Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2019183734A - Wind farm, and operation method and controller thereof - Google Patents

Wind farm, and operation method and controller thereof Download PDF

Info

Publication number
JP2019183734A
JP2019183734A JP2018074985A JP2018074985A JP2019183734A JP 2019183734 A JP2019183734 A JP 2019183734A JP 2018074985 A JP2018074985 A JP 2018074985A JP 2018074985 A JP2018074985 A JP 2018074985A JP 2019183734 A JP2019183734 A JP 2019183734A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
wind
power generation
wind farm
generation output
farm
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2018074985A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6976899B2 (en
Inventor
芳克 井川
Yoshikatsu Igawa
芳克 井川
和成 井手
Kazunari Ide
和成 井手
湯下 篤
Atsushi Yushimo
篤 湯下
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Original Assignee
Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Heavy Industries Ltd filed Critical Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority to JP2018074985A priority Critical patent/JP6976899B2/en
Publication of JP2019183734A publication Critical patent/JP2019183734A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6976899B2 publication Critical patent/JP6976899B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70Wind energy
    • Y02E10/72Wind turbines with rotation axis in wind direction

Landscapes

  • Wind Motors (AREA)

Abstract

To improve accuracy of optimizing the entire wind farm.SOLUTION: A method for operating a wind farm comprising a plurality of wind turbines, comprises an acquisition step of acquiring at least one of a wind condition including a wind direction or a wind speed or power generation output from each of the plurality of wind turbines; a first calculation step of inputting a setting value related to a pitch angle, yaw angle or power generation output of each wind turbine to a wind farm model to calculate a predicted value of the wind condition or power generation output related to each wind turbine; and an estimation step of estimating a representative wind condition in the entire wind farm based on the difference between the wind condition or power generation output acquired in the acquisition step and the predicted value calculated by the wind farm model.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

本開示は、ウィンドファーム並びにその運転方法及び制御装置に関する。   The present disclosure relates to a wind farm, an operation method thereof, and a control device.

従来、複数の風力発電装置(以下、風車とする)で発電を行うウィンドファームでは、風上側に配置される前方風車に対して、風下側に配置される後方風車は通常、前方風車の後流すなわちウェイクの影響により前方風車と比較して発電出力が小さくなる。このため、各々の風車において創出される発電出力の合計であるウィンドファーム全体の出力を最適とするべく、種々の運転方法や制御方法が提案されている。   Conventionally, in a wind farm that generates power with a plurality of wind turbine generators (hereinafter referred to as wind turbines), the rear wind turbine disposed on the leeward side is usually the wake of the front wind turbine relative to the front wind turbine disposed on the windward side. That is, the power generation output is smaller than that of the front windmill due to the influence of the wake. For this reason, various operation methods and control methods have been proposed in order to optimize the output of the entire wind farm, which is the sum of the power generation outputs created in each windmill.

例えば、特許文献1には、ウィンドファームのデジタルツインを用いたモデルにより、ウィンドファーム全体の出力最適化を図ることが記載されている。   For example, Patent Document 1 describes that the output of the entire wind farm is optimized by a model using a digital twin of the wind farm.

米国特許公開第2016/0333855号明細書US Patent Publication No. 2016/0333855

ところで、特許文献1に開示されたデジタルツインの技術は、風車モデルへの入力(例えば風向や風速を含む風況)に計測値(実測値)を用いるため、最適化の設定値が計測精度に左右され、最適な調整結果を高精度に得ることが難しい、という問題がある。   By the way, the digital twin technique disclosed in Patent Document 1 uses measurement values (actual measurement values) for input to a windmill model (for example, wind conditions including wind direction and wind speed). There is a problem that it is difficult to obtain an optimum adjustment result with high accuracy.

上述した問題に鑑み、本開示の少なくとも一実施形態は、ウィンドファーム全体の最適化精度の向上を図ることを目的とする。   In view of the above-described problems, at least one embodiment of the present disclosure aims to improve optimization accuracy of the entire wind farm.

(1)本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの運転方法は、
複数の風車を含むウィンドファームの運転方法であって、
複数の前記風車の各々から風向又は風速を含む風況若しくは発電出力の少なくとも一方を取得する取得ステップと、
各々の前記風車のピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値をウィンドファームモデルに入力して各々の前記風車に関する風況又は発電出力の予測値を算出する第1算出ステップと、
前記取得ステップで取得した前記風況又は前記発電出力と前記ウィンドファームモデルで算出された前記予測値との差分に基づき、前記ウィンドファーム全体における代表風況を推定する推定ステップと、を備えている。
(1) A wind farm operating method according to at least one embodiment of the present disclosure includes:
A wind farm operating method including a plurality of windmills,
An acquisition step of acquiring at least one of a wind condition or a power generation output including a wind direction or a wind speed from each of the plurality of wind turbines;
A first calculation step of inputting a set value relating to a pitch angle, a yaw angle or a power generation output of each of the windmills to a wind farm model to calculate a predicted value of a wind condition or a power generation output relating to each of the windmills;
An estimation step of estimating a representative wind condition in the entire wind farm based on a difference between the wind condition acquired in the acquisition step or the power generation output and the predicted value calculated by the wind farm model. .

上記(1)の方法によれば、複数の風車を含むウィンドファームの運転に際して、各々の風車のピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値をウィンドファームモデルに入力して演算することで各風車に関する風況又は発電出力の予測値が算出される。そして、このウィンドファームモデルで算出された予測値と実測により得られたウィンドファームの風況又は発電出力との差分に基づき、ウィンドファーム全体の代表風況を推定により求めることができる。推定ステップでは、一旦取得した各風車の風向、風速又は発電出力とウィンドファームモデルによる予測値との差分に基づき代表風況推定の最適化計算を行うことにより、各風車の風況又は発電出力を逐次リアルタイムに取得する必要がなくオフライン環境で最適化計算を行うことができる。よって、例えば、各風車の発電出力又は風況を実測値ベースで逐一取得してモデル計算を行ったり、特定の風車の風況や発電出力をウィンドファーム全体の風況や発電出力の代表として扱ったりするような従来の方法に比べて、より高い精度で代表風況を求めることができるから、ウィンドファーム全体の発電出力をより最適に管理して運転することができる。   According to the above method (1), when operating a wind farm including a plurality of wind turbines, each wind turbine is calculated by inputting a set value relating to the pitch angle, yaw angle or power generation output of each wind turbine to the wind farm model. The predicted value of wind condition or power generation output is calculated. Then, based on the difference between the predicted value calculated by the wind farm model and the wind condition or power generation output of the wind farm obtained by actual measurement, the representative wind condition of the entire wind farm can be obtained by estimation. In the estimation step, the wind condition or power generation output of each wind turbine is calculated by performing optimization calculation for representative wind condition estimation based on the difference between the wind direction, wind speed or power generation output of each wind turbine once acquired and the predicted value by the wind farm model. Optimization calculations can be performed in an offline environment without the need for sequential real-time acquisition. Therefore, for example, the power generation output or wind condition of each windmill is acquired on a measured value basis one by one and model calculation is performed, or the wind condition or power generation output of a specific windmill is treated as a representative of the wind condition or power generation output of the entire wind farm. Since the representative wind condition can be obtained with higher accuracy than the conventional method as described above, the power generation output of the entire wind farm can be managed more optimally and operated.

