JP2002153093A - 風力発電機の運転状態判別方法 - Google Patents
風力発電機の運転状態判別方法Info
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- 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
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- Y02E10/70—Wind energy
- Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction
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- Control Of Eletrric Generators (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】風力発電機の運転状態を判別する。
【解決手段】極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発
電機が系統連系される系統連系システムにおいて、発電
機出力電力を測定する測定手段と、測定された発電機出
力電力に基づいて振動周波数を演算する演算手段と、演
算された振動周波数と理論上の推定周波数を比較するこ
とにより、発電機の極数状態を判別する判別手段とを備
える。
電機が系統連系される系統連系システムにおいて、発電
機出力電力を測定する測定手段と、測定された発電機出
力電力に基づいて振動周波数を演算する演算手段と、演
算された振動周波数と理論上の推定周波数を比較するこ
とにより、発電機の極数状態を判別する判別手段とを備
える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、極数切替方式の誘
導発電機を用いた風力発電機が系統連系される系統連系
システムにおける風力発電機の運転状態判別方法に関す
る。
導発電機を用いた風力発電機が系統連系される系統連系
システムにおける風力発電機の運転状態判別方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】近
年、環境問題の高まりにより、風力発電機の系統連系が
増加してきている。風力発電機に用いられ、広く使用さ
れている交流発電機には、誘導発電機と同期発電機の２
種類があるが、現在、極数切替方式の誘導発電機が主流
となっている。この極数切替方式の誘導発電機を用いた
風力発電システムが系統連系される場合、極数切替時の
突入電流による急激な電圧降下や、風速急変時の出力変
動に伴う周波数変動など電力品質への影響が懸念されて
いる。これら電力品質への影響原因は種々あるので、各
種の電力品質変動の原因を正確に分類し把握すること
は、その対策などを検討するうえで重要な基礎となる。
年、環境問題の高まりにより、風力発電機の系統連系が
増加してきている。風力発電機に用いられ、広く使用さ
れている交流発電機には、誘導発電機と同期発電機の２
種類があるが、現在、極数切替方式の誘導発電機が主流
となっている。この極数切替方式の誘導発電機を用いた
風力発電システムが系統連系される場合、極数切替時の
突入電流による急激な電圧降下や、風速急変時の出力変
動に伴う周波数変動など電力品質への影響が懸念されて
いる。これら電力品質への影響原因は種々あるので、各
種の電力品質変動の原因を正確に分類し把握すること
は、その対策などを検討するうえで重要な基礎となる。
【０００３】仮に、風力発電システムが自己所有の設備
であれば、個々の設備での計測により極数切替信号など
を調べ、原因を特定することは容易である。しかしなが
ら、風力発電システムが連系される電力会社では、測定
は、システムとの責任分界点である電力量計での二相電
力計法により得られる同点での電圧、電流のデータしか
なく、風力発電システムの運転状態の情報を直接得るこ
とができないという問題を有している。
であれば、個々の設備での計測により極数切替信号など
を調べ、原因を特定することは容易である。しかしなが
