JP2009127598A - 風力タービンの性能低下監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】風速計を使用せずとも良好に定周速比運転が行えることを企図し、風力タービンの性能低下の検出方法を提供する。
【解決手段】風速計を使用せずに定周速比運転を行う直線翼垂直軸型風力タービンにおいて、運転中に負荷特性を変化させ、その前後のシステムの運転挙動、即ち、風力タービンの性能が低下すると、負荷特性の変化前後で運転動作点（負荷特性と風力タービン出力特性の交点）における風力タービン側回転コンダクタンスの正負が逆転し、システムの応答性が大きく異なることを利用して、システムの応答性を監視指標とすることを特徴とする、風力タービンの性能低下監視方法を提供する。
【選択図】図６

Description

本発明は、風力ガスタービン、直線翼垂直軸風力タービンの独立電源用風力発電システムの性能低下監視の方法に関するものである。

従来、離島や山岳地など給電困難な地域で使用する独立電源用小型風力発電システムはメンテナンスに多くの問題を抱えている。よって、各システムで運転制御のみならず、性能監視・診断を自律的に行うことができれば、点在するシステムの信頼性を著しく向上できるものと考えられる。

特許文献１には、風車の運転中に負荷特性を変化させるということは記載されているが、当該技術は過大風速による回転数の過大上昇を抑制するために、負荷を重くするものであり、一方、本発明では、風車の性能低下を検出するために負荷特性を一時的に軽くするものである。

特許文献２には、風車の運転中に負荷特性を変化させるという点は、記載されているが、当該技術は過大風速等により過高回転数となった場合に、発電を中止し、力行運転（モータリング）することで回転数の上昇を抑制するものである。

特許文献３には、気象データと風力発電設備の稼動状況からメンテナンスの必要性の有無を判別するものであることが記載されている。

特開２００６−２９６１８６号公報 特開２００５−３０４２３２号公報 特開２００６−３４２７６６号公報

本発明は、独立電源用風力発電システムを定周速比運転する際には、システムの簡素化、低価格化を意図して風速計を使用しないことも少なくない。実稼動状態でのタービン受風面における流入風速は、周囲環境や高さ方向の風速分布の影響を受けるため、必ずしも一様には分布しない。よって、風速計を設置しても、風力タービンへの流入風速の代表値を適切に測定することは困難である。これまでに直線翼垂直軸型風力タービンを対象に、風速計を使用せずとも良好に定周速比運転が行えることを企図し、その上で、風力タービンの性能低下がシステムの運転挙動に及ぼす影響を調査した結果、システム出力に影響が現れるものの、風況特性を把握しなければ、風力タービンの性能低下を検出できないことを確認し、そこで本報では、運転中に負荷特性を一時的に変化させ、変化前後のシステムの運転挙動を比較することによって風力タービンの性能低下の検出方法を提供する。

本発明の第１の解決手段は、風速計を使用せずに定周速比運転を行う風力タービンにおいて、運転中に負荷特性を変化させ、その前後のシステムの運転挙動が大きく異なることを利用して、システムの応答性を監視指標とすることを特徴とする、風力タービンの性能低下監視方法を提供する。

また、本発明の第２の解決手段は、風力タービンの性能が低下すると、負荷特性の変化前後で運転動作点（負荷特性と風力タービン出力特性の交点）における風力タービン側回転コンダクタンス（風力タービントルク変化／回転数変化）の正負が逆転し、システムの応答性が大きく異なることを監視指標を用いて評価することを特徴とする、風力タービンの性能低下監視方法を提供する。

また、本発明の第３の解決手段は、前記負荷特性は、風力タービン負荷トルクが回転数の２乗に比例することを特徴とする、風力タービンの性能低下監視方法を提供する。

前記負荷特性は式（２）で表すことができる。

（式中、Ａ：受風面積［ｍ²］，Ｃ_TD：最大パワー係数点でのトルク係数，Ｌ：負荷特性変化率［％］，ｎ：回転数［ｒｐｍ］，Ｒ：風力タービンの回転半径［ｍ］，Ｘ_D：最大パワー係数点での周速比，ρ：空気密度［ｋｇ／ｍ³］，τ_L：負荷トルク［Ｎｍ］である）