(2)幾つかの実施形態では、上記(1)に記載の方法において、
前記推定ステップで推定された前記代表風況を前記ウィンドファームモデルに入力して各々の前記風車に対する前記設定値の最適値を求める第2算出ステップを備えていてもよい。
(2) In some embodiments, in the method according to (1) above,
A second calculation step may be provided in which the representative wind condition estimated in the estimation step is input to the wind farm model to obtain an optimum value of the set value for each wind turbine.

上記(2)の方法によれば、推定ステップで求めた代表風況をウィンドファームモデルに入力することで、各風車に対するピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値の最適値を求めることができる。   According to the above method (2), by inputting the representative wind conditions obtained in the estimation step to the wind farm model, it is possible to obtain the optimum value of the set value relating to the pitch angle, yaw angle or power generation output for each windmill. .

(3)幾つかの実施形態では、上記(2)に記載の方法において、
前記第2算出ステップで求めた前記設定値に基づき各々の前記風車に指令を出す指令ステップを備えていてもよい。
(3) In some embodiments, in the method according to (2) above,
A command step for issuing a command to each wind turbine based on the set value obtained in the second calculation step may be provided.

上記(3)の方法によれば、第2算出ステップで算出された設定値の最適値に基づき各風車が運転されることにより、ウィンドファーム全体の発電出力をより最適化可能な運転方法を実現することができる。   According to the above method (3), each wind turbine is operated based on the optimum value of the setting value calculated in the second calculation step, thereby realizing an operation method that can further optimize the power generation output of the entire wind farm. can do.

(4)幾つかの実施形態では、上記(1)〜(3)の何れか1つに記載の方法において、
前記ウィンドファームモデルは、ウェイクの影響を考慮した物理モデルであってもよい。
(4) In some embodiments, in the method according to any one of (1) to (3) above,
The wind farm model may be a physical model that considers the influence of wake.

上記(4)の方法によれば、第1算出ステップでは風上に配置された風車の後流すなわちウェイクが風下に配置された風車の発電出力に及ぼす影響を考慮したウィンドファームモデルを用いて各風車に関する風況又は発電出力の予測値を算出することができるから、実際のウィンドファームにおける発電出力により近い予測値を求めることができる。   According to the method of (4) above, each of the first calculation steps uses a wind farm model that takes into account the influence of the wake of the wind turbine disposed on the windward, that is, the wake on the power generation output of the wind turbine disposed on the leeward. Since the predicted value of the wind condition or power generation output related to the windmill can be calculated, a predicted value closer to the power generation output in the actual wind farm can be obtained.

(5)幾つかの実施形態では、上記(1)〜(4)の何れか一つに記載の方法において、
前記取得ステップでは、各々の前記風車の風向、風速及び発電出力を所定期間ごとに取得してもよい。
(5) In some embodiments, in the method according to any one of (1) to (4) above,
In the acquisition step, the wind direction, wind speed, and power generation output of each windmill may be acquired every predetermined period.

上記(5)の方法によれば、各々の前記風車の風向、風速等の風況と発電出力とが所定期間ごとに取得され、取得された風況及び発電出力が上記所定期間内にウィンドファームで取得される実測値として扱われる。つまり、ある時点においてウィンドファームから取得された風況及び発電出力を、その後の上記所定期間内おけるウィンドファームの風況及び発電出力として各風車に関する風況又は発電出力の予測値を算出することができるから、ウィンドファームモデルによる予測値の算出及びウィンドファーム全体の代表風況を推定する推定ステップをオフラインで実行することができる。   According to the method of (5) above, the wind conditions such as the wind direction and wind speed of each wind turbine and the power generation output are acquired every predetermined period, and the acquired wind conditions and power generation output are acquired by the wind farm within the predetermined period. It is treated as an actual measurement value acquired in (1). In other words, the wind condition and power generation output obtained from the wind farm at a certain point in time can be used as the wind condition and power generation output of the wind farm within the predetermined period thereafter to calculate the predicted wind condition or power generation output for each wind turbine. Therefore, it is possible to execute the estimation step of calculating the predicted value by the wind farm model and estimating the representative wind condition of the entire wind farm offline.

(6)本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの制御装置は、
複数の風車を含むウィンドファームの制御装置であって、
複数の前記風車の各々から風向又は風速を含む風況若しくは発電出力の少なくとも一方を取得する取得部と、
各々の前記風車のピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値をウィンドファームモデルに入力して各々の前記風車に関する風況又は発電出力の予測値を算出する第1算出部と、
前記取得部で取得した前記風況又は前記発電出力と前記第1算出部で算出された前記予測値との差分に基づき、前記ウィンドファーム全体における代表風況を推定する推定部と、を備えている。
(6) A wind farm control device according to at least one embodiment of the present disclosure includes:
A wind farm control device including a plurality of wind turbines,
An acquisition unit for acquiring at least one of a wind condition or a power generation output including a wind direction or a wind speed from each of the plurality of wind turbines;
A first calculation unit that inputs a set value related to the pitch angle, yaw angle, or power generation output of each windmill to a wind farm model, and calculates a predicted value of the wind condition or power generation output related to each windmill;
An estimation unit that estimates a representative wind condition in the entire wind farm based on a difference between the wind condition acquired by the acquisition unit or the power generation output and the predicted value calculated by the first calculation unit. Yes.

上記(6)の構成によれば、上記(1)で述べたように、例えば、各風車の発電出力又は風況を実測値ベースで逐一取得してモデル計算を行ったり、特定の風車の風況や発電出力をウィンドファーム全体の風況や発電出力の代表として扱ったりするような従来の方法に比べて、より高い精度で代表風況を求めることができるから、ウィンドファーム全体の発電出力をより最適に管理して運転することができる。   According to the configuration of the above (6), as described in the above (1), for example, the power generation output or wind condition of each windmill is obtained one by one on an actual measurement basis to perform model calculation, or the wind of a specific windmill Compared to conventional methods that treat wind conditions and power generation output as representative of wind conditions and power generation output of the entire wind farm, the representative wind conditions can be obtained with higher accuracy, so the power output of the entire wind farm is more optimal. It can be managed and operated.

(7)幾つかの実施形態では、上記(6)に記載の構成において、
前記推定部で推定された前記代表風況をウィンドファームモデルに入力して各々の前記風車に対するピッチ角、ヨー角又は発電出力の少なくとも一つを含む設定値を求める第2算出部さらに備えていてもよい。
(7) In some embodiments, in the configuration described in (6) above,
A second calculator that inputs a representative wind condition estimated by the estimator into a wind farm model and obtains a set value including at least one of a pitch angle, a yaw angle, and a power generation output for each of the wind turbines; Also good.

上記(7)の構成によれば、上記(2)で述べたように、推定部で求めた代表風況をウィンドファームモデルに入力することで、各風車に対するピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値の最適値を求めることができる。   According to the configuration of (7) above, as described in (2) above, the representative wind conditions obtained by the estimation unit are input to the wind farm model, so that the pitch angle, yaw angle or power generation output for each wind turbine is related. The optimum set value can be obtained.

