JP2018178968A - 発電量モニタリング装置及び発電量モニタリングシステム - Google Patents
発電量モニタリング装置及び発電量モニタリングシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018178968A JP2018178968A JP2017084299A JP2017084299A JP2018178968A JP 2018178968 A JP2018178968 A JP 2018178968A JP 2017084299 A JP2017084299 A JP 2017084299A JP 2017084299 A JP2017084299 A JP 2017084299A JP 2018178968 A JP2018178968 A JP 2018178968A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- power generation
- wind speed
- generation amount
- appearance frequency
- wind
- 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.)
- Ceased
Links
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- F03D—WIND MOTORS
- F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
-
- Y—GENERAL 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
-
- Y—GENERAL 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
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Wind Motors (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
Description
このように短期間の発電量を予測する方法は、データベースとして保存されている風況と発電出力を基に、統計処理或いは類似度等から修正を行うものが多くみられる。一方で年間発電量の予測となると、例えば非特許文献1にもあるように、風況曲線と出力特性の積で見積もられる。その算出根拠のデータは、日本では風況データとしては10分平均とその分散がデータベースとして保存され、出力データも10分平均データが保存されている。これらのデータを、後処理として風速階級別出現頻度や風速階級別出力等に分けて整理したものが、システムが設置されている場所における風況曲線、出力特性として用いられる。風況は場所が異なると変化し、同じ発電システムであっても流れの状態が異なるために、非特許文献1に示されるように、出力特性曲線も設置場所によって異なることがわかっている。その為に、風力の場合は非特許文献1にもあるように、ある設置場所での風況曲線と出力特性が得られている場合、他の設置場所での発電量を見積もる際に、設置場所により異なるウインドシアという、地面から高さ方向への速度分布の違いを考慮することで、出力特性を補正し、年間発電量の予測精度を向上するような手法も考案されている。
本来は計測されたデータ全てを保存しておき、そのデータを用いて風速階級別出現頻度を求めるべきであるが、10分平均処理を行った平均値が、風速階級別出現頻度の計算に用いられる。10分間の風速データには分散の大きさに応じて平均値の風速階級より早い、あるいは遅い風速データが含まれており、全てのデータを用いて風速階級別出現頻度の計算を行った場合とは分布が異なることは容易に推察される。この差は、10分間のデータの分散が大きいほど大きくなり、風況曲線は全てのデータを用いた場合と異なることとなる。同様に出力曲線も、10分間平均速度を用いてそれぞれの風速階級に区別されるので、誤差を生じることとなる。よって、平均化処理を行ったデータを基に予測される発電量の予測値は必ずしも実際の発電量と一致するとは限らない。その為、ある場所に発電システムを導入する価値、この場合は生涯発電量(設置から撤去までの全発電量)と設置、運用にかかる費用の比較が正確に行われず、発電事業者の事業採算性評価が正しく行われない可能性がある。
また、本発明に係る発電量モニタリングシステムは、少なくとも1基の風力発電装置と、発電量モニタリング装置と、表示装置を有する電子端末と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワークを備え、前記発電量モニタリング装置は、前記風力発電装置から、前記通信ネットワークを介して、少なくとも統計処理された所定時間毎の平均風速及び風力発電装置の出力を入力し、前記入力された平均風速に基づき所定の風速区分毎の出現頻度として区分風速出現頻度を求める区分風速出現頻度演算部と、再配分関数を用いて前記平均風速を連続データに変換し、前記区分風速出現頻度における前記所定の風速区分毎に再配分することにより、真の区分風速出現頻度を求める解析部と、前記真の区分風速出現頻度に前記入力された風力発電装置の出力を積算し発電量を求め、求めた発電量に基づき年間発電量予測値を求める年間発電量予測部と、を備えることを特徴とする。
