JP2006342766A - Monitoring system of wind power generating facility - Google Patents
Monitoring system of wind power generating facility Download PDFInfo
- Publication number
- JP2006342766A JP2006342766A JP2005170997A JP2005170997A JP2006342766A JP 2006342766 A JP2006342766 A JP 2006342766A JP 2005170997 A JP2005170997 A JP 2005170997A JP 2005170997 A JP2005170997 A JP 2005170997A JP 2006342766 A JP2006342766 A JP 2006342766A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- wind power
- power generation
- maintenance
- generation facility
- data
- 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.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- 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
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction
Landscapes
- Wind Motors (AREA)
Abstract
Description
本発明は風力発電設備の運用状態を監視することが可能な風力発電設備の監視装置に関するものである。 The present invention relates to a monitoring device for wind power generation equipment capable of monitoring the operating state of the wind power generation equipment.
従来の風力発電設備の監視装置は、風力発電設備と監視装置をインターネット等で接続し、監視装置において風力発電設備の運用状態を監視可能な構成になっていた(例えば、特許文献1)。このような従来の監視装置では、風力発電設備から風力発電設備の運用状態データを取得し、監視装置の表示画面に取得した運用状態データに基づいた各種情報を表示することにより、監視員が風力発電設備の運用状態や、異常状態の把握がおこなえるようになっていた。 A conventional wind power generation facility monitoring device is configured such that the wind power generation facility and the monitoring device are connected via the Internet or the like, and the operation state of the wind power generation facility can be monitored by the monitoring device (for example, Patent Document 1). In such a conventional monitoring device, the operation state data of the wind power generation facility is acquired from the wind power generation facility, and various information based on the acquired operation state data is displayed on the display screen of the monitoring device, so that the monitor can It was possible to grasp the operational status of power generation facilities and abnormal conditions.
また、風力発電設備は風車の回転体部分のグリースアップ等のメンテナンスが必要であるが、従来の風力発電設備は、これら設備の保守面では定期的なメンテナンスを実施することにより、風力発電設備の可用性を高めるようにしてきた。 In addition, the wind power generation equipment requires maintenance such as grease-up of the rotor part of the windmill. However, the conventional wind power generation equipment has a regular maintenance in terms of the maintenance of these wind power generation equipment. Has been trying to increase availability.
従来行われてきた風力発電設備の定期メンテナンスは、通常、風力発電設備の設置環境及び稼動状態にかかわらずに、風力発電設備の供給者が推奨する一定のメンテナンス間隔にて一律に実施されている。風力発電設備の稼動実績は、季節若しくは、月によって、また、風の強い時期、弱い時期、及び風向変化が大きい時期、小さい時期などによって影響を受けるが、定期メンテナンスの間隔はこれら実際の稼動実績を考慮せずに、十分な安全率を考慮した間隔に設定して運用されてきた。この為、風力発電設備の生涯トータルでのメンテナンス費用が必要以上に高額になってしまうという課題があった。 Regular maintenance of conventional wind power generation facilities is usually carried out at regular intervals recommended by the wind power generation equipment supplier, regardless of the installation environment and operating conditions of the wind power generation facilities. . The actual performance of wind power generation facilities is affected by the season or month, and by the periods when the wind is strong and weak, and when the wind direction changes is large and small. It has been operated by setting an interval considering a sufficient safety factor without considering the above. For this reason, there has been a problem that the total maintenance cost of the wind power generation facility becomes higher than necessary.
本発明は前記に述べたような課題を解決するためになされたもので、一律に設定されたメンテナンス間隔ではなく、風力発電設備の設置場所や、気象状況により変動する実際の稼動実績に応じたメンテナンス間隔によるメンテナンスを可能とする風力発電設備の監視装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and is not based on a uniform maintenance interval, but in accordance with the actual operation results that vary depending on the installation location of the wind power generation equipment and the weather conditions. An object of the present invention is to obtain a monitoring device for wind power generation equipment that enables maintenance at a maintenance interval.
