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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】特開2019-210811(P2019-210811A)
(43)【公開日】2019年12月12日
(54)【発明の名称】風力発電システム
(51)【国際特許分類】
   F03D 7/04 20060101AFI20191115BHJP
   F03D 80/50 20160101ALI20191115BHJP
【FI】
   F03D7/04 Z
   F03D80/50
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】OL
【全頁数】15
(21)【出願番号】特願2018-104530(P2018-104530)
(22)【出願日】2018年5月31日
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110000350
【氏名又は名称】ポレール特許業務法人
(72)【発明者】
【氏名】楠野 順弘
【テーマコード(参考)】
3H178
【Fターム(参考)】
3H178AA03
3H178AA40
3H178AA43
3H178BB59
3H178DD52X
3H178DD55X
3H178EE02
3H178EE07
3H178EE11
3H178EE23
3H178EE25
(57)【要約】
【課題】
制御モードごとにそれぞれの診断基準データを切り替えることによって、異常を高精度に診断し得る予兆診断機能を有する風力発電システムを提供する。
【解決手段】
風力発電システム1は、風車2を制御する風車制御器15と予兆診断器16を備える。予兆診断器16は、少なくとも予兆診断のために風車2に設置される監視用センサ14からの信号及び風車制御器15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、内部状態変数毎に、監視用センサ14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19と、予兆診断期間では、内部状態変数毎に対応する診断基準データに基づき診断を実行する診断器22と、を備える。
【選択図】 図3
【特許請求の範囲】
【請求項1】
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2】
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3】
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4】
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5】
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6】
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7】
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8】
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9】
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。
【請求項10】
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11】
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12】
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13】
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、風力発電システムの風車制御装置に係り、特に、風車(風力発電装置とも称される)を構成する発電機や増速機、主軸、翼及びそれら回転部の軸受などのハードウェアや制御装置のソフトウェアの異常予兆を検出する予兆診断機能を有する風車発電システムに関する。
【背景技術】
【0002】
風力発電システムは、風によって翼が回転し、翼の回転を主軸や増速機を介して発電機に入力することで発電する。風力発電システムは、発電運転が風況に依存するため、常に発電運転が可能なように保守管理されることが望まれる。風力発電システムの翼や主軸、増速機、発電機及びこれらを回転自在に保持する軸受や回転速度を変換して動力として伝える歯車などが故障に至ると、交換部品の入手や交換作業に時間を要するため、発電停止期間が長期化する。このため、これら部品の異常予兆を検出し、軽微な異常状態で給脂(給油)等の保守を実施することで、部品の異常進展を遅延させることや、異常予兆を基点に交換部品の先行手配を実施することで,発電停止期間の短縮化が求められる。
【0003】