また、本発明に係る発電量モニタリングシステムは、発電量モニタリング装置と、表示装置を有する電子端末と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワークを備え、前記発電量モニタリング装置は、風力発電装置を設置予定の敷地内に設置される風速・風向計より前記通信ネットワークを介して、少なくとも統計処理された所定時間毎の平均風速を入力し、前記入力された平均風速に基づき所定の風速区分毎の出現頻度として区分風速出現頻度を求める区分風速出現頻度演算部と、再配分関数を用いて前記平均風速を連続データに変換し、前記区分風速出現頻度における前記所定の風速区分毎に再配分することにより、真の区分風速出現頻度を求める解析部と、少なくとも設置予定の風力発電装置の仕様に基づく設計出力曲線を格納する記憶部と、前記真の区分風速出現頻度に前記記憶部に格納される設計出力曲線に基づき発電量を求める年間発電量予測部と、を備えることを特徴とする。
また、年間発電量の予測精度が向上することから、投資の回収予測精度を高めることができる。
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。
SCADA31は、上述の制御用センサ6から信号線を介して計測データ(情報)を取得し、当該取得された計測データ(情報)に基づき、ピッチ角、ナセル方位角、発電機回転速度などを適切に制御すると共に、取得された計測データ(情報)を、通信ネットワーク5を介して発電量モニタリング装置2へ送信する。なお、通信ネットワーク5を介してSCADA31より発電量モニタリング装置2へ送信される計測データ(情報)には、風況(含む風速及び風向)及び風力発電装置4a,4bの種々の状態を表す信号(出力)が含まれる。また、SCADA31は、単に、計測データ(情報)を送信するのみならず、例えば、風速の時系列データを10分間の平均データに変換し、また、風況の分散、更には統計量などを求め計測データ(情報)として発電量モニタリング装置2へ送信する。
発電量モニタリング装置2’を構成する通信I/F11は、受信された上述の時系列データをデータ取得部12へ内部バス18を介して転送する。
データ取得部12は、転送された上述の計測データ(情報)に対し、例えば、A/D変換処理或いは平滑化処理(ノイズ除去)等の処理を実行し、内部バス18を介して区分風速出現頻度演算部13へ転送する。
区分風速出現頻度演算部13は、データ取得部12より転送された計測データ(情報)を所定の風速区分に対応したデータに変換し、区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)及び発電装置出力を年間発電量予測部15へ内部バス18を介して転送する。また、区分風速出現頻度演算部13は、内部バス18を介して記憶部14へ区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)及び発電装置出力を転送し、記憶部14は所定の記憶領域に区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)及び発電装置出力を格納する。
年間発電量予測部15は、区分風速出現頻度演算部13より転送された区分風速出現頻度及び発電装置出力を、同じ風速区分同士で積算することで、風速区分に対する発電量を求める。年間発電量予測部15は、求めた風速区分に対する発電量に基づき年間発電量予測値を求め、表示制御部16、通信I/F11、及び通信ネットワーク5を介して電子端末3へ送信し、電子端末3の表示装置の画面上に年間発電量予測値が表示される。電子端末3の所有者である、例えば、発電事業者は、画面上に表示される年間発電量予測値と、設備設置、運用費用比較することで、投資回収のバランスを容易に判断することができる。
また、本明細書では、発電装置の一例として示す風力発電装置として、ダウンウィンド型の風力発電装置を例に説明するが、アップウィンド型の風力発電装置においても同様に適用できる。また、3枚のブレードとハブにてロータを構成する例を示すが、これに限られず、ロータはハブと少なくとも1枚のブレードにて構成しても良い。本発明の実施形態に係る風力発電装置を複数隣接して設置するウィンドファーム或いは1基の風力発電装置は、洋上、山岳部及び平野部の何れの場所にも設けることができる。
以下、図面を用いて本発明の実施例について説明する。
