JP7467012B2 - Evaluation device, evaluation method, and program for implementing the evaluation method - Google Patents
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Description
本発明は、評価装置、評価方法、及び、評価方法を実現するためのプログラムに関し、特に、風車を設置する候補地点における風力エネルギーによる自然エネルギーの乱流により生じると予想される構成機器への影響を予測して評価するための評価装置等に関する。 The present invention relates to an evaluation device, an evaluation method, and a program for implementing the evaluation method, and in particular to an evaluation device for predicting and evaluating the impact on component equipment that is expected to be caused by turbulence of natural energy due to wind energy at a candidate site for installing a wind turbine.
近年の風力発電設備の増加に伴い、山岳部等の複雑な地形上に建設された風力発電所において、風車のブレード破損等の事故が増加傾向にある。こうした近年の風車事故の増加傾向を受けて、国は事故防止対策の検討を行い、平成２９年４月１日より、単機出力５００ｋＷ以上の風力発電設備を設置する発電所にも定期安全管理審査制度を導入する電気事業法の改正が実施された。この様に国の風力発電設備に対する公共の安全を確保及び環境保全を図ることから安全規制が強化される中、発明者らの最近の研究から、風車の事故に対して、地形性乱流が強く関係していることが指摘されている。今後、日本国内の山岳部などの複雑地形に設置された風車の事故や故障を低減するため、保守や運用のための安全管理に寄与する高精度な数値風況面からの故障分析手法の確立が必要とされている。このような状況を受け、本願出願人は、既に、特許文献１の技術を提案している。 With the increase in wind power generation facilities in recent years, there has been an increasing trend in accidents such as wind turbine blade breakage at wind power plants built on complex terrain such as mountainous areas. In response to this recent increase in wind turbine accidents, the government has been considering accident prevention measures, and from April 1, 2017, the Electricity Business Act was amended to introduce a periodic safety management inspection system for power plants that install wind power generation facilities with a single unit output of 500 kW or more. As safety regulations are strengthened in this way to ensure public safety and protect the environment for wind power generation facilities in the country, recent research by the inventors has pointed out that terrain-induced turbulence is strongly related to wind turbine accidents. In order to reduce accidents and failures of wind turbines installed in complex terrain such as mountainous areas in Japan in the future, it is necessary to establish a failure analysis method from the perspective of highly accurate numerical wind conditions that contributes to safety management for maintenance and operation. In response to this situation, the applicant of this application has already proposed the technology of Patent Document 1.
この特許文献１で提案した技術は、風力エネルギーはブレードを通して入力されることから、ブレードの疲労荷重評価は風車構造強度の評価を行う上では極めて重要であるという視点から提案した技術であり、具体的には以下の内容である。鹿児島県串木野れいめい風力発電所の風車10号機を対象として、風車ブレードの歪みや実風況データ等を計測し、得られた計測データに基づいて詳細な風車ブレードＤＥＬ（疲労等価荷重）データ解析を実施し、風車ブレード強度へ最も影響を与える風向を特定したものであった。 The technology proposed in Patent Document 1 is based on the idea that because wind energy is input through the blades, fatigue load evaluation of the blades is extremely important in assessing the strength of the wind turbine structure, and is specifically as follows: Targeting wind turbine No. 10 at the Kushikino Reimei Wind Farm in Kagoshima Prefecture, the distortion of the wind turbine blades and actual wind condition data were measured, and a detailed wind turbine blade DEL (fatigue equivalent load) data analysis was carried out based on the obtained measurement data, and the wind direction that has the greatest impact on wind turbine blade strength was identified.
ところで、ブレードを用いたプロペラ式風力発電所である風車は、ブレード・ロータ軸・ハブを含むロータ系、動力伝達軸・増速機を含む伝達系、発電機・電力変換装置・変圧器・系統連系保護装置を含む電気系、出力制御・ヨー制御・ブレーキ装置・風向風速計・運転監視装置を含む運転・制御系、ナセル（伝達軸・増速機・発電機等を収納する部分）・タワー・タワーを支える基礎を含む支持・構造系のように、種々の構成から成り立っている。 A wind turbine, which is a propeller-type wind power plant that uses blades, is made up of various components, such as a rotor system including the blades, rotor shaft, and hub; a transmission system including the power transmission shaft and gearbox; an electrical system including the generator, power conversion device, transformer, and grid-connection protection device; an operation and control system including output control, yaw control, braking equipment, wind direction and speed gauge, and operation monitoring equipment; and a support and structural system including the nacelle (the part that houses the transmission shaft, gearbox, generator, etc.), tower, and foundation that supports the tower.
ここで、風車に働く風の力を説明する。風車に働く風の力としては、ブレードに加わるブレード歪みに加えて、風力発電所である風車を構成する構成機器にもブレードに生じる波形から伝搬し繰り返し応力が加わっていることが分かってきた。この繰り返し応力は、引っ張りと圧縮のスラスト力である。このような力が加わる中で、風車制御方式も、ブレードの角度を制御するピッチ制御の他、ナセルを旋回させて風向に追従させるヨー制御が必要になっている。ここで、ヨーシステムは、ヨー歯車を用いて方位制御（ヨー制御）するシステムである。 Here, we will explain the wind forces acting on wind turbines. In addition to the blade distortion acting on the blades, it has been discovered that the wind forces acting on wind turbines are transmitted from the waveforms generated on the blades to the components that make up the wind turbines at wind power plants, causing repeated stresses. This repeated stress is tensile and compressive thrust forces. With such forces being applied, wind turbine control methods require not only pitch control, which controls the angle of the blades, but also yaw control, which rotates the nacelle to follow the wind direction. Here, the yaw system is a system that uses a yaw gear to control orientation (yaw control).
しかしながら、上記特許文献１の技術は、ブレードへの疲労荷重評価に注目してはいるものの、風力発電所の他の構成機器、具体的にはヨーシステムなどへの故障等の影響を評価するものではなかった。 However, although the technology in Patent Document 1 focuses on evaluating fatigue loads on blades, it does not evaluate the impact of failures, etc. on other components of the wind power plant, specifically the yaw system, etc.
そこで、本発明は、風車ブレード歪みとスラスト力を計測できるナセル加速度（振動）との関係に着目し、ブレード以外の風力発電所の他の構成機器、具体的にはヨーシステムなどへの故障等の影響を評価する評価システム等を提供することを目的とする。 The present invention therefore focuses on the relationship between wind turbine blade distortion and nacelle acceleration (vibration), which can measure thrust force, and aims to provide an evaluation system that evaluates the impact of failures, etc. on other components of a wind power plant other than the blades, specifically the yaw system, etc.
本発明の第１の観点は、風車を設置する候補地点における風力エネルギーの乱流により生じると予想される構成機器へ与える疲労蓄積状況を予測して評価するための評価装置であって、前記候補地点を含む候補空間における前記風力エネルギーの境界入力条件を記憶する境界入力条件記憶手段と、前記境界入力条件の下で、前記候補空間における前記風力エネルギーの変化を演算するシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段が演算した前記候補空間における前記風力エネルギーの変化と、前記境界入力条件記憶手段が記憶する前記境界入力条件とを用いて、前記候補地点に設置された場合の前記構成機器へ与える疲労蓄積状況を予測して評価する評価指標を演算する評価指標演算手段と、前記評価指標が評価基準値を超える場合に、前記候補地点に設置した場合の前記構成機器に疲労蓄積が進んで不具合が一定期間内に発生する可能性が高いと判定する判定手段を備えるものである。 The first aspect of the present invention is an evaluation device for predicting and evaluating the fatigue accumulation state of a component device that is expected to be caused by turbulence of wind energy at a candidate site for installing a wind turbine, comprising: a boundary input condition storage means for storing boundary input conditions of the wind energy in a candidate space including the candidate site; a simulation means for calculating a change in the wind energy in the candidate space under the boundary input conditions; an evaluation index calculation means for calculating an evaluation index that predicts and evaluates the fatigue accumulation state of the component device when installed at the candidate site, using the change in the wind energy in the candidate space calculated by the simulation means and the boundary input conditions stored in the boundary input condition storage means; and a determination means for determining, when the evaluation index exceeds an evaluation reference value, that fatigue accumulation will progress in the component device when installed at the candidate site, and that there is a high possibility that a malfunction will occur within a certain period of time.
本発明の第２の観点では、第１の観点において、前記構成機器は、ヨーシステムであり、前記判定手段は、ブレード歪み変動とナセル加速度との関係性及び前記ナセル加速度とヨーシステムのヨーアクチュエータの電流値との関係について、風向別にその大小を相関させ、前記ブレード歪み変動が前記ヨーシステムへの疲労蓄積を増加させて、前記不具合が一定期間内に発生する可能性が高いと判定することを特徴とする、ものである。 In a second aspect of the present invention, in the first aspect, the component device is a yaw system, and the determination means correlates the magnitude of the relationship between blade distortion fluctuation and nacelle acceleration and the relationship between the nacelle acceleration and the current value of the yaw actuator of the yaw system for each wind direction, and determines that the blade distortion fluctuation increases the accumulation of fatigue in the yaw system and that there is a high possibility that the malfunction will occur within a certain period of time.