(8)本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームは、
複数の風車と、
前記複数の風車の運転制御を行うように構成された上記(6)又は(7)に記載の制御装置と、
を備えている。
(8) A wind farm according to at least one embodiment of the present disclosure is:
Multiple windmills,
The control device according to (6) or (7) configured to perform operation control of the plurality of wind turbines;
It has.

上記(8)の方法によれば、全体の発電出力をより最適化可能なウィンドファームを提供することができる。   According to the method (8), it is possible to provide a wind farm that can further optimize the overall power generation output.

本発明の少なくとも一実施形態によれば、ウィンドファーム全体の最適化精度の向上を図ることができる。   According to at least one embodiment of the present invention, it is possible to improve the optimization accuracy of the entire wind farm.

本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの構成例を示す概略図である。It is a schematic diagram showing an example of composition of a wind farm concerning at least one embodiment of this indication. 幾つかの実施形態における風車の構成例を示す概略図である。It is the schematic which shows the structural example of the windmill in some embodiment. 幾つかの実施形態に係るウィンドファームの制御装置における制御系の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the control system in the control apparatus of the wind farm which concerns on some embodiment. 幾つかの実施形態におけるウィンドファームの制御方法を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the control method of the wind farm in some embodiment. 幾つかの実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process by the control apparatus of the wind farm which concerns on some embodiment.

以下、添付図面に従って本開示の幾つかの実施形態について説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、特定的な記載がない限り本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。   Hereinafter, some embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings. However, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, and the like of the component parts described in the following embodiments are not intended to limit the scope of the present invention unless otherwise specified, and are merely illustrative examples. Only.

図1はウィンドファームの構成例を示す図である。図2はウィンドファームを構成する風車の一例を示す図である。   FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a wind farm. FIG. 2 is a view showing an example of a windmill constituting a wind farm.

図1に示すように、幾つかの実施形態に係るウィンドファーム1は、複数の風車Tと、ウィンドファーム・コントローラ10(ウィンドファームの制御装置)と、を備えている。ウィンドファーム・コントローラ10は、複数の風車T1〜Tnを備えたウィンドファーム1の運転制御を司る。以下、ウィンドファーム1を構成する風車T1〜T3の例を挙げた後、ウィンドファーム・コントローラ10の詳細について説明する。なお、図1では複数の風車として3台の風車T1〜T3を例示しているが、ウィンドファーム1を構成する風車の数はこれに限定されず、任意の数(例えば、n又はN)であってよい。   As shown in FIG. 1, the wind farm 1 according to some embodiments includes a plurality of wind turbines T and a wind farm controller 10 (wind farm control device). The wind farm controller 10 controls operation of the wind farm 1 including a plurality of wind turbines T1 to Tn. Hereinafter, after giving examples of wind turbines T1 to T3 constituting the wind farm 1, details of the wind farm controller 10 will be described. In FIG. 1, three wind turbines T1 to T3 are illustrated as a plurality of wind turbines. However, the number of wind turbines constituting the wind farm 1 is not limited to this, and is an arbitrary number (for example, n or N). It may be.

幾つかの実施形態において、ウィンドファーム1の各風車T1〜T3は、図2に示すように、複数のブレード102及びそれらが取り付けられるハブ104で構成されるロータ105と、ハブ104に連結された主軸106と、主軸106の回転力を受けて駆動される発電機110とを備えている。幾つかの実施形態において、主軸106と発電機110とはドライブトレイン108及びその出力軸109を介して連結されていてもよい。ドライブトレイン108は、主軸106の回転を増速するギア式の増速機を備えていてもよい。また、ドライブトレイン108は、ギア式の増速機に替えて、油圧トランスミッションを備えていてもよい。他の実施形態では、ドライブトレイン108に代えて、主軸106と発電機110とが直接接続されたダイレクトドライブ方式であってもよい。   In some embodiments, each windmill T1 to T3 of the wind farm 1 is connected to the hub 104 and the rotor 105, which includes a plurality of blades 102 and a hub 104 to which they are attached, as shown in FIG. A main shaft 106 and a generator 110 driven by the rotational force of the main shaft 106 are provided. In some embodiments, the main shaft 106 and the generator 110 may be connected via a drive train 108 and its output shaft 109. The drive train 108 may include a gear type gearbox that speeds up the rotation of the main shaft 106. Further, the drive train 108 may include a hydraulic transmission instead of the gear type gearbox. In another embodiment, instead of the drive train 108, a direct drive system in which the main shaft 106 and the generator 110 are directly connected may be used.

ドライブトレイン108及び発電機110は、主軸軸受107を介して主軸106を回転自在に支持するナセル112に収納されていてもよい。ナセル112の底部を構成するナセル台板114は、ヨー旋回軸受118を介してタワー116によって支持されていてもよい。なお、ナセル台板114には、ヨーモータ21(図3参照)及びピニオンギアを有するヨー旋回機構119が固定されていてもよく、タワー116側に設けられたリングギアにヨー旋回機構119のピニオンギアを噛み合わせた状態でヨーモータ21を駆動することでナセル112をタワー116に対して旋回可能になっていてもよい。さらに、各ブレード102は、翼旋回軸受(不図示)を介してハブ104に支持されており、ハブ104内に設けられたピッチ駆動アクチュエータ23(図3参照)によってピッチ角が調節可能になっていてもよい。   The drive train 108 and the generator 110 may be housed in a nacelle 112 that rotatably supports the main shaft 106 via a main shaft bearing 107. The nacelle base plate 114 constituting the bottom of the nacelle 112 may be supported by the tower 116 via a yaw slewing bearing 118. A yaw turning mechanism 119 having a yaw motor 21 (see FIG. 3) and a pinion gear may be fixed to the nacelle base plate 114, and a pinion gear of the yaw turning mechanism 119 is attached to a ring gear provided on the tower 116 side. The nacelle 112 may be turned with respect to the tower 116 by driving the yaw motor 21 in a state where the two are engaged. Further, each blade 102 is supported by the hub 104 via a slewing bearing (not shown), and the pitch angle can be adjusted by a pitch drive actuator 23 (see FIG. 3) provided in the hub 104. May be.

なお、図2に示した構成例の風車Tにおいて、各種部品の損傷状態又は劣化状態を示す状態値が状態値検出センサ(例えば、図3に示す荷重センサ33等を含む)によって取得され、ウィンドファーム・コントローラ10に報告されるようになっている。   In the wind turbine T having the configuration example shown in FIG. 2, state values indicating the damage state or deterioration state of various parts are acquired by a state value detection sensor (for example, including the load sensor 33 shown in FIG. 3), and the wind It is reported to the farm controller 10.