区分風速出現頻度演算部13は、データ取得部12より転送された計測データ(情報)を所定の風速区分に対応したデータに変換し、区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)及び発電装置出力を解析部17へ内部バス18を介して転送する。また、区分風速出現頻度演算部13は、内部バス18を介して記憶部14へ区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)及び発電装置出力を転送し、記憶部14は所定の記憶領域に区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)及び発電装置出力を格納する。ここで、データ取得部12より転送される計測データ(情報)は、統計処理された風速の分散、あるいは乱流強度などを含む時系列データである。すなわち、上述のように、SCADA31は、例えば、風速の時系列データを10分間の平均データに変換し、風速の分散、あるいは乱流強度などを求め統計処理後の時系列データとして、発電量モニタリング装置2へ送信する。従って、区分風速出現頻度演算部13により求められる区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)は、誤差を含むこととなる。また、このように誤差を含む区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)及び発電装置出力に基づき、年間発電量予測部15により求められる年間発電量予測値も当然統計処理による誤差の影響を受けることになる。そこで、本実施例に係る発電量モニタリング装置2は、上述の統計処理の影響を除くため、解析部17を有している。
図4は、図2に示す解析部17による出現頻度の再配分関数の分布図である。図4に示す例では、例えば、SCADA31より受信される統計量の平均風速(統計処理後の10分間の平均風速)が6m/sで分散が1の正規分布の場合、区分風速6m/sの統計処理をした出現頻度を、3m/s〜9m/sの区分風速に6m/sを約40%残して、それ以外を再配分する再配分関数を示している。
図4では、平均風速UAVEが6m/sであり、標準偏差σが1m/s(分散=σ2=1m2/s2)の場合の出現頻度を示している。区分風速3m/sでは出願頻度が0.005977036であり、区分風速4m/sでは出現頻度が0.060597536、区分風速5m/sでは出現頻度が0.241730337、区分風速6m/sでは出現頻度が0.382924923、区分風速7m/sでは出現頻度が0.241730337、区分風速8m/sでは出現頻度が0.060597536、区分風速9m/sでは出現頻度が0.005977036となる。図4は、6m/sの区分風速の再配分関数であるが、0m/sから最大速度区分までそれぞれの再配分関数が定義される。
図5は、風力発電装置に設置される制御用センサにて計測された風速の時系列データを示す図であり、図6は、速度区分0.5m/sで求めた出現頻度と正規分布との比較図である。図5では、横軸は時間(秒)、縦軸は速度(風速)(m/s)であり、実測された10分間の風速の時系列データを示している。このときの平均風速は約13m/sであり標準偏差σが約1である。図6では、横軸は速度(風速)(m/s)、縦軸は出現頻度であり、速度区分0.5m/sで求めた出現頻度と正規分布とを比較可能に示している。図6に示すように、求めた速度区分0.5m/s毎の出力頻度のプロットは、ほぼ正規分布に則っている。
また、図7は、SCADA31より受信される統計量の平均風速(統計処理後の10分間の平均風速)が5m/sで分散が1の正規分布の場合の再配分関数の分布図であり、図8は、風力発電装置に設置される制御用センサにて計測された風速の時系列データを示す図あり、図9は、速度区分0.5m/sで求めた出現頻度と正規分布との比較図である。図8では、横軸は時間(秒)、縦軸は速度(風速)(m/s)であり、実測された10分間の風速の時系列データを示している。このときの平均風速は約5m/sであり標準偏差σが約0.65である。図9では、横軸は速度(風速)(m/s)、縦軸は出現頻度であり、速度区分0.5m/sで求めた出現頻度と正規分布とを比較可能に示している。図9に示すように、求めた速度区分0.5m/s毎の出力頻度のプロットは、ほぼ正規分布に則っている。図6及び図9に示されるように、再配分関数として正規分布を用いることが有効(妥当)であることが分かる。
風速に対する真の出力をPt(vi)、統計処理をした区分平均風速viの標準偏差σiを用いた、各区分風速区間vjでの正規分布による出現頻度f(vij)は、以下の式(2)により得られる。
風速出現頻度を示すワイブル分布関数において風速Vに対する出現率f(V)は、ワイブルパラメータである。c:尺度定数(scale parameter)、k:形状定数(shape parameter)により、以下の式(7)となる。
図13では、横軸は風速区分(m/s)、縦軸は出現頻度であり、本実施例に係る発電量モニタリング装置2を構成する解析部17により求められた真の出現頻度と、上述の図3に示した比較例としての通常の発電量モニタリング装置2’を構成する区分風速出現頻度演算部13により求められた10分平均出現頻度とを比較可能に示している。図13に示すように、上に凸の部分の領域では出現頻度は平均処理を行うことで減少し、下に凸の部分では増加する傾向にある。
また、図14では、横軸は区分風速(m/s)、縦軸は風力発電装置の出力であり、本実施例に係る発電量モニタリング装置2を構成する解析部17により求められた真の出力特性曲線(パワーカーブ)と、上述の図3に示した比較例としての通常の発電量モニタリング装置2’を構成する区分風速出現頻度演算部13より出力される10分平均出力特性曲線(パワーカーブ)とを比較可能に示している。図14に示すように、上に凸の部分の領域では出力は平均処理を行うことで減少し、下に凸の部分では増加する傾向にある。
