JP2009167847A - 風力発電に対する負荷周波数制御容量不足検知システム、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】風力発電変動量に対する負荷周波数制御容量の不足を簡単に精度よく予測する。
【解決手段】現在から所定の期間内について予測された風力発電量を示す風力発電量予測データからそのうちの最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量データを算出する風力発電量最大変化量算出部と、前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収しうる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知する負荷周波数制御容量不足検知部とを備えている。
【選択図】図２Ｂ

Description

この発明は風力発電に対する負荷周波数制御容量不足検知システム、方法及びプログラムに係わり、特に風力発電に対する負荷周波数制御容量不足を短時間で精度よく予測することができる、風力発電に対する負荷周波数制御容量不足検知システム、方法及びプログラムに関する。

近年、地球温暖化防止の観点から、いわゆる京都議定書等の環境保護の枠組みにおいて、ＣＯ_２排出規制が全地球的な喫緊の課題となっており、従来の化石燃料を用いて生産されるエネルギーから、新エネルギーやグリーンエネルギーと呼ばれる、その生産過程でのＣＯ_２の排出を大幅に抑制しあるいはなくすることができるエネルギーへの転換が試みられている。風力発電もその一つであって、電力事業者においても環境問題への取り組みの一環として、実用レベルの風力発電プラントにより各地で研究開発が行われている。

風力発電は、クリーンなエネルギー源ではあるが、風力発電機一基あたりの出力を増大させることが難しい、多数の風力発電機を設置するには広大な用地を必要とする、といった設置上の問題点とともに、設置場所での気象条件（風向、風速）によって、経時的に発電量が変動するという運用上の問題点がある。今後電力系統に連系される風力発電機の発電量が急速に増加することが見込まれる中で、このような風力発電量変動に対応して、需要家における電源周波数変動を許容範囲内にすべく負荷周波数制御（Load Frequency Control、以下「ＬＦＣ」と略称する。）を行うには、現在から例えば数時間先までの比較的短時間における風力発電量を精度よく予測し、それによりＬＦＣの機能を担う石油・ＬＮＧ火力発電所、揚水式水力発電所などの設備にあらかじめ所要発電量の不足を予測して報知することが必要となる。

従来このような観点から風力発電量を予測するためのシステムや手法が種々提案されている。特許文献１は数時間先までの比較的短時間の予測風力発電量を簡便に精度よく求めようとするもので、適用地点の過去の気象予測データと実測データとから、ニューラルネットワークによって数時間先の風速を予測し、それに基づいて予測発電量を算出している。
特開２００７−５６６８６号公報

しかし、この文献に提案されている予測システムや手法は、いずれも予測精度向上のための複雑な演算ロジックを使用したものであり、取り扱いに専門知識が必要であり、またシステムの構築に多くの時間とコストを要すると考えられるものであった。この点から、数時間先までの風力発電量を簡単にかつ実用上問題のない精度で予測するとともに、それに基づいてＬＦＣ容量不足を予測し報知することを可能とするシステムが切望されていた。

本発明は、上記の及び他の課題を解決するためになされたもので、数時間先までの風力発電量を簡単にかつ実用上問題のない精度で予測するとともに、それに基づいて風力発電量変動に対するＬＦＣ容量不足を予測することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の一態様は、風力発電による発電量変動に対する負荷周波数制御容量の不足を検知するための情報処理システムであって、
現在から所定の期間内について予測された風力発電量を示す風力発電量予測データからそのうちの最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量である風力発電量最大変化量データを算出する風力発電量最大変化量算出部と、
前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収するために利用することができる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知する負荷周波数制御容量不足検知部と、
を備えていることを特徴とする。

