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JP6010485B2 - 風力発電制御装置及び風力発電制御方法 - Google Patents

風力発電制御装置及び風力発電制御方法 Download PDF

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JP6010485B2 JP2013041553A JP2013041553A JP6010485B2 JP 6010485 B2 JP6010485 B2 JP 6010485B2 JP 2013041553 A JP2013041553 A JP 2013041553A JP 2013041553 A JP2013041553 A JP 2013041553A JP 6010485 B2 JP6010485 B2 JP 6010485B2
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Description

本発明は風力発電における出力の制御を行う風力発電制御装置及び風力発電制御方法に関する。
近年、地球温暖化対策の一つとして、風力発電の導入が世界的に盛んになってきている。風力発電の大量導入にあたっては、費用対効果の観点から一定の地域に複数台の風力発電装置を設け、それらの風力発電装置群を統括して制御し運用するウィンドファームとして設置されることが多くなっている。
これまで、ウィンドファーム及び個々の風力発電装置に関して特許文献1のような提案がなされている。特許文献1では、ウィンドファームに併設した蓄電装置の充電及び放電により、風速の変動による風力発電装置の出力電力の変動を緩和する技術が開示されている。
特開2009−79559号公報
ところで、風力発電システムの電力系統への導入が多くなりつつある。しかしながら、風力発電システムは気象状況により出力電力が異なるため、その導入が将来さらに増えた場合の電力系統の電圧や周波数の維持に関する影響が懸念されている。
周波数の維持について言えば、これまでも各地域の電力会社が、主として需要の変動に対して種々の電源を組み合わせて需要と供給をバランスさせてきた。しかし、風力発電システムが電力系統に大量に連系された場合、従来の需要にいわばマイナスの負荷が重畳されることになる。需要の変動と風力発電の出力電力の組み合わせによっては、これまで以上に高い需給調整能力が必要になることも予想される。
需要変動は、変化幅の小さい種々の振幅と周期を持った脈動成分や不規則な変動が重畳したものと考えられ、その成分は周期が数分までの微小変動、数分から10数分程度までの短周期変動、10数分以上の長周期変動の主要な3成分に分けられる。風力発電の出力電力においても同様に上述の3成分が含まれる。
上記の需要変動に対して、周期数分程度までの微小変動は発電所の調速機を利用したガバナフリー運転により調整が可能である。周期が数分から10数分程度までの短周期変動に対しては、周波数偏差等を検出して周波数調整発電装置の出力電力を変化させており、これを負荷周波数制御(LFC:Load Frequency Control)と呼んでいる。周期がそれ以上長い長周期変動に対しては、経済性を考慮して各発電所に発電指令を送ることにより調整を行っており、これを経済負荷配分制御(ELD:Economic load Dispatching Control)と呼んでいる。
風力発電を大量に導入した場合、特に問題になるのは上記第2の負荷周波数制御(LFC)である。風力発電による出力電力の変動が需要(負荷)変動に重畳された場合、周波数調整発電所の設備容量が不足することが考えられる。しかし、単純に周波数調整発電所の設備容量を大きくすることは経済的負担が大きく、何らかの代替手段が必要である。
特許文献1に記載されているように、ウィンドファームに蓄電装置を併設し、その充放電を所定時間過去の風力発電装置群と蓄電システムの出力電力の和の最大値と最小値から、次の制御周期の未来における出力電力の可能範囲を設定する技術がある。この技術において、蓄電システムは、風力発電装置群の発電電力が、前記出力電力の可能範囲を逸脱する場合、あるいは蓄電池の充電率が充電率の目標範囲から逸脱している場合のみ、充放電動作を行う。これにより、風力発電装置群の出力電力のうち、LFC領域の変動を緩和するとともに、蓄電装置の充放電に伴う損失を低減することが可能である。
しかしながら、風速の急激な変化、特に風速が急激に弱まる場合や、強風により風力発電装置が保護機能により停止することによる急激で大きな出力電力の減少が、出力電力の可能範囲を大きく逸脱し、併設されている蓄電設備容量を上回る場合がある。この場合、前記したような急激な変動を緩和しきれずに、所定の出力電力の変動緩和性能を発揮することができない可能性がある。
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は出力電力変動の急変が発生した場合における出力電力の変動緩和性能を有する風力発電制御装置及び風力発電制御方法を提供することにある。
前記した課題を解決するため、本発明の一の手段は、外部装置から送信される気象情報に含まれている風速予測値の時間に対する傾きである予測傾きを算出する予測値変化量算出部と、ウィンドファームで計測される風速計測値の時間に対する傾きである計測傾きを算出する計測値変化量算出部と、前記予測値変化量算出部で算出された予測傾きの符号と、前記計測値変化量算出部で算出された計測傾きの符号とが異なる場合、将来において風速の急変が生じると判定する比較判定部と、前記比較判定部により、将来において風速の急変が生じると判定された場合、前記急変に対応するように、前記ウィンドファームの出力電力を制御する制御指令部と、を有することを特徴とする。
さらに、本発明の他の手段は、ウィンドファームよりも風上に設置されている風況観測装置で計測された風速を基に、前記風況観測装置で観測された風速から前記ウィンドファームにおける風速を予測する際において、前記計測された風速と、前記計測された風速を基に予測される前記ウィンドファームの出力電力との関係が、前記ウィンドファームに設置されている風力発電装置における風速と、前記ウィンドファームの出力電力との関係であるパワーカーブに近づくよう、前記計測された風速を補正するためのフィッティングパラメータを算出するパラメータ調整部と、前記風況観測装置で計測された風速と、前記フィッティングパラメータとに基づいて、将来における前記ウィンドファームの風速の予測値である風速予測値を算出する風速予測値算出部と、前記風速予測値算出部で算出される前記ウィンドファームにおける風速予測値を基に、前記ウィンドファームの出力電力を予測する出力予測値算出部と、前記予測された出力電力の変化量が、所定時間内において所定値以上となるか否かを判定する急変判定部と、前記急変判定部によって、前記予測された出力電力の変化量が、前記所定時間内において前記所定値以上となると判定された場合、将来において、前記出力電力に急変が生じると判定し、前記急変に対応するように、前記ウィンドファームの出力電力を制御する制御指令部と、を有することを特徴する。