また、本発明の第４の解決手段は、前記監視指標として、監視指標κを式（１）として、運転中の負荷特性の変化前後における推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数の比をＢＩＮ法で整理し、これを定周速比運転を行う風速範囲で平均したものであり、式による指標が１未満になると、性能が劣化したことを表すことを特徴とする、風力タービンの性能低下監視方法を提供する。

（式中、η_i：ｉ番目のＢＩＮにおける推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数）

また、本発明の第５の解決手段は、運転中の運転挙動と風力タービンの正常時の性能特性より、風力タービンへの流入風速を推定する、風力タービンの性能低下監視方法を提供する。

風速計を使用して、直線翼垂直軸型風力タービンの出力については正確な計測ができないことが多かったのに対し、本発明では、風速計を使用せずに定周速比運転を行う直線翼垂直軸型風力タービンの性能低下を監視する方法を提供し、性能評価することができるようになった。

対象とする独立電源用小型風力発電システムの模式図は、図１に示すように、風力タービン１、発電機２、蓄電池３及び制御装置４から構成される。風力タービン１には風向の影響を受けずに自己起動を行える直線翼垂直軸型風力タービンを用いる。この直線翼垂直軸型風力タービンの無次元化出力特性を図２に示す。

（運転制御方法）
タービン受風面における実稼動状態での流入風速は、周囲環境や高さ方向の風速分布の影響を受けるため必ずしも一様には分布しない。よって、風速計を設置しても、風力タービンへの流入風速の代表値を適切に測定することは困難である。そこで本研究では、風速計を使用せず回転数の２乗に比例した負荷操作を行うことで、風力タービンのパワー係数が最大となる周速比を保持する定周速比運転を主として行い、高風速域では定速運転に切り替える。

（風力タービンの性能低下）
風力タービンの性能低下には様々な状態が考えられるが、ここでは、図３に示す２通りのケースに着目する。図中のＣａｓｅ Ａは正常な状態での無次元化出力特性を表しており、Ｃａｓｅ ＢはＣａｓｅ Ａに比べて最大パワー係数が３０％、無負荷周速比が１０％それぞれ低下している。これは、翼の表面粗さが増大した場合の典型的な性能低下である。また、Ｃａｓｅ ＣはＣａｓｅ Ｂの状態に加えて、最大パワー係数が最大となる周速比も１０％低下した特性である。

（推定風速を用いた監視）
風力タービンの性能低下を検出するためには運転中の風況特性が必要になることから、運転挙動より流入風速を推定する。具体的には、回転数および負荷トルクから風力タービン発生トルクを推定間隔毎に推定し、これと回転数より流入風速を推定する。東京都新島村の１ヶ月間（１９９９／１／１〜１／３１）の観測風況での運転挙動のシミュレーション結果を、各性能低下ケース毎に推定風速（推定間隔は１秒）〜回転数〜流入風速の関係で表したものを図４に示す。これらの関係は１秒毎の運転挙動を測定値と見なしてＢＩＮ法（ＢＩＮ幅１ｍ／ｓ）を適用して算出する。流入風速と回転数の関係を見ると、性能が低下した場合の運転軌跡は目標動作点（図中破線：最大パワー係数点）から外れることがわかる。しかし、推定風速と回転数の関係は、性能低下の有無によらず目標動作点上にあり、流入風速を正しく推定できない。これは風力タービンの性能が正常であることを前提に流入風速を推定することによる。

図５に、回転数２００［ｒｐｍ］、風力タービン発生トルク４０．６［Ｎｍ］（図上のマーカー）となる各性能低下ケースにおける出力特性を示す。いずれのケースでも推定風速値は１０．５［ｍ／ｓ］となるが、実際の流入風速はＣａｓｅ Ａでは推定風速に一致するが、Ｃａｓｅ Ｂ、Ｃａｓｅ Ｃはそれぞれ１４．６［ｍ／ｓ］，１１．８［ｍ／ｓ］となる。本発明検討では推定風速と流入風速との差を風力タービンの性能低下による影響の一つと捉え、以後、推定風速を利用した風力タービン性能低下の検出について検討を行う。