このような目的のために、各部品の運転状態における振動加速度や温度上昇などを、センサを用いて検出し、それら取得情報をマハラノビス−タグチ法やクラスタリング手法などによって分析することで、異常を予兆検知する診断技術の開発が進められている。
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。
【0004】
風力発電システムは、発電運転が風況に依存するため、風況によって正常と看做すことのできる状態が複数存在する。このような場合においても、異常予兆を診断する方法として、例えば特許文献1に記載される技術が提案されている。
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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開2013−185507号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
風力発電システムは、発電運転が風況に依存するため、時々刻々での発電効率が最大化するように風車制御装置が検討されている。
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。
【0007】
例えば、風速が低い低風速域では、翼の空力特性を最大化するように、アクチュエータを操作する。一般には、翼形状によって定まる角度、通常ファインピッチ角と称される角度に保持するようにピッチアクチュエータを操作し、電力変換器によって発電機のトルクを操作することで発電効率の最大化を実現する。また、風速が高い高風速域では、翼に加わる遠心力による荷重や発電機が出力できる最大トルク等を考慮して、翼回転速度と発電機トルクが一定になるように、ピッチアクチュエータと電力変換器が操作される。
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。
【0008】
このように、風力発電システムでは、時々刻々の風況に応じて、異なる目的に合わせて風車制御装置がそれぞれのアクチュエータへ制御指令を送信し、それぞれのアクチュエータが動作することで、風車の運転状態は定まる。従って、異常を検出する対象の機器がアクチュエータ自体である場合やその構成部品である場合、異常が発生しているために、アクチュエータの動作が不良となり、風車制御装置の目的と合致せず、他の目的において風車制御装置が機能している場合と同一の運転条件データを取得する可能性がある。また、他の目的において風車制御装置が機能している場合と同一の運転条件データであるため、結果として、診断対象の検出データも他の目的における検出データと同一になる可能性がある。
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。
【0009】
そこで、本発明は、制御モードごとにそれぞれの診断基準データを切り替えることによって、異常を高精度に診断し得る予兆診断機能を有する風力発電システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0010】
上記課題を解決するため、本発明に係る風力発電システムは、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。
【0011】
また、本発明に係る他の風力発電システムは、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。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、制御モードごとにそれぞれの診断基準データを切り替えることによって、異常を高精度に診断し得る予兆診断機能を有する風力発電システムを提供することが可能となる。
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。
【図面の簡単な説明】
【0013】
図1】通常の風力発電システム及び予兆診断装置の全体概略構成図である。
図2】風車制御装置の平均風速とピッチ角及び回転速度の指令値の関係を説明する説明図である。
図3】本発明の一実施例に係る実施例1の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。
図4図1に示す通常の形態と図3に示す実施例1に係る振動加速度の検出値の出現頻度分布の比較図である。
図5図3に示す予兆診断器の診断結果の概要を示す図である。
図6】本発明の他の実施例に係る実施例2の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。
図7】本発明の他の実施例に係る実施例3の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。
図8】本発明の他の実施例に係る実施例4の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。
