JP6373682B2 - 風力発電設備の応力推定装置および風力発電設備の応力推定方法、風力発電システム - Google Patents
風力発電設備の応力推定装置および風力発電設備の応力推定方法、風力発電システム Download PDFInfo
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Description
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。
或いは、式2に示すように、風況が類似する応力を計測済みの風車の応力値Aと風況類似度Aの逆数の積から求めることもできる。
また、複数の風況類似度と応力値に各々所定の閾値を設けて、閾値以上の風況類似度と応力値を用いて未計測応力推定値を算出しても良い。
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
Claims (15)
- 測定した風況データに基づき、当該風況データと風況が類似する他の風車を選択し、当該選択した風車の応力値から応力未計測の風車の応力値を推定する風力発電設備の応力推定装置であって、
前記風力発電設備の応力推定装置は、入力された風況データから風況が類似する他の風車の風況を選択する類似風況選択部と、
複数の風車の応力値を蓄積する応力値データベースと、
前記選択した風車に対応する前記応力値データベースの応力値から応力未計測の風車の応力値を推定する推定応力値算出部と、
前記推定応力値算出部により算出した応力推定値に基づき、前記応力値データベースに蓄積された複数の風車の応力値を更新する応力値データベース更新部と、を備え、
前記推定応力値算出部は、前記類似風況選択部で選択された複数の風況類似度および前記応力値データベースから抽出した複数の応力値に基づき、応力未計測の風車の応力値を推定することを特徴とする風力発電設備の応力推定装置。 - 前記類似風況選択部に入力される風況データは、風向、風速、温度、湿度、雨量、天気の気象データのうち、少なくとも2つ以上の気象データを用いることを特徴とする請求項1に記載の風力発電設備の応力推定装置。
- 前記類似風況選択部は、当該類似風況選択部に入力される風況データの主成分分析、当該類似風況選択部に入力される風況データの各パラメータの平均値からの偏差、複数の風車群における各風車群間の距離に基づくクラスタリング手法、頻出パターン抽出或いはクラス分類の規則性を学習させる機械学習のいずれかにより風況が類似する他の風車を選択することを特徴とする請求項1または2に記載の風力発電設備の応力推定装置。
- 前記推定応力値算出部は、前記複数の風況類似度と前記複数の応力値を積和演算することで前記応力未計測の風車の応力を推定することを特徴とする請求項1または2に記載の風力発電設備の応力推定装置。
- 前記応力未計測の風車における応力値を推定する部位は、風車のタワー或いはブレードであることを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の風力発電設備の応力推定装置。
- 測定した風況データに基づき、当該風況データと風況が類似する他の風車を選択し、当該選択した風車の応力値から応力未計測の風車の応力値を推定する風力発電設備の応力推定方法であって、
前記測定した風況データに類似する風況の風況分類および風況類似度を選択し、
前記選択した風況分類に対応する応力値を応力値データベースから抽出し、
前記応力値データベースから抽出した応力値および前記風況類似度に基づき、応力未計測の風車の応力値を推定することを特徴とする風力発電設備の応力推定方法。 - 前記風況データは、風向、風速、温度、湿度、雨量、天気の気象データのうち、少なくとも2つ以上の気象データを用いることを特徴とする請求項6に記載の風力発電設備の応力推定方法。
- 前記風況データの主成分分析、前記風況データの各パラメータの平均値からの偏差、複数の風車群における各風車群間の距離に基づくクラスタリング手法、頻出パターン抽出或いはクラス分類の規則性を学習させる機械学習のいずれかにより類似する風況を選択することを特徴とする請求項6または7に記載の風力発電設備の応力推定方法。
- 複数の風況類似度と複数の応力値を積和演算することで前記応力未計測の風車の応力を推定することを特徴とする請求項6または7に記載の風力発電設備の応力推定方法。
- 前記応力未計測の風車における応力値を推定する部位は、風車のタワー或いはブレードであることを特徴とする請求項6から9のいずれかに記載の風力発電設備の応力推定方法。
- 測定した風況データに基づき、応力未計測の風車の応力値を推定する風力発電システムであって、
前記風力発電システムは、複数の風車の応力値を蓄積する応力値蓄積装置と、
前記測定した風況データに風況が類似する他の複数の風車の応力値を前記応力値蓄積装置から抽出し、前記抽出した複数の風車の応力値から応力未計測の風車の応力値を推定する応力推定装置と、を備えることを特徴とする風力発電システム。 - 前記風況データは、風向、風速、温度、湿度、雨量、天気の気象データのうち、少なくとも2つ以上の気象データを用いることを特徴とする請求項11に記載の風力発電システム。
- 前記応力推定装置において、前記風況データの主成分分析、前記風況データの各パラメータの平均値からの偏差、複数の風車群における各風車群間の距離に基づくクラスタリング手法、頻出パターン抽出或いはクラス分類の規則性を学習させる機械学習のいずれかにより風況が類似する他の複数の風車の応力値を前記応力値蓄積装置から抽出することを特徴とする請求項11または12に記載の風力発電システム。
- 前記応力推定装置において、複数の風況類似度と複数の応力値を積和演算することで前記応力未計測の風車の応力を推定することを特徴とする請求項11または12に記載の風力発電システム。
- 前記応力未計測の風車における応力値を推定する部位は、風車のタワー或いはブレードであることを特徴とする請求項11から14のいずれかに記載の風力発電システム。
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