（負荷特性変化の運転挙動への影響）
（運転動作点への影響）
風力タービンの性能が低下すると、システムの運転動作点（負荷特性と風力タービン出力特性の交点）が移動するが、風速計を用いない場合にはこれを検出することができない。そこで、運転中に負荷特性を一時的に変化させ、その前後の運転挙動を比較することで、運転動作点の移動（風力タービンの性能低下）の検出を試みる。負荷特性は式（２）のように変化させる。いずれの場合も負荷トルクは回転数の２乗に比例するが、その比例定数が異なる。

（式中、Ａ：受風面積［ｍ²］，Ｃ_TD：最大パワー係数点でのトルク係数，Ｌ：負荷特性変化率［％］，ｎ：回転数［ｒｐｍ］，Ｒ：風力タービンの回転半径［ｍ］，Ｘ_D：最大パワー係数点での周速比，ρ：空気密度［ｋｇ／ｍ³］，τ_L：負荷トルク［Ｎｍ］である）

通常の負荷特性（Ｌ＝０％）と負荷特性を変化させた場合（Ｌ＝３０，５０％）の運転動作点を図６に示す。ここで、運転動作点における風力タービン側回転コンダクタンス−∂τ_T／∂_n［Ｎｍ／ｒｐｍ］の変化に着目すると、Ｃａｓｅ Ｂでは負荷特性が変化すると回転コンダクタンスの正負が逆転することがわかる。

（時定数への影響）
風力タービン側回転コンダクタンスの正負の逆転は、式（３）より算出される風速変化に対する回転数の応答に見る時定数に大きな影響を及ぼす。

（式中、ｊ：回転慣性モーメント［ｋｇｍ²］，τ_T：風力タービン発生トルク［Ｎｍ］）

各性能低下ケースにおける流入風速と時定数の関係に負荷特性変化が及ぼす影響を図７に示す。Ｃａｓｅ ＡとＣａｓｅ Ｃの時定数は負荷特性変化の影響をほとんど受けないのに対して、Ｃａｓｅ Ｂの時定数は負荷特性が変化すると大幅に小さくなることがわかる。そこで、運転動作点の移動に伴う時定数（応答性）の大きな変化に着目して性能低下を検出する。なお、Ｃａｓｅ Ｃの時定数はＣａｓｅ Ａとほぼ同様の傾向を示すことから、負荷特性変化による性能低下の検出は困難と考え、Ｃａｓｅ Ｂの性能低下の検出にのみ着目する。

（システム出力への影響）
時定数の変化を評価するために、定周速比運転時の運転挙動より推定風速変化率に対する回転数変化率を算出し、ＢＩＮ法（ＢＩＮ幅１．０ｍ／ｓ）を用いて整理する。その上で、式（４）により無次元化を行う。

（式中、ｍ：ＢＩＮの数，Ｖ^E：推定風速［ｍ／ｓ］，Ｘ_OP：Ｃａｓｅ Ａの負荷特性に応じた運転動作点での周速比，η_i：ｉ番目のＢＩＮにおける推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数である。）

負荷特性変化により時定数が小さくなると、推定風速変化率に対する回転数変化率は大きくなるが、運転動作点の移動の影響も現れてしまう。そこで、時定数の変化のみを評価できるようにこのような無次元化処理を行う。なお、回転慣性モーメントの効果により、所定の運転動作点を過渡的に外れることが少なくないため、運転動作点近傍（推定風速から算出した周速比で±０．１の範囲）での推定風速変化率に対する回転数変化率のみを評価する。また、負荷特性が変化しても定周速比運転が行える推定風速範囲を対象とする。前述の１ヶ月間の観測風況で算出した結果を図８に示すが、Ｃａｓｅ Ａでは負荷特性が変化すると無次元数が増加するのに対して、Ｃａｓｅ Ｂでは逆に減少することがわかる。