図15は、図1に示す電子端末3の表示装置の画面表示の一例を示す図である。図15に示すように、電子端末3の表示装置の表示画面40は、出力曲線を表示する第1表示領域41、風速の出現頻度を表示する第2表示領域42、及び年間発電量予測値を表示する第3表示領域43から構成される。また、表示画面40上の最も上部に表示される領域には、第1表示領域41、第2表示領域42、及び第3表示領域43が表示されるウィンドウ全体を、クローズ、縮小/拡大表示、表示画面40のコントロールバー(図示せず)への移動等を指定するためのボタンが表示される。
これにより、電子端末3の所有者である、例えば、発電事業者は、年間発電量予測値及び出力曲線を容易に把握することができる。
なお、本実施例では、第3表示領域43への年間発電量予測値を表示する構成としたが、これに限られるものではない。例えば、記憶部14に予め格納される設備設置及び運用費用と、年間発電量予測値とに基づき、年間回収量を第3表示領域43に表示する構成としても良い。これにより、ユーザである発電事業者は、容易に事業採算性を評価することが可能となる。
また、本実施例では、表示画面40を第1表示領域41、第2表示領域42、及び第3表示領域43にて構成するとしたが、必ずしもこれに限られるものではない。例えば、表示画面40を第1表示領域41及び第3表示領域43にて構成しても良く、第1表示領域41のみで表示画面40を構成しても良い。あるいは、第3表示領域43のみで表示画面40を構成しても良い。
また、本実施例では、発電量モニタリング装置2が表示制御部16を有する構成としたが、これに代えて、表示制御部16を電子端末3が有する構成としても良い。
これに対し、平均風速が低い場合(平均風速が5m/s)は、上述の図10に示したように、比較例では上に凸の部分の領域では出現頻度が平均処理(統計処理)を行うことで減少し、下に凸の部分では出願頻度が増加する傾向にあることから、比較例では誤差が10%を超え約13%に達した。本実施例では、風況のみではあるものの統計処理の影響が排除されたことにより、誤差は約8%であった。なお、ここで検討した風力発電装置は、高風速側では一定出力になる特性を有するものである。
また、年間発電量の予測精度が向上することから、投資の回収予測精度を高めることができる。
そのため、図18に示すように、本実施例に係る発電量モニタリング装置2aは、通信I/F11、データ取得部12、区分風速出現頻度演算部13、記憶部14、年間発電量予測部15、表示制御部16、統計処理の影響を除くための解析部17、及び、区分配分出力演算部19を備え、これらは相互に内部バス18にてアクセス可能に接続されている。データ取得部12、区分風速出現頻度演算部13、年間発電量予測部15、表示制御部16、解析部17、及び区分配分出力演算部19は、例えば、図示しないCPU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。なお、説明を解り易くするため、各機能ブロックに分割して示しているが、区分風速出現頻度演算部13、年間発電量予測部15、解析部17、及び区分配分出力演算部19を、1つの演算部としても良よく、或は任意の数の機能ブロックに分割しても良い。
解析部17は、内部バス18を介して区分風速出現頻度演算部13より転送される区分風速出現頻度(区分風速毎の出現頻度)を、上述の実施例1にて示した再配分関数に基づき統計処理後の10分間の平均風速を連続データ(連続する時系列データ)に変換し、真の出現頻度ベクトルを求める。解析部17は、求めた真の区分風速出現頻度を、内部バス18を介して年間発電量予測部15へ転送する。
区分配分出力演算部19は、内部バス18を介して記憶部14へアクセスし、設計出力曲線(風速に対する発電出力の特性曲線)を読み出す。そして、区分配分出力演算部19は、区分配分のために風速区分範囲での積分平均出力を求め、求めた風速区分範囲での積分平均出力を年間発電量予測部15へ内部バス18を介して転送する。
この他の構成、例えば、電子端末3の表示画面40等については、実施例1と同様であるため、説明を省略する。
また、上述の実施例1及び実施例2では、例えばサーバにて実現される発電量モニタリング装置2、発電量モニタリング装置2aを、通信ネットワーク5を介して電子端末3と相互に通信可能に接続する構成を一例として示したが、必ずしもこれに限られるものではない。例えば、サーバにて実現される発電量モニタリング装置2、発電量モニタリング装置2aに電子端末3を接続し、同一の場所に設置しても良い。
2,2’,2a・・・発電量モニタリング装置
3・・・電子端末
4,4a,4b・・・風力発電装置
5・・・通信ネットワーク
6・・・制御用センサ
11・・・通信I/F
12・・・データ取得部
13・・・区分風速出現頻度演算部
14・・・記憶部
15・・・年間発電量予測部
16・・・表示制御部
17・・・解析部
18・・・内部バス
19・・・区分配分出力演算部
21・・・タワー
22・・・ナセル
23・・・ハブ
24・・・ブレード
25・・・主軸
26・・・シュリンクディスク
27・・・増速機
28・・・発電機
29・・・フレーム
30・・・電力変換器
31・・・SCADA