その他の解決手段については、実施形態中に適宜記載する。
本発明によれば、本発明は出力電力変動の急変が発生した場合における出力電力の変動緩和性能を有する風力発電制御装置及び風力発電制御方法を提供することができる。
第1実施形態に係る風力発電制御システムの構成例を示す図である。 第1実施形態に係る制御装置の構成例を示す図である。 第1実施形態における気象情報と風力発電装置の計測情報を利用した出力電力の急変予測の動作を示す特性図である。 第1実施形態における風向の変化量を説明するための図である。 第1実施形態に係る風力発電制御処理の手順を示すフローチャートである。 第2実施形態に係る風力発電制御システムの構成例を示す図である。 第2実施形態に係る制御装置の構成例を示す図である。 第2実施形態における風況風速からウィンドファームにおける風速を予測する手法を説明する図である。 第2実施形態における風況風速と風力発電システムの出力レベルとの関係を示す特性図である(フィッティング処理前)。 第2実施形態における風況風速と風力発電システムの出力レベルとの関係を示す特性図である(フィッティング処理後)。 第2実施形態に係るフィッティングパラメータ決定処理の手順を示すフローチャートである。 第2実施形態に係る風力発電制御処理の手順を示すフローチャートである。 第3実施形態に係る風力発電制御システムの構成例を示す図である。
次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」という)について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
《第1実施形態》
まず、図1〜図4を参照して、本発明の第1実施形態について説明する。
(システム構成)
図1は、第1実施形態に係る風力発電制御システムの構成例を示す図である。
風力発電制御システムZは、制御装置1、複数の風力発電装置4、SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)5、データベース3、表示装置6を有している。
これらのうち、風力発電装置4とSCADA5とで風力発電システム7が構成され、風力発電装置4(4a,4b,・・・,4n)、SCADA5、制御装置1からウィンドファーム8が構成されている。
ウィンドファーム8は、送電線を介して電力系統Pと一箇所で接続されており、電力系統Pに対して電力を供給している。
風力発電装置4は、回転数及びピッチが可変、かつ、制御可能な風力発電装置4である。
個々の風力発電装置4は風速の計測を行い、計測した風速値を風速計測値として出力することが可能である。
SCADA5は、風力発電システム7の運転状況や、発電電力等の運転情報を収集し、SCADA情報として制御装置1へ送信する。同時に、SCADA5は、制御装置1から、風力発電システム7の発電電力の制限指令PLC*を受信し、個々の風力発電装置4の発電電力の和が、PLC*以下になるように、個々の風力発電装置4a,4b,・・・,4nに、それぞれ電力制限指令PLC1*、PLC2*、・・・、PLCn*を与える。
また、SCADA5は、個々の風力発電装置4で計測された風速計測値に対し、平均処理等を行う。以降、風速計測値は、SCADA5で平均処理された風速計測値を指すものとする。
気象情報配信装置2は、ウィンドファーム8を含む地域の、風速予測値、風向予測値を含む気象情報を通信等の手段により定期的に配信する。
制御装置1は、気象情報配信装置2から配信される気象情報と、SCADA5から送信される風速計測値とを基に、将来において風速の急変(急減)が生じるか否かを判定し、その判定結果に応じた制限指令PLC*をSCADA5へ送信する。
データベース3は、制御装置1で集めた情報、制御指令値等を保存し、必要に応じて提供する。
表示装置6は、ウィンドファーム8の監視室(不図示)あるいはウィンドファーム8の外部のウィンドファーム監視のための施設(不図示)等に設置されている。表示装置6は、制御装置1で処理した風力発電システム7の運転状態、出力電力等を表示する。また、表示装置6は、風力発電システム7への制限指令、ウィンドファーム8の出力電力の変動実績、所定の出力電力の変動に対する遵守率、等の情報のいずれか、あるいは複数を組み合わせた情報を表示する。
(制御装置の構成)
図2は、第1実施形態に係る制御装置の構成例を示す図である。
制御装置1は、メモリ10、CPU(Central Processing Unit)20を備えており、表示装置6、データベース3が接続されている。なお、表示装置6、データベース3は制御装置1と一体となってもよい。
メモリ10には、処理部100及び処理部100内の予測値変化量算出部101、平均化処理部102、計測値変化量算出部103と、比較判定部104と、制御指令部105とが具現化している。これらの各部100〜105は、図示しない記憶装置に格納されているプログラムをCPU20が実行することで具現化している。
予測値変化量算出部101は、気象情報配信装置2から送信された気象情報に含まれる風速予測値の時間に対する傾きや、風向予測値の変化量を算出する。風向の変化量については後記する。
平均化処理部102は、SCADA5から送信された、SCADA情報に含まれる風速計測値に対して移動平均を算出する。
計測値変化量算出部103は、平均化処理部102で移動平均を算出された風速計測値の時系列変化から、風速計測値の時間に対する傾きを算出する。
比較判定部104は、予測値変化量算出部101で算出された風速予測値の傾きや、風向予測値の変化量や、計測値変化量算出部193で算出された風速計測値の傾きを比較して、急減発生確率を決定し、比較判定結果として急減発生確率を出力する。
制御指令部105は、比較判定部104による比較判定結果(急減発生確率)に従い、SCADA5に対して制御指令を送り、同時に表示装置6に対して気象情報や、SCADA情報や制御指令の結果を送信し、データベース3に書き出す。
なお、平均化処理部102は省略可能である。
(概念)
図3は、第1実施形態における気象情報と風力発電装置の計測情報を利用した出力電力の急変予測の動作を示す特性図である(適宜図1参照)。
気象情報配信装置2から配信される気象情報から得られる風速予測値及び風向予測値(合わせて気象予測値とも称する)は、通常時間分解能が低く、例えば1時間程度の分解能である。なお、風速予測値及び風向予測値は、図3に示すように未来の予測値のみならず、過去に配信された予測値も含まれている。
本実施形態で対象とする気象条件の急激な変動は、1時間程度の平均値では現れない場合もあるため、気象情報だけでは急激な変動を予測するには不十分である。そこで、本実施形態では風力発電システム7にて短周期で計測することが可能な、ウィンドファーム8内で実測される風速(風速計測値)が併用される。このように、制御装置1は過去の風速条件であるが時間分解能の高い風速計測値と、時間分解能は低いが未来の風速予測値を含む気象情報を併用することにより、気象条件の急激な変動を予測する。