本発明に係わる風力発電設備の監視装置は、運転状態監視手段が取得した風力発電設備の稼動実績と、予め設定した風力発電設備のメンテナンス条件とから、取得した稼動実績がメンテナンスの必要となる稼動量に達しているか否かを判定する判定手段を備えることにより、メンテナンスの必要性の有無を判定できるようにしたものである。 The wind power generation facility monitoring apparatus according to the present invention is based on the operation results of the wind power generation facilities acquired by the operating state monitoring means and the maintenance conditions of the wind power generation facilities set in advance, and the acquired operation results require maintenance. By providing determination means for determining whether or not the amount has been reached, it is possible to determine whether or not there is a need for maintenance.
本発明によれば、風力発電設備のメンテナンス間隔を風力発電設備の稼動実績に基づいて適切に決定することができるので、稼動状態を予め仮定して理論的に算出したメンテナンス間隔による一定の間隔でのメンテナンス作業をした場合に比べて、実際のメンテナンス間隔を長くすることができる。これにより、年間あたりのメンテナンス回数を削減できるなどトータルなメンテナンス費用を抑制することができるという効果がある。 According to the present invention, since the maintenance interval of the wind power generation facility can be appropriately determined based on the operation results of the wind power generation facility, the operation interval is assumed to be preliminarily calculated at a constant interval based on the maintenance interval. Compared with the case where the maintenance work is performed, the actual maintenance interval can be lengthened. As a result, there is an effect that the total maintenance cost can be suppressed, for example, the number of times of maintenance per year can be reduced.
実施の形態1.
図1に、本発明の実施の形態1による風力発電設備の監視装置1を含む全体システムの構成を示す。図1において、監視装置1は風車2を備え、風力という自然エネルギーを利用して発電する機能を有する風力発電設備3と通信回線4で接続されている。風力発電設備3内部には制御監視回路5が備えられ、制御監視回路5は風力発電設備3の設置場所における風向、風速、及び風力発電設備3の発電量、風車の回転回数、実稼働時間等を計測する。監視装置1は通信回線4経由で、制御監視回路5が計測したこれらのデータを取得する。通信回線4として、長距離伝送に適するものを使用すれば、監視装置1は風力発電設備3から遠隔な場所に設置して、いわゆる遠隔監視の形態で運用することができる。
FIG. 1 shows a configuration of an entire system including a
図2に、監視装置1の内部構成を示す。図2において、処理部10は監視制御の各処理を実行するものであり、CPUなどの演算処理ユニットで実現する。処理部10が実行する処理の中には、メンテナンス条件設定手段10a、運転状態監視手段10b、及び判定手段10cがある。RAM部11は処理部10で実行する処理の作業用に使用するデータ領域であり、ROM部12は監視装置1の起動時に使用する起動プログラムなどを格納する領域である。監視員が入力する各種入力データは入力装置13で取り込み、取り込んだデータは処理部10の処理によりデータ記憶装置14に格納される。データ記憶装置14に格納されるデータにはメンテナンス条件データ14aと稼動実績データ14b、及び処理結果データ14cがある。データ記憶装置14に格納される各データの内容は後述する。処理部10での処理結果は表示装置15に表示され、監視員が処理結果を確認することができる。また、処理部10での処理結果はデータ記憶装置14に処理結果データ14cとして格納される。通信回線インタフェース部16は通信回線4と接続し、風力発電設備3内の制御監視回路5が計測したデータを受信する。以上説明した監視装置1内の各部、及び各装置は内部バス17で相互に連結されており、全体として動作可能な構成になっている。
FIG. 2 shows the internal configuration of the
次に、処理部10が実行する各機能について説明する。まず、処理部10が運転状態監視手段10bを実行した時の動作について説明する。図3に、運転状態監視手段10bの動作フローを示す。運転状態監視手段10bを実行すると、処理部10は、通信回線インタフェース部16を制御して、通信回線4経由で風力発電設備3内の制御監視回路5と通信可能な状態に接続する(ステップa1)。制御監視回路5と接続が確立されたら、次に制御監視回路5内の風力発電設備3の動作状況を示す計測データを取得する(ステップa2)。取得したデータはデータ記憶装置14に稼動実績データ14bとして時系列に記憶する(ステップa3)。なお、処理部10は運転状態監視手段10bを例えば定期的に実行することにより、データ記憶装置14内の稼動実績データが最新のデータ状態となるように維持することができる。また、緊急に計測データを取得したい場合などは、入力装置13から操作することにより、任意のタイミングで運転状態監視手段10bを実行することもできる。