40・・・表示画面
41・・・第1表示領域
42・・・第2表示領域
43・・・第3表示領域
Claims (15)
- 少なくとも統計処理された所定時間毎の平均風速及び風力発電装置の出力を入力し、
前記入力された平均風速に基づき所定の風速区分毎の出現頻度として区分風速出現頻度を求める区分風速出現頻度演算部と、
再配分関数を用いて前記平均風速を連続データに変換し、前記区分風速出現頻度における前記所定の風速区分毎に再配分することにより、真の区分風速出現頻度を求める解析部と、
前記真の区分風速出現頻度に前記入力された風力発電装置の出力を積算し発電量を求め、求めた発電量に基づき年間発電量予測値を求める年間発電量予測部と、を備えることを特徴とする発電量モニタリング装置。 - 請求項1に記載の発電量モニタリング装置において、
前記再配分関数は、前記統計処理された所定時間毎の平均風速と風速の分散に基づき規定される正規分布であることを特徴とする発電量モニタリング装置。 - 請求項2に記載の発電量モニタリング装置において、
前記年間発電量予測部は、前記入力された風力発電装置の出力より前記所定の風速区分での積分平均出力を求め、当該求めた積分平均出力を同一の風速区分における前記真の区分風速出現頻度を積算し発電量を求めることを特徴とする発電量モニタリング装置。 - 請求項2に記載の発電量モニタリング装置において、
少なくとも設置予定の風力発電装置の仕様に基づく設計出力曲線を格納する記憶部を備え、
前記年間発電量予測部は、前記真の区分風速出現頻度に前記記憶部に格納される設計出力曲線に基づき発電量を求めることを特徴とする発電量モニタリング装置。 - 請求項4に記載の発電量モニタリング装置において、
前記記憶部に格納される設計出力曲線より前記所定の風速区分での積分平均出力を求める区分配分出力演算部を備え、
前記年間発電量予測部は、前記区分配分出力演算部により求められた積分平均出力を同一の風速区分における前記真の区分風速出現頻度を積算し発電量を求めることを特徴とする発電量モニタリング装置。 - 少なくとも1基の風力発電装置と、発電量モニタリング装置と、表示装置を有する電子端末と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワークを備え、
前記発電量モニタリング装置は、
前記風力発電装置から、前記通信ネットワークを介して、少なくとも統計処理された所定時間毎の平均風速及び風力発電装置の出力を入力し、
前記入力された平均風速に基づき所定の風速区分毎の出現頻度として区分風速出現頻度を求める区分風速出現頻度演算部と、
再配分関数を用いて前記平均風速を連続データに変換し、前記区分風速出現頻度における前記所定の風速区分毎に再配分することにより、真の区分風速出現頻度を求める解析部と、
前記真の区分風速出現頻度に前記入力された風力発電装置の出力を積算し発電量を求め、求めた発電量に基づき年間発電量予測値を求める年間発電量予測部と、を備えることを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 請求項6に記載の発電量モニタリングシステムにおいて、
前記再配分関数は、前記統計処理された所定時間毎の平均風速と風速の分散に基づき規定される正規分布であることを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 請求項7に記載の発電量モニタリングシステムにおいて、
前記年間発電量予測部は、前記入力された風力発電装置の出力より前記所定の風速区分での積分平均出力を求め、当該求めた積分平均出力を同一の風速区分における前記真の区分風速出現頻度を積算し発電量を求めることを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 請求項8に記載の発電量モニタリングシステムにおいて、
前記表示装置の表示画面は、
前記年間発電量予測部により求められた前記所定の風速区分での積分平均出力を出力曲線として表示する第1表示領域と、
前記解析部により求められた前記真の区分風速出現頻度と前記風速区分との関係を表示する第2表示領域と、を有することを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 請求項9に記載の発電量モニタリングシステムにおいて、
前記表示装置の表示画面は、
前記年間発電量予測部により求められた年間発電量予測値を表示する第3表示領域を有することを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 請求項9に記載の発電量モニタリングシステムにおいて、
前記発電量モニタリング装置は、少なくとも設備設置及び運用費用を格納する記憶部を備え、
前記表示装置の表示画面は、
前記年間発電量予測部により求められた年間発電量予測値と前記記憶部に格納される設備設置及び運用費用に基づき、年間回収量を表示する第3表示領域を有することを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 発電量モニタリング装置と、表示装置を有する電子端末と、これらを相互に通信可能に接続する通信ネットワークを備え、
前記発電量モニタリング装置は、