次に、ウィンドファーム・コントローラ10の詳細について説明する。
図3は、幾つかの実施形態に係るウィンドファーム・コントローラ10(ウィンドファームの制御装置)における制御系の構成を示すブロック図である。
図3に非限定的に例示するように、ウィンドファーム・コントローラ10は、例えば、コンピュータであり、CPU11、該CPU11が実行する各種プログラムやテーブル等のデータを記憶するための記憶部としてのROM(Read Only Memory)13、各プログラムを実行する際の展開領域や演算領域としてのワーク領域として機能するRAM(Random Access Memory)12の他、図示しない大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ(HDD)、通信ネットワークに接続するための通信インターフェース、及び外部記憶装置が装着されるアクセス部などを備えていてもよい。幾つかの実施形態では、ウィンドファーム・コントローラ10は、後述する制御設定を更新する工程で得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けて保存するデータベース17を含んでもよく、データベース17には例えば発電出力分配テーブル18等が格納されていてもよい。これらは全て、バス14を介して接続されており、バス14は信号線2(図1参照)を介してウィンドファーム1の各風車T1〜T3と接続されている。更に、ウィンドファーム・コントローラ10は、例えば、キーボードやマウス等からなる入力部(図示省略)及びデータを表示する液晶表示装置等からなる表示部(図示省略)等と接続されていてもよい。
Next, details of the wind farm controller 10 will be described.
FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a control system in the wind farm controller 10 (wind farm control device) according to some embodiments.
As illustrated in a non-limiting example in FIG. 3, the wind farm controller 10 is a computer, for example, and includes a CPU 11 and a ROM (storage unit for storing data such as various programs and tables executed by the CPU 11. (Read Only Memory) 13, a RAM (Random Access Memory) 12 functioning as a work area as a development area and a calculation area when executing each program, a hard disk drive (HDD) as a mass storage device (not shown), communication A communication interface for connecting to a network and an access unit to which an external storage device is attached may be provided. In some embodiments, the wind farm controller 10 may include a database 17 that stores the optimal control settings obtained in the process of updating the control settings described below in association with the wind condition parameters. For example, the power generation output distribution table 18 or the like may be stored. These are all connected via a bus 14, and the bus 14 is connected to each wind turbine T1-T3 of the wind farm 1 via a signal line 2 (see FIG. 1). Further, the wind farm controller 10 may be connected to, for example, an input unit (not shown) including a keyboard and a mouse, a display unit (not illustrated) including a liquid crystal display device that displays data, and the like.

幾つかの実施形態において、ウィンドファーム・コントローラ10には、各風車T1〜T3に設けられた風向センサ31、風速センサ32及び荷重センサ33の各々から、それぞれ風向、風速及び荷重に関する検知信号が送信されてもよい。上記の荷重センサ33は、例えば、主軸軸受107やタワー116等、装置荷重や風による負荷が作用する場所に1つ以上設置されていてもよい。幾つかの実施形態において、ウィンドファーム・コントローラ10は、バス14及び信号線2を介してヨーモータ21、ヨーブレーキ駆動アクチュエータ22、ピッチ駆動アクチュエータ23及びピッチブレーキ駆動アクチュエータ24と電気的に接続されていてもよい。   In some embodiments, the wind farm controller 10 receives detection signals relating to the wind direction, wind speed, and load from the wind direction sensor 31, the wind speed sensor 32, and the load sensor 33 provided in each of the wind turbines T1 to T3. May be. One or more of the load sensors 33 may be installed in a place where a device load or a wind load acts, such as the spindle bearing 107 or the tower 116. In some embodiments, the wind farm controller 10 is electrically connected to the yaw motor 21, the yaw brake drive actuator 22, the pitch drive actuator 23, and the pitch brake drive actuator 24 via the bus 14 and the signal line 2. Also good.

幾つかの実施形態において、ROM13には、各風車T1〜T3の発電量からウィンドファーム1の全体出力を算出する出力算出プログラム15や、ウィンドファーム1の全体出力を最適化するための出力最適化プログラム16(運転制御プログラム)が格納されていてもよい。   In some embodiments, the ROM 13 includes an output calculation program 15 that calculates the total output of the wind farm 1 from the power generation amount of each of the windmills T1 to T3, and output optimization for optimizing the overall output of the wind farm 1. A program 16 (operation control program) may be stored.

図4は、幾つかの実施形態におけるウィンドファームの制御方法を示す模式図である。
図4に非限定的に例示するように、本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの制御装置としてのウィンドファーム・コントローラ10は、複数の風車Tの各々から風向又は風速を含む風況若しくは発電出力の少なくとも一方を取得する取得部50と、各々の風車Tのピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値をウィンドファームモデル52に入力して各々の風車Tに関する風況又は発電出力の予測値を算出する第1算出部(ウィンドファームモデル52)と、取得部50で取得した風況又は発電出力とウィンドファームモデル52で算出された予測値との差分に基づき、ウィンドファーム1全体における代表風況を推定する推定部54と、を備えている。
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a wind farm control method according to some embodiments.
As illustrated in a non-limiting manner in FIG. 4, the wind farm controller 10 serving as the wind farm control device according to at least one embodiment of the present disclosure includes a wind condition or a wind speed including a wind direction or a wind speed from each of the plurality of wind turbines T. An acquisition unit 50 that acquires at least one of the power generation outputs, and a setting value related to the pitch angle, yaw angle, or power generation output of each windmill T is input to the wind farm model 52 to predict a wind condition or power generation output regarding each windmill T. Based on the difference between the first calculation unit (wind farm model 52) for calculating the value and the wind condition or power generation output acquired by the acquisition unit 50 and the predicted value calculated by the wind farm model 52, the representative of the entire wind farm 1 And an estimation unit 54 for estimating the wind conditions.

上記構成によれば、複数の風車Tを含むウィンドファーム1の運転に際して、各々の風車Tのピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値をウィンドファームモデル52に入力して演算することで各風車Tに関する風況又は発電出力の予測値が算出される。そして、このウィンドファームモデル52で算出された予測値と実測により得られたウィンドファーム1の風況(実測値)又は発電出力(実測値)との差分に基づき、ウィンドファーム1全体の代表風況を推定により求めることができる。
ここで、ウィンドファーム1等の風力発電プラントは、再生可能エネルギーを利用した発電プラントであり、例えば、風向、風速、温度、湿度、空気密度…、等の風況が刻々と変化するため、制御対象を明確に特定することは一般に困難とされる。
この点、上記構成によれば、推定部54では、一旦取得した各風車Tの風向、風速又は発電出力とウィンドファームモデル52による予測値との差分に基づき代表風況推定の最適化計算を行うことにより、各風車Tの風況又は発電出力を逐次リアルタイムに取得する必要がなくオフライン環境で最適化計算を行うことができる。よって、例えば、各風車Tの発電出力又は風況を実測値ベースで逐一取得してモデル計算を行ったり、特定の風車Tの風況や発電出力をウィンドファーム1全体の風況や発電出力として代表させたりするような従来の方法に比べて、代表風況をより高い精度で求めることができるから、ウィンドファーム1全体の発電出力をより最適に管理して運転することができる。
According to the above configuration, when the wind farm 1 including the plurality of wind turbines T is operated, the setting values relating to the pitch angle, the yaw angle, or the power generation output of each wind turbine T are input to the wind farm model 52 and are calculated. A predicted wind condition or power generation output value for T is calculated. Based on the difference between the predicted value calculated by the wind farm model 52 and the wind condition (actual value) or the power generation output (actual value) of the wind farm 1 obtained by actual measurement, the representative wind condition of the entire wind farm 1 is obtained. Can be obtained by estimation.
Here, the wind power generation plant such as the wind farm 1 is a power generation plant using renewable energy. For example, the wind conditions such as wind direction, wind speed, temperature, humidity, air density, etc. change every moment. It is generally difficult to clearly identify the target.
In this regard, according to the above-described configuration, the estimation unit 54 performs optimization calculation for representative wind condition estimation based on the difference between the wind direction, wind speed, or power generation output of each wind turbine T acquired once and the predicted value by the wind farm model 52. Thus, it is not necessary to sequentially acquire the wind conditions or power generation output of each windmill T in real time, and optimization calculation can be performed in an offline environment. Therefore, for example, the power generation output or wind condition of each windmill T is acquired one by one on the basis of the actual measurement value to perform model calculation, or the wind condition or power generation output of a specific windmill T is represented as the wind condition or power generation output of the entire wind farm 1 Compared to the conventional method, the representative wind conditions can be obtained with higher accuracy, and therefore the power generation output of the entire wind farm 1 can be managed more optimally and operated.