ら、風力発電システムが連系される電力会社では、測定
は、システムとの責任分界点である電力量計での二相電
力計法により得られる同点での電圧、電流のデータしか
なく、風力発電システムの運転状態の情報を直接得るこ
とができないという問題を有している。
【０００４】本発明は、上記従来の問題を解決するもの
であって、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電
機が系統連系される系統連系システムにおいて、風力発
電機の運転状態を判別することができる風力発電機の運
転状態判別方法を提供することを目的とする。
であって、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電
機が系統連系される系統連系システムにおいて、風力発
電機の運転状態を判別することができる風力発電機の運
転状態判別方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の請求項１記載の風力発電機の運転状態判別
方法は、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機
が系統連系される系統連系システムにおいて、発電機出
力電力を測定する測定手段と、測定された発電機出力電
力に基づいて振動周波数を演算する演算手段と、演算さ
れた振動周波数と理論上の推定周波数を比較することに
より、発電機の極数状態を判別する判別手段とを備える
ことを特徴とし、請求項２記載の発明は、請求項１にお
いて、測定された発電機出力電力と推定周波数の時間に
関する指数関数の積の値が最大になるときの周波数を振
動周波数とすることを特徴とする。
に、本発明の請求項１記載の風力発電機の運転状態判別
方法は、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機
が系統連系される系統連系システムにおいて、発電機出
力電力を測定する測定手段と、測定された発電機出力電
力に基づいて振動周波数を演算する演算手段と、演算さ
れた振動周波数と理論上の推定周波数を比較することに
より、発電機の極数状態を判別する判別手段とを備える
ことを特徴とし、請求項２記載の発明は、請求項１にお
いて、測定された発電機出力電力と推定周波数の時間に
関する指数関数の積の値が最大になるときの周波数を振
動周波数とすることを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照しつつ説明する。先ず、本発明の風力発電機の運
転状態判別方法の原理を図１により説明する。
を参照しつつ説明する。先ず、本発明の風力発電機の運
転状態判別方法の原理を図１により説明する。
【０００７】風力発電機においては、風車のブレードが
回転するとき、ブレードが風車の塔に重なる位置で風は
塔に遮られ、その近傍で風速が低下しブレード回転数は
低下し、ブレードが塔から遠ざかるに従い風速が増大し
ブレード回転数は増大する。従って、発電機出力は、ブ
レードの回転数に比例して振動し、その振動周波数ｆ
は、ブレード回転数をｎ、ブレード枚数をＫとしたと
き、下式によって与えられる。
回転するとき、ブレードが風車の塔に重なる位置で風は
塔に遮られ、その近傍で風速が低下しブレード回転数は
低下し、ブレードが塔から遠ざかるに従い風速が増大し
ブレード回転数は増大する。従って、発電機出力は、ブ
レードの回転数に比例して振動し、その振動周波数ｆ
は、ブレード回転数をｎ、ブレード枚数をＫとしたと
き、下式によって与えられる。
【０００８】ｆ＝ｎ・Ｋ／６０ …（１） 例えば、極数切替方式の風力発電機の仕様が、定格出力
が１００ｋＷと３００ｋＷ、ブレード回転数がそれぞれ
２８．６ｒｐｍ、４３ｒｐｍ、ブレード枚数が３枚とす
ると、上記（１）式から、１００ｋＷ発電機の振動周波
数ｆ(100)は、 ｆ(100)＝２８．６×３／６０＝１．４３（Ｈｚ） １００ｋＷ発電機の振動周波数ｆ(300)は、 ｆ(300)＝４３×３／６０＝２．１５（Ｈｚ） となる。
が１００ｋＷと３００ｋＷ、ブレード回転数がそれぞれ
２８．６ｒｐｍ、４３ｒｐｍ、ブレード枚数が３枚とす
ると、上記（１）式から、１００ｋＷ発電機の振動周波
