JP2019210811A - 風力発電システム - Google Patents
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Abstract
Description
これら診断技術は、診断対象の機器が正常状態と看做す一定期間の間、上述の振動加速度や温度上昇などの検出情報を学習し、機器の正常状態を定義する。これを一般に、学習期間と呼ぶ。異常の予兆を診断する診断期間では、診断時に取得した上述の検出情報と学習期間に得られたマハラノビス-タグチ法等の分析手法によって定められる基準等で比較分析することで、正常状態からの乖離度合いを異常度として算出し、異常度を定める閾値等の基準との比較によって、異常予兆の検知を判定する。
特許文献1に記載の技術では、学習期間において、診断対象の機器の運転状態における検出データに加えて、診断対象の風車の運転条件データを取得し、検出データと運転条件データを学習し、運転条件データの学習情報から診断すべき運転条件を選定し、選定した運転条件に合致した運転条件データと同時に取得した検出データを学習することで、正常状態を定義する。診断期間においても、検出データと運転条件データを同時取得し、選定した運転条件に合致した運転条件データと同時に取得した検出データに対して、分析手法によって定める基準等で比較分析し、異常予兆の検知を判定する。このように,運転条件データの学習及び選定によって、複数存在する正常と看做す風車状態を定義する。
一般に、風力発電システムは、発電機のトルクを調整する電力変換器と、翼の受風角度(ピッチ角)を調整するピッチアクチュエータと、風向に対して翼を正対させるために、翼及び主軸、増速機、発電機が実装されるナセルの旋回方位を変更するヨーアクチュエータを備えている。風車制御装置は、これらアクチュエータに対する制御指令を送信することで、発電効率の最大化を実現する。
更に風速が高い風速域では、風力発電システムの保護を目的に、発電運転を停止し、風から受ける荷重(暴風荷重)を低減するような運転が為される。
このため、運転条件データの取得によって、診断対象となる運転条件に合致するか判断する特許文献1に記載される構成では、風車に異常が発生している場合でも正常と判断する可能性があり、誤判断の発生が危惧される。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
一般に、予兆診断の実施は、診断は監視用センサ14で検出する毎に実施しても良く、特定の時間間隔等で間欠的に実施しても良い。いずれにせよ、診断実施毎の結果が診断結果記憶部23に格納され、診断結果及び付随する関連データ(例えば、診断時の風速や風車の回転速度などの風車の運転履歴や、診断に用いた検出値並びに診断基準データや診断基準データ作成に用いた一時記憶部18に保存される元データ等)を時系列的に表示装置24に表示することで、予兆診断装置25の運用者が風力発電システム1の異常予兆の確認をすることができる。ここで、表示装置24は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)又は有機ELディスプレイなどである。また、表示装置24は、例えば、キーボード又はマウスなどの入力装置を有する構成、すなわち、操作端末としても良い。
このとき、内部状態変数は、風車制御器15が実行中の制御ロジックを代表する指標であることが望ましい。例えば、風力発電システム1が発電運転中である場合、図2における、回転速度指令値が低速となる低速モードで運転しているのか、回転速度指令値が高速となる高速モードで運転しているのか、などの制御モードのインデックスが良い。また、風況条件が発電運転に適さない場合も含め、風力発電システム1が風待ちの待機中なのか、暴風での待機中なのか、若しくは、風況が低風速域における起動処理中なのか、停止処理中なのか、若しくは、高風速域における起動処理中なのか、停止処理中なのかなど、発電運転中以外も含む制御モードをインデックスとしても良い。風力発電システム1の設計者は、制御ロジックの制御モード数を事前に把握することができ、全制御モードに対して診断対象とする制御モードのみ、分類器17は対応する一時記憶部18に保存するように動作し、一時記憶部18は、上述の制御モード数に対応して、それぞれの分類を区分して保存及び参照するデータ保持機能を有する。