Next, each function executed by the processing unit 10 will be described. First, an operation when the processing unit 10 executes the operation
また、処理部10はメンテナンス条件設定手段10aを実行することにより、入力装置13からメンテナンス条件を入力し、データ記憶装置14内にメンテナンス条件データ14aとして保持する。ここで、メンテナンス条件とは、風力発電設備のメンテナンスが必要となる条件であり、具体的には例えば稼働時間や風車の回転回数などである。このメンテナンス条件を決定する際には、風力発電が自然エネルギーである風力を利用するものであることから、風力発電設備3の設置場所の地形や気候等の自然環境を考慮して決定するようにする。例えば、冬季は風車の回転数が多く、夏季は少ないという過去の統計データがあればそれらのデータも活用して決定する。
In addition, the processing unit 10 executes the maintenance
処理部10は判定手段10cを実行することにより、その時点でのメンテナンス作業の必要性の有無を判定することができる。図4に、この判定手段10cの動作フローを示す。図4に基づいて判定手段10cを実行した際の処理を説明する。まず、処理部10はデータ記憶装置14からメンテナンス条件データ14aと稼動実績データ14bをRAM部11に読み込む(ステップb1)。以下、メンテナンス条件として稼働時間と風車の回転回数が設定されていた場合を例に説明する。
The processing unit 10 can determine the necessity of maintenance work at that time by executing the
次に処理部10は、読み込んだメンテナンス条件と稼動実績とを比較する(ステップb2)。即ち、メンテナンス条件としての稼働時間と風車の回転回数の設定値と、稼動実績としての稼働時間と風車の回転回数の実績値をそれぞれ比較する。比較の結果、実績値のいずれか一方でも、設定値以上の値になっていた場合には、稼動実績がメンテナンス条件を満たしているとし、メンテナンスの実施時期であると判定する(ステップb3)。一方、比較の結果、実績値のいずれも、設定値未満の値になっていた場合には、メンテナンスの実施時期ではないと判定する(ステップb4)。ステップb3、又はステップb4で得た判定結果は表示装置15に表示され、監視員が処理結果を確認することができる。また、この判定結果はデータ記憶装置14に処理結果データ14cとして格納され、監視員がいつでも必要なときに判定結果を取り出して確認することができる(ステップb5)。なお、判定結果が「メンテナンスの実施時期である」となった場合は、直ちにメンテナンス作業を実施する必要がある。
Next, the processing unit 10 compares the read maintenance condition with the operation result (step b2). That is, the operation time as the maintenance condition and the set value of the number of rotations of the windmill are compared with the operation time as the operation result and the actual value of the number of rotations of the windmill, respectively. As a result of the comparison, if any one of the actual values is equal to or greater than the set value, it is determined that the operation result satisfies the maintenance condition and it is the maintenance execution time (step b3). On the other hand, as a result of the comparison, if any of the actual values is a value less than the set value, it is determined that it is not time to perform maintenance (step b4). The determination result obtained in step b3 or step b4 is displayed on the
以上説明したように、処理部10は判定手段10cにおいて、風力発電設備3の稼動状況に即してメンテナンスの必要性の有無を判定できるようにしたので、事前に設定した一定のメンテナンス間隔ではなく、実際の稼動状況に対応したメンテナンス間隔でのメンテナンスが実施できる。
As described above, since the processing unit 10 can determine whether or not the maintenance is necessary in the
従来行われていたような事前に設定した一定のメンテナンス間隔は、風力発電設備3の稼動状態を高めに想定するなどして、十分に安全率を考慮して設定するものである為、実際に必要とするメンテナンス間隔よりも短いメンテナンス間隔に設定される傾向がある。従って、本実施の形態の監視装置によれば、実際のメンテナンス間隔が延長されるケースが生じ、これによって、メンテナンス費用の削減効果が期待できる。
The fixed maintenance interval that has been set in advance as in the past has been set with a sufficient safety factor in mind, such as assuming that the operating state of the wind
実施の形態2.
風力発電設備のメンテナンス作業を効率的に行うためには、予めメンテナンス作業が必要な時期を予測し、その予測に基づいた事前に準備を行うなどの計画性のあるメンテナンスを実施するようにしたほうがよい。実施の形態2に係る風力発電設備の監視装置は実施の形態1の風力発電設備の監視装置に対して、過去の気象データを用いて、次回のメンテナンスが必要な時期を予測できる機能を追加したものである。
Embodiment 2. FIG.