風力発電装置を設置予定の敷地内に設置される風速・風向計より前記通信ネットワークを介して、少なくとも統計処理された所定時間毎の平均風速を入力し、
前記入力された平均風速に基づき所定の風速区分毎の出現頻度として区分風速出現頻度を求める区分風速出現頻度演算部と、
再配分関数を用いて前記平均風速を連続データに変換し、前記区分風速出現頻度における前記所定の風速区分毎に再配分することにより、真の区分風速出現頻度を求める解析部と、
少なくとも設置予定の風力発電装置の仕様に基づく設計出力曲線を格納する記憶部と、
前記真の区分風速出現頻度に前記記憶部に格納される設計出力曲線に基づき発電量を求める年間発電量予測部と、を備えることを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 請求項12に記載の発電量モニタリングシステムにおいて、
前記再配分関数は、前記統計処理された所定時間毎の平均風速と風速の分散に基づき規定される正規分布であることを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 請求項13に記載の発電量モニタリングシステムにおいて、
前記発電量モニタリング装置は、
前記記憶部に格納される設計出力曲線より前記所定の風速区分での積分平均出力を求める区分配分出力演算部を備え、
前記年間発電量予測部は、前記区分配分出力演算部により求められた積分平均出力を同一の風速区分における前記真の区分風速出現頻度を積算し発電量を求めることを特徴とする発電量モニタリングシステム。 - 請求項14に記載の発電量モニタリングシステムにおいて、
前記表示装置の表示画面は、
前記年間発電量予測部により求められた前記所定の風速区分での積分平均出力を出力曲線として表示する第1表示領域と、
前記解析部により求められた前記真の区分風速出現頻度と前記風速区分との関係を表示する第2表示領域と、
前記年間発電量予測部により求められた年間発電量予測値を表示する第3表示領域と、を有することを特徴とする発電量モニタリングシステム。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017084299A JP2018178968A (ja) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | 発電量モニタリング装置及び発電量モニタリングシステム |
PCT/JP2018/012719 WO2018193801A1 (ja) | 2017-04-21 | 2018-03-28 | 発電量モニタリング装置及び発電量モニタリングシステム |
TW107113529A TWI657335B (zh) | 2017-04-21 | 2018-04-20 | 發電量監測裝置及發電量監測系統 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017084299A JP2018178968A (ja) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | 発電量モニタリング装置及び発電量モニタリングシステム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018178968A true JP2018178968A (ja) | 2018-11-15 |
Family
ID=63856599
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017084299A Ceased JP2018178968A (ja) | 2017-04-21 | 2017-04-21 | 発電量モニタリング装置及び発電量モニタリングシステム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2018178968A (ja) |
TW (1) | TWI657335B (ja) |
WO (1) | WO2018193801A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022516159A (ja) * | 2018-12-31 | 2022-02-24 | センティエント サイエンス コーポレイション | 風力タービンギアボックス構成要素における観察可能な損傷のリスクを予測するための方法及びシステム |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4067649A1 (en) * | 2021-03-31 | 2022-10-05 | Siemens Gamesa Renewable Energy A/S | Operating a wind turbine in a severe weather condition |
CN115330092B (zh) * | 2022-10-13 | 2023-03-24 | 山东东盛澜渔业有限公司 | 基于人工智能的海洋牧场再生能源供能控制方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000078895A (ja) * | 1998-08-28 | 2000-03-14 | Hitachi Engineering & Services Co Ltd | 風力発電設備 |