なお、ここで風速の「急激な変動」は「急減」、「急増」を含む。このうち、風速の急増により、出力電力が急増するケースは、風力発電システム7に対し、出力電力を徐々に増加させるように指令を出すことにより、所定の変動緩和性能を得ることが可能であり、大きな問題を生じない。このため、以下では「急減」についての対策を中心に記載する。出力電力の「急減」予測を対象とすることで、第1実施形態に係る風力発電制御システムZは、「急増」も対象とするよりも制御負荷を軽減しつつ、適切な風力発電システム7の制御を行うことができる。
図3(a)について説明する。
気象情報における1時間ごとの風速予測値(気象情報に含まれる)301は、近い将来の風速減少を含んだ平均風速を示している。このため、近い将来において気象条件の急激な変動、ここでは風速の急減が発生する場合、過去からの一定あるいは上昇してきた風速計測値の時間に対する傾き(TG:以下、予測傾きと称する)が、減少に転じる。
一方、風速の急減は、風力発電システム7の定格出力電力を出力する風速か、それ以上の風速のときに発生すると、風力発電システム7の出力電力の変動への影響が大きい。そして、風速計測値302は、近い将来における急減の直前には高い風速値に向けて上昇すると考えられる。すなわち、風速計測値の時間に対する傾き(TM:以下、計測傾きと称する)は上昇となる。
ちなみに、また、風速の急減は、風向予測値303の大きな変化に伴うことが多く、気象情報に、近い将来の風向予測値の変化量(TD:以下、風向変化量と称する)の増大が現れる場合がある。
図3(b)に示す表は、図3(a)で説明した内容をまとめたものである。
ここで、風向変化量TDにおける「あり」、「なし」とは、風向変化量TDが所定値(所定の大きさ)より大きいか否かを示すものである。
図3(b)の実線で囲んだ部分のように、予測傾きTGが負(「−」)であり、計測傾きTMが正(「+」)であるとき、制御装置1は将来において急速の「急減」が生じると判定する。さらに、将来において、所定値より大きい風向変化量TDがある場合、制御装置1は将来において急速の「急減」が生じる可能性はさらに高くなると判定する。
以上のように、制御装置1は予測傾きTG、計測傾きTM、風向変化量TDが特定の組み合わせを取った場合に、風速の急変が発生すると予測する。
さらに、制御装置1は、予測傾きTG、計測傾きTM、風向変化量TDの組み合わせに応じて風速の急減が将来生じる確率である急減発生確率を後記する手法で算出する。
風速の急減を予測した制御装置1は、風力発電システム7(SCADA5)に対し、出力電力が徐々に小さくなるよう制限する指令を与える。このようにすることにより、実際に風速の急減が発生した時点において、風力発電システム7の出力電力の急減が発生しないように制御することが可能となる。
ここで、風向予測値の変化量について図4を参照して説明する。
通常、風向は北を基準に全周囲を16又は36に分割して、16方位、36方位で表されることが多い。ここでは、16方位の場合について説明する。なお、図4において「N」は北、「E」は東、「S」は南、「W」は西を示している。
図4に示すように、北を「0」として、北北東を「1」、北東を「2」、・・・と番号(以下、方位番号と称する)が振られているものとする。
ここで、風向の変化量は風向が示す方位番号の変化量の絶対値と定義される。
例えば、風向が北北東から北東に変化した場合(符号401)、方位番号では「1」の方向から「2」の方向へ変化している。従って、この場合における風向変化量は|2−1|=1である。
また、風向が南から東南東に変化した場合(符号402)、方位番号では「8」の方向から「5」の方向へ変化している。従って、この場合における風向変化量は|5−8|=3である。
このように風速予測値、風速計測値に加えて風向変化量も考慮することで、風力発電システム7の出力電力の変動予測の制度を向上させることができる。
また、本実施形態における出力電力の急減は、ウィンドファーム8の合計出力電力が、所定時間内に所定の大きさ以上の変化をすることを示している。ここで、所定時間は例えば20分間、所定の大きさは例えばウィンドファーム8の定格出力電力値の10%の場合等である。
(風力発電制御処理)
図5は、第1実施形態に係る風力発電制御処理の手順を示すフローチャートである(適宜、図1、図2参照)。
図5の処理は、制御装置1における処理である。
まず、予測値変化量算出部101が、気象情報配信装置2から受信した風速予測値・風向予測値を含む気象情報を読み込む(S101)。
次に、平均化処理部102が、風力発電システム7で計測されたSCADA情報を読み込み、風速計測値の時系列に対し移動平均を算出する(S102)。なお、前記したように、SCADA情報に含まれる風速計測値は、SCADA5による平均処理・ならし処理が終了しているものである。
なお、この移動平均の算出処理は省略可能である。
そして、予測値変化量算出部101は、気象情報に含まれる風速予測値を基に、所定時間における予測傾きTGを算出する(S103)。
また、予測値変化量算出部101は、気象情報に含まれる予測風向を基に、将来の各時間における風向変化量TDを算出する(S104)。
さらに、計測値変化量算出部103は、SCADA情報に含まれる風速計測値の時系列から計測傾きTMを算出する(S105)。
次に、比較判定部104は現在における予測傾きTGが「0」より小さい(TG<0)か否かを判定する(S106)。すなわち、比較判定部104は予測傾きの符号が「−」であるか否かを判定する。
ステップS106の結果、予測傾きTGが「0」より小さい場合(S106→Y)、比較判定部104は現在における計測傾きTMが0より大きい(TM>0)か否かを判定する(S107)。すなわち、比較判定部104は予測傾きの符号が「+」であるか否かを判定する。
ステップS107の結果、計測傾きTMが0より大きい場合(S107→Y)、比較判定部104は、将来において所定値より大きい風向変化量が存在する(TD>所定値)か否かを判定する(S108)。
ステップS108の結果、所定値より大きい風向変化量が存在する場合(S108→Y)、現在における予測傾きの符号が「−」であり、計測傾きの符号が「+」であり、かつ、将来において所定値より大きい風向変化量が存在する。これにより、比較判定部104は、風速急減の生じる確率が非常に高いと判定し、例えば、急減発生確率を「1.0」とする(S109)。
なお、急減発生確率「1.0」は、風速の急減が100%発生すると予測していることを意味しているとは限らず、風力発電システム7の制限を100%行うことを意味してる。
一方、ステップS108の結果、所定値より大きい風向変化量が存在しない場合(S108→N)、現在における予測傾きの符号が「−」であり、計測傾きの符号が「+」であり、かつ、将来において所定値より大きい風向変化量が存在しない。これにより、風速急減の生じる確率がやや高いと比較判定部104が判定し、例えば、急減発生確率を「0.7」とする(S110)。