また本発明の他の態様は、風力発電による発電変動量について負荷周波数制御容量の不足を検知するための情報処理システムであって、
前記風力発電施設の敷地内に設定した特定位置の平面位置座標を示す代表点座標データと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機に取り付けられている風車の地表面からの高さを示す風車高さデータと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機の風車が受ける風速と発電量との関係を示す風速対発電量特性曲線データと、前記風力発電施設の敷地内に設置されている風力発電機の数を示す設置機数データとが格納されている風力発電情報記憶部と、
前記風力発電施設の前記代表点座標に近接する複数の観測点において予測された所定の期間の風速データである風速予測データを、前記代表点座標と前記複数の観測点の座標各々との間の距離によって比例配分するとともに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電機の風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正により、前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出する代表点風速予測データ算出部と、
前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における、所定期間の風力発電量予測データを算出する風力発電量予測データ算出部と、
前記風力発電量予測データの現在から所定の期間内における最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量である風力発電量最大変化量データを算出する風力発電量最大変化量算出部と、
前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収するために利用することができる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知する負荷周波数制御容量不足検知部と、
を備えていることを特徴とする。

本発明の一態様に係る、風力発電による発電変動量について負荷周波数制御容量の不足を検知するためのシステムによれば、風力発電に対する負荷周波数制御容量不足を短時間で精度よく予測することができる。

以下、本発明をその一実施形態に即して添付図面を参照しつつ説明する。

《本実施形態によるシステムの構成》
本発明の一実施形態に係る、ＬＦＣ容量不足検知システム（以下「本システム」という。）のハードウェア構成図を図１に示す。本システム１００は例えば、ＣＰＵ１２０、メモリ１２２、記憶装置１２４、記録媒体読取装置１２６、通信インターフェイス１３０、入力装置１３２、及び出力装置１３４を備えて構成されている。

記憶装置１２４は、本実施形態の負荷周波数制御容量不足警報処理を実行するためのプログラム、繰り返し使用される固定データなどを格納する。記憶装置１２４に記憶されているプログラムがメモリ１２２に順次読み出され、ＣＰＵ１２０がそのメモリ１２２に読み出されたプログラムを実行する。ここで、記憶装置１２４は例えばハードディスクドライブである。記録媒体読取装置１２６は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１２８に記録されたプログラムやデータを読み取り、記憶装置１２４に格納することができる。

通信インターフェイス１３０は、インターネット、ＬＡＮ、専用線等で形成されるネットワークを介して他のコンピュータとデータの送受信を行う。他のコンピュータとは、例えば、ＬＦＣ機能の管理等に使用されているコンピュータ（不図示）である。入力装置１３２は、キーボードやマウスを含む。また、出力装置１３４は、ディスプレイやプリンタを含む。

本システム１００は、数時間先等短時間の風力発電量予測処理を実行する部分である短時間風力発電量予測処理部１００Ａと、その予測処理結果を用いてＬＦＣ容量不足予測処理を実行する部分であるＬＦＣ容量不足予測処理部１００Ｂとを備えている。図２Ａに、本実施形態に係る短時間風力発電量予測処理部１００Ａの機能ブロック図を、図２Ｂに、ＬＦＣ容量不足予測処理部１００Ｂの機能ブロック図をそれぞれ示す。ここに示す機能は、図１に示したハードウェア上で本実施形態に係るＬＦＣ容量不足予測プログラムが実行されることにより実現される。

《短時間風力発電量予測処理部》
まず図２Ａを参照して短時間風力発電量予測処理部１００Ａの機能を説明する。風速予測データ取得部２０２は、気象庁から財団法人気象業務支援センターを介して提供される数値予測データである領域数値予報モデルＧＳＭ（日本域）データ（以下「ＧＳＭデータ」と略称する。）を、図示しないインターネット上のサーバから受信して、そのデータの中から風速に関する予測データを取得する。ＧＳＭデータは、緯度２０°〜５０°の間を０．２°間隔、経度１２０°〜１５０°の間を０．２５°間隔の一辺約２０ｋｍの格子に分割した格子点において、さらに高度を１０ｍ高度の地表面データ及び１０００ｈＰａ〜１０ｈＰａの１７点にわたって算出した三次元メッシュの予測数値データで、地表面データについては１時間間隔で配信されている。図３に、風速予測データに関する取得データ例を示す。データ更新時刻は毎日０時、６時、１２時、１８時で、図３では北緯３５°、東経１３５°、地上高１０ｍ地点について、２００６年３月３０日１８時時点での実測データと、そこから１時間間隔で８４時間先まで算出された予測数値データが受信されたデータとして模式的に示している。図示のように、風速については、南北方向及び東西方向のベクトル成分として取得される。なお、図３は本発明の理解を助けるためのもので、風速データは仮想の数値である。