In order to efficiently perform maintenance work on wind power generation facilities, it is better to predict when maintenance work is necessary in advance and perform planned maintenance such as preparing in advance based on that prediction. Good. The wind power generation facility monitoring apparatus according to the second embodiment adds a function that can predict the time when the next maintenance is necessary using the past meteorological data to the wind power generation facility monitoring apparatus of the first embodiment. Is.
図5に、実施の形態2の風力発電設備の監視装置の内部構成を示す。実施の形態2に係る風力発電設備の監視装置は実施の形態1の風力発電設備の監視装置に対して、過去の気象データを保持しておく機能と、この過去の気象データを活用した次回メンテナンス時期の予測機能を追加したものである。図5において図2と同一部分には同一符号を付して、説明を省略する。データ記憶装置14内に保持している気象データ14dは風力発電設備が設置されている地点の風速、風向などについての過去の気象実績のデータである。処理部10は予測手段10dを実行することにより、次回のメンテナンスが必要な時期を予測する。
FIG. 5 shows an internal configuration of the monitoring apparatus for wind power generation equipment according to the second embodiment. The wind power generation facility monitoring apparatus according to the second embodiment has a function of retaining past weather data and the next maintenance using the past weather data with respect to the wind power generation facility monitoring apparatus of the first embodiment. It adds a forecast function for the time. In FIG. 5, the same parts as those in FIG. The
図6に、この予測手段10dの動作フローを示す。図6に基づいて予測手段10dを実行した際の処理を説明する。まず、処理部10はデータ記憶装置14からメンテナンス条件データ14a、稼動実績データ14bと気象データ14dをRAM部11に読み込む(ステップc1)。なお、以下の説明ではメンテナンス条件データ14aとして発電量と風車の回転回数を使用するものとする。
FIG. 6 shows an operation flow of the prediction means 10d. A process when the
次に予測手段10dは発電量、及び風車の回転回数について、ステップc1で読み込んだ稼動実績データ14bに含まれている実績値と、同じくステップc1で読み込んだメンテナンス条件データ14aに含まれている設定値との差分をとることにより、次回のメンテナンスが必要になるまでの残り発電量と残り回転回数を計算する。ここでは残り発電量と残り回転回数をまとめて残稼動量と呼ぶことにする(ステップc2)。
Next, the
次にステップc1で読み込んだ気象データ14dを使用して、将来の発電量、及び風車の回転回数を予測計算する。気象データ14dには風力発電設備3が設置されている地点の過去の気象データが含まれており、予測手段10dは気象データ14dのうち、予測時点の時期(例えば日付、季節)などを元に必要な部分を使用する。また、予測計算は世界的に広く用いられているWAsP( Wind Atlas Analysis and Application Program)などの予測計算手法を用いて実行する。この予測計算した将来の発電量、及び風車の回転回数とステップc2で計算した残稼動量とから、残稼動量達成するまでの所要日数が算出でき、これにより次回のメンテナンスが必要な時期、すなわち次回メンテナンスの実施予定日を求めることができる(ステップc3)。ステップc3で得た判定結果は表示装置15に表示され、監視員が処理結果を確認することができる。また、この判定結果はデータ記憶装置14に処理結果データ14cとして格納され、監視員がいつでも必要なときに予測結果を取り出して確認することができる(ステップc4)。
Next, using the
以上説明したように、処理部10は気象データを用いて次回のメンテナンスの実施時期を予測することができるので、メンテナンス要員の投入、及びメンテナンス用部品の調達のための費用計画を事前に把握することができるので、計画的で無駄のないメンテナンス作業が可能となり、コスト削減効果がある。 As described above, since the processing unit 10 can predict the next maintenance time using weather data, it grasps in advance the cost plan for the input of maintenance personnel and the procurement of maintenance parts. Therefore, planned and lean maintenance work can be performed, and the cost can be reduced.
実施の形態3.