図9】本発明の他の実施例に係る実施例5の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
先ず、本発明の適用対象となる風力発電システム及び予兆診断装置の概要について説明する。図1は、本発明適用前の風力発電システム及び予兆診断装置、すなわち、通常の風力発電システム及び予兆診断装置の全体概略構成図である。図2は、平均風速に対する風車の動作概要を示すものであり、風車制御装置の平均風速とピッチ角及び回転速度の指令値の関係を説明する説明図である。
【0015】
図1に示すように、風力発電システム1は、風車2(風力発電装置とも称さされる)及び風車2を制御する風車制御装置3を備える。風車2は、少なくとも1本以上からなる風を受けて回転する翼4と翼4を支持するハブ5を有する。ハブ5は、ナセル10内のフレーム9に実装される増速機7及び発電機8に主軸6を介して接続されている。翼4及びハブ5、主軸6、増速機7、発電機8は、図示しない軸受を用いて回転自在に保持され、翼4が風を受けて回転し、回転力が上述の機構を介して発電機8に入力される。翼4の風のエネルギーを回転力に変換する空力特性は、風速と翼4の回転速度及び翼4の取り付け角(以下、ピッチ角と称する)によって変化するため、ハブ5の内部には、それぞれの翼4のピッチ角を独立に制御可能なピッチ駆動装置(図示せず)が実装されている。また、発電機8は、通常、タワー11の基部に実装される電力変換器12と電気的に接続し、電力変換器12によって発電機8が発生するトルクを制御する。また、ナセル10は図示しないヨー駆動装置によってタワー11に対して旋回することができる。これらピッチ駆動装置、電力変換器12、及びヨー駆動装置によって、風車2が発電運転可能な風速域において、風車2の発電出力が最大になるように制御される。
【0016】
風車2の制御及び状態監視のために、風力発電システム1には、運転状態を取得する制御用センサ13及び風車制御装置3用の運転状態を監視する図示しない監視用センサが備えられている。制御用センサ13で取得されたセンサ信号は、風車制御装置3に実装される制御ロジックによって処理される。この制御ロジックは、風車2が発電運転可能な風速域において、風車2の発電出力が最大になるように構築される。
【0017】
図2に、制御ロジックの実行例の一例として、平均風速に対する風力発電システムの発電出力、平均風速に対する風車制御装置3内部の回転速度指令値、及び、平均風速に対する風車制御装置3からピッチ駆動装置に送信されるピッチ角指令値の関係を示す。風車制御装置3内部で回転速度指令値と計測した回転速度の偏差を入力とするフィードフォワード制御によって、トルク指令値若しくは発電電力指令値に変換され、電力変換器12に送信される。風車2が発電運転可能な風速において、低風速域では、翼4のピッチ角指令値は一定に保持され、翼4の回転速度は、低速で保持しようと電力変換器12が発電機8へトルクを出力する。各指令値は上述で保持されるが、風速が高まるにつれ、電力変換器12が制御する上限トルクに達し、余剰となる風エネルギーによるトルクによって、翼4の回転数は増加する。所定の回転数以上になると、翼4の回転速度を、高速で保持する風車制御装置3内部の回転速度指令値に切り替わる。さらに風速が高まると、風エネルギーが大きくなり、発電機8のトルクを制御するだけでは、回転速度を一定の値に保持することは困難となり、ピッチ角を増加させることで、翼4の空力特性を低下させることで、風から受けとる風エネルギーを低下させることで、発電出力を一定(定格出力)に保つように制御される。
【0018】
また、風車2が発電運転可能な風速域より低い風速の場合には、風速が増加した場合に備えて発電運転可能な状態に移行できるように待機するように制御され、風車2が発電運転可能な風速域より高い風速の場合には、風車2を構成する機器の保護を目的に、風車2を構成する各機器に加わる荷重が低くなるように制御される。
【0019】
図1に示すように、風車2を構成する機器の異常予兆を検出する機能として、一般に予兆診断装置25が備えられる。予兆診断装置25は、風車2の診断対象となる機器に対して、それら機器の物理的な挙動に応じて振動加速度や温度などを計測する監視用センサ14を備え、監視用センサ14の検出値を入力する。予兆診断に活用される診断アルゴリズムは複数提案されているが、いずれの手法においても、監視用センサ14の検出値から、診断アルゴリズムに従って、診断基準及び診断処理のための基礎データ(以下、診断基準データと称する)を作成する学習期間と、作成した診断基準データに基づき風車2の診断対象となる機器を診断する診断期間と、の2つの運用期間がある。以下、予兆診断技術に関する説明では、統計学を活用するマハラノビス−タグチ法を用いることを前提に記載する。
【0020】
予兆診断装置25の学習期間では、監視用センサ14の検出値は、一時記憶部18に蓄積される。所定の期間、蓄積されたデータは診断基準データ生成器19によって診断基準データに加工され、診断基準データ記憶部20に格納される。マハラノビス−タグチ法では、検出値の出現頻度分布が正規分布を為すことを仮定するため、検出値の出現頻度分布から、正規分布の数学的パラメータである、平均値と分散を求めることが診断基準データ生成器19の処理内容となる。尚、診断対象から複数の検出値を取得して診断基準データを作成する場合は、診断基準データは各物理量の平均値ベクトルと共分散行列となる。