JP2002276537A (ja) * | 2001-03-22 | 2002-09-25 | Kenji Yashita | 風力発電事業方式 |
JP2004282878A (ja) * | 2003-03-14 | 2004-10-07 | Hitachi Ltd | 分散電源出力変動模擬システム及びその方法 |
WO2015097795A1 (ja) * | 2013-12-25 | 2015-07-02 | 株式会社日立製作所 | 風速評価方法、発電量推定方法、出力および電圧推定方法、風力発電装置の配置方法、および風速評価装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
MXPA04003095A (es) * | 2001-10-05 | 2004-11-29 | Ben M Enis | Metodo y aparato para usar turbinas de viento para generar y suministrar energia ininterrumpida a locaciones remotas a la red electrica. |
US20050192859A1 (en) * | 2004-02-27 | 2005-09-01 | Mertins Karl-Heinz O. | Method and system of establishing a wind-powered electrical energy facility |
-
2017
- 2017-04-21 JP JP2017084299A patent/JP2018178968A/ja not_active Ceased
-
2018
- 2018-03-28 WO PCT/JP2018/012719 patent/WO2018193801A1/ja active Application Filing
- 2018-04-20 TW TW107113529A patent/TWI657335B/zh active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000078895A (ja) * | 1998-08-28 | 2000-03-14 | Hitachi Engineering & Services Co Ltd | 風力発電設備 |
JP2002276537A (ja) * | 2001-03-22 | 2002-09-25 | Kenji Yashita | 風力発電事業方式 |
JP2004282878A (ja) * | 2003-03-14 | 2004-10-07 | Hitachi Ltd | 分散電源出力変動模擬システム及びその方法 |
WO2015097795A1 (ja) * | 2013-12-25 | 2015-07-02 | 株式会社日立製作所 | 風速評価方法、発電量推定方法、出力および電圧推定方法、風力発電装置の配置方法、および風速評価装置 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022516159A (ja) * | 2018-12-31 | 2022-02-24 | センティエント サイエンス コーポレイション | 風力タービンギアボックス構成要素における観察可能な損傷のリスクを予測するための方法及びシステム |
US11835030B2 (en) | 2018-12-31 | 2023-12-05 | Sentient Science Corporation | Methods and systems for predicting risk of observable damage in wind turbine gearbox components |
JP7514242B2 (ja) | 2018-12-31 | 2024-07-10 | センティエント サイエンス コーポレイション | 風力タービンギアボックス構成要素における観察可能な損傷のリスクを予測するための方法及びシステム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TWI657335B (zh) | 2019-04-21 |
WO2018193801A1 (ja) | 2018-10-25 |
TW201839547A (zh) | 2018-11-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Wu et al. | Probabilistic wind-power forecasting using weather ensemble models | |
Cadenas et al. | Analysis and forecasting of wind velocity in chetumal, quintana roo, using the single exponential smoothing method | |