実施の形態2で行った次回メンテナンスの時期の予測結果を、メンテナンス会社に早急に連絡することができれば、メンテナンス会社にとっても好都合である。実施の形態3に係る風力発電設備の監視装置は実施の形態2の風力発電設備の監視装置に対して、次回メンテナンスの時期の予測結果をメンテナンス会社へ送信する機能を追加したものである。図7に、実施の形態3による風力発電設備の監視装置1の内部構成を示す。図7において図5と同一部分には同一符号を付して、説明を省略する。また、図8に、実施の形態3による風力発電設備の監視装置1と風力発電設備3を含むシステムの構成を示す。図8において、監視装置1は送信回線6を介してメンテナンス会社7と接続されている。
If the prediction result of the next maintenance time performed in the second embodiment can be promptly notified to the maintenance company, it is convenient for the maintenance company. The wind turbine generator monitoring apparatus according to the third embodiment has a function of transmitting a prediction result of the next maintenance timing to a maintenance company with respect to the wind turbine generator monitoring apparatus according to the second embodiment. FIG. 7 shows an internal configuration of the
図に基づいて、次回メンテナンス時期の予測結果をメンテナンス会社へ伝達する処理を説明する。処理部10は、予測手段10dが次回メンテナンス時期の予測結果を算出し、予測結果をデータ記憶装置14に処理結果データ14cとして保存した後に、自動的に情報伝達手段10eを実行する。図9に、情報伝達手段10eの動作フローを示す。処理部10が情報伝達手段10eを実行すると、まずデータ記憶装置14から処理結果データ14cに含まれている次回メンテナンス時期の予測結果をRAM部11に取り出す(ステップd1)。次に、取り出した予測結果を送信に適した形式である送信用データに変換する(ステップd2)。こうして作成した送信用データは、送信回線インタフェース部18に転送し、送信用データをメンテナンス会社7宛に送信するように送信回線インタフェース部18に依頼する(ステップd3)。一方、送信回線インタフェース部18は処理部10から受け取った送信用データを送信回線6経由でメンテナンス会社7宛に送信する。ここで、送信回線インタフェース部18は例えば、電子メール伝送機能、もしくはFAX伝送機能を有していればよい。
Based on the drawing, a process for transmitting the prediction result of the next maintenance time to the maintenance company will be described. The processing unit 10 automatically executes the
以上説明したように、次回メンテナンス時期の予測結果を自動的にメンテナンス会社に伝達できるようにしたので、メンテナンス会社への情報伝達が効率的に行え、メンテナンス会社での人材派遣計画/部材調達計画の立案が迅速に行うことができるという効果がある。 As explained above, because the prediction result of the next maintenance time can be automatically transmitted to the maintenance company, information can be efficiently transmitted to the maintenance company, and the staffing plan / material procurement plan at the maintenance company There is an effect that the planning can be performed quickly.
実施の形態4.
メンテナンス作業員が風力発電設備のメンテナンスを実施する際には、風力発電設備の各機器の消耗度を調査することができ、この調査によって得た各機器の消耗度データを次回のメンテナンス時期の予測作業に活用すれば、より正確な予測が可能となる。実施の形態4に係る風力発電設備の監視装置は実施の形態3の風力発電設備の監視装置に対して、各機器の消耗度データを活用した次回メンテナンス時期の予測機能を追加したものである。図10に、実施の形態4の風力発電設備の監視装置1の内部構成を示す。図10において図7と同一部分には同一符号を付して、説明を省略する。但し、予測手段10dは後述するように実施の形態3における予測手段10dとは機能が一部異なる。
Embodiment 4 FIG.