風力発電情報記憶部２０４は、発電量予測の対象となる風力発電施設に関して発電量予測演算処理に必要なデータを記憶しており、本実施形態では、当該風力発電施設の代表点位置座標、風力発電機用風車の設置高さ、風力発電機の設置基数、設置されている風力発電機の風速対発電出力特性代表データが含まれている。（各データの内容については後述する。）通常複数の風力発電機が設置されて一の風力発電施設（一般に「ウインドファーム」とも呼ばれる。）を構成しているが、本実施形態の予測システムは、それら個々の風力発電施設の予測発電量を算出する。したがって、二以上の風力発電施設について予測する場合には、各風力発電施設に関するデータ組が記憶部２０４に格納される。

代表点風速予測データ算出部２０６は、風速予測データ取得部２０２で取得された風速予測データと、風力発電情報記憶部２０４に記憶されている風力発電施設の代表点位置座標データ及び風車の設置高さデータとから、各風力発電施設の代表点における風速予測データを算出する。

基礎となる風速予測データとしては、地上高１０ｍのデータを採用し、風力発電機用風車のナセル中心で測定した風車設置高さデータを用いて、後述する高さ方向補正処理を行う。

ここで、取得した風速に関するＧＳＭデータから代表点風速予測データを算出する手順について説明する。前記のように、ある風力発電施設についての風速予測データは、その風力発電施設の位置を代表する地点である代表点の座標を用いて算出する。風力発電機が一機だけ設置されている場合には、その風力発電機の設置位置がそのまま代表点となる。複数の風力発電機が設置されている場合には、例えばそれらの風力発電機が設置されている敷地の中心点を代表点とする。設置されている複数の風力発電機が異なる出力のものを含むのであれば、風力発電機の配置によって重み付けをして代表点を求めるようにしてもよく、またそれ以外の適宜の方法で代表点を決定することができる。

風力発電施設の代表点における風速予測データを求めるために、前記取得した風速ＧＳＭデータの中から、代表点を取り囲むように位置している４つの観測点における風速ＧＳＭデータを抽出する。各風速ＧＳＭデータは、前述のように南北成分データと東西成分データとを含んでいる。代表点での風速予測データを求めるために、南北方向と東西方向それぞれについて、風速ＧＳＭデータからの内挿処理を行う。図４は風速ＧＳＭデータからの内挿処理を説明するための説明図である。図の横軸に経度Ｘを、縦軸に緯度Ｙをとっている。図４は東西方向（経度方向）について内挿する場合である。ここで予測対象である風力発電施設の代表点Ｐの座標を（Ｘ，Ｙ）とする。この代表点Ｐを取り囲む４つのＧＳＭデータ観測点Ｐ_１〜Ｐ_４は経度方向、緯度方向にそれぞれ約２０ｋｍの略正方形をなしており、その座標がそれぞれ（Ｘ_１，Ｙ_１）、（Ｘ_２，Ｙ_１）、（Ｘ_１，Ｙ_２）、（Ｘ_２，Ｙ_２）である。また、各観測点Ｐ_１〜Ｐ_４における風速ＧＳＭデータの東西方向成分が、Ｗ_１〜Ｗ_４である。内挿処理は、これらの風速ＧＳＭデータ東西方向成分を、下に示す式（１）〜（３）によって比例配分する操作である。