【0021】
予兆診断装置25の診断期間では、監視用センサ14の検出値は、診断基準データと共に、診断器22に入力され、診断結果が出力される。診断器22より出力された診断結果は診断結果記憶部23に格納される。診断器22が出力する診断結果は、診断アルゴリズムにマハラノビス−タグチ法を採用する場合、検出値の平均値からの乖離距離を、共分散行列で規格化した値に相当し、数値が大きいほど正常と看做す学習期間における診断対象機器の状態から乖離していること、すなわち、異常度合が高いことを意味する。
【0022】
尚、上述の処理概要の説明では、検出値に対するノイズ削減処理等の前処理、及び、診断器22が出力する診断結果に対する後処理に関する記載は、本発明に直接的に関係しないことから省略している。また、診断基準データ生成器19及び診断器22に実装される処理内容は、採用する予兆診断アルゴリズムに依存することは言うまでもない。
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。
【0023】
上述の診断基準データ生成器19及び診断器22は、例えば、図示しないCPU(Central Processing Unit)などのプロセッサ、各種プログラムを格納するROM、演算過程のデータを一時的に格納するRAM、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、CPUなどのプロセッサがROMに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をRAM又は外部記憶装置に格納する。
【0024】
以下、本発明に係る風力発電システム1の実施例について図面を用いて詳細に説明する。なお、各図において、共通する構成要素に同一の符号を付している。
【実施例1】
【0025】
図3は、本発明の一実施例に係る実施例1の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。図3に示すように、本実施例に係る風力発電システム1は、上述の図1に示す通常の風力発電システムに対して、風車制御装置3内部に、風車2の制御に関する機能を風車制御器15として実装すると共に、予兆診断装置25の機能を予兆診断器16として実装する形態としている点が異なる。また更に、上述の図1に示す通常の予兆診断装置25に対して、予兆診断器16には、分類器17及び診断基準データ選択抽出器21を追加している点、及び、一時記憶部18と診断基準データ記憶部20の保存機能の拡張が為されている。ここで、予兆診断器16を構成する分類器17及び診断基準データ選択抽出器21は、図示しないCPU(Central Processing Unit)などのプロセッサ、各種プログラムを格納するROM、演算過程のデータを一時的に格納するRAM、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、CPUなどのプロセッサがROMに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をRAM又は外部記憶装置に格納する。
【0026】
なお、風車制御器15及び予兆診断器16の風車制御装置3内への実装は、同一の計算機資源上に構築しても良く、或いは異なる計算機資源上に構築しても良い。風車制御器15及び予兆診断器16の風車制御装置3内への実装を同一の計算機資源上に構築する場合(前者の場合)には、詳細後述する風車制御器15の内部状態変数や制御指令値の参照が、動的メモリの参照権限によって共有できるため、通信機器の追加や通信処理の遅延がない。一方、風車制御器15及び予兆診断器16の風車制御装置3内への実装を異なる計算機資源上に構築する場合(後者の場合)には、上述の通信に係る追加や遅延が生ずる。しかしながら、通信に係る追加や遅延が風車2の制御及び予兆診断機能の提供において運用上問題ない場合には、風車制御器15と予兆診断器16を実装する計算機資源を分割することで、予兆診断器16の不具合(例えば、予兆診断アルゴリズム処理の演算負荷超過によって計算ユニットの熱暴走による計算処理のフリーズなど)によって、風車制御器15の動作に影響を及ぼす可能性を低減でき、風車2の本来の運用である発電運転を妨げることがない。以下、追加した機能とその効果について説明する。
【0027】
分類器17は、風車制御器15の少なくとも内部状態変数と監視対象に備えられた監視用センサ14の検出値を入力する。分類器17では、入力された風車制御器15の内部状態変数をインデックスにして、同時入力された監視用センサ14の検出値を、それぞれインデックスに対応付く拡張された一時記憶部18に格納される。換言すれば、分類器17は、入力された風車制御器15の内部状態変数をインデックスとして、監視用センサ14の検出値を複数の一時記憶部18のうち、インデックスに対応する一時記憶部18に格納する。