When a maintenance worker performs maintenance on a wind power generation facility, the degree of wear of each device of the wind power generation facility can be investigated, and the wear level data of each device obtained by this investigation is used to predict the next maintenance time. If used for work, more accurate prediction is possible. The wind power generation facility monitoring apparatus according to the fourth embodiment is obtained by adding a prediction function of the next maintenance time using the wear degree data of each device to the wind power generation facility monitoring apparatus of the third embodiment. FIG. 10 shows an internal configuration of
メンテナンス作業員の調査によって得られる各機器の消耗度データは、具体的には、例えば、風車2の回転軸の消耗度を調査するなどして得た調査結果などである。処理部10は機器消耗度データ蓄積手段10fを実行することにより、メンテナンス作業員が得た各機器の消耗度データを入力装置13から取り込み、データ記憶装置14内に機器消耗度データ14eとして保存する。
Specifically, the degree of wear data of each device obtained by the maintenance worker's investigation is, for example, a result of investigation obtained by examining the degree of consumption of the rotating shaft of the windmill 2. The processing unit 10 executes the device consumption level data storage unit 10f, thereby fetching the consumption level data of each device obtained by the maintenance worker from the
次に処理部10は予測手段10dを実行することにより、次回のメンテナンスが必要な時期を、機器消耗度データ14eを活用して予測する。図9に、この予測手段10dの動作フローを示す。図9に基づいて予測手段10dを実行した際の処理を説明する。まず、処理部10はデータ記憶装置14からメンテナンス条件データ14a、稼動実績データ14b、気象データ14c、及び機器消耗度データ14dをRAM部11に読み込む(ステップe1)。なお、以下の説明では実施の形態2での説明の際と同様に、メンテナンス条件データ14aとして発電量と風車の回転回数を使用するものとする。
Next, the processing unit 10 executes the
次に、実施の形態3における予測手段10dの動作フローと同様に、予測手段10dは発電量、及び風車の回転回数について、ステップe1で読み込んだ稼動実績データ14bに含まれている実績値と、同じくステップe1で読み込んだメンテナンス条件データ14aに含まれている設定値との差分をとることにより、次回のメンテナンスが必要になるまでの残り発電量と残り回転回数を計算する。ここでは残り発電量と残り回転回数をまとめて残稼動量と呼ぶことにする(ステップe2)。
Next, similarly to the operation flow of the predicting
次に、機器消耗度データ14eのデータを考慮して、ステップe2で得た残稼動量を補正する(ステップe3)。ここでは、機器消耗度データ14eとして、風車2の回転軸の消耗度が予め規定した値よりも大きくなっていたものとする。そこで、残稼動量のうち残り回転回数を例えば半分に削減するなどの補正を行う。残稼動量の内、残り発電量については補正の必要がないものとし、ステップe2で計算した値をそのまま使用する。
Next, the remaining amount of operation obtained in step e2 is corrected in consideration of the data of the equipment
次にステップe1で読み込んだ気象データ14dを使用して、将来の発電量、及び風車の回転回数を予測計算する。この予測計算した将来の発電量、及び風車の回転回数とステップe3で補正した残稼動量とから、残稼動量を達成するまでの所要日数が算出でき、これにより次回のメンテナンスが必要な時期、すなわち次回メンテナンスの実施予定日を求めることができる(ステップe4)。ステップe4で得た判定結果は表示装置15に表示され、監視員が処理結果を確認することができる。また、この判定結果はデータ記憶装置14に処理結果データ14cとして格納され、監視員がいつでも必要なときに予測結果を取り出して確認することができる(ステップc5)。
Next, using the
以上説明したように、次回のメンテナンス時期の予測作業において、風力発電設備の各構成機器の実際の消耗度に関する情報を活用して行うことにより、気象条件といった環境条件に基づいた予測よりも、さらに現実の設備状況にも適合したメンテナンス時期の予測が可能となり、より無駄のないメンテナンス作業が実施できるという効果がある。 As explained above, in the prediction work of the next maintenance time, by using information on the actual wear level of each component of the wind power generation equipment, it is further possible than the prediction based on environmental conditions such as weather conditions. This makes it possible to predict the maintenance time that is adapted to the actual equipment situation and to carry out maintenance work with less waste.