また、ステップS107の結果、計測傾きTMが0以下である場合(S107→N)、比較判定部104は、将来において所定値より大きい風向変化量が存在する(TD>所定値)か否かを判定する(S111)。
ステップS111の結果、所定値より大きい風向変化量が存在する場合(S111→Y)、現在における予測傾きと計測傾きの符号が共に「−」であり、かつ、将来において所定値より大きい風向変化量が存在する。これにより、比較判定部104は、風速の急減の生じる確率がやや高いと判定し、例えば、急減発生確率を「0.7」とする(S110)。
一方、ステップS111の結果、所定値より大きい風向変化量が存在しない場合(S111→N)、現在における予測傾きと計測傾きの符号が「−」であり、かつ、将来において所定値より大きい風向変化量が存在しない。これにより、風速の急減が起きる確率は中くらいと比較判定部104が判定し、例えば、急減発生確率を「0.5」とする(S112)。
また、ステップS106の結果、予測傾きTGが「0」以上である場合(S106→N)、比較判定部104は現在における計測傾きTMが0より大きい(TM>0)か否かを判定する(S113)。
ステップS113の結果、計測傾きTMが0より大きい場合(S113→Y)、比較判定部104は、将来において所定値より大きい風向変化量が存在する(TD>所定値)か否かを判定する(S114)。
ステップS114の結果、所定値より大きい風向変化量が存在する場合(S114→Y)、現在における予測傾きが「+」又は「0」であるとともに計測傾きが「+」であり、かつ、将来において所定値より大きい風向変化量が存在する。これにより、比較判定部104は、風速急減の生じる確率は中くらいと判定し、例えば、急減発生確率を「0.5」とする(S112)。
一方、ステップS114の結果、所定値より大きい風向変化量が存在しない場合(S114→N)、現在における予測傾きが「+」又は「0」であるとともに計測傾きとの符号が「+」であり、かつ、将来において所定値より大きい風向変化量が存在しない。これにより、風速急減の生じる確率がやや低いと比較判定部104が判定し、例えば、急減発生確率を「0.3」とする(S115)。
また、ステップS113の結果、計測傾きTMが0以下である場合(S113→N)、比較判定部104は、将来において所定値より大きい風向変化量が存在する(TD>所定値)か否かを判定する(S116)。
ステップS116の結果、所定値より大きい風向変化量が存在する場合(S116→Y)、現在における予測傾きの符号が「+」又は「0」であり、計測傾きの符号が「−」又は「0」であり、かつ、将来において所定値より大きい風向変化量が存在する。これにより、比較判定部104は、風速の急減の生じる確率がやや低いと判定し、例えば、急減発生確率を「0.3」とする(S115)。
一方、ステップS116の結果、所定値より大きい風向変化量が存在しない場合(S116→N)、現在における予測傾きの符号が「+」又は「0」であり、計測傾きの符号が「−」又は「0」であり、かつ、将来において所定値より大きい風向変化量が存在しない。これにより、風速の急減が起きる確率は非常に低いと比較判定部104が判定し、例えば、急減発生確率を「0.1」とする(S117)。
なお、ステップS106で「N」が判定された場合、予測傾きの符号と、計測傾きの符号が異なっている方が急減発生確率が減少しているのは、風速が「急増」する確率は上がるが、「急減」する確率は下がるためである。
ステップS109,S110,S112,S115,S117の処理の後、比較判定部104は、決定された急減発生確率が予め設定してある所定値より大きい(急減発生確率>所定値)か否かを判定する(S118)。
ステップS118の結果、急減発生確率が所定値以下である場合(S118→N)、処理部100はステップS120へ処理を進める。
ステップS118の結果、急減発生確率が所定値より大きい場合(S118→Y)、制御指令部105は、SCADA5に対し風力発電システム7における出力電力を徐々に制限する制御指令(図1のPLC*)を送信することで、急減発生時制御を行う(S119)。つまり、制御指令部105は、急変(急減)に対応するように、ウィンドファーム8(風力発電システム7)の出力電力を制御する。
このとき、制御指令部105は決定された急減発生確率に応じて制御指令を制御させることが望ましい。例えば、急減発生確率が「1.0」である場合、制御指令部105は風力発電システム7の出力電力を最小まで制限する。急減発生確率が「0.7」である場合、制御指令部105は風力発電システム7の出力電力を急減発生確率が「1.0」である場合よりもやや大きな値となるよう制限(制御)する。
このように、制御装置1は、予測傾きTGの正負、計測傾きTMの正負、所定の大きさ以上の風向変化量TDの有無によって急減発生確率を変え、この急減発生確率に応じて制限の大きさを変えている。このようにすることで、風力発電制御システムZは、急減の発生確率が低いのに大幅な出力の制限をしてしまうことを回避することができ、風力発電システム7の適切な制御を行うことができる。
そして、制御指令部105は、算出したTG、TM、TDの値と、2時間程度後までの風速計測値、TG,TM,TDの出力電力変化の値を判定情報として、例えば現在時刻と対応付けてデータベース3に格納する(S120)。
第1実施形態に係る風力発電システム7によれば通信等で配信される気象情報に基づいて、風力発電システム7における出力電力の変動を所定の範囲に抑制することができる。また、風速計測値をしようすることで、第1実施形態に係る風力発電システム7は電力系統制御の観点から有効な数分から10数分程度の短周期の出力電力変動を抑制できる。
第1実施形態によれば、気象情報配信装置2から配信される気象情報を利用することで、新たに気象予測値を得るための装置を設置しなくても、風速の急変による風力発電システム7の出力電力の急変(急減)を予測することができる。
《第2実施形態》
次に図6〜図12を参照して本発明の第2実施形態について説明する。
(システム構成)
図6は、第2実施形態に係る風力発電制御システムの構成例を示す図である。ここでは、図1との差異について説明する。
図6に示す風力発電制御システムZaが、図1に示す風力発電制御システムZと異なる点は、図1における制御装置1が制御装置1aとなり、さらに風況観測装置9が少なくとも1台(図6では2台)追加されている点である。なお、図6において、気象情報配信装置2が設置されているが、気象情報配信装置2が省略されてもよい。
ここで、風況観測装置9は、計測される風速がウィンドファーム8で計測される風速と時間的相関を有する位置に設置される。例えば、風況観測装置9は、ウィンドファーム8に対し、季節風等といった卓越風の概ね風上の方位にウィンドファーム8から離れた位置に設置されるのが好ましい。
風況観測装置9は、風速等を計測し、計測した風速計測値を逐次あるいは一定の時間保存したものをまとめ、風況情報として通信ネットワーク等を介して制御装置1aに送信する。以下、風況観測装置9が風況情報を観測する地点を風況観測点と称する。