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。
【0028】
次に、診断基準データ生成器19は、一時記憶部18に所定のデータ量が保存された場合に、それら保存データを用いて診断基準データを作成する。上述の図1に示す通常の形態に対して、本実施例に係る一時記憶部18は、制御モードに応じた複数の保存データを保有するため、通常の形態(図1)と本実施例に係る診断基準データ生成器19は同一の処理内容を実行するものであるものの、それぞれの入力に対応して診断基準データがそれぞれ出力されるため、診断基準データ記憶部20は、それらを区分して保存及び参照するデータ保持機能を有する形態にて構築される。
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。
【0029】
予兆診断機能の診断期間においては、分類器17は学習期間と同一の機能を提供し、監視用センサ14の検出値に対して、その分類結果となる分類タグを出力する。出力された分類タグは診断基準データ選択抽出器21に入力される。診断基準データ選択抽出器21は入力された分類タグに従って、診断基準データ記憶部20から分類タグに対応する診断基準データを選択若しくは抽出し、診断器22へ出力する。
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。
【0030】
図4は、図1に示す通常の形態と図3に示す実施例1に係る振動加速度の検出値の出現頻度分布の比較図である。すなわち、図4では、通常の形態(図1)と本実施例による診断基準データの比較例を示している。図4に示す例は、回転速度を制御モードのインデックスとして用いる場合に、風車2の回転部に生じる振動加速度の出現頻度分布を示している。実線が検出値の出現頻度分布であり、破線が学習した正規分布である。通常の形態(図1)では、図4の上段のグラフに示されるように、回転速度指令値が低速の場合と高速の場合のいずれの場合であっても特に分類することなく、混在した状態で学習を実施する。このため、振動加速度の出現頻度分布は、全速度域において2つの山(ピーク)を有し、破線で示される学習した正規分布からの乖離が大きい。診断は、学習した正規分布に基づき診断期間における検出値の出現頻度確率を算出することで正常・異常の判定を実施するため、そもそも診断基準として精度が低下しているため、判定精度が低下する。
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。
【0031】
図5は、図3に示す予兆診断器16の診断結果の概要を示す図である。診断結果は学習した正規分布の出現頻度確率に従って、検出値の正常からの乖離度で判定する。横軸を計測順の時系列として、縦軸を異常度として、異常度が特定の閾値を超えた場合に異常予兆を検出したと判断する。図5では、閾値1及び閾値2を例示したが、必ずしも閾値は2つである必要はなく、少なくとも1つ以上の閾値を統計的な基準や過去の作業者経験値などによって定めれば良い。図5に示す例では、閾値1を超過した場合にアラーム、閾値2を超過した場合に警報とした。それぞれに応じて、例えば、アラームが発報した場合に遠隔での風車2の運転状況確認、警報が発報した場合に現地での点検等、それぞれのアクションを定義しても良い。また、閾値の超過回数をカウントして、アラーム条件成立など、運用上の工夫を備えることも可能である。これによって、本来、風車2に異常がないにも係らず閾値を超過する誤報、及び、風車2に実際に異常が発生しているにも係らず閾値を超過しない失報とのバランスを考慮して、アクションの実施を判断しても良い。
【0032】
また、予兆診断器16は、学習期間に実行する分類器17、一時記憶部18、診断基準データ生成器19、及び診断基準データ記憶部20と、診断期間に実行する分類器17、診断基準データ記憶部20、診断基準データ選択抽出器21、診断器22、及び診断結果記憶部23は、診断基準データ記憶部20のみを共用する。従って、学習期間の書き込みアクセスと診断期間の読み込みアクセスが、データ損傷を発生させないよう排他アクセスを保証していれば、学習期間と診断期間が重複していても良い。これによって、例えば、一時記憶部18に一定期間の過去データを破棄する機能、若しくは、診断基準データ生成器19に一定期間の過去データの評価尺度を低減するような処理を加えることで、診断基準を常に学習し更新しながら診断が実施可能となる。これによって、経年劣化など、機器本来の使用によって監視用センサ14の検出値が変化する傾向に対しては、異常と誤検知することを抑制することができる。また、一定期間の過去データの評価尺度を低減する処理において、過去に取得したデータが不要であれば、一時記憶部18を予兆診断器16から削減し、検出データ取得毎に、診断基準データ生成器19を動作させ、分類器17の分類タグに従って診断基準データ記憶部20に保存しても良い。これによって、計算リソースの低減が実現できる。
【0033】