この理由を明らかにするために、回転数変化率（Δｎ／Δｔ）および推定風速変化率（
ΔＶ^E／Δｔ）と推定風速との関係を図９，図１０にそれぞれ示す。Ｃａｓｅ Ａでは、
負荷特性が変化すると推定風速変化率が小さくなり、無次元数が増加する。一方、Ｃａｓｅ Ｂでは回転数変化率と推定風速変化率はそれぞれ大きくなるが、推定風速変化率の増加が支配的となり、無次元数は減少する。ここで図９に着目すると、Ｃａｓｅ Ａの回転数変化率は時定数の傾向とは異なり増加している。これは負荷特性が変化したことにより、低周速比域（風速上昇時に相当）で負荷トルクと風力タービン発生トルクとの差が大きくなり、ＢＩＮ法で整理する実際の運転挙動で風速変化に対する回転数の応答が早くなったことによる。Ｃａｓｅ Ｂでも、Ｃａｓｅ Ａの場合と同様に実際の運転挙動の応答性は向上するが、時定数も大幅に小さくなるため回転数変化率は増加する。

図１０に示す推定風速変化率は、同一風況での計算のため負荷特性の変化によらず一定になると考えられるが、結果は異なっている。これはシステムの時定数に比べて推定間隔（１秒）が十分小さくないことに起因する。Ｃａｓｅ Ａでは負荷特性を変化させても運転動作点近傍での時定数はほとんど変化しないが、実際の運転挙動では応答性が向上する。よって運転挙動に対して推定間隔が相対的に長くなり、離散誤差が生じて推定風速変化率が小さくなる。Ｃａｓｅ Ｂでも負荷特性を変化させることでシステムの応答性が向上して、同様の効果が生じる。しかし、図７に見るように、運転動作点の移動による時定数の減少（回転数変化率の増加）が推定風速変化率に対して支配的となり、推定風速変化率は増加することになる。

（監視指標の構築と性能低下の検出）
以上の結果より、風力タービンの性能低下を検出するための監視指標κを式（１）のように定義する。この監視指標は、負荷特性の変化前後における推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数の比を各ＢＩＮで取り、これを定周速比運転を行う風速範囲で平均したものである。

Ｃａｓｅ Ｂの性能低下が生じると、監視指標は１以下になる。

東京都新島村での１９９９／１／１〜１９９９／１２／２１の観測風況を対象に、１０日毎に負荷特性を１時間だけ変化させた場合の各性能低下ケースにおける運転挙動を動特性シミュレーションにより算出する。その上で、１秒毎の運転挙動より算出した監視指標を図１１に示す。図１１（ａ）はＬ＝３０％の場合を示しているが、Ｃａｓｅ Ａの監視指標は常に１以上になっており、正常状態であることを認識できている。一方、Ｃａｓｅ
Ｂの監視指標はその大半が１以下になるものの、１以上の値（正常状態）を示す場合も散見される。しかし、図１１（ｂ）に示すようにＬ＝５０％とすると、Ｃａｓｅ Ｂの監視指標はさらに小さくなり、常に１以下になることを確認できる。なお、図１２にはＣａｓｅ Ｃについての監視指標も併せて示しているが、そのほとんどが１以上であり、性能低下を検出することはできない。

次に、負荷特性を変化させる時間を１時間と短く設定しているため、監視指標を算出する際に各ＢＩＮに十分な数の運転挙動データが入っているか確認する。Ｃａｓｅ Ａで計算時間を１時間（１９９９／１／１の０〜１時）あるいは１ヶ月（１９９９／１）とし、その間負荷特性を変化させ続けた場合の推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数と推定風速との関係を図１２に示す。負荷特性を変化させる時間が１時間でも１ヶ月間でもほぼ同様の結果になることから、１時間で十分といえる。また、負荷特性を変化させることにより運転動作点におけるパワー係数が大きく低下するため（図６）、１時間の負荷特性変化でも発電量の低下が生じうる。そこで、Ｃａｓｅ Ａにおいて計算時間を１日（１９９９／１／１）とし、その間負荷特性を変化させ続けた場合の１日の総発電量を表１に示す。これより１日中負荷特性を変化させても、発電量の低下はほとんどなく、Ｌ＝３０％の場合は発電量が増加する。これは前述のように、負荷特性を変化させることで低周速比域における負荷トルクと風力タービン発生トルクの差が大きくなり、システムの応答性が向上することに起因する。よって、１時間程度の負荷特性変化では発電量への影響はほとんど無いと言える。