数ｆ(100)は、 ｆ(100)＝２８．６×３／６０＝１．４３（Ｈｚ） １００ｋＷ発電機の振動周波数ｆ(300)は、 ｆ(300)＝４３×３／６０＝２．１５（Ｈｚ） となる。
【０００９】図１は、この風力発電機を実際に運転した
ときの発電機出力電力（有効電力）を示すトレンドグラ
フである。このグラフにおいて、切替前（１００ｋＷ運
転）の定常的に変化する部分Ａの拡大図と、切替後（３
００ｋＷ運転）の定常的に変化する部分Ｂの拡大図が示
されている。
ときの発電機出力電力（有効電力）を示すトレンドグラ
フである。このグラフにおいて、切替前（１００ｋＷ運
転）の定常的に変化する部分Ａの拡大図と、切替後（３
００ｋＷ運転）の定常的に変化する部分Ｂの拡大図が示
されている。
【００１０】（Ａ）部においては、１００サイクル（２
秒）の間に３周期の振動があり、従って 振動周波数ｆ(切替前)≒１．５（Ｈｚ） （Ｂ）部においては、１００サイクル（２秒）の間に４
周期の振動があり、従って 振動周波数ｆ(切替後)≒２（Ｈｚ） となり、上記した（１）式による計算結果と近似してい
る。従って、切替前は１００ｋＷ発電機運転、切替後は
３００ｋＷ発電機運転であると考えられる。
秒）の間に３周期の振動があり、従って 振動周波数ｆ(切替前)≒１．５（Ｈｚ） （Ｂ）部においては、１００サイクル（２秒）の間に４
周期の振動があり、従って 振動周波数ｆ(切替後)≒２（Ｈｚ） となり、上記した（１）式による計算結果と近似してい
る。従って、切替前は１００ｋＷ発電機運転、切替後は
３００ｋＷ発電機運転であると考えられる。
【００１１】従って、風車のブレードが塔に重なった時
点で発電機出力電力が低減する、いわゆるタワーシャド
ウエフェクトを利用して、実際の運転時に発電機出力電
力の振動周波数を演算することにより、どの極数に基づ
く運転なのかを判別することができる。
点で発電機出力電力が低減する、いわゆるタワーシャド
ウエフェクトを利用して、実際の運転時に発電機出力電
力の振動周波数を演算することにより、どの極数に基づ
く運転なのかを判別することができる。
【００１２】図２〜図４は、本発明の風力発電機の運転
状態判別方法の１実施形態を示し、図２は系統連系の構
成図、図３は振動周波数の演算方法を説明するための
図、図４は発電機運転状態判別処理のフロー図である。
状態判別方法の１実施形態を示し、図２は系統連系の構
成図、図３は振動周波数の演算方法を説明するための
図、図４は発電機運転状態判別処理のフロー図である。
【００１３】図２において、Ｎ台の風力発電機Ｇ1〜ＧN
は、受電盤２を介して電力系統１に接続されている。受
電盤２には、風力発電機Ｇ1〜ＧNの発電機出力電力を測
定する測定手段３が設けられており、測定された発電機
出力電力に基づいて演算手段４において振動周波数が演
算され、演算された振動周波数に基づいて判別手段５に
おいて発電機運転状態が判別される構成になっている。
は、受電盤２を介して電力系統１に接続されている。受
電盤２には、風力発電機Ｇ1〜ＧNの発電機出力電力を測
定する測定手段３が設けられており、測定された発電機
出力電力に基づいて演算手段４において振動周波数が演
算され、演算された振動周波数に基づいて判別手段５に
おいて発電機運転状態が判別される構成になっている。
【００１４】発電機が多数接続されている場合には、振
動周波数ｆは全ての発電機の回転数が同一とは限らず、
振動周波数ｆは高速回転数と低速回転数の中間になる。
この場合に存在可能な振動周波数ｆは、設置発電機の数
をＮとすれば（Ｎ＋１）個となる。例えば、２台の発電
機の場合には、（１００ｋＷ、１００ｋＷ）、（１００
ｋＷ、３００ｋＷ）、（３００ｋＷ、３００ｋＷ）の３
つの組み合わせの振動周波数になる。
動周波数ｆは全ての発電機の回転数が同一とは限らず、
振動周波数ｆは高速回転数と低速回転数の中間になる。
この場合に存在可能な振動周波数ｆは、設置発電機の数
をＮとすれば（Ｎ＋１）個となる。例えば、２台の発電
機の場合には、（１００ｋＷ、１００ｋＷ）、（１００
ｋＷ、３００ｋＷ）、（３００ｋＷ、３００ｋＷ）の３
つの組み合わせの振動周波数になる。
【００１５】得られた測定データから振動周波数を推定