すなわち、まず代表点Ｐの経度Ｘにおける、緯度Ｙ_１、Ｙ_２それぞれでの風速東西成分Ｗ_１１、Ｗ_１２を求める。
Ｗ_１１＝Ｗ_１＋（Ｗ_２−Ｗ_１）×（Ｘ−Ｘ_１）／（Ｘ_２−Ｘ_１） ……（１）
Ｗ_１２＝Ｗ_３＋（Ｗ_４−Ｗ_３）×（Ｘ−Ｘ_１）／（Ｘ_２−Ｘ_１） ……（２）
そして、緯度方向についても比例配分を行い、代表点Ｐにおける風速ＧＳＭデータ東西成分Ｗ_Ｘを求める。
Ｗ_Ｘ＝Ｗ_１１＋（Ｗ_１２−Ｗ_１１）×（Ｙ−Ｙ_１）／（Ｙ_２−Ｙ_１） ……（３）
風速ＧＳＭデータ南北方向（緯度方向）成分Ｗ_Ｙについても同様の手順で算出すれば、代表点Ｐにおける風速予測データＷは、
Ｗ＝｜（Ｗ_Ｘ ^２＋Ｗ_Ｙ ^２）^１／２｜ ……（４）
と求められる。

なお、通常風力発電用風車は風向に応じて最も効率的に風を受けることができるように姿勢制御されるため、風向については考慮せずに風速の絶対値を用いることで実用上十分な予測データを得ることができる。また、図４に示した例では、４つの観測点における風速ＧＳＭデータ東西成分はすべて正（東向き）であるが、東西成分が西向きのときは負の値をとるからそれを用いて前記の比例配分を行えばよい。南北成分についても同様である。

次に、風力発電施設の代表点風速予測データに関する高さ方向の補正について説明する。前述のように、４つの観測点から取得する風速ＧＳＭデータは、それぞれ地上高１０ｍデータであるから、これを下記の「べき乗則」の数式により、風車高さとしての地表面から風力発電機ナセル中心までの高さの値で補正する。
Ｗ_ｎ＝Ｗ_１０×（Ｚ_ｎ／Ｚ_１０）^１／Ｂ ……（５）
ただし、Ｗ_ｎはナセル中心高さにおける風速、Ｗ_１０は地上高１０ｍにおける風速、Ｚ_ｎは地表面からナセル中心までの高さ、Ｚ_１０は基準高度である１０ｍ、Ｂは周囲環境によって定まる定数（例えば森林の場合Ｂ＝５、海の場合Ｂ＝７とする。）である。

なお、この高さ方向の補正は、４つの観測点について取得した風速ＧＳＭデータそれぞれについて行ってもよいし、あるいはこれらの風速ＧＳＭデータに前記内挿処理をして得られた代表点風速予測データについて補正を行ってもよい。

次に、予測発電量算出部２０８について説明する。予測発電量算出部２０８では、風速予測データ算出部２０６で算出された、５１時間先までの１時間ごと代表点風速予測データと、風力発電情報記憶部２０４に記憶されている風力発電機の風速対発電出力特性代表データ（以下簡単のため「パワーカーブ」と略称する。）及び風力発電機設置基数データとから、１時間ごとの予測発電量を算出する。図５に、パワーカーブの一例を模式的に示す。これは、横軸に風力発電機の風車が受ける風速を、縦軸にその風速における風力発電機の発電量をとり、その関係を表したものである。図５の例では、風速２ｍ／ｓまでは風車がロックされているために風力発電量がゼロであるが、風速が２ｍ／ｓを超えると発電量が立ち上がって次第に増加し、風速１５ｍ／ｓで定格発電量の１，５００ｋｗに達する発電出力特性を表している。パワーカーブのデータとしては、どのような形式で風力発電情報記憶部２０４に記憶させてもよいが、予測発電量の算出精度は、代表点風速予測データを四捨五入して得た整数値によって行っても実用上問題ないことが確認されているので、例えば図５の例の場合、風速２〜１５ｍ／ｓの間の整数値に対応する風力発電量を対応させたテーブルとして記憶しておくことでもよい。またパワーカーブのデータは、対象風力発電機による実測データを用いることが予測精度を向上させる上で好ましい。

予測発電量出力部２１０は、予測発電量算出部２０８で得られた予測発電量データを指定のデータ形式で出力する。出力データ形式は、例えば別のコンピュータに転送する等、データ受け取り側の要求に応じて任意に定めることができる。またもちろんポータブルメモリや各種ディスク等の記録媒体に出力させたり、プリンタを介して紙出力させたりしてもよい。