（風力タービンの性能低下）
風力タービンの性能低下には様々な状態が考えられるが、ここでは、図１３に示すケースに着目する。Ｃａｓｅ Ａは正常な状態での無次元化出力特性を表しており、Ｃａｓｅ
ＢはＣａｓｅ Ａに比べて最大パワー係数Ｃ_pmaxが３０％、無負荷周速比Ｘ_maxが１０％低下している。また、Ｃａｓｅ ＣはＣａｓｅ Ｂの状態に加えて、パワー係数が最大となる周速比（以後、最大パワー係数点）Ｘ_refも１０％低下した特性である。これらは、翼の表面粗さが増大した場合の典型的な性能低下である。

（風力タービンの性能監視手法）
風力タービンの性能が低下すると、システムの運転動作点（負荷特性と風力タービン出力特性の交点）が移動して応答速度も変化するが、風速計を用いない場合にはこれを検出することができない。そこで、運転中に負荷特性を一時的に変化させ、その前後の運転挙動を比較することで、応答速度の変化（風力タービンの性能低下）を検出する性能監視手法をこれまでに構築した。ここではその概略を説明する。

（負荷特性の変化方法）
負荷特性は式（２）のように変化させる。いずれの場合も負荷トルクは回転数の２乗に比例するが、その比例定数が異なる。

（式中、Ａ：受風面積［ｍ²］，Ｃ_TD：最大パワー係数点でのトルク係数，Ｌ：負荷特性変化率［％］，ｎ：回転数［ｒｐｍ］，Ｒ：風力タービンの回転半径［ｍ］，Ｘ_D：最大パワー係数点での周速比，ρ：空気密度［ｋｇ／ｍ³］，τ_L：負荷トルク［Ｎｍ］である）

通常の負荷特性（Ｌ＝０％）と負荷特性を変化させた場合（Ｌ＝３０、５０％）の運転動作点を図１４に示す。Ｃａｓｅ Ｂでは、負荷特性が変化すると風力タービン側回転コンダクタンス−ｄＣ_T／ｄＸの正負が逆転することがわかる。

（監視指標の算出）
風力タービン側回転コンダクタンスの正負が逆転すると、目標運転動作点上でのシステムの時定数が変化し、応答速度に違いが現れる。これを評価するための監視指標の算出手順と、監視指標を用いた性能監視のフロー図を図１５に示す。まず通常の負荷特性で定周速比運転を行う時のシステムの運転挙動から流入風速の推定を行い、推定風速変化率ΔＶ
^E／Δｔ［（ｍ／ｓ）／ｓ］と、計測した回転数から回転数変化率Δｎ／Δｔ［ｒｐｍ／
ｓ］を算出して、ビン法（ビン幅１．０ｍ／ｓ）により整理する。なお、実際の運転挙動ではロータの回転慣性モーメントの効果により、図３に示す運転動作点を過渡的に外れることが少なくないため、目標とする運転動作点近傍（推定風速から算出した周速比で±０．１の範囲）での運転挙動のみを評価する。その後、風速変化に対する回転数変化を求め、式（４）のように無次元化する。これは、負荷特性の変化による目標運転動作点の移動の影響を相殺し、応答速度の変化のみを評価できるようにするためである。

（式中、Ｉ：ビンの数，Ｖ^E：推定風速［ｍ／ｓ］，Ｘ_OP：Ｃａｓｅ Ａにおける各負荷特性に応じた目標運転動作点での周速比，η_i：ｉ番目のビンにおける推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数。）