する方法について以下に説明する。風力発電機は、一般
に機械的な回転数が低く（１Ｈｚ以下の場合もある）、
従って、周波数推定法として最も一般的な、測定データ
をフーリエ級数で近似しその最大スペクトラムとなる周
波数を推定周波数とする方法を適用した場合、誤差を理
論周波数１Ｈｚの場合に１％とすれば、必要なデータの
時間領域は５０秒であるが、得られるデータは風速が時
々刻々と変動するため、実際には精々１０秒程度しか電
力の滑らかな振動波形が連続しない。そのため、必要と
する精度を得ることは困難であり、短い時間領域のデー
タで高精度な推定可能な手法が必須なものとなる。
する方法について以下に説明する。風力発電機は、一般
に機械的な回転数が低く（１Ｈｚ以下の場合もある）、
従って、周波数推定法として最も一般的な、測定データ
をフーリエ級数で近似しその最大スペクトラムとなる周
波数を推定周波数とする方法を適用した場合、誤差を理
論周波数１Ｈｚの場合に１％とすれば、必要なデータの
時間領域は５０秒であるが、得られるデータは風速が時
々刻々と変動するため、実際には精々１０秒程度しか電
力の滑らかな振動波形が連続しない。そのため、必要と
する精度を得ることは困難であり、短い時間領域のデー
タで高精度な推定可能な手法が必須なものとなる。
【００１６】そこで、次式で定義される積分量Ｃを用い
て実測値からの振動周波数ｆの推定方法を導入する。
て実測値からの振動周波数ｆの推定方法を導入する。
【００１７】
【数１】 ここで、Ｔは積分領域、ｐ(t)は瞬時電力値であり、
ω’は次式で与えられる。
ω’は次式で与えられる。
【００１８】ω’＝２πｆi’ …（３） ただし、ｆi’は式（１）による理論上の推定周波数で
ある。
ある。
【００１９】式（２）は、測定された発電機出力電力p
(t）と推定周波数ｆi’の時間に関する指数関数の積を
表している。この時、領域Ｔはｐ(t)の振動が滑らかな
領域に設定される。上式は複素形式のフーリエ級数の係
数の計算式と同一形式なので、ω’、すなわちｆi’が
ｐ(t)の振動周波数と一致した場合にＣが最大になると
推定される。以下に、ｐ(t)は表現を簡潔にするため、
波高値を２とするとｐ(t)は次式で与えられる。
(t）と推定周波数ｆi’の時間に関する指数関数の積を
表している。この時、領域Ｔはｐ(t)の振動が滑らかな
領域に設定される。上式は複素形式のフーリエ級数の係
数の計算式と同一形式なので、ω’、すなわちｆi’が
ｐ(t)の振動周波数と一致した場合にＣが最大になると
推定される。以下に、ｐ(t)は表現を簡潔にするため、
波高値を２とするとｐ(t)は次式で与えられる。
【００２０】 ｐ(t)＝２・cos(ωt) ＝exp(−jωt)＋exp( jωt) …（４） ここで、ωはｐ(t)の角周波数である。
【００２１】ω’は、周波数推定時に任意に与えるもの
であるが、その誤差をΔωとすれば、ωとの関係は次式
で与えられる。
であるが、その誤差をΔωとすれば、ωとの関係は次式
で与えられる。
【００２２】 ω’＝ω＋Δω …（５） ここで、振動周波数は、式（１）からある程度推定可能
なので、（ω＋Δω）はΔωに対し十分大きいと仮定す
る。これにより、式（４）を式（２）に代入すれば、次
式が得られる。
なので、（ω＋Δω）はΔωに対し十分大きいと仮定す
る。これにより、式（４）を式（２）に代入すれば、次
式が得られる。
【００２３】
【数２】 さらに、cos項をテーラー展開し、４次項までの近似と
すれば、次式が得られる。
すれば、次式が得られる。
【００２４】
【数３】 式（７）より、誤差Δωが零のときにＣが最大になるこ
とが知られる。図３は、横軸をε＝Δω／ωとし、縦軸
をＸ＝Ｃ／Ｃmax（Ｃの最大値）とした場合３〜５周期
分（１Ｈｚ時で３〜５秒）のデータで、εが零付近でＸ
すなわちＣが最大となり、十分な精度が得られることが
判明した。従って、本手法により、長時間の滑らかな振
動波形が得られない風力発電システムでも、より精度の
高い振動周波数の推定が可能となった。
とが知られる。図３は、横軸をε＝Δω／ωとし、縦軸
をＸ＝Ｃ／Ｃmax（Ｃの最大値）とした場合３〜５周期
分（１Ｈｚ時で３〜５秒）のデータで、εが零付近でＸ