10 ・・・・ 処理部
11 ・・・・ RAM部
12 ・・・・ ROM部
13 ・・・・ 入力装置
14 ・・・・ データ記憶装置
15 ・・・・ 表示装置
16 ・・・・ 通信回線インタフェース部
17 ・・・・ 内部バス
18 ・・・・ 送信回線インタフェース部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Processing
Claims (4)
The wear level information storage means for storing the wear level information of each device of the wind power generation facility is provided, and the prediction means predicts the next maintenance execution time based on the wear level information, or The monitoring apparatus for wind power generation equipment according to claim 3.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005170997A JP2006342766A (en) | 2005-06-10 | 2005-06-10 | Monitoring system of wind power generating facility |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005170997A JP2006342766A (en) | 2005-06-10 | 2005-06-10 | Monitoring system of wind power generating facility |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006342766A true JP2006342766A (en) | 2006-12-21 |
Family
ID=37639909
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005170997A Pending JP2006342766A (en) | 2005-06-10 | 2005-06-10 | Monitoring system of wind power generating facility |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2006342766A (en) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009243428A (en) * | 2008-03-31 | 2009-10-22 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Monitoring device, method and program of wind mill |
JP2009287453A (en) * | 2008-05-29 | 2009-12-10 | Hitachi Ltd | Wind power generation facility remote monitor, wind power generation remote management method and wind power generation remote management program |
JP2010084770A (en) * | 2008-10-01 | 2010-04-15 | Siemens Ag | Method and system for monitoring state of wind turbine |
JP2010223157A (en) * | 2009-03-25 | 2010-10-07 | Panasonic Corp | Wind power generator |
WO2011024304A1 (en) * | 2009-08-31 | 2011-03-03 | 三菱重工業株式会社 | Device and method for monitoring wind turbine, and program |
WO2013002316A1 (en) | 2011-06-29 | 2013-01-03 | 三菱重工業株式会社 | Windmill repair timing determination support device and repair timing determination support method |
WO2013083138A1 (en) * | 2011-12-08 | 2013-06-13 | Vestas Wind Systems A/S | A decision support system (dss) for maintenance of a plurality of renewable energy generators in a renewable power plant |
JP2013139732A (en) * | 2011-12-28 | 2013-07-18 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Impact load monitoring system and impact load monitoring method for wind turbine for wind power generation |
JP2013170566A (en) * | 2012-02-23 | 2013-09-02 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Monitoring method and system for wind turbine generator |
JP2014518978A (en) * | 2011-05-20 | 2014-08-07 | ロマックス テクノロジー リミテッド | Measure the remaining service life of rotating machinery such as drivetrains, gearboxes, and generators |
DE102013210090A1 (en) * | 2013-05-29 | 2014-12-04 | Senvion Se | Method for operating a wind energy plant park |
WO2015029170A1 (en) * | 2013-08-28 | 2015-03-05 | 株式会社日立システムズ | Repair plan creation system, repair plan creation method, and repair method creation program |
WO2016027525A1 (en) * | 2014-08-20 | 2016-02-25 | 株式会社日立製作所 | Maintenance plan system and wind power generation system |
KR101727570B1 (en) | 2010-11-18 | 2017-05-04 | 대우조선해양 주식회사 | Remote control system and method for wind power generation in emergency stop situation |
CN109508946A (en) * | 2017-09-14 | 2019-03-22 | 罗德施瓦兹两合股份有限公司 | For automatically notifying the method for intention personnel and testing and measuring equipment |
-
2005
- 2005-06-10 JP JP2005170997A patent/JP2006342766A/en active Pending
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009243428A (en) * | 2008-03-31 | 2009-10-22 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Monitoring device, method and program of wind mill |
JP2009287453A (en) * | 2008-05-29 | 2009-12-10 | Hitachi Ltd | Wind power generation facility remote monitor, wind power generation remote management method and wind power generation remote management program |
JP2010084770A (en) * | 2008-10-01 | 2010-04-15 | Siemens Ag | Method and system for monitoring state of wind turbine |
JP2010223157A (en) * | 2009-03-25 | 2010-10-07 | Panasonic Corp | Wind power generator |
WO2011024304A1 (en) * | 2009-08-31 | 2011-03-03 | 三菱重工業株式会社 | Device and method for monitoring wind turbine, and program |
US8433539B2 (en) | 2009-08-31 | 2013-04-30 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Wind turbine monitoring device, method, and program |
KR101727570B1 (en) | 2010-11-18 | 2017-05-04 | 대우조선해양 주식회사 | Remote control system and method for wind power generation in emergency stop situation |
JP2014518978A (en) * | 2011-05-20 | 2014-08-07 | ロマックス テクノロジー リミテッド | Measure the remaining service life of rotating machinery such as drivetrains, gearboxes, and generators |