ここで、風況情報は、風速を少なくとも含むものである。風況情報は、さらに風向、気温、湿度、気圧等といった気象情報のいずれか一種類、あるいは複数の計測値を含むものとしてもよい。さらに、風況情報は、これらの気象情報を計測した時刻、風況観測装置9が設置されている地点の緯度、経度、標高等の位置情報を含んでいてもよい。また、風況観測点はウィンドファーム8における風車と同程度の高さであることが望ましい。
以下、風況観測装置9にて計測された風速を風況風速と称することとする。
また、風況観測装置9は、処理対象となっているウィンドファーム8とは別の場所における気象情報を計測し、ウィンドファーム8に対して送信する機能を有していれば、他のウィンドファーム8あるいは太陽光発電所等に設置されている装置でもよい。
風況観測装置9が設置される位置は、ウィンドファーム8で発生する風速の変動と時間的相関があり、かつ風況観測装置9で計測された風速の変動が、ウィンドファーム8に到達するまでの時間が、制御を実施するまでに必要な時間よりも長くなるように設定する。
一例を挙げると、ウィンドファーム8と風況観測装置9との間の距離Laは、式(1)で表される。
La≧Va×PFmax×B/A×(1/PWmax)(m)・・・(1)
式(1)において、Va(m/sec)はウィンドファーム8で計測される風速である。また、PFmaxは風力発電システム7で発生し得る可能性のある出力電力の変動レベルである。Aは風力発電システム7で要求される出力電力の変動緩和要件の変動レベルである。B(sec)は出力電力の変動緩和要件の評価時間である。PWmaxは風力発電システム7の定格出力電力である。
ここで、変動レベルとは、最大出力電力を1.0と規格化したとき、所定時間(出力電力の変動緩和要件の評価時間)内における時間内最大出力電力と時間内最小出力電力との差分値である。
(制御装置の構成)
図7は、第2実施形態に係る制御装置の構成例を示す図である。
制御装置1aは、メモリ10及びCPU20(Central Processing Unit)を備えており、表示装置6、データベース3が接続されている。なお、表示装置6、データベース3は制御装置1aと一体となってもよい。
メモリ10には、処理部100a及び処理部100a内のパラメータ調整部111と、誤差判定部112と、風速予測値算出部113と、出力予測値算出部114と、急変判定部115と、制御指令部116とが具現化している。これらの各部100a,111〜116は、図示しない記憶装置に格納されているプログラムをCPU20が実行することで具現化している。
パラメータ調整部111は、後記するパワーカーブや、風況風速、SCADA5から送信された風力発電システム7における出力電力の計測値(以下、出力計測値と称する)等を読み込み、風況風速からウィンドファーム8における風速を予測するためのフィッティングパラメータを算出する。フィッティングパラメータについては後記する。
誤差判定部112は、パラメータ調整部111で調整されたフィッティングパラメータで補正した風況観測点の風況風速が、パワーカーブに対してどの程度の誤差があるか判定する。そして、誤差判定部112は、この誤差が所定値以下となるフィッティングパラメータをデータベース3に書き出す。
風速予測値算出部113は、データベース3からフィッティングパラメータを読み込み、風況観測装置9における風況風速を基にウィンドファーム8における風速予測値を算出する。なお、第2実施形態における風速予測値は、第1実施形態における風速予測値とは異なり、風況観測装置9が計測した風況風速からウィンドファーム8における風速を予測したものである。
出力予測値算出部114は、風速予測値算出部113で算出された風速予測値からパワーカーブに基づいて、風力発電システム7において予測される出力電力である予測出力(以下、出力予測値と称する)を算出する。
急変判定部115は、出力予測値算出部114が演算した予測出力において、所定時間内に所定以上の変動(減少)が存在するか否かを判定し、風力発電システム7における出力電力に急変(急減)が予測されるか否かを判定する。
制御指令部116は、急変判定部115において急変(急減)が予測される場合にSCADA5に対して風力発電システム7における出力電力を制限するための制御指令を送信し、表示装置6に対して予測出力や制御結果を出力する。
なお、制御装置1aは、図2の各部101〜105を有する構成としてもよい。つまり、第1実施形態と第2実施形態の手法が併用されてもよい。
ここで、一例として、風況観測装置9で計測した風況風速のみを用いて、ウィンドファーム8で発生する風速の変動を予測する手法を図8を参照して示す。
風況観測点801で現在計測された風況風速を示すベクトルがvのとき、ベクトルvと直角方向に仮想的な風速波面802を定義する。この風速波面802上では、ベクトルvの風速が観測されるものと仮定する。
そして、仮想的な風速波面802上においてウィンドファーム8の設置位置803と直角を成すa点が定義される。仮想的な風速波面802の定義より、a点で現在時刻T0に吹いている風速は風況観測装置9で現在吹いている風速vに等しい。従って、a点で現在時刻T0に吹いている風vがウィンドファーム8に到達する時刻Tは、以下の式(2)で示される。
T=T0+Lcosθ/vs・・・(2)
式(2)において、Lは風況観測点801とウィンドファーム8の設置位置803間の距離である。θはa点とウィンドファーム8の設置位置803とを結ぶ辺と、ウィンドファーム8の設置位置803と、風況観測点801とを結ぶ辺との成す角である。
式(2)より、ウィンドファーム8において時刻Tで発生する風速の変動を予測することが可能となる。
図9は、フィッティング処理前における第2実施形態における風況風速と風力発電システムの出力レベルとの関係を示す特性図である。
図9(a)は風況風速の一例を示すグラフであり、図9(b)は風力発電システム7の出力レベルの例を示すグラフである。ここで、図9(a)において横軸は時間、縦軸は風況風速(m/s)である。また、図9(b)において横軸は時間、縦軸は風力発電システム7の出力レベルである。なお、出力レベルは風力発電システム7が出力し得る最大出力電力を1.0としたときの出力レベルを示している。
そして、図9(c)は、横軸に風況観測装置9で計測された風況風速(m/s)をとり、縦軸に風力発電システム7で計測された出力レベルをとり、それぞれの実測値をプロットしたものである。なお、図9(c)では、同時刻における風況風速と、出力レベルとがプロットされている。
図8で説明した予測が理想的に機能した場合、風況風速と風力発電システム7の出力レベルとの関係は、図9(c)に示す風車発電装置単体のパワーカーブ911に一致するはずである。