上述の機能が、予兆診断機能の学習期間における予兆診断器16の機能となる。
診断器22は、通常の形態(図1)と同様に、診断基準データ選択抽出器21からの診断基準データと、分類器17の出力である監視用センサ14の検出値を入力として、採用する予兆診断アルゴリズムによって診断結果を算出する。
一方、本実施例の場合は図4の下段のグラフに示されるように、回転速度指令値が低速及び回転速度指令値が高速のうちいずれか一方に限定して、それぞれ個別に学習した場合の振動加速度の出現頻度分布と学習した正規分布の乖離度合は、通常の形態(図1)の場合(図4の上段のグラフ)よりも明らかに小さくなっている。このことから、制御モードごとにそれぞれ診断基準データを切り替えることによって、精度の高い診断が実施可能である。
また、本実施例によれば、運転条件データを取得することなく、発電運転において機能を発現している制御方法毎の診断基準データの学習及び予兆診断の実行が可能となる。
更にまた、制御方法の種別、最大数は制御の内部構成を事前に考慮するため、学習漏れや人為的な運転条件の設定ミスを防ぐことができる。
更に、運転条件を学習する必要がないため、データ通信やデータ保存にコストが不要になるだけなく、風車制御装置内に、風車制御器と予兆診断器を内蔵する場合、風車制御器内の情報を直接参照することで、通信機器のコストを削減することが可能となる。
図8に示すように、風車2に備わるセンサからの検出値を全て分類器17へ入力する。これにより、制御や機器の物理量のみならず、風速や外気温など、風車2の環境条件に関する物理量も異常診断に活用することが可能となる。風速条件や風速の時間的な変動尺度である乱流強度を異常診断に活用できると、監視用センサ14で取得する監視対象機器の検出値のバラつきの増減と風車2の運転動作を本質的にバラつかせる要因となる風の乱流強度との相関を異常診断に活用することができ、検出値のバラつきによって異常診断を実施する診断アルゴリズムの検出精度を高めることができる。若しくは、台風等により暴風となっている場合には、通常の発電運転の環境下とは異なるため、診断対象から除外することができ、誤報を低減することが可能となる。
図9に示すように、本実施例に係る風力発電システム1では、診断器22が出力する異常度を風車制御器15に入力する構成であることから、風車制御器15は、診断器22の異常度に応じて、異常部位の荷重を下げる制御モードや、異常度の高い機器の動作回数を低減する制御モードなどの、各種縮退運転モードに移行することができる。これによって、異常の更なる進展を抑制し、保守作業員の目視点検まで風車を延命運転するなどが可能となる。
なお、本実施例における診断器22が出力する異常度を風車制御器15に入力する構成を、上述の実施例1乃至実施例3のうちのいずれか一つの構成に適用しても良い。
2…風車
3…風車制御装置
4…翼
5…ハブ
6…主軸
7…増速機
8…発電機
9…フレーム
10…ナセル
11…タワー
12…電力変換器
13…制御用センサ
14…監視用センサ
15…風車制御器
16…予兆診断器
17…分類器
18…一時記憶部
19…診断基準データ生成器
20…診断基準データ記憶部
21…診断基準データ選択抽出器
22…診断器
23…診断結果記憶部
24…表示装置
25…予兆診断装置
Claims (13)
- 風車を制御する風車制御器と予兆診断器を備える風力発電システムであって、
前記予兆診断器は、
少なくとも予兆診断のために前記風車に設置される監視用センサからの信号及び前記風車制御器から風車制御状態を表す信号である内部状態変数を受信し、
予兆診断基準若しくは予兆診断の実行のために必要な分析処理データの学習期間では、前記内部状態変数毎に、前記監視用センサから入力される信号に基づき診断基準データを作成する診断基準データ生成器と、
予兆診断期間では、前記内部状態変数毎に対応する前記診断基準データに基づき診断を実行する診断器と、を備えることを特徴とする風力発電システム。 - 請求項1に記載の風力発電システムにおいて、
前記予兆診断器は、前記内部状態変数に基づき前記監視用センサから入力される信号を予兆診断の学習及び診断への採否を決定する分類器を有することを特徴とする風力発電システム。 - 請求項2に記載の風力発電システムにおいて、