本発明の第３の観点では、第２の観点において、前記評価指標は、前記候補空間に含まれる評価点における主流方向、主流直交方向及び鉛直方向の三方向についての乱流評価指標の合成値である。 In a third aspect of the present invention, in the second aspect, the evaluation index is a composite value of turbulence evaluation indexes for three directions, the main flow direction, the direction perpendicular to the main flow, and the vertical direction, at an evaluation point included in the candidate space.
本発明の第４の観点は、第３の観点において、前記自然エネルギーの変化は、前記自然エネルギーが変化する速さであり、前記境界入力条件は、前記候補空間の境界の一部又は全部における前記自然エネルギーの変化の最大の速さを含み、前記評価点における前記自然エネルギーの変化の速さの標準偏差を演算する標準偏差演算手段を備え、前記評価指標演算手段は、前記評価指標を、前記評価点における主流方向、主流直交方向及び鉛直方向の三方向についての前記標準偏差の前記最大の速さに対する比を演算し、その合成値として演算する、ものである。 A fourth aspect of the present invention is the third aspect, in which the change in natural energy is the speed at which the natural energy changes, the boundary input condition includes a maximum speed at which the natural energy changes in a part or all of the boundary of the candidate space, and a standard deviation calculation means is provided for calculating a standard deviation of the speed at which the natural energy changes at the evaluation point, and the evaluation index calculation means calculates the ratio of the standard deviation to the maximum speed in three directions at the evaluation point, namely, the mainstream direction, the direction perpendicular to the mainstream, and the vertical direction, and calculates the evaluation index as a composite value thereof.
本発明の第５の観点では、第４の観点において、前記評価基準値は、０．２である。 In the fifth aspect of the present invention, in the fourth aspect, the evaluation reference value is 0.2.
本発明の第６の観点では、第２の観点において、前記評価指標は、ブレードの先端が動く軌跡上の左右端における主流方向の速度圧を用いた風荷重評価指標である。 In a sixth aspect of the present invention, in the second aspect, the evaluation index is a wind load evaluation index using the velocity pressure in the main flow direction at the left and right ends of the trajectory along which the tip of the blade moves.
本発明の第７の観点では、第６の観点において、前記評価基準値は、０．６である。 In the seventh aspect of the present invention, in the sixth aspect, the evaluation reference value is 0.6.
本発明の第８の観点では、風車を設置する候補地点における自然エネルギーの乱流により生じると予想される構成機器への疲労蓄積状況を予測して評価するための評価方法であって、前記構成機器は、ヨーシステムであり、境界入力条件記憶手段が前記候補地点を含む候補空間における前記自然エネルギーの境界入力条件を記憶しており、シミュレーション手段が前記境界入力条件の下で前記候補空間における前記自然エネルギーの変化を演算しており、判定手段が、前記シミュレーション手段が演算した前記候補空間における前記自然エネルギーの変化と、前記境界入力条件記憶手段が記憶する前記境界入力条件とを用いて、前記候補地点に設置された場合の前記構成機器へ与える疲労蓄積状況を予測して評価する評価指標を演算するステップと、判定手段が、前記評価指標が評価基準値を超える場合に、前記候補地点に設置した場合の前記構成機器に疲労蓄積が進んで不具合が一定期間内に発生する可能性が高いと判定するステップとを含み、前記判定するステップにおいて、前記判定手段は、ブレード歪み変動とナセル加速度との関係性及び前記ナセル加速度とヨーシステムのヨーアクチュエータの電流値との関係について、風向別にその大小を相関させ、前記ブレード歪み変動が前記ヨーシステムへの疲労蓄積を発生させて、前記不具合が一定期間内に発生する可能性が高いと判定することを特徴とする、ものである。 In an eighth aspect of the present invention, there is provided an evaluation method for predicting and evaluating the fatigue accumulation state of a component device that is expected to be caused by turbulence of natural energy at a candidate site for installing a wind turbine, the component device being a yaw system, a boundary input condition storage means storing boundary input conditions of the natural energy in a candidate space including the candidate site, a simulation means calculating a change in the natural energy in the candidate space under the boundary input conditions, and a determination means determining the fatigue accumulation state of the component device when the wind turbine is installed at the candidate site using the change in the natural energy in the candidate space calculated by the simulation means and the boundary input conditions stored in the boundary input condition storage means. The method includes a step of calculating an evaluation index that predicts and evaluates the fatigue accumulation state of the component equipment, and a step in which a determination means determines, when the evaluation index exceeds an evaluation reference value, that fatigue accumulation will progress in the component equipment when installed at the candidate location, and that there is a high possibility that a malfunction will occur within a certain period of time, and in the step of determining, the determination means correlates the magnitude of the relationship between the blade distortion fluctuation and the nacelle acceleration, and the relationship between the nacelle acceleration and the current value of the yaw actuator of the yaw system, for each wind direction, and determines that the blade distortion fluctuation will cause fatigue accumulation in the yaw system, and that there is a high possibility that the malfunction will occur within a certain period of time.
本発明の第９の観点は、コンピュータにおいて、第８の観点に記載の評価方法を実現するためのプログラムである。 The ninth aspect of the present invention is a program for implementing the evaluation method described in the eighth aspect in a computer.
本発明の各観点によれば、風車ブレード歪みとスラスト力を計測できるナセル加速度（振動）との関係に着目したことにより、ブレード以外の風力発電所である風車の構成機器に与える疲労蓄積を予測して評価できる。特に、ブレード歪み変動とナセル加速度との関係性及びナセル加速度とヨーシステムのヨーアクチュエータの電流値との関係について、風向別にその大小を相関させ、ブレード歪み変動がヨーシステムへの疲労蓄積を増加させて、不具合が一定期間内に発生する可能性が高いと判定することにより、風車の構成機器の一つであるヨーシステムに生じる疲労蓄積を予測して評価できる。 According to each aspect of the present invention, by focusing on the relationship between wind turbine blade distortion and nacelle acceleration (vibration), which can measure thrust force, it is possible to predict and evaluate the fatigue accumulation on the components of the wind turbine, which is a wind power plant, other than the blades. In particular, the relationship between the blade distortion fluctuation and the nacelle acceleration, and the relationship between the nacelle acceleration and the current value of the yaw actuator of the yaw system are correlated according to wind direction, and it is determined that the blade distortion fluctuation increases the fatigue accumulation in the yaw system and that there is a high possibility that a malfunction will occur within a certain period of time, making it possible to predict and evaluate the fatigue accumulation occurring in the yaw system, which is one of the components of the wind turbine.
以下、図面を参照して、本発明の実施例について述べる。なお、本発明の実施の形態は、以下の実施例に限定されるものではない。 Below, examples of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the embodiment of the present invention is not limited to the following examples.
まず、本願発明の前提の技術内容を説明する。特開２０１８－９１３２８号で提案された乱流評価装置は、自然エネルギーとして風を使って発電する風力発電装置（風車）を候補地点に設置してよいか否かを判定するものであった。ここで、以下の説明で出てくる、候補空間は、風車を設置する空間であるとする。候補空間の最も高い場所は、風車の最も高い箇所（通常、ブレード先端高さである。）の標高となる。評価点は、風車のハブ高さであるとする。 First, the technical content on which the present invention is based will be explained. The turbulence evaluation device proposed in JP 2018-91328 A determines whether or not a wind power generation device (wind turbine), which generates electricity using wind as a natural energy source, may be installed at a candidate location. Here, the candidate space mentioned in the following explanation is assumed to be the space in which the wind turbine is installed. The highest point of the candidate space is the altitude of the highest point of the wind turbine (usually the height of the blade tips). The evaluation point is assumed to be the hub height of the wind turbine.
特開２０１８－９１３２８号で提案された乱流評価指標は、「乱流評価指標＝σu（ハブ高さ風速標準偏差）／Ｕin（境界風速）」であり、シミュレーションにおいて用いる境界入力条件を参照して、境界風速換算値として得られるものである。そのため、特開２０１８－９１３２８号で提案された乱流評価装置は、境界入力条件の下でのシミュレーションにより得られた風のデータを利用して、境界入力条件を加味した乱流評価指標により、候補地点における乱流の評価をすることができるものであった。これにより、風力発電の事業者は、シミュレーションを利用して、候補地点に風車を設置した状態を想定して、候補地点に風車を設置してよいか否かを判断することができるものであった。 The turbulence evaluation index proposed in JP 2018-91328 A is "turbulence evaluation index = σ u (hub height wind speed standard deviation) / U in (boundary wind speed)" and is obtained as a boundary wind speed conversion value by referring to the boundary input conditions used in the simulation. Therefore, the turbulence evaluation device proposed in JP 2018-91328 A was capable of evaluating turbulence at a candidate point using wind data obtained by simulation under the boundary input conditions and a turbulence evaluation index that takes into account the boundary input conditions. This allows wind power generation operators to use simulations to assume a state in which a wind turbine is installed at a candidate point and determine whether or not it is acceptable to install a wind turbine at the candidate point.