なお、上記実測値と予測値との差分は、例えば、二乗平均平方根(Σ1/N(xi−xi_est)^2)による実効値(root mean square value:RMS)を用いて最適化の評価値としてもよい。
また、上記最適化計算の手法は特に限定されず、例えば、従来の最適化手法の1つである同時摂動確率近似法(SPSA:Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation)や、これを発展させた多解像度同時摂動確率近似法(MR−SPSA:Multi−Resolution Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation)を用いてもよい。これらの手法については周知であるため、ここでは詳しい説明を省略する。
The difference between the actually measured value and the predicted value is, for example, an evaluation value for optimization using an effective value (root mean square value: RMS) based on the root mean square (Σ1 / N (xi−xi_est) ^ 2). Also good.
Further, the optimization calculation method is not particularly limited. For example, a simultaneous perturbation probability approximation (SPSA), which is one of the conventional optimization methods, or a multi-resolution simultaneous perturbation obtained by developing the same. A probabilistic approximation method (MR-SPSA: Multi-Resolution Simulation Perturbation Stochastic Application) may be used. Since these methods are well known, detailed description thereof is omitted here.

幾つかの実施形態では、上記構成において、推定部54で推定された代表風況をウィンドファームモデル52に入力して各々の風車Tに対するピッチ角、ヨー角又は発電出力の少なくとも一つを含む設定値を求める第2算出部(ウィンドファームモデル52)さらに備えていてもよい。
すなわち、上記ウィンドファームモデル52は、推定部54で推定された代表風況に基づき、新たに各々の風車Tに対するピッチ角、ヨー角又は発電出力の少なくとも一つを含む設定値を求める第2算出部として機能し得る。このように構成すれば、推定部54で求めた代表風況をウィンドファームモデル52に入力することで、各風車Tに対するピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値の最適値を求めることができる。
In some embodiments, in the above configuration, the representative wind condition estimated by the estimation unit 54 is input to the wind farm model 52 and includes at least one of the pitch angle, the yaw angle, and the power generation output for each wind turbine T. A second calculation unit (wind farm model 52) for obtaining a value may be further provided.
That is, the wind farm model 52 newly calculates a second calculation value that includes at least one of the pitch angle, the yaw angle, and the power generation output for each wind turbine T based on the representative wind conditions estimated by the estimation unit 54. It can function as a part. If comprised in this way, the optimal value of the setting value regarding the pitch angle, yaw angle, or electric power generation output with respect to each windmill T can be calculated | required by inputting the representative wind condition calculated | required by the estimation part 54 to the wind farm model 52. .

図5は、本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートであり、本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの運転方法を示す図である。
図5に非限定的に例示するように、本開示の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの運転方法は、複数の風車Tを含むウィンドファーム1の運転方法であって、複数の風車Tの各々から風向又は風速を含む風況若しくは発電出力の少なくとも一方を取得する取得ステップ(ステップS10)と、各々の風車Tのピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値をウィンドファームモデル52に入力して各々の風車Tに関する風況又は発電出力の予測値を算出する第1算出ステップ(ステップS20)と、取得ステップS10で取得した風況又は発電出力とウィンドファームモデル52で算出された予測値との差分に基づき、ウィンドファーム1全体における代表風況を推定する推定ステップ(ステップS30)と、を備えている。
FIG. 5 is a flowchart illustrating processing by the wind farm control device according to at least one embodiment of the present disclosure, and is a diagram illustrating a wind farm operating method according to at least one embodiment of the present disclosure.
As illustrated in a non-limiting manner in FIG. 5, the operating method of the wind farm according to at least one embodiment of the present disclosure is an operating method of the wind farm 1 including a plurality of wind turbines T. Acquisition step (step S10) for acquiring at least one of the wind condition including wind direction or wind speed or power generation output from the wind turbine, and setting values relating to the pitch angle, yaw angle or power generation output of each windmill T to the wind farm model 52 A first calculation step (step S20) for calculating a wind condition or a power generation output predicted value for each wind turbine T, and the wind condition or power generation output acquired in the acquisition step S10 and the predicted value calculated by the wind farm model 52. An estimation step (step S30) for estimating a representative wind condition in the entire wind farm 1 based on the difference.

このような方法によれば、上述したように、例えば、各風車Tの発電出力又は風況を実測値ベースで逐一取得してモデル計算を行ったり、特定の風車Tの風況や発電出力をウィンドファーム1全体の風況や発電出力として代表させたりするような従来の方法に比べて、より高い精度で代表風況を求めることができるから、ウィンドファーム1全体の発電出力をより最適に管理して運転することができる。   According to such a method, as described above, for example, the power generation output or wind condition of each wind turbine T is obtained on a measured value basis one by one to perform model calculation, or the wind condition or power generation output of a specific wind turbine T is Compared to conventional methods such as representing the wind conditions and power generation output of the entire farm 1, the representative wind conditions can be obtained with higher accuracy, so that the power output of the entire wind farm 1 can be managed more optimally. You can drive.

幾つかの実施形態では、上記の方法において、推定ステップS30で推定された代表風況をウィンドファームモデル52に入力して各々の風車Tに対する設定値の最適値を求める第2算出ステップ(ステップS40)を備えていてもよい。
すなわち、上記ウィンドファームモデル52により、推定ステップS30で推定された代表風況に基づき、新たに各々の風車Tに対するピッチ角、ヨー角又は発電出力の少なくとも一つを含む設定値を求める第2算出ステップS40が実現され得る。
In some embodiments, in the above-described method, the second calculation step (step S40) in which the representative wind conditions estimated in the estimation step S30 are input to the wind farm model 52 and the optimum value of the set value for each wind turbine T is obtained. ) May be provided.
That is, the second calculation for newly obtaining a set value including at least one of the pitch angle, the yaw angle, and the power generation output for each wind turbine T based on the representative wind conditions estimated in the estimation step S30 by the wind farm model 52. Step S40 may be realized.

上記方法によれば、推定ステップS30で求めた代表風況をウィンドファームモデル52に入力することで、各風車Tに対するピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値の最適値を求めることができる。   According to the above method, by inputting the representative wind conditions obtained in the estimation step S30 to the wind farm model 52, it is possible to obtain the optimum value of the set value relating to the pitch angle, yaw angle or power generation output for each wind turbine T.