US10466138B2 (en) | 2011-05-20 | 2019-11-05 | Andy Poon | Determining remaining useful life of rotating machinery including drive trains, gearboxes, and generators |
JP2018141804A (en) * | 2011-05-20 | 2018-09-13 | インサイト アナリティクス ソリューションズ ホールディングス リミテッド | Method of determining remaining useful life of rotary machinery |
US10527520B2 (en) | 2011-05-20 | 2020-01-07 | Insight Analytics Solutions Holdings Limited | Operating wind motors and determining their remaining useful life |
WO2013002316A1 (en) | 2011-06-29 | 2013-01-03 | 三菱重工業株式会社 | Windmill repair timing determination support device and repair timing determination support method |
WO2013083138A1 (en) * | 2011-12-08 | 2013-06-13 | Vestas Wind Systems A/S | A decision support system (dss) for maintenance of a plurality of renewable energy generators in a renewable power plant |
US8800354B2 (en) | 2011-12-28 | 2014-08-12 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Impact load monitoring system and impact load monitoring method for wind turbine for wind power generation |
JP2013139732A (en) * | 2011-12-28 | 2013-07-18 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Impact load monitoring system and impact load monitoring method for wind turbine for wind power generation |
JP2013170566A (en) * | 2012-02-23 | 2013-09-02 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Monitoring method and system for wind turbine generator |
DE102013210090A1 (en) * | 2013-05-29 | 2014-12-04 | Senvion Se | Method for operating a wind energy plant park |
WO2015029170A1 (en) * | 2013-08-28 | 2015-03-05 | 株式会社日立システムズ | Repair plan creation system, repair plan creation method, and repair method creation program |
WO2016027525A1 (en) * | 2014-08-20 | 2016-02-25 | 株式会社日立製作所 | Maintenance plan system and wind power generation system |
CN109508946A (en) * | 2017-09-14 | 2019-03-22 | 罗德施瓦兹两合股份有限公司 | For automatically notifying the method for intention personnel and testing and measuring equipment |
US11578973B2 (en) | 2017-09-14 | 2023-02-14 | Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg | Method for automatically notifying an intended person as well as a test and measurement device |
EP3457242B1 (en) * | 2017-09-14 | 2023-03-01 | Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG | Method for automatically notifying an intended person as well as a test and measurement device |
CN109508946B (en) * | 2017-09-14 | 2024-01-23 | 罗德施瓦兹两合股份有限公司 | Method for automatically informing an intended person and test and measurement device |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2006342766A (en) | Monitoring system of wind power generating facility | |
US11334062B2 (en) | Method of evaluating a part | |
DK2199606T3 (en) | A method for determining a possibility of icing on a wind turbine blade | |
KR20160017681A (en) | System and method for managing wind plant | |
KR20160073945A (en) | System and method for managing wind plant | |
US8498826B2 (en) | Method and system for machine condition monitoring | |
JP5914210B2 (en) | Energy management system | |
EP2998813A1 (en) | Monitoring system and diagnostic device and monitoring terminal thereof | |
JP6033115B2 (en) | Maintenance work timing judgment device, maintenance work timing judgment system, maintenance work timing judgment method and program | |
US20140336853A1 (en) | Methods for automatically optimizing ship performance and devices thereof | |
US20090056413A1 (en) | Method And System For Predicting Gas Turbine Emissions Utilizing Meteorological Data | |
JPWO2009107805A1 (en) | Plant state monitoring method, plant state monitoring computer program, and plant state monitoring apparatus | |
WO2016027525A1 (en) | Maintenance plan system and wind power generation system | |
JP2004145496A (en) | Maintenance supporting method for equipment and facility | |
CN107121943B (en) | Method and device for obtaining health prediction information of intelligent instrument | |
JP5450184B2 (en) | Demand control apparatus, demand control method, and demand control program | |
JP2010038471A (en) | Air conditioner management device and air conditioner management method | |
JPH08249005A (en) | Operation method and device for energy facility | |
EP2310671B1 (en) | System for monitoring a restoration factor of a wind turbine population | |
CN109740191B (en) | Method, device and equipment for predicting residual service life of wind sensor | |
WO2018155529A1 (en) | Aircraft management device, method, and program | |
TWI647575B (en) | Fatigue deterioration diagnosis method of windmill and windmill, operation control method of windmill | |
JP2010033279A (en) | Device for monitoring operation of air conditioner, operation-monitoring system, and operation-monitoring method | |
JP2017101596A (en) | Diagnosis vehicle for wind power generator and diagnosis system with diagnosis vehicle | |
US20220012821A1 (en) | Prediction of a wind farm energy parameter value |