つまり、風況風速を、式(2)に従い、ウィンドファーム8に到達する時刻Tだけ遅らせて、風況風速と風力発電システム7における出力レベルとの関係をプロットすると、図9(c)に示すパワーカーブ911となるはずである。しかしながら、実際には地形等様々な影響により誤差が発生し、図9(c)のプロット点912に示すように、パワーカーブ911に対して大きくばらついた結果が現れる場合がある。このような場合には、式(2)による風速の変動予測は有効に機能しないことになる。
そこで、第2実施形態ではフィッティングパラメータによるフィッティング処理を行うことによって、図9(c)に示されるような地形等による誤差を小さくする。
図10は、フィッティング処理後における風況観測装置の風況風速と風力発電システムの出力レベルとの関係を示す特性図である。
図10(a)における破線は風況風速の計測値(実測値)を示すグラフ(図9(a)と同じグラフ)であり、実線はフィッティングパラメータを適用した場合における風況風速を示すグラフである。ここで、図10(a)において横軸は時間、縦軸は風況風速(m/s)である。また、図10(b)において横軸は時間、縦軸は風力発電システム7の出力レベルである。
また、図10(b)に示すグラフは、風力発電システム7における出力レベルを示すものであり、図9(b)と同じものである。
そして、図10(c)におけるプロット点1011はフィッティングパラメータによる補正が行われた風況風速(m/s)と、風力発電システム7における出力レベルとをプロットしたものである。なお、パワーカーブ911は図9(c)と同じものである。なお、フィッティングパラメータは後記するフィッティングパラメータ決定処理により決定したものである。
フィッティングパラメータを風況風速に適用した場合における風況風速と風力発電システム7における出力レベルの関係をプロットすると、図10(c)に示すように、プロット点1011がパワーカーブ911に近づく。つまり、パワーカーブ911に対するプロット点1011の誤差が小さくなる。このように、フィッティングパラメータによる補正を適用することで、式(2)による風速の変動予測の精度を向上させることが可能となる。
<フローチャート>
(フィッティングパラメータ決定処理)
図11は、第2実施形態に係るフィッティングパラメータ決定処理の手順を示すフローチャートである。なお、図11の処理は、例えば、季節毎等に行われる処理である(適宜図6、図7参照)。
図11は、図10(c)で示すように地形等による誤差を補正するためのフィッティングパラメータを決定するための処理である。
まず、パラメータ調整部111は、気象情報、出力情報を読み込む(S201)。ここで、気象情報は、第1実施形態における気象情報とは異なり、風況観測装置9及びウィンドファーム8それぞれにおける観測点の緯度・経度等の位置情報、風況観測装置9及びウィンドファーム8それぞれにおける風向・風速の計測値等である。また、出力情報は、風力発電システム7から出力される出力レベルや、図9(c)や、図10(c)に示されるパワーカーブ911に関する情報である。
次に、パラメータ調整部111は到達時間の調整を行う(S202)。到達時間の調整は、式(2)で求めた到達時間の誤差を考慮し、この誤差を前後に変化させることで行われる。具体的には、パラメータ調整部111は、到達時間の値を少しずらして風況風速を全体的に補正する。つまり、式(2)に誤差αを考慮したT=T0+Lcosθ/vs+αの「α」を+方向あるいは−方向に変化させる。
続いて、パラメータ調整部111は、風速レベルの調整を行う(S203)。ここで、風速レベルの調整とは、風速の大きさの調整のことである。風速レベルの調整は、風況観測点とウィンドファーム8で平均風速が異なる場合を考慮して、風況風速を高風速側、低風速側に変化させることで行われる。つまり、ステップS203の処理において、パラメータ調整部111は風況観測点の風速全体を大きくしたり、小さくしたりする。
そして、パラメータ調整部111は、ならし効果の調整を行う(S204)。ならし効果の調整とは、風況風速の変動を平均化することである。以下、このことを説明する。
ウィンドファーム8では多数の風力発電装置4が設置されている。そして、個々の風力発電装置4において、例えば、設置位置によって受ける風の状況が異なることから、その出力電力は風力発電装置4毎に異なる出力電力となる。つまり、個々の風力発電装置4の出力電力には変動がある。従って、風力発電システム7の出力電力は個々の風力発電装置4の出力電力の重ね合わせとなる。この結果、個々の風力発電装置4の出力電力の変動が平均される。つまり、個々の風力発電装置4の出力電力の変動がならされる。
これに対し、風況観測装置9で計測される風況風速は1点もしくは、多くてもせいぜい3〜5点で計測されるであるため、変動を平均化することができず、変動を解消することができない。すると、予測されるウィンドファーム8での風速の変動も大きくなり、予測される風力発電システム7の出力電力の変動も大きなものとなってしまう可能性がある。
このような状態を回避するため、パラメータ調整部111は時間をずらして、コピー等した風況風速を複数重ね合わせることで、風況風速の変動を平均化するならし効果の調整を行う。このとき、パラメータ調整部111はずらす時間や、重ね合わせる数を少し変化させることを行う。
誤差判定部112は、現在のフィッティングパラメータで調整した風況風速と、風力発電システム7における出力レベルの関係をプロットした各点と、パワーカーブ911(図9、図10)との誤差が所定値以下となったか否かを判定する(S205)。ここで誤差とは、各プロット点と、パワーカーブ911との誤差の平均等である。また、現在のフィッティングパラメータとはステップS202における到達時間の遅れ値、ステップS203における風速レベルの増減値、ステップS204におけるならし効果におけるずらし時間や、重ねあわせ数である。
ステップS205の結果、誤差が所定値より大きい場合(S205→N)、パラメータ調整部111は、誤差が所定値以下となるまでステップS202〜S204の処理を繰り返す。
ステップS205の結果、誤差が所定値以下の場合(S205→Y)、誤差判定部112は決定したフィッティングパラメータをデータベース3に記憶する(S206)。
なお、図11に示す処理は、風況風速が低風速から高風速までの状態を含む長期間のデータ(例えば2週間)について実施されることが望ましい。また、風況風速の平均値や変動様相が、例えば季節により変化する場合には、季節毎にフィッティングパラメータを決定することで、より精度を高めることが可能となる。
(風力発電制御処理)
図12は、第2実施形態に係る風力発電制御処理の手順を示すフローチャートである(適宜図6、図7参照)。
風速予測値算出部113は、データベース3からパワーカーブ911(図9、図10)と、図11の処理で決定したフィッティングパラメータをデータベース3から読み込む(S301)。
続いて風速予測値算出部113は、例えば、風況風速装置からデータベース3に格納されている風況風速を読み込む(S302)。
次に、風速予測値算出部113は、ステップS302で読み込んだ風況風速から、フィッティングパラメータと、式(2)とに基づいてウィンドファーム8における風速予測値を算出する(S303)。