また、負荷特性を変化させた場合についても同様にη_iを算出し、式（６）に示す監視指標κを用いて負荷特性の変化前後の無次元数を比較する。

この監視指標が１未満になった場合に風力タービンの性能が低下したと見なす。

（風力タービン性能低下の検出例）
東京都新島村の冬季１ヶ月間の観測風況（月平均風速８。６１ｍ／ｓ）に対する運転挙動のシミュレーションより、推定風速変化に対する回転数変化を算出した結果を図１６に示す。Ｃａｓｅ Ａ及びＣａｓｅ Ｃでは負荷特性が変化すると無次元数η_iが増加するのに対して、Ｃａｓｅ Ｂでは逆に減少する。これは、負荷特性を変化させることで、低周速比域における風力タービンの出力特性と負荷特性の差が大きくなり、システムの応答速度が早くなること、また、図１４に示した風力タービン側回転コンダクタンスの変化により、目標運転動作点近傍でのシステムの時定数が変化することに起因する。図１６よりＣａｓｅ Ｂでは監視指標が１以下となり風力タービンの性能低下を検出できるが、Ｃａｓｅ Ｃの場合には検出できないことがわかる。

（監視指標による風力タービンの性能監視）
（運転中の風力タービンの性能低下状態の設定）
運転中の風力タービンの性能低下を検出するために、以下に示す性能低下状態を設定する。パターンＡは運転中に性能が低下しない場合であるのに対して、パターンＢでは１日の間に最大パワー係数が０．３１０^-3（Ｃａｓｅ Ａでの最大パワー係数の０．１％に相当）、無負荷周速比が１．１１０^-3（Ｃａｓｅ Ａでの無負荷周速比の０．０３％に相当）低下していき、３００日でＣａｓｅ Ｂの性能低下状態となる。また、パターンＣはパターンＢの状態に加えて最大パワー係数点も０．６１０^-3（Ｃａｓｅ Ａでのパワー係数が最大となる周速比の０．０３％に相当）ずつ１日の間に低下していき、３００日でＣａｓｅ Ｃの性能低下状態になる。

（監視条件の設定）
実稼動状態で風力タービンの性能低下を検出するためには、監視指標による性能監視の実施間隔（監視間隔）、負荷特性変化率、負荷特性を変化させる時間等の監視条件の設定が重要になる。実用性の高い監視条件を明らかにするため、東京都新島村での１年間の観測風況（年間平均風速５．５１ｍ／ｓ）を対象に、表２の監視条件でパターンＢの場合の監視指標を算出した結果を図１７に示す。図１７（ａ）では負荷特性変化率の影響に注目しているが、負荷特性変化率３０％の場合は、２５０日程度経過すると監視指標が１以上になる場合があり、誤検出の可能性がある。４０％以上の負荷特性変化率があれば誤検出を生じないが、性能低下時の負荷特性変化前後での風力タービン側回転コンダクタンスの符号変化をより明確にするため、負荷特性変化率は５０％とする。また、監視間隔については、図１７（ｂ）に見るように、７日とした場合には、性能がほとんど低下していない状態でも監視指標が１以下となり性能低下を誤検出する可能性がある。一方、３０日とした場合には性能低下を検出できる間隔が長くなりすぎることから、ここでは１０日とする。さらに、負荷特性の変化時間については、図１７（ｃ）より、いずれの変化時間でも監視指標の低下はほぼ同様になることがわかる。負荷特性を変化させることによる発電量の低下はごくわずかであることを確認しているが、極力短い方が望ましいため、ここでは１時間とする。

（性能低下検出能力の評価）
以上に設定した監視条件で、前述した１年間の観測風況を対象として算出した各パターンの監視指標を図１８に示す。パターンＡでは監視指標が常に１以上であるため正常とみなしている。一方、パターンＢでは１００日程度経過（最大パワー係数が１０％程度低下）すると監視指標が１以下となり、性能低下を検出できることがわかる。また、パターンＣの場合は監視指標が１以下になる場合もあるが、ほとんどの監視で監視指標が１以上となるため、性能低下を検出するのは困難である。