幾つかの実施形態では、上記の方法において、取得ステップS10で取得した風況又は発電出力とウィンドファームモデル52で算出された予測値との差分がゼロになるように、第1算出ステップS20と推定ステップS30とを繰り返し実行するように構成されてもよい(図4及び図5参照)。   In some embodiments, in the above method, the first calculation step S20 and the difference between the wind condition or power generation output acquired in the acquisition step S10 and the predicted value calculated by the wind farm model 52 are zero. The estimation step S30 may be repeatedly executed (see FIGS. 4 and 5).

上記方法によれば、取得ステップS10で取得した風況又は発電出力と第1算出ステップS20で算出された予測値との差分がゼロになるように(すなわち、取得ステップS10で取得した風況又は発電出力と第1算出ステップS20で算出された予測値とが一致するように)、第1算出ステップS20と推定ステップS30とが繰り返し実行される。その際、ウィンドファームモデル52による計算を真とし、推定ステップS30で用いるパラメータを修正することで上記差分をゼロに近づける演算が行われ得る。ステップ30には、取得ステップS10で取得した風況又は発電出力と第1算出ステップS20で算出された予測値とが一致するか否かを判断する判断ステップが含まれ得る。このような方法により、既存の確立されたウィンドファームモデル52を用いつつ、現状により則した代表風況を求めて、ウィンドファーム1を構成する各風車Tへのより最適な設定値を求めることができる。   According to the above method, the difference between the wind condition or the power generation output acquired in the acquisition step S10 and the predicted value calculated in the first calculation step S20 becomes zero (that is, the wind condition or the power acquired in the acquisition step S10). The first calculation step S20 and the estimation step S30 are repeatedly executed so that the power generation output matches the predicted value calculated in the first calculation step S20. At that time, the calculation by the wind farm model 52 is made true, and the calculation for making the difference close to zero can be performed by correcting the parameter used in the estimation step S30. Step 30 may include a determination step of determining whether or not the wind condition or power generation output acquired in the acquisition step S10 matches the predicted value calculated in the first calculation step S20. By using such an existing wind farm model 52, a representative wind condition in accordance with the current situation is obtained by such a method, and a more optimal setting value for each wind turbine T constituting the wind farm 1 can be obtained. it can.

幾つかの実施形態では、上記の方法において、第2算出ステップS40で求めた設定値に基づき各々の風車Tに指令を出す指令ステップ(ステップS50)を備えていてもよい。   In some embodiments, the above method may include a command step (step S50) for issuing a command to each wind turbine T based on the set value obtained in the second calculation step S40.

上記方法によれば、第2算出ステップS40で算出された設定値の最適値に基づき各風車Tが運転されることにより、ウィンドファーム1全体の発電出力をより最適化可能な運転方法を実現することができる。   According to the above method, each wind turbine T is operated based on the optimum value of the set value calculated in the second calculation step S40, thereby realizing an operation method that can further optimize the power generation output of the entire wind farm 1. be able to.

幾つかの実施形態では、上記何れかに記載の方法において、ウィンドファームモデル52は、ウェイクの影響を考慮した物理モデルであってもよい。
このようなウェイクの影響を考慮したウィンドファームモデル52としては、例えば、種々の風況の全てを一次式で近似して代数演算を可能にするモデル(線形シミュレータ)であるWAsPやFugaなどを採用してもよい。
In some embodiments, in any of the methods described above, the wind farm model 52 may be a physical model that takes into account the effects of wake.
As the wind farm model 52 in consideration of the influence of such a wake, for example, WAsP, Fuga, etc., which are models (linear simulators) capable of algebraic calculation by approximating all the various wind conditions by a linear equation, are adopted. May be.

上記の方法によれば、第1算出ステップS20では風上に配置された風車Tの後流すなわちウェイクが風下に配置された風車Tの発電出力に及ぼす影響を考慮したウィンドファームモデル52を用いて各風車Tに関する風況又は発電出力の予測値を算出することができるから、実際のウィンドファーム1における発電出力により近い予測値を求めることができる。   According to the above method, in the first calculation step S20, the wind farm model 52 that takes into account the influence of the wake of the wind turbine T disposed on the windward, that is, the wake, on the power generation output of the wind turbine T disposed on the leeward is used. Since the predicted value of the wind condition or power generation output for each wind turbine T can be calculated, a predicted value closer to the power generation output in the actual wind farm 1 can be obtained.

幾つかの実施形態では、上記何れかに記載の方法において、取得ステップS10では、各々の風車Tの風向、風速及び発電出力を所定期間ごとに取得してもよい。
上記所定期間としては、例えば、1分又は数分であってもよいし、1又は数時間であってもよいし、1又は数日…等であってもよい。
In some embodiments, in the method described in any one of the above, in the acquisition step S10, the wind direction, the wind speed, and the power generation output of each windmill T may be acquired every predetermined period.
The predetermined period may be, for example, 1 minute or several minutes, 1 or several hours, 1 or several days, or the like.

上記方法によれば、各々の風車Tの風向、風速等の風況と発電出力とが所定期間ごとに取得され、取得された風況及び発電出力が上記所定期間内にウィンドファーム1で取得される実測値として扱われる。つまり、ある時点においてウィンドファーム1から取得された風況及び発電出力を、その後の上記所定期間内おけるウィンドファーム1の風況及び発電出力として各風車Tに関する風況又は発電出力の予測値を算出することができるから、ウィンドファームモデル52による予測値の算出及びウィンドファーム1全体の代表風況を推定する推定ステップS30をオフラインで実行することができる。   According to the above method, the wind conditions such as the wind direction and wind speed of each windmill T and the power generation output are acquired every predetermined period, and the acquired wind conditions and power generation output are acquired by the wind farm 1 within the predetermined period. It is treated as an actual measured value. That is, the wind condition and power generation output obtained from the wind farm 1 at a certain time point are used as the wind condition and power generation output of the wind farm 1 during the predetermined period thereafter, and the wind condition or power generation output prediction value for each wind turbine T is calculated. Therefore, the estimation step S30 for calculating the predicted value by the wind farm model 52 and estimating the representative wind condition of the entire wind farm 1 can be executed off-line.

そして、上記何れかの実施形態に記載の構成を備えたウィンドファーム1により、全体の発電出力をより最適化可能なウィンドファーム1を提供することができる。   And the wind farm 1 provided with the structure as described in any one of the above embodiments can provide the wind farm 1 that can further optimize the overall power generation output.

上述した幾つかの実施形態において実現されるウィンドファーム1の運転方法は、ウィンドファーム・コントローラ10が出力最適化プログラム16を実行して行われる出力最適化制御(出力最適化処理)により実現される。   The operation method of the wind farm 1 realized in some embodiments described above is realized by output optimization control (output optimization processing) performed by the wind farm controller 10 executing the output optimization program 16. .