次に、出力予測値算出部114が、ステップS303で算出された風速予測値をパワーカーブ911にあてはめることにより風力発電システム7の出力予測値を算出する(S304)。
続いて、急変判定部115が算出された出力予測値において、所定時間内に所定の大きさ以上の急減があるか否かを判定する(S305)。
ステップS305の結果、所定時間内に所定の大きさ以上の急減が存在する場合(S305→Y)、制御指令部116がSCADA5に対し風力発電システム7における出力電力を徐々に制限する制御指令(図6のPLC*)を送信する。つまり、制御指令部116は、急変(急減)に対応するように、ウィンドファーム8(風力発電システム7)の出力電力を制御する。このようにして、制御指令部116は、急減発生時制御を行い(S306)、処理部100aはステップS301へ処理を戻す。
ステップS305の結果、所定時間内に所定の大きさ以上の急減が存在しない場合(S305→N)、処理部100aはステップS301へ処理を戻す。
第2実施形態によれば、精度の高い風力発電システム7の出力電力予測が可能となる。
なお、第1実施形態に記載の技術と、第2実施形態に記載の技術とを組み合わせることで、より精度の高い風力発電システム7の出力電力予測が可能となる。
《第3実施形態》
図13は、第3実施形態に係る風力発電制御システムの構成例を示す図である。ここでは、図6との差異について説明する。
図13に示す風力発電制御システムZbが、図6に示す風力発電制御システムZaと異なる点は、蓄電システム200が追加されている点である。
蓄電システム200は、一台以上の蓄電装置201(201a,201b,・・・,201m)を有している。そして、制御装置1bでは、各蓄電装置201の充放電を制御する機能が、図示しない記憶装置に格納されているプログラムをCPU20(図2)が実行することで具現化している。蓄電装置201は、それぞれ制御装置1bからの充放電電力指令に従って、風力発電システム7の出力電力を充電、あるいは蓄えた電力を放電することができる。また、蓄電装置201は、それぞれ蓄電池の充電率SOC(State Of Charge)を計測しており、SOCの値を制御装置1bに通知する。蓄電装置201は、鉛蓄電池、ナトリウム硫黄電池、レドックスフロー電池、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池、リチウムイオンキャパシタのいずれか一種類、あるいはこれらの組み合わせにより構成される。蓄電装置201を含む風力発電制御システムZbの場合、急減発生時において、制御装置1bは、風力発電システム7(SCADA5)に対し、出力電力を徐々に制限する制限指令(PLC*)を与える。また、制御装置1bは、蓄電装置201a,201b,・・・,201mに対しては急減時に必要な放電量を確保するために、充電率(SOC)の目標値(SOC1*、・・・、SOCm*)を平常時よりも高くする指令を制限指令(PLC*)とともに与える。
このようにすることで、出力電力を制限したときの電力不足分を蓄電装置201で補うことができるため、安定した電力の供給が可能となる。
なお、図13は、図6に示す構成に蓄電システム200を追加した構成となっているが、図1に示す構成に蓄電システム200を追加した構成としてもよい。
第1実施形態による風力発電制御システムZと、第2実施形態の風力発電制御システムZaは、気象情報を入手する通信インフラの整備状況、あるいは風況観測点の用地や装置の確保の容易さ等から、どちらか一方の手法を適用することも可能である。このようにデータベース3を利用した両手法を併用することによって、急減が生じた際における風力発電システム7の出力電力をさらに安定化させることができる。
つまり、制御装置1bは、第1実施形態や、第2実施形態に記載の技術によって風力発電システム7における出力電力の急減の有無を予測した結果と、実際に急減が発生したかどうか、といった情報や、急減が実際に発生した時の気象情報等をデータベース3に記録しておく。そして、制御装置1bは、データベース3に記録が十分に蓄積された時点で、第1実施形態の技術及び第2実施形態の手法どちらか高精度な方に切り換える。あるいは季節ごとに精度が変わるとすれば、制御装置1bは、季節ごとに適用する手法を変えるようにしてもよい。
さらに、第1実施形態の技術及び第2実施形態の技術の両手法でそれぞれ出力電力の急減発生の予測が異なった場合に、制御装置1bはデータベース3に記録されている両手法の的中精度に基づいて、出力電力を制限する値を変更してもよい。あるいは、両手法の的中精度に基づいて、制御装置1bは蓄電装置201の充電率の指令値を変更するようにしてもよい。具体的には、急減発生の的中精度が高い場合には、制御装置1bは出力電力の制限値をより低い値とし、蓄電装置201の充電率をより高めに設定する。これは、出力電力の急減が発生する可能性が高いため、制限値を低くして出力電力の急減に対処するとともに、制限値を低くしたことに伴う出力電力の不足を補うため蓄電装置201の充電率を上げるものである。
さらに、急減発生の的中精度が低い場合、制御装置1bは、逆に、出力電力の制限をより高い値とし、蓄電装置201の充電率はより低めに設定する。このようにすることで、予測実際には急減が発生しなかった場合、不要な出力電力の制限をできるだけ回避するとともに、蓄電装置201の充電率を高めに維持することによる蓄電装置201の劣化を防止できる。
前記したように本実施形態では風速の急減について判定しているが、急増に対して判定してもよい。この場合、図5の処理において急減発生確率と、急増発生確率とは逆の関係となる。つまり、急減発生確率が下がれば、急増発生確率は上がることになる。
また、本実施形態では風速、風向を個別に数値で示しているが、例えば、ベクトル等としてもよい。
また、第1実施形態における制御装置1は、現在における予測傾きTGと計測傾きTMの符号を判定しているが、現在から過去所定時間以内における予測傾きTGと計測傾きTMの符号を判定するようにしてもよい。あるいは、第1実施形態における制御装置1は、現在から過去所定時間以内における計測傾きTMと、現在から所定時間以内の過去あるいは未来の予測傾きTGとの符号を判定するようにしてもよい。
なお、本発明は前記した実施形態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、前記した実施形態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、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