以上の通り本実施例によれば、制御モードごとにそれぞれの診断基準データを切り替えることによって、異常を高精度に診断し得る予兆診断機能を有する風力発電システムを提供することが可能となる。
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。
【実施例2】
【0034】
図6は、本発明の他の実施例に係る実施例2の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。本実施例では、予兆診断器16を構成する分類器17への入力を、風車制御器15の内部状態変数と監視対象に備えられた監視用センサ14の検出値に加え、運転状態を取得する制御用センサ13の検出値も入力する構成とした点が実施例1と異なる。実施例1と同様の構成要素に同一符号を付し、以下では、実施例1と重複する説明を省略する。
【0035】
図6に示すように、本実施例に係る風力発電システム1では、上述の実施例1と比較して、風車制御装置3に風車制御器15と予兆診断器16を実装していることから、風車制御器15に入力される制御センサ13の検出値も、予兆診断器16を構成する分類器17へ入力される。制御センサ13による検出値は制御対象の機器の制御量の検出値である。すなわち、機器の状態を表す物理量である。従って、制御センサ13による検出値を異常診断に追加することで、異常診断対象を増加させることが可能である。
【0036】
以上の通り本実施例によれば、上述の実施例1の効果に加え、異常診断対象を増加させることが可能となる。
【実施例3】
【0037】
図7は、本発明の他の実施例に係る実施例3の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。本実施例では、予兆診断器16を構成する分類器17への入力を、監視対象に備えられた監視用センサ14の検出値に代えて、風車制御器15の制御指令及び制御センサ13の検出値とした点が実施例1と異なる。また、予兆診断器16を構成する分類器17への入力を、監視対象に備えられた監視用センサ14の検出値に代えて、風車制御器15の制御指令とした点が実施例2と異なる。実施例1又は実施例2と同様の構成要素に同一符号を付し、以下では、実施例1及び実施例2と重複する説明を省略する。
【0038】
図7に示すように、本実施例に係る風力発電システム1では、風車制御器15の制御指令及び制御センサ13の検出値を、予兆診断器16を構成する分類器17への入力としている。これにより、制御指令に対して、本来想定される制御対象機器の動作からの逸脱を検出することが可能となる。尚、制御指令に対して機器の機械的動作は一定の時間遅れを伴うことがあるため、所定の遅れ時間分を考慮して、分類器17に入力される制御指令と制御用センサ13は同時に入力されたデータ同士を組とせず、制御指令の分類器17の入力に対して、所定の時間遅れの後に分類器17に入力される制御用センサ13の入力を組として、一時記憶部18に保存しても良い。
【0039】
以上の通り本実施例によれば、実施例1の効果に加え、予兆診断を実施する診断対象として、風車を構成する機器やその構成部品を対象として、それら機器に備え付けたセンサから診断対象の検出データを得るだけでなく、風車制御装置3から各アクチュエータに出力される制御指令値を診断対象とすることも可能であり、発電運転において機能を発現している制御方式において出力される制御指令値の異常の予兆を検知することで、制御ソフトウェアにおける異常の予兆も検知可能となる。
【実施例4】
【0040】
図8は、本発明の他の実施例に係る実施例4の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。本実施例では、予兆診断器16を構成する分類器17への入力を、上述の実施例1から実施例3を包含する構成としている。
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。
【実施例5】
【0041】
図9は、本発明の他の実施例に係る実施例5の風力発電システム及び風車制御装置の全体概略構成図である。本実施例では、診断器22が出力する異常度を風車制御器15に入力する構成を追加した点が実施例4と異なる。
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。
【0042】
上述のように、実施例1乃至実施例5において、風車制御器15の内部状態変数によって、監視用センサの検出値を分類することで、内部状態毎の診断基準を生成し、診断精度を向上させる技術の実現方法につき説明した。診断対象が複数存在する場合は、予兆診断器16を複数実装しても良く、診断器22等の一部機能を複数実装しても良い。
【0043】
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。
【符号の説明】
【0044】
1…風力発電システム
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
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9