すなわちＣが最大となり、十分な精度が得られることが
判明した。従って、本手法により、長時間の滑らかな振
動波形が得られない風力発電システムでも、より精度の
高い振動周波数の推定が可能となった。
【００２５】図４は、本発明における発電機運転状態判
別処理のフロー図である。ステップＳ１〜Ｓ４は、推定
周波数ｆi’の算出処理である。前述したように、風力
発電機がＮ台接続されている場合には、存在可能な振動
周波数ｆi’は（Ｎ＋１）個となる。従って、ｉが０〜
Ｎについて、（Ｎ＋１）とおりのｆi’を次式により計
算する。
別処理のフロー図である。ステップＳ１〜Ｓ４は、推定
周波数ｆi’の算出処理である。前述したように、風力
発電機がＮ台接続されている場合には、存在可能な振動
周波数ｆi’は（Ｎ＋１）個となる。従って、ｉが０〜
Ｎについて、（Ｎ＋１）とおりのｆi’を次式により計
算する。
【００２６】 ｆi’＝ｆa’・ｉ／Ｎ＋ｆb’・（Ｎ−ｉ）／Ｎ ここで、ｆa’は、ａｋＷ運転時の振動周波数であり、
ｆb’はｂｋＷ運転時の振動周波数である（ただし、ａ
＜ｂ）。
ｆb’はｂｋＷ運転時の振動周波数である（ただし、ａ
＜ｂ）。
【００２７】推定周波数ｆi’の算出が終了すると、ス
テップＳ５で、発電機出力電力p(t)を読み込み、次に、
ステップＳ６で、式（７）により積分量Ｃを演算する。
続いて、ステップＳ７で、積分量Ｃが最大となるωを求
め、ステップＳ８で振動周波数ｆ（＝ω／２π）を演算
する。そして、ステップＳ９で、演算した実際の振動周
波数ｆに最も近い前記推定周波数ｆi’を選択する。そ
の結果、ステップＳ１０において、ａｋＷ運転がｉ台
で、ｂｋＷ運転が（Ｎ−ｉ）台であるという運転状態を
判別することができる。
テップＳ５で、発電機出力電力p(t)を読み込み、次に、
ステップＳ６で、式（７）により積分量Ｃを演算する。
続いて、ステップＳ７で、積分量Ｃが最大となるωを求
め、ステップＳ８で振動周波数ｆ（＝ω／２π）を演算
する。そして、ステップＳ９で、演算した実際の振動周
波数ｆに最も近い前記推定周波数ｆi’を選択する。そ
の結果、ステップＳ１０において、ａｋＷ運転がｉ台
で、ｂｋＷ運転が（Ｎ−ｉ）台であるという運転状態を
判別することができる。
【００２８】以上、本発明の実施の形態について説明し
たが、本発明はこれに限定されるものではなく種々の変
更が可能である。例えば、上記実施形態においては、運
転台数を判別しているが、実際の運転時に発電機出力電
力が変動した場合に、その前後の発電機出力電力の振動
周波数を演算し、その値が変化しておれば極数切替、変
化なしであれば、風速急変による出力変動であることも
判別することができる。
たが、本発明はこれに限定されるものではなく種々の変
更が可能である。例えば、上記実施形態においては、運
転台数を判別しているが、実際の運転時に発電機出力電
力が変動した場合に、その前後の発電機出力電力の振動
周波数を演算し、その値が変化しておれば極数切替、変
化なしであれば、風速急変による出力変動であることも
判別することができる。
【００２９】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように本発明に
よれば、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機
が系統連系される系統連系システムにおいて、風力発電
機運転時の極数状態を判別することができ、また、電力
変動の原因が極数切替か風速急変なのかを判別すること
ができる。
よれば、極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発電機
が系統連系される系統連系システムにおいて、風力発電
機運転時の極数状態を判別することができ、また、電力
変動の原因が極数切替か風速急変なのかを判別すること
ができる。
【００３０】また、運転状態判別の指標である発電機出
力電力の振動周波数の演算に、長時間の滑らかな振動デ
ータが得られない風力発電のデータでも精度良い周波数
の演算を行うことができる。
力電力の振動周波数の演算に、長時間の滑らかな振動デ
ータが得られない風力発電のデータでも精度良い周波数
の演算を行うことができる。