図６に、一の風力発電施設に関する予測風力発電量算出結果を、仮想データを用いて模式的に示す。これは、４月１４日９時に、当日の６時に更新された風速ＧＳＭデータを使用して、翌４月１５日の０時から２４時までの予測風力発電量を算出した場合を想定している。対象の風力発電施設に設置されている風力発電機は、図５に例示したパワーカーブの出力特性を備えているものとし、４月１５日０時から１時間の予測発電量は、代表点について算出した予測風速７ｍ／ｓに対してパワーカーブ上の対応する値として、１，０００ｋＷと求められる。以下、１時から２４時まで同様にして予測発電量を求めることができる。

《ＬＦＣ容量不足予測処理部》
次に、図２Ｂに示すＬＦＣ容量不足予測処理部１００Ｂの機能ブロック図を参照してその機能を説明する。

予測風力発電量取得部２２０は、前記短時間風力発電量予測処理部１００Ａの予測風力発電量出力部２１０から現在より３時間先までの風力発電量予測データを取得する。３時間分としているのは、ＬＦＣ容量と比較するために、予測される風力発電量の最大変動幅を見積もる上で、２〜３時間程度の短時間のうちに予測される最大風力発電量を使用することとしているためで、本システムを適用しようとする事業者等において適宜定めることができるものである。

ＬＦＣ容量設定部２２２は、本システムとは別のＬＦＣ管理システムのコンピュータなどから、現在の全ＬＦＣ発電機合計出力に対する出力増加方向、出力減少方向のＬＦＣ容量（周波数変動を吸収すべく発生しうるＬＦＣ発電機出力）を取得し、増加方向出力、減少方向出力のいずれか小なる方を、ＬＦＣ余力Ｌminと設定する。なお、ＬＦＣ余力Ｌminそのもののデータを別のコンピュータなどから取得するように構成してもよい。

次に、ＬＦＣ容量比較演算部２２４では、前記予測風力発電量取得部２２０から取得される３時間先までの風力発電量予測データのうちの最大値Ｐmaxを抽出する。そして、これに基づいて風力発電量変動量の予測データを算出する。図７に、風力発電量変動量予測に関する説明図を示す。この図は、横軸に経過時間ｔを、縦軸に風力発電による出力１ｋＷあたりの出力変動をとって模式的に示したものであり、単位出力あたりの出力変動が時間的に推移していく模様を表している。この出力変動曲線は、風力発電量変動予測の対象となる風力発電施設についてその経時的な変動を統計処理することによって得られるものであり、時期ごとの代表的な変動曲線をあらかじめ設定しておいて使用すればよい。

風力発電変動量を求めるためには、図示のように、２０分間の観測ウインドウを設定し、そのウインドウ内における変動曲線の最大値と最小値とをそれぞれ抽出してその差Ｆを求める。ここで観測ウインドウの幅を２０分間と設定したのは、本実施形態の場合、ＬＦＣ機能によって周波数変動を吸収する負荷変動周期が２０分程度までと決定しているためで、この観測ウインドウ幅は他の適宜の値に設定しても差し支えない。

風力発電単位出力当たりの変動幅Ｆに対して、ＬＦＣによる出力増減で対応するための所要変動幅が（Ｆ／２）であるとし、その時刻において算出されている前記風力発電量予測データの３時間先までの最大値Ｐmaxを乗じた（Ｆ／２）×Ｐmax（ｋＷ）が現在から３時間先までの期間においてＬＦＣ機能で対応する必要がある風力発電変動量となる。したがって、前記ＬＦＣ余力Ｌminとの間に、
（Ｆ／２）×Ｐmax＞Ｌmin ……（６）
なる関係が成立したときに、予測される風力発電変動量に対してそれを補償すべきＬＦＣ容量が不足していると判定され、ＬＦＣ容量不足信号出力部２２６から、３時間以内に風力発電量の変動を補填するためのＬＦＣ容量が不足する旨の信号をＬＦＣ容量不足警報部（図示を略す。）へ出力する。ＬＦＣ容量不足警報部は、電力需給の監視員等に音、光等で警報を知らせるブザー、表示灯、ディスプレイ等の適宜な出力機器である。またＬＦＣ容量不足信号を、ＬＦＣ管理を行う他のコンピュータ等へ入力し、当該コンピュータにおいて次の処理を実行させるトリガとして用いてもよい。