このように、特開２０１８－９１３２８号で提案された乱流評価指標は、候補地点に風車を設置する空間を評価することができるものであった。さらに、各風向によっても高精度に評価できるため、風力発電事業者にとって、例えば、故障の危険性がある風向を事前に知り、その風向のときには発電を止めて故障を回避し、他の風向のときは発電することなどの適切な発電制御を行うことにより、故障による停止を回避して、効率よく電気を得ることができるものであった。 In this way, the turbulence evaluation index proposed in JP 2018-91328 A was capable of evaluating the space for installing wind turbines at candidate sites. Furthermore, because it could be evaluated with high accuracy for each wind direction, wind power generation operators could, for example, know in advance which wind directions pose a risk of breakdown, and perform appropriate power generation control, such as stopping power generation when the wind is in that direction to avoid breakdowns, and generating power when the wind is in a different direction, thereby avoiding shutdowns due to breakdowns and efficiently obtaining electricity.
以下で説明する評価装置は、風車を設置する候補地点における風力エネルギーの乱流により生じると予想される構成機器へ与える疲労蓄積状況を予測して評価するための評価装置である。この評価において、実施例１では「乱流評価指標３成分合成」を用いることをポイントにしており、実施例２では「ブレード左右差の速度圧」を用いることをポイントにしている。「乱流評価指標３成分合成」又は「ブレード左右差の速度圧」を用いることにより、風車ヨーシステムのヨーアクチュエータ、ピニオンギアの故障リスク分析を行うことが可能になっている。 The evaluation device described below is an evaluation device for predicting and evaluating the fatigue accumulation state that is expected to be caused in component equipment by turbulence of wind energy at a candidate site for installing a wind turbine. In this evaluation, the key point in Example 1 is to use the "three-component turbulence evaluation index synthesis," while the key point in Example 2 is to use the "velocity pressure difference between the left and right blades." By using the "three-component turbulence evaluation index synthesis" or the "velocity pressure difference between the left and right blades," it is possible to perform a failure risk analysis of the yaw actuator and pinion gear of the wind turbine yaw system.
図１は、本願発明の実施の形態の一例に係る評価装置の構成の一例を示すブロック図である。図２は、図１の評価装置の動作の一例を示すフロー図である。図１及び図２を参照して、評価装置の構成及び動作の一例を説明する。 Figure 1 is a block diagram showing an example of the configuration of an evaluation device according to an embodiment of the present invention. Figure 2 is a flow diagram showing an example of the operation of the evaluation device of Figure 1. An example of the configuration and operation of the evaluation device will be described with reference to Figures 1 and 2.
図１を参照して、評価装置１は、地形データ記憶部３と、境界入力条件記憶部５（本願請求項の「境界入力条件記憶手段」の一例）と、基準値記憶部７と、評価指標記憶部９と、シミュレーション部１１（本願請求項の「シミュレーション手段」の一例）と、制御部１２と、標準偏差演算部１３と、評価指標演算部１５（本願請求項の「評価指標演算手段」の一例）と、判定部１７（本願請求項の「判定手段」の一例）と、出力部１９とを備える。評価指標演算部１５は、乱流評価指標合成部１６を備える。 Referring to FIG. 1, the evaluation device 1 includes a topographical data storage unit 3, a boundary input condition storage unit 5 (an example of the "boundary input condition storage means" in the present claims), a reference value storage unit 7, an evaluation index storage unit 9, a simulation unit 11 (an example of the "simulation means" in the present claims), a control unit 12, a standard deviation calculation unit 13, an evaluation index calculation unit 15 (an example of the "evaluation index calculation means" in the present claims), a judgment unit 17 (an example of the "judgment means" in the present claims), and an output unit 19. The evaluation index calculation unit 15 includes a turbulence evaluation index synthesis unit 16.
地形データ記憶部３は、候補地点を含む地域の地形を特定するための地形データを記憶する。境界入力条件記憶部５は、境界入力条件を記憶する。本実施例では、境界入力条件には、境界風速が含まれるとする。ここで、境界風速は、風車のブレード先端高さの標高での最大風速であるとする。以下では、境界風速は１０ｍ／ｓとする。基準値記憶部７は、判断処理の基準値を記憶する。本実施例では、判定基準値と評価基準値を記憶する。評価指標記憶部９は、評価指標演算部１５が演算した各風向の乱流評価指標と、評価点における主流方向、主流直交方向及び鉛直方向の三方向についての乱流評価指標の合成値である評価指標を記憶する。 The topographical data storage unit 3 stores topographical data for identifying the topography of the area including the candidate point. The boundary input condition storage unit 5 stores the boundary input conditions. In this embodiment, the boundary input conditions include the boundary wind speed. Here, the boundary wind speed is the maximum wind speed at the altitude of the tip height of the wind turbine blades. In the following, the boundary wind speed is 10 m/s. The reference value storage unit 7 stores the reference value for the judgment process. In this embodiment, it stores the judgment reference value and the evaluation reference value. The evaluation index storage unit 9 stores the turbulence evaluation index for each wind direction calculated by the evaluation index calculation unit 15, and an evaluation index that is a composite value of the turbulence evaluation index for the three directions of the main flow direction, the direction perpendicular to the main flow, and the vertical direction at the evaluation point.
図２を参照して、図１の評価装置１の各構成の動作の一例を説明する。 With reference to Figure 2, an example of the operation of each component of the evaluation device 1 in Figure 1 will be described.
まず、シミュレーション部１１は、境界入力条件記憶部５が記憶する境界入力条件の下で、地形データ記憶部３が記憶する地形データを参照して、評価期間での評価点（ハブ高さ）における風のデータを得る（ステップＳＴ１）。 First, the simulation unit 11 obtains wind data at the evaluation point (hub height) during the evaluation period by referring to the terrain data stored in the terrain data storage unit 3 under the boundary input conditions stored in the boundary input condition storage unit 5 (step ST1).
次に、制御部１２は、例えば４５°で分割して、東（東を中心に４５°の範囲から吹く風。以下同様。）、南東、南、南西、西、北西、北、北東の８つに分割するように、風向を複数に分割し、さらに、評価点における主流方向、主流直交方向及び鉛直方向の三方向である上下を加えて３次元的に分割して、その一つを選択する（ステップＳＴ２）。 Next, the control unit 12 divides the wind direction into multiple parts, for example, by dividing it into 45° and dividing it into eight parts: east (winds blowing from a range of 45° from the east; the same applies below), southeast, south, southwest, west, northwest, north, and northeast, and further divides it three-dimensionally by adding up and down, which are the main direction, the direction perpendicular to the main direction, and the vertical direction at the evaluation point, and selects one of them (step ST2).
制御部１２は、シミュレーション部１１が得た風のデータにおける風向を利用して、ステップＳＴ２で設定された風向の風の風速の経時的データを得る（ステップＳＴ３）。ステップＳＴ３で得た風速の経時的データは、一つ又は複数の期間のものとする。連続する期間に属する風のデータを、「風速群」という。期間を分ける基準は、例えば、他の風向から設定された風向になり他の風向に変わるまでを一つの風速群としたり、同じ風向であっても風速が所定値未満から所定値以上となって所定値未満になるまでを一つの風速群としたり、それらを組み合わせて風速群としてよい。 The control unit 12 uses the wind direction in the wind data obtained by the simulation unit 11 to obtain time-dependent data on the wind speed of the wind in the wind direction set in step ST2 (step ST3). The time-dependent data on wind speed obtained in step ST3 is for one or more periods. Wind data belonging to consecutive periods is called a "wind speed group." The criteria for dividing periods may be, for example, one wind speed group for the period from another wind direction to the set wind direction and then back to another wind direction, or one wind speed group for the same wind direction from less than a predetermined value to above a predetermined value and then back below the predetermined value, or a combination of these may be used to form a wind speed group.
制御部１２は、一つの風速群を選択する（ステップＳＴ４）。そして、選択した風速群での単位時間の平均風速が、判定基準値を超えるか否かを判断する（ステップＳＴ５）。本実施例では、単位時間は１０分間であり、判定基準値は９．０ｍ／ｓである。単位時間の平均風速が判定基準値を超えるならば、ステップＳＴ６に進む。単位時間の平均風速が判定基準値を超えないならば、ステップＳＴ８に進む。 The control unit 12 selects one wind speed group (step ST4). Then, it is determined whether the average wind speed per unit time for the selected wind speed group exceeds the judgment reference value (step ST5). In this embodiment, the unit time is 10 minutes, and the judgment reference value is 9.0 m/s. If the average wind speed per unit time exceeds the judgment reference value, the process proceeds to step ST6. If the average wind speed per unit time does not exceed the judgment reference value, the process proceeds to step ST8.