また、前記した各構成、機能、各部100,100a,101〜105,111〜116等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、図2,7で示すように、前記した各構成、機能等は、CPU20等のプロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、図示していないHD(Hard Disk)等の記憶装置に格納すること以外に、メモリ10や、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、又は、IC(Integrated Circuit)カードや、SD(Secure Digital)カード、DVD(Digital Versatile Disc)等の記録媒体に格納することができる。
また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。
1,1a,1b 制御装置(風力発電制御装置)
2 気象情報配信装置
3 データベース
4 風力発電装置
5 SCADA
6 表示装置
7 風力発電システム
8 ウィンドファーム
9 風況観測装置
100,100a 処理部
101 予測値変化量算出部
102 平均化処理部
103 計測値変化量算出部
104 比較判定部
105,116 制御指令部
111 パラメータ調整部
112 誤差判定部
113 風速予測値算出部
114 出力予測値算出部
115 急変判定部
200 蓄電システム
201 蓄電装置
TG 予測傾き
TM 計測傾き
TD 風向変化量
Z,Za,Zb 風力発電制御システム

Claims (11)

  1. 外部装置から送信される気象情報に含まれている風速予測値の時間に対する傾きである予測傾きを算出する予測値変化量算出部と、
    ウィンドファームで計測される風速計測値の時間に対する傾きである計測傾きを算出する計測値変化量算出部と、
    前記予測値変化量算出部で算出された予測傾きの符号と、前記計測値変化量算出部で算出された計測傾きの符号とが異なる場合、将来において風速の急変が生じると判定する比較判定部と、
    前記比較判定部により、将来において風速の急変が生じると判定された場合、前記急変に対応するように、前記ウィンドファームの出力電力を制御する制御指令部と、
    を有することを特徴とする風力発電制御装置。
  2. 前記気象情報には、風向の予測値が含まれており、
    前記予測値変化量算出部は、
    前記風向の予測値の変化量である風向変化量を算出し、
    前記比較判定部は、
    将来において、所定時間内に所定の大きさより大きい前記風向変化量が存在する場合、将来において風速の急変が生じると判定する
    ことを特徴とする請求項1に記載の風力発電制御装置。
  3. 前記風速の急変とは、風速の急減であり、
    前記制御指令部は、
    前記比較判定部によって将来において風速の急減が生じると判定された場合、前記ウィンドファームの出力電力が小さくなるよう制御する
    ことを特徴とする請求項1に記載の風力発電制御装置。
  4. 前記比較判定部は、
    前記予測傾きが負である場合は、前記予測傾きが正である場合よりも風速が急減する確率が大きいと判定し、
    前記制御指令部は、
    前記風速が急減する確率に応じて、前記出力電力の制御量を変化させる
    ことを特徴とする請求項3に記載の風力発電制御装置。
  5. 前記比較判定部は、
    前記計測傾きが正である場合は、前記計測傾きが負である場合よりも風速が急減する確率が大きいと判定し、
    前記制御指令部は、
    前記風速が急減する確率に応じて、前記出力電力の制御量を変化させる
    ことを特徴とする請求項3に記載の風力発電制御装置。
  6. 前記比較判定部は、
    前記風向変化量が所定値より大きい場合は、前記風向変化量が前記所定値以下の場合よりも風速が急減する確率が大きいと判定し、
    前記制御指令部は、
    前記風速が急減する確率に応じて、前記出力電力の制御量を変化させる
    ことを特徴とする請求項2に記載の風力発電制御装置。
  7. ウィンドファームよりも風上に設置されている風況観測装置で計測された風速を基に、前記風況観測装置で観測された風速から前記ウィンドファームにおける風速を予測する際において、前記計測された風速と、前記計測された風速を基に予測される前記ウィンドファームの出力電力との関係が、前記ウィンドファームに設置されている風力発電装置における風速と、前記ウィンドファームの出力電力との関係であるパワーカーブに近づくよう、前記計測された風速を補正するためのフィッティングパラメータを算出するパラメータ調整部と、
    前記風況観測装置で計測された風速と、前記フィッティングパラメータとに基づいて、将来における前記ウィンドファーム風速の予測値である風速予測値を算出する風速予測値算出部と、
    前記風速予測値算出部で算出される前記ウィンドファームにおける風速予測値を基に、前記ウィンドファームの出力電力を予測する出力予測値算出部と、
    前記予測された出力電力の変化量が、所定時間内において所定値以上となるか否かを判定する急変判定部と、
    前記急変判定部によって、前記予測された出力電力の変化量が、前記所定時間内において前記所定値以上となると判定された場合、将来において、前記出力電力に急変が生じると判定し、前記急変に対応するように、前記ウィンドファームの出力電力を制御する制御指令部と、
    を有することを特徴する風力発電制御装置。
  8. 前記急変判定部は、
    前記予測された出力電力が、前記所定時間内において前記所定値以上減少するか否かを判定し、
    前記制御指令部は、
    前記急変判定部によって、前記予測された出力電力が、前記所定時間内において前記所定値以上減少すると判定された場合、前記ウィンドファームの出力電力が小さくなるよう制御する
    ことを特徴とする請求項7に記載の風力発電制御装置。
  9. 前記出力電力の制御を行うための制御量に応じて蓄電装置に放電又は蓄電を行わせる
    ことを特徴とする請求項1又は請求項7に記載の風力発電制御装置。
  10. 風力発電システムの出力制御を行う風力発電制御装置が、
    外部装置から送信される気象情報に含まれている風速予測値の時間に対する傾きである予測傾きを算出し、
    ウィンドファームで計測される風速計測値の時間に対する傾きである計測傾きを算出し、
    前記算出された予測傾きの符号と、前記算出された計測傾きの符号とが異なる場合、将来において風速の急変が生じると判定し、
    将来において風速の急変が生じると判定された場合、前記急変に対応するように、前記ウィンドファームの出力電力を制御する
    ことを特徴とする風力発電制御方法。
  11. 前記気象情報には、風向の予測値が含まれており、
    前記風力発電制御装置は、
    前記風向の予測値の変化量である風向変化量を算出し、
    将来において、所定時間内に所定の大きさより大きい前記風向変化量が存在する場合、将来において風速の急変が生じると判定する
    ことを特徴とする請求項10に記載の風力発電制御方法。
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