なお、本実施形態におけるＬＦＣ容量不足予測処理部１００Ｂは、風力発電量予測処理部１００Ａと接続してその出力をそのまま利用する構成としているが、風力発電量予測を他の構成により行い、ＬＦＣ容量不足の監視と警報を、本ＬＦＣ容量不足予測処理部１００Ｂ単体で行うようにしてももちろんよい。

《ＬＦＣ容量不足予測手順》
次に、図８を参照して、本願発明によるＬＦＣ容量不足予測の手順を説明する。図７はその手順を示すフローチャートであり、これらのステップは、図１の記憶装置１２２に記憶されている処理プログラムをＣＰＵ１２０で実行することにより実現される。

まず手順が開始されると、風速ＧＳＭデータについて更新データ取得を実行すべき時刻であるかどうかを監視する（Ｓ８０２）。気象庁のＧＳＭデータは、毎日２回、９時及び２１時に更新データが公表されるため、本実施形態では、毎日９時と２１時に更新データを取得し、これを用いて予測風力発電量を算出するが、９時から予測処理を開始した場合には余裕時間を見込んで２時間後の１１時から、２１時から予測処理を開始した場合には同様に２３時からその回の予測結果データを使用するようにしている。これにより、常に最新のＧＳＭデータが利用されることとなる。このような更新タイミングはもちろん予測処理実施主体の必要に応じて定めればよいものである。

実行時刻であると判断されれば（Ｓ８０２、Ｙ）、風力発電情報記憶部２０４から、予測対象である風力発電施設の代表点位置座標、風力発電機用風車の設置高さ、風力発電機の設置基数、及び設置されている風力発電機のパワーカーブデータを取得し（Ｓ８０４）、また提供サーバからネットワークを経由して、地上高１０ｍでの風速に関する、最新のＧＳＭデータを、前述した４つの観測点について５１時間先まで取得する（Ｓ８０６）。

次に、取得した風力発電施設代表点位置座標及び風力発電機用風車ナセル中心高さデータと、４つの観測点について取得した風速ＧＳＭデータとを用いて、代表点における風車のナセル中心高さでの風速予測データを、１時間ごとに算出する（Ｓ８０８）。そして、その風速予測データと、取得したパワーカーブデータとから予測発電量を算出する（Ｓ８１０）。次いで、以上の予測処理を対象となっているすべての風力発電施設について実行したかどうかをチェックし（Ｓ８１２）、まだ実行していない対象発電施設があれば（Ｓ８１２、Ｎ）、次の風力発電施設の風力発電情報データを取得して予測演算処理を繰り返す。

すべての対象風力発電施設について予測処理が完了したと判断すれば（Ｓ８１２、Ｙ）、所定の形式で算出結果を出力し（Ｓ８１４）、３時間先までの風力発電量予測データのうちの最大値Ｐmaxを抽出する（Ｓ８１６）。そして、風力発電変動量を取得する（Ｓ８１８）。次に現在の全ＬＦＣ発電機合計出力に対する出力増加方向、出力減少方向のＬＦＣ容量を取得し、増加方向出力、減少方向出力のいずれか小なる方を、ＬＦＣ余力Ｌminと設定する（Ｓ８２０）。そして、前述の式（４）が成立するか否かを判定する（Ｓ８２２）。

以上説明したように、本発明の一実施形態に係るＬＦＣ容量不足警報システムによれば、現在から数時間先までの期間において予測される風力発電量変動に対する負荷周波数制御容量の不足を、短時間で簡単に検出し、それに基づいて必要な警報を発する等の処理を実行することができる。