ステップＳＴ６において、標準偏差演算部１３は、ハブ高さにおける風速の標準偏差を演算する。そして、評価指標演算部１５は、標準偏差演算部１３が演算した風速の標準偏差と、境界入力条件記憶部５が記憶する境界速度を用いて、候補地点における乱流評価指標を演算する（ステップＳＴ７）。制御部１２は、全ての風速群に対して処理を行ったか否かを判断する（ステップＳＴ８）。処理を行っていない風速群があるならば、ステップＳＴ４に戻り、処理を行っていない一つの風速群を選択する。制御部１２は、全ての風速群に対して処理を行ったならば、評価点における主流方向（ｘ）のｕ成分、主流直交方向（ｙ）のｖ成分及び鉛直方向（ｚ）のｗ成分の三方向の風向の全てについて処理が行われたかを判断する（ステップＳＴ９）。処理が行われていればステップＳＴ１０に進み、処理が行われていなければ、ステップＳＴ２に戻る。 In step ST6, the standard deviation calculation unit 13 calculates the standard deviation of the wind speed at the hub height. Then, the evaluation index calculation unit 15 calculates the turbulence evaluation index at the candidate point using the standard deviation of the wind speed calculated by the standard deviation calculation unit 13 and the boundary speed stored in the boundary input condition storage unit 5 (step ST7). The control unit 12 judges whether or not processing has been performed for all wind speed groups (step ST8). If there is a wind speed group that has not been processed, the control unit 12 returns to step ST4 and selects one wind speed group that has not been processed. If processing has been performed for all wind speed groups, the control unit 12 judges whether processing has been performed for all three wind directions at the evaluation point, the u component in the main flow direction (x), the v component in the direction perpendicular to the main flow (y), and the w component in the vertical direction (z) (step ST9). If processing has been performed, the process proceeds to step ST10, and if processing has not been performed, the process returns to step ST2.
ステップＳＴ１０において、評価指標演算部１５の乱流評価指標合成部１６は、評価点における主流方向（ｘ）のｕ成分、主流直交方向（ｙ）のｖ成分及び鉛直方向（ｚ）のｗ成分の三方向の乱流評価指標の合成値を演算する。ステップＳＴ１１において、判定部１７は、ステップＳＴ１０で得られた合成値が評価基準値を超えるか否かを判定する。ここで、評価基準値は、０．２である。判定部１７は、三方向の乱流評価指標の合成値である評価指標が評価基準値を超えないならば、ステップＳＴ１３に進む。判定部１７は、三方向の乱流評価指標の合成値である評価指標が評価基準値を超えるならば、候補地点における風の乱流が大きく構成機器へ与える疲労蓄積状況が大きく一定期間内に故障等の不具合が発生する可能性が高いと予測する。ここで、構成機器の具体的なものとしてはヨーシステムであり、具体的な不具合としてヨーアクチュエータ、ピニオンギアの故障や事故に対して注意を要することを表するものを評価基準値とし、上記の０．２を採用している。ステップＳＴ１２では、出力部１９は、三方向の乱流評価指標の合成値である評価指標が評価基準値を超えたことを出力し、構成機器へ与える疲労蓄積状況が大きく一定期間内に故障等の不具合が発生する可能性が高いと予測した結果が出たことを出力する。 In step ST10, the turbulence evaluation index synthesis unit 16 of the evaluation index calculation unit 15 calculates a synthesis value of the turbulence evaluation index in three directions, the u component in the main flow direction (x), the v component in the main flow perpendicular direction (y), and the w component in the vertical direction (z) at the evaluation point. In step ST11, the judgment unit 17 judges whether the synthesis value obtained in step ST10 exceeds the evaluation reference value. Here, the evaluation reference value is 0.2. If the evaluation index, which is the synthesis value of the turbulence evaluation index in three directions, does not exceed the evaluation reference value, the judgment unit 17 proceeds to step ST13. If the evaluation index, which is the synthesis value of the turbulence evaluation index in three directions, exceeds the evaluation reference value, the judgment unit 17 predicts that the wind turbulence at the candidate point is large, the fatigue accumulation situation given to the constituent equipment is large, and there is a high possibility that a malfunction such as a malfunction will occur within a certain period of time. Here, the specific example of the constituent equipment is the yaw system, and the evaluation reference value indicating that attention is required for malfunctions and accidents of the yaw actuator and pinion gear as specific malfunctions is adopted, and the above 0.2 is adopted. In step ST12, the output unit 19 outputs that the evaluation index, which is the composite value of the turbulence evaluation indexes in the three directions, has exceeded the evaluation reference value, and outputs that the fatigue accumulation situation in the component equipment is large and that there is a high possibility that a malfunction such as a breakdown will occur within a certain period of time.
ステップＳＴ１２に続き、制御部１２は、全ての風向に対して処理を行ったか否かを判断する（ステップＳＴ１３）。全ての風向に対して処理を行っていないならば、ステップＳＴ２に戻り、処理を行っていない一つの風向を選択する。全ての風向に対して処理を行ったならば、図２の処理を終了する。 Following step ST12, the control unit 12 determines whether processing has been performed for all wind directions (step ST13). If processing has not been performed for all wind directions, the control unit 12 returns to step ST2 and selects one wind direction for which processing has not been performed. If processing has been performed for all wind directions, the processing in FIG. 2 ends.
図３～図１０を参照して、発明者らが行った実験を説明する。 The experiments conducted by the inventors will be explained with reference to Figures 3 to 10.
図３は、実験として得られた串木野れいめい風力発電所の概要を説明する図である。図示された写真は、２０１９年１０月９日に撮影されたものである。 Figure 3 is a diagram explaining the outline of the Kushikino Reimei Wind Farm obtained as part of the experiment. The illustrated photograph was taken on October 9, 2019.
株式会社九電工及び株式会社設備保守センターの協力の下、鹿児島県いちき串木野羽島地区に位置する串木野れいめい風力発電所（平成２４年１１月より運転開始）において、東側にある弁財天山（標高５１９ｍ）を通過し発生する風の乱れ（地形性乱流）の影響が懸念され運転開始後約５年でヨーアクチュエータ、ピニオンギアの破損が発生した１０号機を研究対象風車とした。 With the cooperation of Kyudenko Corporation and Facility Maintenance Center Co., Ltd., the study focused on Unit 10 at the Kushikino Reimei Wind Farm (operation began in November 2012) located in the Ichikikushikino Hashima district of Kagoshima Prefecture, where damage to the yaw actuator and pinion gear occurred about five years after operation began due to concerns about the effects of wind turbulence (topographic turbulence) generated by the wind passing through Mt. Benzaiten (elevation 519 m) to the east.
［ナセル加速度計測データ解析（実測データ解析）］
図４は、ナセル加速度計測データ解析として得られた実測データ解析の結果であって、ブレード歪みデータ比較（風速９ｍ／ｓ程度時）[実測データ（０．０２秒値、２０１５年]を示した図である。図４（ａ）は東風についてのデータであり、図４（ｂ）は北風についてのデータである。図５は、ナセル加速度計測データ解析として得られた実測データ解析の結果であって、加速度Ｘデータ比較（風速９ｍ／ｓ程度時）[実測データ（０．０２秒値、２０１５年]を示した図である。図５（ａ）は東風（１１月１３日８：００～１０：００）についてのデータであり、図５（ｂ）は北風（１１月９日１７：００～２２：００）についてのデータである。
[Nacelle acceleration measurement data analysis (actual measurement data analysis)]
FIG. 4 is the result of an analysis of actual data obtained as the nacelle acceleration measurement data, and is a diagram showing a comparison of blade distortion data (at a wind speed of approximately 9 m/s) [actual measurement data (0.02 second value, 2015]. FIG. 4(a) is data for an easterly wind, and FIG. 4(b) is data for a northerly wind. FIG. 5 is the result of an analysis of actual data obtained as the nacelle acceleration measurement data, and is a diagram showing a comparison of acceleration X data (at a wind speed of approximately 9 m/s) [actual measurement data (0.02 second value, 2015]. FIG. 5(a) is data for an easterly wind (November 13th, 8:00-10:00), and FIG. 5(b) is data for a northerly wind (November 9th, 17:00-22:00).
２０１５年１１月３日０時～２０１６年１１月１７日７時の期間におけるサンプリング周期０．０２Ｓで計測したブレード歪み及びナセル加速度Ｘのデータを使用して、風車ブレード強度へ最も影響を与える東風と、東風に対して、明確な差異が確認された北風についてナセル加速度Ｘについて解析を行った結果、東風のナセル加速度Ｘの値は、北風に対して大きいことが示された。 Using data on blade distortion and nacelle acceleration X measured at a sampling period of 0.02S between 00:00 on November 3, 2015 and 07:00 on November 17, 2016, an analysis was conducted on nacelle acceleration X for easterly winds, which have the greatest impact on wind turbine blade strength, and northerly winds, which were found to have a clear difference from easterly winds. The results showed that the value of nacelle acceleration X for easterly winds was greater than that for northerly winds.
［超音波風向風速計による気流解析］
次に、超音波風向風速計による気流解析の結果を説明する。風車に入力される三次元の気流性状を解析するため、風車１０号機のナセル上に、新たに三次元超音波風向風速計を設置し、風速・風向・風速標準偏差・乱流強度を解析した(１０Hｚ：１秒間に１０回の計測)。計測期間は、２０１６年１２月１３日１２時～２０１７年３月２７日２３時とした。表１に示すように、風速９ｍ／ｓ程度において、風車１０号機に進入する現地風条件の三方向〔ｕ（主方向）、ｖ（横方向）、ｗ（上方向）〕において、ｕ、ｖ、ｗ全ての風速標準偏差及び乱流流強度は、北風の値に対して、東風の値が大きい事が確認された。
[Airflow analysis using ultrasonic anemometer]
Next, the results of the airflow analysis using the ultrasonic anemometer will be explained. In order to analyze the three-dimensional airflow characteristics input to the wind turbine, a new three-dimensional ultrasonic anemometer was installed on the nacelle of wind turbine No. 10, and the wind speed, wind direction, wind speed standard deviation, and turbulence intensity were analyzed (10Hz: 10 measurements per second). The measurement period was from 12:00 on December 13, 2016 to 23:00 on March 27, 2017. As shown in Table 1, at a wind speed of about 9m/s, it was confirmed that the wind speed standard deviation and turbulence intensity for all three directions (u (main direction), v (lateral direction), w (upward direction)) of the local wind conditions entering wind turbine No. 10 were greater for east wind than for north wind.