幾つかの実施形態において、複数の風車Tを含むウィンドファーム1のウィンドファーム・コントローラ10は、ROM13に格納された出力最適化プログラム16を読み出してRAM12に展開し、これを実行することにより、例えば、各風車Tの発電出力又は風況を実測値ベースで逐一取得してモデル計算を行ったり、特定の風車Tのウィンドファーム1全体の風況や発電出力を代表させたりするような従来の方法に比べて、より高い精度で代表風況を求めることができる。   In some embodiments, the wind farm controller 10 of the wind farm 1 including a plurality of wind turbines T reads the output optimization program 16 stored in the ROM 13, expands it in the RAM 12, and executes it, for example, In the conventional method, the power generation output or the wind condition of each wind turbine T is acquired one by one on the basis of the actual measurement value, and the model calculation is performed, or the wind condition and the power generation output of the entire wind farm 1 of the specific wind turbine T are represented. Compared to this, the representative wind conditions can be obtained with higher accuracy.

なお、上述した幾つかの実施形態に係るウィンドファームの運転方法は、複数の情報処理装置を備えてもよく、これらの情報処理装置は、各処理を分散して行ってもよい。
また、上述した幾つかの本実施形態の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、上述した種々の処理を行ってもよい。
Note that the wind farm operating methods according to some embodiments described above may include a plurality of information processing devices, and these information processing devices may perform each process in a distributed manner.
In addition, by recording a program for executing each process of some of the above-described embodiments on a computer-readable recording medium, causing the computer system to read and execute the program recorded on the recording medium The various processes described above may be performed.

なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OS(Operating System)や周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、WWW(World Wide Web)システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM(Read−only Memory)、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD(Compact Disc)−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。   Here, the “computer system” may include hardware such as an OS (Operating System) and peripheral devices. Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW (World Wide Web) system is used. The “computer-readable recording medium” refers to a portable disk such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM (Read-only Memory), a writable nonvolatile memory such as a flash memory, a CD (Compact Disc) -ROM, or the like. A storage device such as a medium or a hard disk built in a computer system.

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。   Further, the “computer-readable recording medium” refers to a volatile memory (for example, DRAM (Dynamic) in a computer system serving as a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. Random Access Memory)) that holds a program for a certain period of time is also included. The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.

上述した本開示の少なくとも一実施形態によれば、ウィンドファーム1全体の最適化精度の向上を図ることができる。   According to at least one embodiment of the present disclosure described above, the optimization accuracy of the entire wind farm 1 can be improved.

本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変更を加えた形態や、これらの形態を組み合わせた形態も含む。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes forms obtained by changing the above-described embodiments and forms obtained by combining these forms.

1 ウィンドファーム
2 信号線
10 ウィンドファーム・コントローラ(ウィンドファームの制御装置)
11 CPU
12 RAM
13 ROM
14 バス
15 出力算出プログラム
16 出力最適化プログラム(運転制御プログラム)
17 データベース
18 発電出力分配テーブル(分配テーブル)
21 ヨーモータ
22 ヨーブレーキ駆動アクチュエータ
23 ピッチ駆動アクチュエータ
24 ピッチブレーキ駆動アクチュエータ
31 風向センサ
32 風速センサ
33 荷重センサ
50 取得部
52 ウィンドファームモデル(第1取得部/第2取得部)
54 推定部
102 ブレード
104 ハブ
105 ロータ(回転翼)
106 主軸
107 主軸軸受
108 ドライブトレイン
109 出力軸
110 発電機
112 ナセル
114 ナセル台板
116 タワー
118 ヨー旋回軸受
119 ヨー旋回機構
T,T1〜Tn 風車
1 Wind Farm 2 Signal Line 10 Wind Farm Controller (Wind Farm Controller)
11 CPU
12 RAM
13 ROM
14 Bus 15 Output calculation program 16 Output optimization program (operation control program)
17 Database 18 Power generation output distribution table (distribution table)
21 Yaw motor 22 Yaw brake drive actuator 23 Pitch drive actuator 24 Pitch brake drive actuator 31 Wind direction sensor 32 Wind speed sensor 33 Load sensor 50 Acquisition unit 52 Wind farm model (first acquisition unit / second acquisition unit)
54 Estimator 102 Blade 104 Hub 105 Rotor (Rotary Blade)
106 Main shaft 107 Main shaft bearing 108 Drive train 109 Output shaft 110 Generator 112 Nacelle 114 Nacelle base plate 116 Tower 118 Yaw turning mechanism 119 Yaw turning mechanism T, T1 to Tn Windmill

Claims (8)

複数の風車を含むウィンドファームの運転方法であって、
複数の前記風車の各々から風向又は風速を含む風況若しくは発電出力の少なくとも一方を取得する取得ステップと、
各々の前記風車のピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値をウィンドファームモデルに入力して各々の前記風車に関する風況又は発電出力の予測値を算出する第1算出ステップと、
前記取得ステップで取得した前記風況又は前記発電出力と前記ウィンドファームモデルで算出された前記予測値との差分に基づき、前記ウィンドファーム全体における代表風況を推定する推定ステップと、
を備えたウィンドファームの運転方法。
A wind farm operating method including a plurality of windmills,
An acquisition step of acquiring at least one of a wind condition or a power generation output including a wind direction or a wind speed from each of the plurality of wind turbines;
A first calculation step of inputting a set value relating to a pitch angle, a yaw angle or a power generation output of each of the windmills to a wind farm model to calculate a predicted value of a wind condition or a power generation output relating to each of the windmills;
An estimation step for estimating a representative wind condition in the entire wind farm based on the difference between the wind condition obtained in the obtaining step or the power generation output and the predicted value calculated by the wind farm model;
Wind farm operation method equipped with.
前記推定ステップで推定された前記代表風況を前記ウィンドファームモデルに入力して各々の前記風車に対する前記設定値の最適値を求める第2算出ステップを備えた
請求項1に記載のウィンドファームの運転方法。
2. The wind farm operation according to claim 1, further comprising a second calculation step of inputting the representative wind condition estimated in the estimation step to the wind farm model to obtain an optimum value of the set value for each wind turbine. Method.
前記第2算出ステップで求めた前記設定値に基づき各々の前記風車に指令を出す指令ステップを備えた
請求項2に記載のウィンドファームの運転方法。
The wind farm operating method according to claim 2, further comprising a command step of issuing a command to each of the wind turbines based on the set value obtained in the second calculation step.
前記ウィンドファームモデルは、ウェイクの影響を考慮した物理モデルである
請求項1〜3の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
The wind farm operating method according to any one of claims 1 to 3, wherein the wind farm model is a physical model in consideration of the influence of a wake.
前記取得ステップでは、各々の前記風車の風向、風速及び発電出力を所定期間ごとに取得する
請求項1〜4の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。
The wind farm operating method according to any one of claims 1 to 4, wherein in the obtaining step, the wind direction, wind speed, and power generation output of each windmill are obtained at predetermined intervals.
複数の風車を含むウィンドファームの制御装置であって、
複数の前記風車の各々から風向又は風速を含む風況若しくは発電出力の少なくとも一方を取得する取得部と、
各々の前記風車のピッチ角、ヨー角又は発電出力に関する設定値をウィンドファームモデルに入力して各々の前記風車に関する風況又は発電出力の予測値を算出する第1算出部と、
前記取得部で取得した前記風況又は前記発電出力と前記第1算出部で算出された前記予測値との差分に基づき、前記ウィンドファーム全体における代表風況を推定する推定部と、
を備えたウィンドファームの制御装置。
A wind farm control device including a plurality of wind turbines,
An acquisition unit for acquiring at least one of a wind condition or a power generation output including a wind direction or a wind speed from each of the plurality of wind turbines;
A first calculation unit that inputs a set value related to the pitch angle, yaw angle, or power generation output of each windmill to a wind farm model, and calculates a predicted value of the wind condition or power generation output related to each windmill;
An estimation unit that estimates a representative wind condition in the entire wind farm based on a difference between the wind condition acquired by the acquisition unit or the power generation output and the predicted value calculated by the first calculation unit;
Wind farm control device.
前記推定部で推定された前記代表風況をウィンドファームモデルに入力して各々の前記風車に対するピッチ角、ヨー角又は発電出力の少なくとも一つを含む設定値を求める第2算出部さらに備えた請求項6に記載のウィンドファームの制御装置。   And a second calculation unit that inputs the representative wind condition estimated by the estimation unit into a wind farm model and obtains a set value including at least one of a pitch angle, a yaw angle, and a power generation output for each of the wind turbines. Item 7. A wind farm control device according to Item 6. 複数の風車と、
前記複数の風車の運転制御を行うように構成された請求項6又は7に記載の制御装置と、
を備えたウィンドファーム。
Multiple windmills,
The control device according to claim 6 or 7 configured to perform operation control of the plurality of wind turbines,
Wind farm with
JP2018074985A 2018-04-09 2018-04-09 Wind farm and its operation method and control device Active JP6976899B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018074985A JP6976899B2 (en) 2018-04-09 2018-04-09 Wind farm and its operation method and control device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018074985A JP6976899B2 (en) 2018-04-09 2018-04-09 Wind farm and its operation method and control device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019183734A true JP2019183734A (en) 2019-10-24
JP6976899B2 JP6976899B2 (en) 2021-12-08