前記予兆診断器は、予兆診断の診断基準を作成するため前記内部状態変数毎に前記監視用センサから入力される信号を保存する一時記憶部を有し、
前記一時記憶部に保存される前記監視用センサから入力された信号を所定の期間経過後に破棄することを特徴とする風力発電システム。 - 請求項3に記載の風力発電システムにおいて、
前記内部状態変数は、翼若しくは発電機の回転速度、翼ピッチ角度、風速、風乱流強度のうち、少なくとも回転速度を含む一つ又は複数の物理量によって定義される風車制御状態であることを特徴とする風力発電システム。 - 請求項3又は請求項4に記載の風力発電システムにおいて、
前記予兆診断器は、更に、前記風車制御器が風車の制御ために受信する制御用センサからの信号を受信することを特徴とする風力発電システム。 - 請求項5に記載の風力発電システムにおいて、
前記予兆診断器は、更に、前記風車制御器から前記風車へ送信される制御指令を受信することを特徴とする風力発電システム。 - 請求項6に記載の風力発電システムにおいて、
前記診断器は、前記内部状態変数毎に対応する前記診断基準データに基づき診断を実行し、異常度を出力するものであって、
前記診断器により出力される異常度が前記風車制御器に入力され、前記風車制御器は入力された異常度に応じて、少なくとも異常部位の荷重を下げる制御モード又は異常度の高い機器の動作回数を低減する制御モードに移行するよう制御指令を前記風車へ送信することを特徴とする風力発電システム。 - 請求項3又は請求項4に記載の風力発電システムにおいて、
前記診断器は、前記内部状態変数毎に対応する前記診断基準データに基づき診断を実行し、異常度を出力するものであって、
前記診断器により出力される異常度が前記風車制御器に入力され、前記風車制御器は入力された異常度に応じて、少なくとも異常部位の荷重を下げる制御モード又は異常度の高い機器の動作回数を低減する制御モードに移行するよう制御指令を前記風車へ送信することを特徴とする風力発電システム。 - 請求項5に記載の風力発電システムにおいて、
前記診断器は、前記内部状態変数毎に対応する前記診断基準データに基づき診断を実行し、異常度を出力するものであって、
前記診断器により出力される異常度が前記風車制御器に入力され、前記風車制御器は入力された異常度に応じて、少なくとも異常部位の荷重を下げる制御モード又は異常度の高い機器の動作回数を低減する制御モードに移行するよう制御指令を前記風車へ送信することを特徴とする風力発電システム。 - 風車を制御する風車制御器と予兆診断器を備える風力発電システムであって、
前記予兆診断器は、
少なくとも、前記風車制御器が風車の制御ために受信する制御用センサからの信号及び前記風車制御器から前記風車へ送信される制御指令並びに前記風車制御器から風車制御状態を表す信号である内部状態変数を受信し、
予兆診断基準若しくは予兆診断の実行のために必要な分析処理データの学習期間では、前記内部状態変数毎に、前記制御用センサから入力される信号に基づき診断基準データを作成する診断基準データ生成器と、
予兆診断期間では、前記内部状態変数毎に対応する前記診断基準データに基づき診断を実行する診断器と、を備えることを特徴とする風力発電システム。 - 請求項10に記載の風力発電システムにおいて、
前記予兆診断器は、前記内部状態変数に基づき前記制御用センサから入力される信号を予兆診断の学習及び診断への採否を決定する分類器を有することを特徴とする風力発電システム。 - 請求項11に記載の風力発電システムにおいて、
前記予兆診断器は、予兆診断の診断基準を作成するため前記内部状態変数毎に前記制御用センサから入力される信号を保存する一時記憶部を有し、
前記一時記憶部に保存される前記制御用センサから入力された信号を所定の期間経過後に破棄することを特徴とする風力発電システム。 - 請求項12に記載の風力発電システムにおいて、
前記内部状態変数は、翼若しくは発電機の回転速度、翼ピッチ角度、風速、風乱流強度のうち、少なくとも回転速度を含む一つ又は複数の物理量によって定義される風車制御状態であることを特徴とする風力発電システム。
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