以上、本発明について、その一実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

本発明の一実施形態に係る、風力発電に対する負荷周波数制御（ＬＦＣ）容量不足検知システムのハードウェア構成図である。 本発明の一実施形態に係る風力発電量予測処理部の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係るＬＦＣ容量不足予測処理部の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態において使用する風速予測データの一例を示す図である。 本発明の一実施形態において風速ＧＳＭデータから風力発電施設代表点での風速予測データを求めるための内挿処理を説明する説明図である。 風力発電機の風速対発電出力特性（パワーカーブ）データを例示する模式図である。 本発明の一実施形態による予測風力発電量算出結果を示す図である。 風力発電量変動量予測に関する説明図である。 本発明の一実施形態によるＬＦＣ容量不足予測の手順を説明するフローチャートである。

符号の説明

１００ 負荷周波数制御（ＬＦＣ）容量不足検知システム
１００Ａ 風力発電量予測処理部
１００Ｂ ＬＦＣ容量不足予測処理部
１２０ ＣＰＵ
１２２ メモリ
１２４ 記憶装置
１２６ 記録媒体読取装置
１２８ 通信インターフェイス
１３０ 入力装置
１３２ 出力装置
１３４ 記録媒体
２０２ 風速予測データ取得部
２０４ 風力発電情報記憶部
２０６ 風速予測データ算出部
２０８ 予測発電量算出部
２１０ 予測発電量出力部
２２０ 予測風力発電量取得部
２２２ ＬＦＣ容量取得部
２２４ ＬＦＣ容量算出部
２２６ ＬＦＣ容量不足信号出力部

Claims (8)