【００３１】さらに、周波数演算の精度向上に伴い、多
数の振動周波数が存在する風力発電機が多数台設置され
たウインドファームでの運転状態を判別することが可能
となる。
数の振動周波数が存在する風力発電機が多数台設置され
たウインドファームでの運転状態を判別することが可能
となる。
【図１】本発明の原理を説明するための図で、風力発電
機を実際に運転したときの発電出力を示すトレンドグラ
フである。
機を実際に運転したときの発電出力を示すトレンドグラ
フである。
【図２】本発明の風力発電機の運転状態判別方法の１実
施形態を示し、系統連系の構成図である。
施形態を示し、系統連系の構成図である。
【図３】本発明による振動周波数の演算方法を説明する
ための図である。
ための図である。
【図４】本発明における発電機運転状態判別処理のフロ
ー図である。
ー図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 3H078 AA26 5H590 AA15 CA14 CC08 DD43 EA07 EA14 EB02 EB07 EB14 FA05 FA08 HA09
Claims (2)
- 【請求項１】極数切替方式の誘導発電機を用いた風力発
電機が系統連系される系統連系システムにおいて、発電
機出力電力を測定する測定手段と、測定された発電機出
力電力に基づいて振動周波数を演算する演算手段と、演
算された振動周波数と理論上の推定周波数を比較するこ
とにより、発電機の極数状態を判別する判別手段とを備
えることを特徴とする風力発電機の運転状態判別方法。 - 【請求項２】測定された発電機出力電力と推定周波数の
時間に関する指数関数の積の値が最大になるときの周波
数を振動周波数とすることを特徴とする請求項１記載の
風力発電機の運転状態判別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000340446A JP3916034B2 (ja) | 2000-11-08 | 2000-11-08 | 風力発電機の運転状態判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000340446A JP3916034B2 (ja) | 2000-11-08 | 2000-11-08 | 風力発電機の運転状態判別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002153093A true JP2002153093A (ja) | 2002-05-24 |
| JP3916034B2 JP3916034B2 (ja) | 2007-05-16 |
Family
ID=18815358
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000340446A Expired - Fee Related JP3916034B2 (ja) | 2000-11-08 | 2000-11-08 | 風力発電機の運転状態判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3916034B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006246604A (ja) * | 2005-03-03 | 2006-09-14 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 風力発電機の運転状態判別方法 |
| JP2007151305A (ja) * | 2005-11-28 | 2007-06-14 | Toshiba Kyaria Kk | インバータ装置とその制御方法及び冷凍サイクル装置 |
| CN104868495A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-08-26 | 江苏固德威电源科技有限公司 | 应用于新能源混合逆变器的输入源智能识别方法 |
-
2000
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