図６は、超音波風向風速計による気流解析を示す図であって、東風時と北風時の風向時系列データを比較する図である。図６（ａ）は、東風時（２０１７年３月２０日１５時００分～１５時１０分）のデータであり、図６（ｂ）は、北風時（２０１７年１月１１日１６時００分～１６時１０分）のデータである。図７は、超音波風向風速計による気流解析を示す図であって、東風時と北風時の三方向風向時系列データを比較する図である。図７（ａ）は、東風時（２０１７年３月２０日１５時００分～１５時１０分）のデータであり、図７（ｂ）は、北風時（２０１７年１月１１日１６時００分～１６時１０分）のデータである。 Figure 6 shows airflow analysis using an ultrasonic anemometer, comparing wind direction time series data when there was an easterly wind and when there was a northerly wind. Figure 6(a) shows data when there was an easterly wind (15:00-15:10, March 20, 2017), and Figure 6(b) shows data when there was a northerly wind (16:00-16:10, January 11, 2017). Figure 7 shows airflow analysis using an ultrasonic anemometer, comparing wind direction time series data in three directions when there was an easterly wind and when there was a northerly wind. Figure 7(a) shows data when there was an easterly wind (15:00-15:10, March 20, 2017), and Figure 7(b) shows data when there was a northerly wind (16:00-16:10, January 11, 2017).
以上のデータからは、以下の解析結果が得られた。風速と風速標準偏差の傾きが大きい場合に、ブレード疲労蓄積も大きくなることが実測結果により示された。東風時と北風時、風速９ｍ／ｓ程度において、風車ブレードＤＥＬ（疲労等価荷重）、風速標準偏差及び乱流強度に明確な差異が確認された。東風時の三次元的に時々刻々と変動する気流性状の場合、ブレード以外の風車構成機器の疲労蓄積を助長させているものと推測された。なお、風車１０号機を対象とした２方位（東方位および北方位）の風速標準偏差および風車ブレードＤＥＬ（疲労等価荷重）の差異については、１０号機東側（７８ｄｅｇ方向）約３００ｍに位置する弁財天山(標高５１９ｍ)の影響と推察される。 The above data led to the following analytical results. Measurements showed that when the gradient between wind speed and wind speed standard deviation is large, blade fatigue accumulation also increases. Clear differences were confirmed in the wind turbine blade DEL (fatigue equivalent load), wind speed standard deviation, and turbulence intensity when the wind was from the east and north, with a wind speed of about 9 m/s. It was speculated that the three-dimensional, ever-changing airflow characteristics of an east wind accelerate fatigue accumulation in wind turbine components other than the blades. The difference in wind speed standard deviation and wind turbine blade DEL (fatigue equivalent load) for wind turbine No. 10 in two directions (east and north) is speculated to be due to the influence of Mt. Benzaiten (altitude 519 m), located approximately 300 m east of unit No. 10 (78 deg direction).
［ヨーアクチュエータ電流計測データ解析（実測データ解析）］
ナセル方位を風向に追従させるヨーシステムにおいて、ヨーアクチュエータはヨーモータを駆動させるために極めて重要である。そのため、風車１０号機ナセル内の、ヨーアクチュエータ動作時にヨーアクチュエータ４機（右前方・後方、左前方・後方）の駆動電流値を自動計測が可能な装置を設置し計測した。計測期間の２０１９年１０月９日～２０１９年１０月２７日、２０２０年１月２９日～２０２０年２月２５日において、風車１０号機のヨーアクチュエータ相電流実測データに基づき地形性乱流が風車ヨーシステムに与える影響を評価した。ここでは、上記した明確な差異が確認された東風と北風に主眼を置いて議論を進める。また、４機のアクチュエータ駆動電流値に差異がなかったことから、右後方の値を評価値とした。ヨーアクチュエータの健全度指標については、乱流による非定常状態下の設備健全度を示す必要があることから、ヨーアクチュエータ稼働時の負荷変化に伴う電流の変動値をエネルギー等価値（周波数データのオーバオール値）として捉えることによって、駆動時間内の総エネルギー量として考えることができる。本解析ではヨーアクチュエータ駆動時に計測された電流変動値の合計エネルギー量は、フーリエ変換によって周波数軸に変換された振幅値の積和として表わすことができる。このため、この理論を利用することにより、単位周波数あたりのエネルギー量として標準化できるエネルギー量（以下「Ｅ値」呼称）を用いた。このＥ値について少し補足する。数１に示した式は、パーセバルの定理であり、交流電流値を定量化する手法として用いた。ここで、一般的には、パーセバルの定理は騒音値の算定を行う場合に使用され、計測された測定レベルを各周波数帯域で合成（総和）し、定量化するものである。設備の状態監視、健全性を表す指標としてのメリットとして、以下の点があることから採用した。まず、非定常性の強い時間信号をフーリエ変換することによって、その分析周波数帯域全体の合成パワーとして表現でき、画一的な絶対値判定が可能という点がある。次に、サンプリング周波数と算出方式が同一であれば、機種やメーカーが違ってもほぼ同じ結果を得ることができる点（標準化された指標として用いることが可能）がある。このような判断から、Ｅ値を用いて、２０１９年、２０２０年に計測したヨーモータの電流（負荷）を評価することとした。
[Yaw actuator current measurement data analysis (actual measurement data analysis)]
In the yaw system that makes the nacelle follow the wind direction, the yaw actuator is extremely important for driving the yaw motor. Therefore, a device capable of automatically measuring the drive current value of the four yaw actuators (right front and rear, left front and rear) was installed in the nacelle of wind turbine No. 10 during the yaw actuator operation, and measurements were taken. During the measurement periods of October 9, 2019 to October 27, 2019 and January 29, 2020 to February 25, 2020, the impact of terrain-induced turbulence on the wind turbine yaw system was evaluated based on the measured data of the yaw actuator phase current of wind turbine No. 10. Here, the discussion will focus on the easterly and northern winds, where the clear difference was confirmed as described above. In addition, since there was no difference in the actuator drive current values of the four actuators, the value of the right rear was used as the evaluation value. Regarding the health index of the yaw actuator, since it is necessary to show the equipment health under unsteady conditions due to turbulence, the current fluctuation value accompanying the load change during operation of the yaw actuator can be regarded as the total amount of energy during the operation time by considering it as the energy equivalent value (overall value of frequency data). In this analysis, the total amount of energy of the current fluctuation value measured during the operation of the yaw actuator can be expressed as the sum of products of the amplitude values converted to the frequency axis by Fourier transformation. For this reason, by utilizing this theory, the amount of energy (hereinafter referred to as the "E value") that can be standardized as the amount of energy per unit frequency was used. A little more information on this E value is provided. The formula shown in Equation 1 is Parseval's theorem, and was used as a method for quantifying the AC current value. Here, Parseval's theorem is generally used when calculating noise values, and the measured measurement levels are synthesized (summed up) in each frequency band and quantified. It was adopted because of the following advantages as an index for monitoring the condition and indicating the health of the equipment. First, by performing a Fourier transform on a time signal with strong non-stationarity, it can be expressed as the composite power of the entire analysis frequency band, making it possible to make a uniform absolute value judgment. Second, if the sampling frequency and calculation method are the same, almost the same results can be obtained even if the model or manufacturer is different (it can be used as a standardized index). Based on this judgment, we decided to use the E value to evaluate the yaw motor current (load) measured in 2019 and 2020.
データ解析のポイントとして、東風時の場合、計測期間で最もＥ値が大きかった２０１９年１０月２４日２時２４分と、同等の風速であった北風の場合の２０２０年１月３１日２２時２７分の風向、風速、Ｅ値を表２に示す。 As a key point in the data analysis, Table 2 shows the wind direction, wind speed, and E value at 2:24 on October 24, 2019, when the E value was the largest during the measurement period when there was an easterly wind, and at 22:27 on January 31, 2020, when there was a similar wind speed from the north.