パターンＣでは最大パワー係数点も低下することに着目して、性能低下の検出が可能な最大パワー係数点の低下範囲を調査する。前述の風況を対象に、最大パワー係数が３０％、無負荷周速比が１０％低下した状態から、最大パワー係数点を１日の間に０．６１０^-3低下させていった場合の監視指標の算出結果を図１９に示す。２５０日程度経過し、最大パワー係数点が８％低下すると、監視指標は１以上となり、性能低下を検出できなくなることがわかる。この時の無次元化出力特性を図２０に示すが、目標運転動作点で風力タービン側回転コンダクタンスが０となっていることがわかる。つまり、通常の負荷特性（Ｌ＝０％）において性能低下により風力タービン側の回転コンダクタンスが負となる場合に、性能低下が検出できると言える。

風速計を使用せずに定周速比運転を行う直線翼垂直軸型風力タービンの性能監視手法について検討した。これまでに、運転中に負荷特性を変化させ、その前後のシステムの運転挙動を比較することで性能低下を検出できることを明らかにしたが、本発明では実用性の高い性能監視条件について検討した上で、性能低下の検出能力を評価した。その結果、設定した監視条件の下では、最大パワー係数となる周速比が変化しない場合（パターンＢ）であれば、１０％程度の最大パワー係数の低下を検出できることができた。また、最大パワー係数となる周速比も低下する場合（パターンＣ）には、通常の負荷特性における運転動作点での風力タービン側回転コンダクタンス−ｄＣ_T／ｄＸが負であれば、性能低下を検出できる。

独立電源用風力発電システムの模式的概略図である。 直線翼垂直軸型風力タービンの無次元化出力特性図である。 風力タービンの性能低下の無次元化出力特性である。 性能低下ケースの関係図である。 回転数２００ｒｐｍでの風力タービンの性能低下出力特性図である。 通常の負荷特性と負荷特性を変化させた場合の運転動作点を示す。 各性能低下ケースでの負荷特性変化の影響度を示す図である。 １カ月間の観測風況で算出した結果図である。 回転数変化率および推定風速変化率と推定風速との関係を示す。 回転数変化率および推定風速変化率と推定風速との関係を示す。 本発明に使用する１秒毎の運転挙動より算出した監視指標図を示す。 負荷特性を変化させ続けた場合の推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数と推定風速との関係図を示す。 風力タービンの性能低下状態図である。 負荷特性を変化させた場合の運転動作点を示す。 本発明における性能監視フロー図である。 負荷特性変化が推定風速変化に対する回転数変化の無次元数に与える影響を示す。 監視条件の影響を示す。 各パターンにおける性能低下の検出を示す図である。 本発明による最大パワー係数点が変化した場合の監視指標である。 本発明による検出可能な風力タービンの性能低下を示す。

符号の説明

１ 風力タービン
２ 発電機
３ 蓄電池
４ 制御装置

Claims (5)

1. 風速計を使用せずに定周速比運転を行う風力タービンにおいて、運転中に負荷特性を変化させ、その前後のシステムの運転挙動が大きく異なることを利用して、システムの応答性を監視指標とすることを特徴とする風力タービンの性能低下監視方法。
2. 風力タービンの性能が低下すると、負荷特性の変化前後で運転動作点（負荷特性と風力タービン出力特性の交点）における風力タービン側回転コンダクタンス（風力タービントルク変化／回転数変化）の正負が逆転し、システムの応答性が大きく異なることを監視指標を用いて評価することを特徴とする請求項１に記載の風力タービンの性能低下監視方法。
3. 前記負荷特性は、風力タービン負荷トルクが回転数の２乗に比例することを特徴とする請求項１または２に記載の風力タービンの性能低下監視方法。
4. 前記監視指標として、監視指標κを式（１）として、運転中の負荷特性の変化前後における推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数の比をＢＩＮ法で整理し、これを定周速比運転を行う風速範囲で平均したものであり、式による指標が１未満になると、性能が劣化したことを表すことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の風力タービンの性能低下監視方法。
   

   

   （式中、η_i：ｉ番目のＢＩＮにおける推定風速変化率に対する回転数変化率の無次元数）
5. 運転中の運転挙動と風力タービンの正常時の性能特性より、風力タービンへの流入風速を推定する請求項１〜４のいずれかに記載の風力タービンの性能低下監視方法。

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