率CFの評価パターン

図7 年間発電電力量AEPと設備利用率CFのサマリーファイルの例

図8 各風車の時系列データファイルの例
入力する観測マストデータは，風向と風速の1時間値，あるいは10分値である．風車パワーカーブは複数機種が設定可能である．ウエイクロスについては，風洞実験データ(風車の離隔距離のみを考慮したロス率) 4)，実機風車のスラスト係数，工学モデルなどから算出したルックアップテーブル(これは後述する)が選択可能である．

図9

AEPやCF，発電成績などの可視化例

出力ファイルはサマリーファイルの他(図7)，各風車の時系列データ(図8)も出力可能である．さらに，図9に示すようにAEPやCF，発電成績ランキングなどを可視化することも可能である．
4.3 ウエイクロスに関するルックアップテーブルの作成
RC-Scopeでは，年間発電電力量AEPと設備利用率CFの評価に必要なルックアップテーブル(任意の風速階級と風車離隔距離に対応した風速低減率ファイル)を作成することが可能である(図10)．これは，PyWakeなどで利用実績が高い工学ウエイクモデル(Analytical Wakeモデル)に基づいて作成される．
4.4 合成マップ(年間平均風速, AEP, CF)の作成
RC-Scopeでは，風向と風速の1時間値に基づいて合成風況マップ(年間平均風速, AEP, CF)を作成すること

図10 RC-Scopeで作成したルックアップテーブルの例
が可能である(図6, 図11)．ここでは，16方位別のリアムコンパクトの風向データが揃っている必要はない．現在はウエイクロスを考慮した合成マップの開発中である．

図11 RC-Scopeで作成した合成風況マップの例

CFD Porous Disk Wakeモデルの2次元CFDへの適用例を示す．複雑な風車ウエイクの非定常・相互干渉現象が再現されているのが分かる．2D CFD Porous Disk Wake
モデルとGPUシミュレーションを組み合わせた本手法は，日本独自のIndustrial Wake Modelとして，大規模洋上ウィンドファームの最適設計に活用可能である．今後は，ヨーステアリングなどの風車ウエイクの制御手法への適用を進める予定である．さらに既存の工学ウエイクモデルとの連携を深め，より信頼性の高いウィンドファーム全体の経済性(AEP, CF)の評価手法の確立を目指す．
参考文献
1)

5.

おわりに
本報では，最新のリアムコンパクトの紹介を行った．現
在，我々は洋上風力発電の適切な導入を支援するため，特に風車ウエイクの相互干渉予測の研究開発と社会実装に注力している．図12には，著者らが開発した3次元

内田 孝紀, 最新の数値風況シミュレーション技術リアムコンパクトが実現するバーチャルウィンドファーム－開発の歴史と将来展望－, 日本風力エネルギー学会誌,
Vol.44, No.4, pp.666-671, 20212)内田 孝紀, 高桑 晋, 複雑地形における風力資源の数
値予測に対する大気安定度の影響, 日本風力エネルギー学会論文集, Vol.45, No.1, pp.1-9, 2021

3)

Takanori Uchida et al., Doppler Lidar Investigations ofWind Turbine Near-Wakes and LES Modeling with New
Porous Disc Approach, Energies 2021, 14(8), 21014)

L. P. Chamorro and F. Porté-Agel, Effects of Thermal
StabilityandIncoming

Boundary-Layer

Flow

Characteristics on Wind-Turbine Wakes: A Wind-

図12 2D CFD Porous Disk
Wakeモデルの結果

Tunnel Study, Boundary-Layer Meteorology, 136(3),pp.515-533, 2010