図８は、ヨーアクチュエータ電流計測データ解析として得られた実測データ解析の結果で、東風（期間：２０１９年１０月２４日０時～１０月２５日０時）についての計測電流及びＥ値、風況条件の時系列の推移（実測データ）を示した図である。図８（ａ）は平均風向を示し、図８（ｂ）は状態量を示す。図９は、ヨーアクチュエータ電流計測データ解析として得られた実測データ解析の結果であって、北風（期間：２０２０年１月３１日～２月１日０時）についての計測電流及びＥ値、風況条件の時系列の推移（実測データ）を示した図である。図９（ａ）は平均風向を示し、図９（ｂ）は状態量を示す。 Figure 8 is a result of the analysis of actual data obtained as the yaw actuator current measurement data, showing the measured current, E value, and time series trends in wind conditions (actual data) for easterly winds (period: 00:00 on October 24th, 2019 to 00:00 on October 25th, 2019). Figure 8(a) shows the average wind direction, and Figure 8(b) shows the state quantities. Figure 9 is a result of the analysis of actual data obtained as the yaw actuator current measurement data, showing the measured current, E value, and time series trends in wind conditions (actual data) for northerly winds (period: 00:00 on January 31st, 2020 to 00:00 on February 1st, 2020). Figure 9(a) shows the average wind direction, and Figure 9(b) shows the state quantities.
図８及び図９には、表２に表した時間のその前後の時間の計測電流およびＥ値、風況条件の時系列推移を示しており、東風と北風の比較解析の結果、東風時の方が北風時より明らかに高いＥ値となった。この結果、地形性乱流の影響により、ブレードに大きな歪み変動が発生し、これに連動してナセル加速度Ｘの値が大きくなり、ヨーアクチュエータ電流値にも差異が発生していることが推察された。この様な地形性乱流の発生は、起動回数に比例又は増加により風車ヨーシステムの故障リスクに大きな影響を与えると考えられる。 Figures 8 and 9 show the measured current and E value for the times before and after the times shown in Table 2, as well as the time series changes in wind conditions. A comparative analysis of easterly and northerly winds showed that the E value was clearly higher when the wind was easterly than when it was northerly. As a result, it was inferred that the influence of terrain-induced turbulence caused large distortion fluctuations in the blades, which in turn increased the value of the nacelle acceleration X and caused differences in the yaw actuator current values. The occurrence of such terrain-induced turbulence is thought to have a significant impact on the risk of failure of the wind turbine yaw system, either proportional to or increasing the number of starts.
［数値風況シミュレーション条件の概要］
図１０は、東風の風況シミュレーション条件の概要を示した図である。メッシュ数は４９６×２０１×８１点（約８００万点）とし、流入風速分布はＮ＝７．０に従うべき乗則分布とし、水平方向の最小メッシュ幅は約１０．０ｍ（不等間隔）とし、鉛直方向の最小メッシュ幅は約１．５ｍ（不等間隔）としている。
[Outline of numerical wind simulation conditions]
Figure 10 shows an overview of the simulation conditions for easterly winds. The number of meshes is 496 x 201 x 81 points (approximately 8 million points), the inflow wind speed distribution is a power law distribution according to N = 7.0, the minimum horizontal mesh width is approximately 10.0 m (unequal intervals), and the minimum vertical mesh width is approximately 1.5 m (unequal intervals).
上記したヨーアクチュエータ電流値分析結果を踏まえ、ヨーアクチュエータ、ピニオンギアの破損に影響を与える風況特性を定量的に評価する必要があるため、地形性乱流の影響が大きいと推察された東風と上記したように差異が確認された北風の計２方位を対象に数値風況シミュレーションを実施した。数値風況シミュレーションでは、実地形版RIAM-COMPACTを用いた。図１０に示すように、東風の場合の風況シミュレーション条件を設定した。地形標高データは、国土地理院の空間解像度１０ｍの標高データを用いた。なお、北風の場合も、東風の場合と同じ条件である。 Based on the above yaw actuator current value analysis results, it is necessary to quantitatively evaluate the wind characteristics that affect damage to the yaw actuator and pinion gear, so a numerical wind simulation was carried out for two directions: an easterly wind, which is assumed to have a large influence from terrain-induced turbulence, and a northerly wind, where differences were confirmed as described above. For the numerical wind simulation, the real terrain version of RIAM-COMPACT was used. The wind simulation conditions for an easterly wind were set as shown in Figure 10. For the terrain elevation data, elevation data with a spatial resolution of 10 m from the Geospatial Information Authority of Japan was used. The conditions for a northerly wind were the same as those for an easterly wind.
［計算結果の考察］
ここでは、東風の場合に地形性乱流の影響を大きく受けていると推測される東風と、北風についても考察する。図１１には風車１０号機に進入する主流方向（ｘ）風速の分布（瞬間場）を示す。この図を観察すると、東風が吹いた場合、１０号機の上流に位置する弁財天山から剥離流(地形性乱流)が形成され、１０号機風車はこの影響を強く受けていることがRIAM-COMPACTの解析結果からも明らかになった。ここでは、地形の凹凸を発生起源として生成された地形性乱流の気流変動のみを評価するため、流入気流が有する変動成分(風の流入変動)は考慮していない。風力発電施設の風条件（乱流）の扱いとして、電気事業法に基づく風力発電施設に関する技術基準を定める省令（風技省令）の第4条で主流方向、主流直交方向、鉛直方向の３方向の乱流を考慮した現地風条件を踏まえて「風圧」を計算することが規定されており、ここでは、数値風況シミュレーションから結果から得られた、乱流評価指標３成分の合成を活用した風車ヨーシステムに与える危険度の判定の評価指標について提案する。
[Consideration of calculation results]
Here, we will also consider easterly and northerly winds, which are presumed to be significantly affected by terrain-induced turbulence. Figure 11 shows the distribution (instantaneous field) of wind speed in the main direction (x) entering turbine No. 10. Looking at this figure, it is clear that when an easterly wind blows, a separated flow (terrain-induced turbulence) is formed from Mt. Benzaiten, located upstream of turbine No. 10, and that turbine No. 10 is strongly affected by this, as clarified by the RIAM-COMPACT analysis results. Here, we only evaluate the airflow fluctuation of terrain-induced turbulence generated by the unevenness of the terrain, so we do not take into account the fluctuation components of the inflow airflow (wind inflow fluctuations). Regarding the handling of wind conditions (turbulence) at wind power generation facilities, Article 4 of the Ministerial Ordinance Prescribing Technical Standards for Wind Power Generation Facilities based on the Electricity Business Act (Wind Technical Ordinance) stipulates that "wind pressure" should be calculated based on local wind conditions that take into account turbulence in three directions: the main flow direction, the direction perpendicular to the main flow, and the vertical direction. Here, we propose an evaluation index for determining the risk to the wind turbine yaw system, which utilizes a combination of three turbulence evaluation index components obtained from the results of a numerical wind condition simulation.
表３には、東風時および北風時の風車１０号機地点におけるハブ中心（地上高６０ｍ）の乱流評価指標３成分の合成を示す。東風の場合、乱流評価指標３成分の合成値は０．２３となっている。一方で北風の場合、乱流評価指標３成分は０．１６と小さくなっている。また、表４及び表５に示したように、東風の場合、北風の場合と比較して、３成分全てにおいて上回る結果となっている。そして、東風時、風車１０号機地点では非定常な風向変動が繰り返し生じたことにより、ヨーアクチュエータ、ピニオンギアの破損の主要因となったと考えられる。なお、表６に示すように、乱流評価指標を用いることにより、その場の乱流影響と風車ブレードＤＥＬ（疲労等価荷重）の大小関係を確認できることが期待される。 Table 3 shows the composite of the three turbulence evaluation index components at the hub center (60 m above ground) at wind turbine No. 10 when the wind was from the east and from the north. When the wind was from the east, the composite value of the three turbulence evaluation index components was 0.23. On the other hand, when the wind was from the north, the composite value of the three turbulence evaluation index components was 0.16, which is smaller. As shown in Tables 4 and 5, when the wind was from the east, the results were better in all three components than when the wind was from the north. When the wind was from the east, repeated unsteady wind direction fluctuations occurred at wind turbine No. 10, which is thought to have been the main cause of damage to the yaw actuator and pinion gear. As shown in Table 6, it is expected that the turbulence evaluation index can be used to confirm the relationship between the turbulence effect at the site and the wind turbine blade DEL (fatigue equivalent load).