US8930299B2 (en) | Systems and methods for wind forecasting and grid management | |
CN106321368B (zh) | 基于运营风机scada数据的海上风电场尾流损失测量方法 | |
US20200063710A1 (en) | System and methods for hyper short-term wind power prediction using real-time wind parameter measurements | |
Olaofe et al. | Wind energy analysis based on turbine and developed site power curves: A case-study of Darling City | |
CN110705772B (zh) | 区域电网风力发电功率预测优化方法和装置 | |
Dowds et al. | A review of large-scale wind integration studies | |
CN101634722A (zh) | 预测风资源的方法和装置 | |
CN112231361B (zh) | 一种基于风机运行数据的风电项目发电量评估方法 | |
JP2016136001A (ja) | 予測装置 | |
CN103996079B (zh) | 一种基于条件概率的风电功率加权预测方法 | |
Pettas et al. | On the effects of inter-farm interactions at the offshore wind farm Alpha Ventus | |
US20210239094A1 (en) | Turbulence intensity estimation | |
Martin et al. | Impact of near-future turbine technology on the wind power potential of low wind regions | |
WO2018193801A1 (ja) | 発電量モニタリング装置及び発電量モニタリングシステム | |
TWI546762B (zh) | Wind power generation equipment of the stress estimation device and wind power equipment, the stress estimation method, wind power generation system | |
Junk et al. | Comparison of postprocessing methods for the calibration of 100-m wind ensemble forecasts at off-and onshore sites | |
CN110705768B (zh) | 用于风电场的风力发电功率预测优化方法和装置 | |
JP7508922B2 (ja) | 予測システム、及び予測値の算出方法 | |
Tinnesand et al. | Distributed Wind Resource Assessment Framework: Functional Requirements and Metrics for Performance and Reliability Modeling | |
CN112749820A (zh) | 一种风电功率预测方法及系统 | |
Djokic et al. | Modelling of wind energy resources and wind farm power outputs using nested markov chain approach | |
Özkan et al. | Verification of a real-time wind power monitoring and forecast system for Turkey | |
Agabus et al. | ESTIMATION OF WIND POWER PRODUCTION THROUGH SHORT-TERM FORECAST. |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200114 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201124 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210525 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210714 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210928 |
|
A045 | Written measure of dismissal of application [lapsed due to lack of payment] |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A045 Effective date: 20220125 |