1. 風力発電による発電量変動に対する負荷周波数制御容量の不足を検知するための情報処理システムであって、
   現在から所定の期間内について予測された風力発電量を示す風力発電量予測データからそのうちの最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量である風力発電量最大変化量データを算出する風力発電量最大変化量算出部と、
   前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収するために利用することができる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知する負荷周波数制御容量不足検知部と、
   を備えていることを特徴とする情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、前記負荷周波数制御容量不足検知部における比較演算が、（Ｆ／２）×Ｐmax＞Ｌmin（ただし、Ｆは単位出力当たりの変動幅（ｋＷ）、Ｐmaxは現時点から所定の期間先までのうちの風力発電量予測データ最大値（ｋＷ）、Ｌminは現在の負荷周波数制御容量において増加側、減少側いずれか小なる値（ｋＷ））なる不等式によって判定されることを特徴とする情報処理システム。
3. 風力発電による発電変動量について負荷周波数制御容量の不足を検知するための方法であって、演算装置と、該演算装置が利用するメモリとを備えたコンピュータが、
   現在から所定の期間内について予測された風力発電量を示す風力発電量予測データからそのうちの最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量である風力発電量最大変化量データを算出し、
   前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収するために利用することができる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知する、
   ことを特徴とする負荷周波数制御容量不足検知方法。
4. 風力発電による発電変動量について負荷周波数制御容量の不足を検知するためのプログラムであって、演算装置と、該演算装置が利用するメモリとを備えたコンピュータに、
   現在から所定の期間内について予測された風力発電量を示す風力発電量予測データからそのうちの最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量である風力発電量最大変化量データを算出するステップと、
   前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収するために利用することができる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知するステップと、
   を備えていることを特徴とする負荷周波数制御容量不足検知プログラム。
5. 風力発電による発電変動量について負荷周波数制御容量の不足を検知するための情報処理システムであって、
   前記風力発電施設の敷地内に設定した特定位置の平面位置座標を示す代表点座標データと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機に取り付けられている風車の地表面からの高さを示す風車高さデータと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機の風車が受ける風速と発電量との関係を示す風速対発電量特性曲線データと、前記風力発電施設の敷地内に設置されている風力発電機の数を示す設置機数データとが格納されている風力発電情報記憶部と、
   前記風力発電施設の前記代表点座標に近接する複数の観測点において予測された所定の期間の風速データである風速予測データを、前記代表点座標と前記複数の観測点の座標各々との間の距離によって比例配分するとともに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電機の風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正により、前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出する代表点風速予測データ算出部と、
   前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における、所定期間の風力発電量予測データを算出する風力発電量予測データ算出部と、
   前記風力発電量予測データの現在から所定の期間内における最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量である風力発電量最大変化量データを算出する風力発電量最大変化量算出部と、
   前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収するために利用することができる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知する負荷周波数制御容量不足検知部と、
   を備えていることを特徴とする、情報処理システム。
6. 請求項１に記載の情報処理システムであって、所定の二以上の風力発電施設について前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出し、前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における所定期間の風力発電量予測データを算出する処理を反復して実行してその結果を積算することで、前記所定の二以上の風力発電施設における総風力発電量予測データを算出することを特徴とする、情報処理システム。
7. 風力発電による発電変動量について負荷周波数制御容量の不足を検知するための方法であって、
   前記風力発電施設の敷地内に設定した特定位置の平面位置座標を示す代表点座標データと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機に取り付けられている風車の地表面からの高さを示す風車高さデータと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機の風車が受ける風速と発電量との関係を示す風速対発電量特性曲線データと、前記風力発電施設の敷地内に設置されている風力発電機の数を示す設置機数データとが格納されている風力発電情報記憶部と、演算装置と、該演算装置が利用するメモリとを備えたコンピュータが、
   前記風力発電施設の前記代表点座標に近接する複数の観測点において予測された所定の期間の風速データである風速予測データを、前記代表点座標と前記複数の観測点の座標各々との間の距離によって比例配分するとともに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電機の風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正により、前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出し、
   前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における、所定期間の風力発電量予測データを算出し、
   前記風力発電量予測データの現在から所定の期間内における最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量である風力発電量最大変化量データを算出し、
   前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収するために利用することができる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知する、
   ことを特徴とする負荷周波数制御容量不足検知方法。
8. 風力発電による発電変動量について負荷周波数制御容量の不足を検知するためのプログラムであって、
   前記風力発電施設の敷地内に設定した特定位置の平面位置座標を示す代表点座標データと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機に取り付けられている風車の地表面からの高さを示す風車高さデータと、前記風力発電施設に設置されている風力発電機の風車が受ける風速と発電量との関係を示す風速対発電量特性曲線データと、前記風力発電施設の敷地内に設置されている風力発電機の数を示す設置機数データとが格納されている風力発電情報記憶部と、演算装置と、該演算装置が利用するメモリとを備えたコンピュータに、
   前記風力発電施設の前記代表点座標に近接する複数の観測点において予測された所定の期間の風速データである風速予測データを、前記代表点座標と前記複数の観測点の座標各々との間の距離によって比例配分するとともに、前記複数の観測点の地表面からの高さデータと前記風力発電機の風車高さデータとの比のべき乗を乗じる補正により、前記代表点について予測される所定の期間の風速を表す代表点風速予測データを算出するステップと、
   前記代表点風速予測データに対応する風力発電量の予測値を、前記風速対発電量特性曲線データから求め、その風力発電量予測値に前記設置基数データの数値を乗じることによって、前記風力発電施設における、所定期間の風力発電量予測データを算出するステップと、
   前記風力発電量予測データの現在から所定の期間内における最大値を抽出し、過去の計測実績から求められた風力発電量の時間的変動予測値を表すデータとしてあらかじめ設定されている風力発電量変動予測データを用いて、前記風力発電量予測データの前記最大値と前記風力発電量変動予測データとから前記所定の一定時間内において予測される風力発電量の最大変化量である風力発電量最大変化量データを算出するステップと、
   前記風力発電量最大変化量データと、現在前記風力発電量の変動を吸収するために利用することができる負荷周波数制御容量を表す負荷周波数制御容量データとを比較して、前記風力発電量最大変化量データが前記負荷周波数制御容量データよりも大であると判定されたときに、負荷周波数制御容量が不足していることを検知するステップと、
   を備えていることを特徴とする負荷周波数制御容量不足検知プログラム。

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