［風車ヨーシステム危険度判定への応用］
上記した超音波風向風速計による風速３成分の計測結果から東風時の場合、風車１０号機地点において水平断面内（ヨー方向）および鉛直断面内の気流の時間的・空間的な変動が大きいことが示された。また、実測データ解析結果と風況シミュレーション結果（乱流評価指標３成分の合成）にも強い相関性が確認された（表１～表６参照）。これにより、図１１に示す数値風況シミュレーション結果（複雑地形に起因した地形性乱流）の発生が、風車ヨーシステムのヨーピニオンギアの破損を誘発させたと推測される。この推測に基づき、ブレード歪み変動とナセル加速度との関係性及びナセル加速度とヨーシステムのヨーアクチュエータの電流値との関係について、風向別にその大小を相関させ、ブレード歪み変動がヨーシステムへの疲労蓄積を増加させて、不具合が一定期間内に発生する可能性が高いと判定することにしている。複雑地形上に建設された風車ヨーシステムの危険度を判定する目的で、数値風況シミュレーション結果から乱流評価指標３成分の合成値が０．２超える場合を破損リスク大、０．２以内の場合、破損リスク小と定義する。この指標は地形性乱流が与える影響は風車および風車ヨーシステムの保守・運転を結びつける数値であると考えられる。
[Application to risk assessment of wind turbine yaw systems]
The above-mentioned measurement results of the three components of wind speed using the ultrasonic anemometer showed that the temporal and spatial variations of the airflow in the horizontal section (yaw direction) and the vertical section at the location of wind turbine No. 10 were large when the wind was from the east. In addition, a strong correlation was confirmed between the results of the analysis of the actual data and the results of the wind condition simulation (a combination of the three components of the turbulence evaluation index) (see Tables 1 to 6). From this, it is presumed that the occurrence of the numerical wind condition simulation results (topographic turbulence caused by complex terrain) shown in Figure 11 induced the damage to the yaw pinion gear of the wind turbine yaw system. Based on this presumption, the relationship between the blade distortion variation and the nacelle acceleration, and the relationship between the nacelle acceleration and the current value of the yaw actuator of the yaw system are correlated according to the wind direction, and it is determined that the blade distortion variation increases the accumulation of fatigue in the yaw system and that there is a high possibility that a malfunction will occur within a certain period of time. For the purpose of determining the risk of a wind turbine yaw system built on complex terrain, a case in which the combination value of the three components of the turbulence evaluation index from the numerical wind condition simulation results exceeds 0.2 is defined as a high risk of damage, and a case within 0.2 is defined as a low risk of damage. This index is considered to be a value that links the effects of terrain-induced turbulence to the maintenance and operation of wind turbines and wind turbine yaw systems.
以下、実施例１のポイントを整理して説明する。鹿児島県いちき串木野市羽島地区に位置する株式会社九電工が保有する串木野れいめい風力発電所(平成２４年１１月より運転開始)の風車１０号機を対象に、実測データ解析およびラージ・エディ・シミュレーション（ＬＥＳ）に基づいた数値風況シミュレーションを実施した。その結果、東風が発生した場合、風車１０号機の上流（東方位）に位置する弁財天山(標高５１９ｍ)が起源となる地形性乱流が発生し、風車１０号機はその影響を直接的に受けている。この様な気流性状は、風車ヨーシステムのヨーピニオンギアの故障リスクが大きいことが示された。一連の定性的かつ定量的な考察を通じて、RIAM-COMPACTから出力される「乱流評価指標３成分合成」を用いることが、風車ヨーシステムのヨーピニオンギアの故障リスク分析を行うために有意であることが確認された。国の定期事業者検査においては、事故防止のため、ブレードやタワーなどの検査対象部位毎にボルトナット検査などの実施が義務付けられている。このため、山岳部などの複雑地形上に建設された風車の新規立地点では、気流性状を詳細に把握することが、風力発電設備の予防保全並びに長期安定運転に大きく貢献できるものと考えられる。 The main points of Example 1 are summarized below. A numerical wind simulation based on actual data analysis and large eddy simulation (LES) was carried out for wind turbine No. 10 at the Kushikino Reimei Wind Power Plant (operation started in November 2012) owned by Kyudenko Corporation, located in the Hashima district of Ichikikushikino City, Kagoshima Prefecture. As a result, when an easterly wind occurs, terrain-induced turbulence originating from Mt. Benzaiten (altitude 519 m), located upstream (eastward) of wind turbine No. 10, occurs, and wind turbine No. 10 is directly affected by it. It was shown that such airflow characteristics have a high risk of failure of the yaw pinion gear of the wind turbine yaw system. Through a series of qualitative and quantitative considerations, it was confirmed that using the "three-component synthesis of turbulence evaluation indexes" output by RIAM-COMPACT is significant for analyzing the failure risk of the yaw pinion gear of the wind turbine yaw system. In the national periodic operator inspection, bolt and nut inspections are mandatory for each inspection target part such as the blades and tower to prevent accidents. For this reason, at new wind turbine locations built on complex terrain such as mountainous areas, a detailed understanding of the airflow characteristics is believed to contribute greatly to preventive maintenance and long-term stable operation of wind power generation equipment.
以下では、「乱流評価指標３成分合成」に代えて、ブレード左右端の風速（Ｕ成分）の変動に着目し、風車ヨーシステムに与える危険度を判定する新しい指標である風荷重評価指標についての実施例について説明する。 Below, we explain an example of a wind load evaluation index, which is a new index that focuses on the fluctuations in wind speed (U component) at the left and right ends of the blade instead of the "three-component turbulence evaluation index," and determines the degree of risk to the wind turbine yaw system.
まず、構成について説明する。実施例２では、図１の構成において、標準偏差演算部１３は不要であり、評価指標演算部１５は乱流評価指数合成部１６を備えずに風荷重評価指標を演算するものに代わり、評価指標記憶部９も風荷重評価指標を記憶するものに代わり、基準値記憶部７も乱流評価指標３成分合成に対する基準値に代えて風荷重評価指標に対する基準値を記憶するものに代わることになる。動作は、図２の処理ではなく、シミュレーションして、風荷重指標を求め、風荷重指標が基準値を超えたか否かが判断され、超える場合には超えたことが出力されるとともに破損リスク大ということも出力される処理となる。 First, the configuration will be described. In the second embodiment, the standard deviation calculation unit 13 in the configuration of FIG. 1 is not necessary, the evaluation index calculation unit 15 is replaced by one that calculates a wind load evaluation index without the turbulence evaluation index synthesis unit 16, the evaluation index storage unit 9 is replaced by one that stores a wind load evaluation index, and the reference value storage unit 7 is replaced by one that stores a reference value for the wind load evaluation index instead of a reference value for the synthesis of three components of the turbulence evaluation index. The operation is not the process of FIG. 2, but a simulation is performed to find the wind load index, and it is determined whether the wind load index exceeds the reference value, and if it does exceed the reference value, a message is output indicating that the index has been exceeded and that the risk of damage is high.
風荷重指標について説明する。風荷重は、風圧力×受圧面積で求められる。風圧力は、速度圧ｑ（Ｎ／ｍ２）×風力係数Ｃｆで求まられる。速度圧ｑは、０．６×Ｅ×Ｖ０ ２で求められる。ここで、速度圧ｑについて説明する。風圧力は空気の運動エネルギーによって生じる。１ｍ３の空気の質量をｍとし、速度ｖとすると、（１／２）ｍｖ２が空気の運動エネルギーになり、ｍは約１．２ｋｇなので、（１／２）×１．２ｋｇ×ｖ２であり、０．６ｖ２となり、速度圧ｑは、上記となる。ここで、Ｅは、高さと周辺環境で決まる係数である。このように、速度圧が風速（ｍ／ｓ）の２乗に比例する。このことを踏まえ、ナセル風向風速計で計測されたハブ中心の風速から、ブレード左右端の風速を予測し、左右端の風荷重の相対比較を行うため、便宜上、ｖ２（風速の２乗）で算定を行うものとする。 The wind load index will be explained. Wind load is calculated by wind pressure x pressure receiving area. Wind pressure is calculated by velocity pressure q (N/ m2 ) x wind force coefficient Cf. Velocity pressure q is calculated by 0.6 x E x V02 . Now, velocity pressure q will be explained. Wind pressure is generated by the kinetic energy of air. If the mass of 1 m3 of air is m and the velocity is v, then (1/2) mv2 is the kinetic energy of the air, and since m is approximately 1.2 kg, it is (1/2) x 1.2 kg x v2 , which is 0.6 v2 , and the velocity pressure q is as above. Here, E is a coefficient determined by the height and the surrounding environment. In this way, the velocity pressure is proportional to the square of the wind speed (m/s). Taking this into consideration, the wind speed at the left and right ends of the blade is predicted from the wind speed at the hub center measured by the nacelle anemometer, and in order to make a relative comparison of the wind loads at the left and right ends, for the sake of convenience, the calculation is made using v2 (the square of the wind speed).
図１２は、RIAM-COMPACTを用いたブレード左右端にかかる風速差を計算した結果を示す図である。図１３は、RIAM-COMPACTを用いたブレード左右端にかかる風荷重差を計算した結果を示す図である。 Figure 12 shows the results of calculating the wind speed difference on the left and right ends of the blade using RIAM-COMPACT. Figure 13 shows the results of calculating the wind load difference on the left and right ends of the blade using RIAM-COMPACT.
表７に示すように、「標準偏差」、「平均」、「最大値」の全ての値において、東風が北風を上回った。また、図１１及び図１２に示すように、東風の場合、風車ブレード左右端に大きな風の乱れが生じている。 As shown in Table 7, easterly winds exceeded northerly winds in all values of "standard deviation," "average," and "maximum value." Also, as shown in Figures 11 and 12, when easterly winds occurred, large wind disturbances occurred at the left and right ends of the wind turbine blades.
風荷重指標についての評価基準値は、下記の式から、０．６とした。なお、計算値は０．５３になるが、耐用年数２０年（ＦＩＴ期間）後も風車が使用されることを考慮し、耐用年数＋αの使用期間を考慮してラウンドアップした値をとり、０．６とした。 The evaluation standard value for the wind load index was set to 0.6 using the formula below. The calculated value is 0.53, but taking into consideration that the wind turbines will be used even after the useful life of 20 years (FIT period), the value was rounded up to 0.6, taking into account the useful life plus an additional period of use.