Family

ID=68340357

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018074985A Active JP6976899B2 (en) 2018-04-09 2018-04-09 Wind farm and its operation method and control device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6976899B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102394148B1 (en) * 2021-01-11 2022-05-09 군산대학교산학협력단 Coordinated optimization method for maximizing the power of wind farm and apparatus performing the same

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100830518B1 (en) * 2006-12-19 2008-05-21 영남대학교 산학협력단 Wind speed estimating method of wind generation system using svr algorithm
JP2009167847A (en) * 2008-01-11 2009-07-30 Chugoku Electric Power Co Inc:The Load frequency control capacity shortage detecting system, method and program for wind power generation
JP2009167848A (en) * 2008-01-11 2009-07-30 Chugoku Electric Power Co Inc:The Wind power generation quantity prediction system, method and program
CN101794996A (en) * 2010-02-10 2010-08-04 华东电网有限公司 Real-time predicting method for output of wind electric field
US20120101644A1 (en) * 2011-12-28 2012-04-26 Scott Charles Evans Control system and method of predicting wind turbine power generation
JP2016035208A (en) * 2014-08-01 2016-03-17 株式会社日立製作所 Wind power generating facility stress estimation apparatus, wind power generating facility stress estimation method, and wind power generating system
US20160146190A1 (en) * 2014-11-24 2016-05-26 General Electric Company Systems and methods for optimizing operation of a wind farm
JP2016136001A (en) * 2015-01-23 2016-07-28 中国電力株式会社 Prediction device
WO2017108044A1 (en) * 2015-12-23 2017-06-29 Vestas Wind Systems A/S Controlling wind turbines according to reliability estimates
WO2018047564A1 (en) * 2016-09-07 2018-03-15 株式会社日立製作所 State monitoring device for wind power generating device, state monitoring system including same, and state monitoring method for wind power generating device

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100830518B1 (en) * 2006-12-19 2008-05-21 영남대학교 산학협력단 Wind speed estimating method of wind generation system using svr algorithm
JP2009167847A (en) * 2008-01-11 2009-07-30 Chugoku Electric Power Co Inc:The Load frequency control capacity shortage detecting system, method and program for wind power generation
JP2009167848A (en) * 2008-01-11 2009-07-30 Chugoku Electric Power Co Inc:The Wind power generation quantity prediction system, method and program
CN101794996A (en) * 2010-02-10 2010-08-04 华东电网有限公司 Real-time predicting method for output of wind electric field
US20120101644A1 (en) * 2011-12-28 2012-04-26 Scott Charles Evans Control system and method of predicting wind turbine power generation
JP2016035208A (en) * 2014-08-01 2016-03-17 株式会社日立製作所 Wind power generating facility stress estimation apparatus, wind power generating facility stress estimation method, and wind power generating system
US20160146190A1 (en) * 2014-11-24 2016-05-26 General Electric Company Systems and methods for optimizing operation of a wind farm
JP2016136001A (en) * 2015-01-23 2016-07-28 中国電力株式会社 Prediction device
WO2017108044A1 (en) * 2015-12-23 2017-06-29 Vestas Wind Systems A/S Controlling wind turbines according to reliability estimates
WO2018047564A1 (en) * 2016-09-07 2018-03-15 株式会社日立製作所 State monitoring device for wind power generating device, state monitoring system including same, and state monitoring method for wind power generating device

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102394148B1 (en) * 2021-01-11 2022-05-09 군산대학교산학협력단 Coordinated optimization method for maximizing the power of wind farm and apparatus performing the same

Also Published As

Publication number Publication date
JP6976899B2 (en) 2021-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3271576B1 (en) Damping oscillations in a wind turbine
EP2799711B1 (en) Method of operating a wind turbine
CN110318947B (en) Yaw control method, equipment and system of wind generating set
US10253758B2 (en) System and method for optimizing wind farm performance
EP3121442B2 (en) Operating wind turbines
US20210123416A1 (en) Wind turbine control method
DK2927486T3 (en) Fatigue in wind turbines
US11022100B2 (en) System and method for controlling wind turbines
EP2840257B1 (en) Method of determining a cut-in wind speed
CN108368831B (en) The method that performance for assessing power upgrading influences
WO2013002194A1 (en) Maintenance device for wind power generator and maintenance method for wind power generator
US11649804B2 (en) Systems and methods for controlling a wind turbine
EP3608538A1 (en) Model-based repowering solutions for wind turbines
CN111287911A (en) Wind turbine fatigue load early warning method and system
JP6976899B2 (en) Wind farm and its operation method and control device
JP2018109367A (en) Wind farm, its operating method, control device, and operation control program
EP3987171B1 (en) Controlling noise emissions from individual blades of a wind turbine
EP3828408A1 (en) A method and an apparatus for computer-implemented monitoring of a wind turbine
JP2018109369A (en) Wind farm and operational method thereof
CN115111115A (en) System and method for operating power generation assets
CN113468765B (en) Component life determining method, system and readable storage medium
JP2020193605A (en) Method for measuring wind state for wind power generation device and wind power generation device
CN112412698B (en) Independent variable pitch control method based on hub unbalanced load characteristic quantity
JP6802060B2 (en) Wind farm and its operation method, control device and operation control program
WO2022270025A1 (en) Method and device for diagnosing remaining service life of wind power generator

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201222

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20211102

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20211110

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6976899

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150