このような「風荷重指標」を評価指標に用いても、「乱流評価指標３成分合成」を評価指標に用いた場合と同様に、風車ヨーシステムの不具合、具体的にはヨーピニオンギアの故障リスクが大きいことが示すことができる。 Even when this kind of "wind load index" is used as the evaluation index, it can be shown that there is a high risk of malfunction in the wind turbine yaw system, specifically failure of the yaw pinion gear, just as when the "three-component turbulence evaluation index synthesis" is used as the evaluation index.
１・・・評価装置、５・・・境界入力条件記憶部、１１・・・シミュレーション部、１５・・・評価指標演算部、１６・・・乱流評価指数合成部、１７・・・判定部 1: Evaluation device, 5: Boundary input condition storage unit, 11: Simulation unit, 15: Evaluation index calculation unit, 16: Turbulence evaluation index synthesis unit, 17: Judgment unit
Claims (4)
前記候補地点を含む候補空間における風速の境界入力条件を記憶する境界入力条件記憶手段と、
前記境界入力条件の下でのシミュレーション演算である前記候補空間に含まれる風車のハブ高さの評価点における三方向の前記風速の標準偏差を演算する手段であって、風の風向方向と同じ方向である主流方向の風速の標準偏差成分値、前記主流方向に対して直交横方向である主流直交方向の風速の標準偏差成分値並びに前記主流方向に対して鉛直上方向である鉛直方向の風速の標準偏差成分値を演算する標準偏差演算手段と、
前記標準偏差演算手段が演算した前記候補空間に含まれる前記評価点における前記三方向のそれぞれの前記風速の標準偏差成分値と、前記境界入力条件記憶手段が記憶する前記風速の境界入力条件とを用いて、前記風速の境界入力条件に対する前記三方向のそれぞれの前記風速の標準偏差成分の比を演算し、前記候補地点に設置された場合の前記ブレード以外の構成機器へ与える疲労蓄積状況を予測して評価する評価指標として前記演算した比の合成値を演算する評価指標演算手段と、
前記評価指標として演算した比の合成値が評価基準値を超える場合に、前記候補地点に設置した場合の前記ブレード以外の構成機器に疲労蓄積が進んで不具合が一定期間内に発生する可能性が高いと判定する判定手段を備える、評価装置。 An evaluation device for predicting and evaluating fatigue accumulation conditions that are expected to be caused by topographical turbulence in wind at a candidate site for installing a wind turbine, the evaluation device comprising:
a boundary input condition storage means for storing boundary input conditions of wind speed in a candidate space including the candidate point;
a means for calculating standard deviations of the wind speeds in three directions at an evaluation point at the hub height of the wind turbine included in the candidate space, which is a simulation calculation under the boundary input conditions, the standard deviation calculation means calculating a standard deviation component value of the wind speed in a mainstream direction which is the same direction as the wind direction, a standard deviation component value of the wind speed in a direction orthogonal to the mainstream direction which is a lateral direction orthogonal to the mainstream direction, and a standard deviation component value of the wind speed in a vertical direction which is a vertical upward direction to the mainstream direction;
an evaluation index calculation means for calculating a ratio of the standard deviation components of the wind speed in each of the three directions to the boundary input conditions of the wind speed at the evaluation point included in the candidate space, using the standard deviation component values of the wind speed in each of the three directions calculated by the standard deviation calculation means and the boundary input conditions of the wind speed stored in the boundary input condition storage means, and calculating a composite value of the calculated ratios as an evaluation index for predicting and evaluating a fatigue accumulation state that will be given to components other than the blades when the turbine is installed at the candidate point;
The evaluation device is provided with a judgment means for judging that, when the composite value of the ratio calculated as the evaluation index exceeds an evaluation reference value, there is a high possibility that fatigue will accumulate in components other than the blades if installed at the candidate location, and that a malfunction will occur within a certain period of time.
前記ブレード以外の構成機器はヨーシステムであり、
境界入力条件記憶手段が前記候補地点を含む候補空間における風速の境界入力条件を記憶しており、
標準偏差演算手段が、前記境界入力条件の下でのシミュレーション演算である前記候補空間に含まれる風車のハブ高さの評価点における三方向の前記風速の標準偏差を演算するステップであって、風の風向方向と同じ方向である主流方向の標準偏差成分値、前記主流方向に対して直交横方向である主流直交方向の標準偏差成分値並びに前記主流方向に対して鉛直上方向である鉛直方向の標準偏差成分値を演算するステップと、
評価指標演算手段が、前記標準偏差演算手段が演算した前記候補空間に含まれる前記評価点における前記三方向のそれぞれの前記風速の標準偏差成分値と、前記境界入力条件記憶手段が記憶する前記風速の境界入力条件とを用いて、前記風速の境界入力条件に対する前記三方向のそれぞれの前記風速の標準偏差成分の比を演算し、前記候補地点に設置された場合の前記ヨーシステムへ与える疲労蓄積状況を予測して評価する評価指標として前記演算した比の合成値を演算するステップと、
判定手段が、前記評価指標として演算した比の合成値が評価基準値を超える場合に、前記候補地点に設置した場合の前記ヨーシステムに疲労蓄積が進んで不具合が一定期間内に発生する可能性が高いと判定するステップとを含む、評価方法。 A method for predicting and evaluating fatigue accumulation conditions that are expected to be caused by topographical turbulence in wind at a candidate site for installing a wind turbine, the method comprising the steps of:
The components other than the blades are a yaw system,
a boundary input condition storage means for storing boundary input conditions of wind speed in a candidate space including the candidate point;
a step in which a standard deviation calculation means calculates standard deviations of the wind speeds in three directions at an evaluation point at the hub height of the wind turbine included in the candidate space, which is a simulation calculation under the boundary input condition, and calculates a standard deviation component value in a mainstream direction that is the same direction as the wind direction, a standard deviation component value in a mainstream orthogonal direction that is a lateral direction perpendicular to the mainstream direction, and a standard deviation component value in a vertical direction that is a vertical upward direction relative to the mainstream direction;
an evaluation index calculation means, using standard deviation component values of the wind speed in each of the three directions at the evaluation point included in the candidate space calculated by the standard deviation calculation means and the boundary input condition of the wind speed stored in the boundary input condition storage means, calculates a ratio of the standard deviation component of the wind speed in each of the three directions to the boundary input condition of the wind speed, and calculates a composite value of the calculated ratios as an evaluation index for predicting and evaluating a fatigue accumulation state that will be given to the yaw system when the vehicle is installed at the candidate point;
and when a composite value of the ratios calculated as the evaluation index exceeds an evaluation reference value, a determination means determines that there is a high possibility that fatigue will accumulate in the yaw system when installed at the candidate site and that a malfunction will occur within a certain period of time.
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003035249A (en) | 2001-07-23 | 2003-02-07 | Fuji Heavy Ind Ltd | Tilt angle control method of horizontal shaft windmill and its device |
| JP2012189080A (en) | 2011-03-09 | 2012-10-04 | Siemens Ag | Method and device for detecting blade pitch angle unbalance of rotor blade system of wind turbine |
| JP2015045329A (en) | 2013-08-01 | 2015-03-12 | 独立行政法人海上技術安全研究所 | Method and system for monitoring load and stress of floating body facility |
| US20160160842A1 (en) | 2013-07-22 | 2016-06-09 | Nabla Wind Power, S.L. | Method for determining the life of components of a wind turbine or similar according to its location |
| JP2016217133A (en) | 2015-05-14 | 2016-12-22 | 株式会社日立製作所 | Calculation system, wind power generation system, or method for calculating remaining life or fatigue damage amount of windmill |
| JP2018091328A (en) | 2016-11-28 | 2018-06-14 | 株式会社リアムコンパクト | Disturbance evaluation device, disturbance evaluation method and program |
| JP2020502424A (en) | 2016-12-21 | 2020-01-23 | ロマックス テクノロジー リミテッド | Wind turbine power station level load management control strategy |
-
2020
- 2020-11-19 JP JP2020192360A patent/JP7467012B2/en active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003035249A (en) | 2001-07-23 | 2003-02-07 | Fuji Heavy Ind Ltd | Tilt angle control method of horizontal shaft windmill and its device |
| JP2012189080A (en) | 2011-03-09 | 2012-10-04 | Siemens Ag | Method and device for detecting blade pitch angle unbalance of rotor blade system of wind turbine |
| US20160160842A1 (en) | 2013-07-22 | 2016-06-09 | Nabla Wind Power, S.L. | Method for determining the life of components of a wind turbine or similar according to its location |
| JP2015045329A (en) | 2013-08-01 | 2015-03-12 | 独立行政法人海上技術安全研究所 | Method and system for monitoring load and stress of floating body facility |
| JP2016217133A (en) | 2015-05-14 | 2016-12-22 | 株式会社日立製作所 | Calculation system, wind power generation system, or method for calculating remaining life or fatigue damage amount of windmill |
| JP2018091328A (en) | 2016-11-28 | 2018-06-14 | 株式会社リアムコンパクト | Disturbance evaluation device, disturbance evaluation method and program |
| JP2020502424A (en) | 2016-12-21 | 2020-01-23 | ロマックス テクノロジー リミテッド | Wind turbine power station level load management control strategy |
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