JP2018517091A - 風力事象の到着を予測するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

航空力学的構造における風力事象の到着を予測するための方法は、航空力学的構造に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップと、分散型風速測定のうちの少なくとも１つから風力事象の存在を判定するステップと、空間的分散型風速測定の時系列に基づいて風力事象を追跡し、航空力学的構造における風力事象の到着時間を推定するステップとを含む。風力予測システムは、本方法を実装するためにライダおよび風力予測ユニットを使用する。航空力学的装置は、航空力学的装置における風力事象を予測するように本風力予測システムを統合する。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、２０１５年５月１９日に出願され“Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ Ａｒｒｉｖａｌ ｏｆ Ｗｉｎｄ Ｅｖｅｎｔ ａｔ Ａｅｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ａｐｐａｒａｔｕｓ”と題された米国特許出願第１４／７１５，８６９号に対する優先権の利益を主張するものであり、これは、２０１２年１月１１日に出願され“Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ Ｆｏｒ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｆｌｏｗ Ｆｉｅｌｄｓ Ｆｏｒ Ｗｉｎｄ Ｔｕｒｂｉｎｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ”と題された米国特許出願第１３／３４８，３０７号の一部係属出願であり、これは、２０１１年１月１１日に出願され“Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ Ｆｏｒ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｆｌｏｗ Ｆｉｅｌｄｓ Ｆｏｒ Ｗｉｎｄ Ｔｕｒｂｉｎｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ”と題された米国仮特許出願第６１／４３１，６９６号に対する優先権および該米国仮特許出願の出願日の利益を主張するものである。上記で識別された出願は、それらの全体が参照により本明細書中に援用される。２００８年６月１２日に出願され“Ｏｐｔｉｃａｌ Ａｉｒ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ，”と題された米国特許出願第１２／１３８，１６３号は、参照により本明細書中に援用される。

レーザレーダ（ライダ）は、風害を測定し、光学大気データを提供する目的のために、軍用および商用航空機上で使用されている。ライダは、遠隔標的の範囲および／または他の情報を見出すように散乱光の性質を測定する、光学遠隔感知技術である。物体までの範囲は、レーザパルスの伝送と反射信号の検出との間の時間遅延を測定することによって判定される。

航空機および風力タービン（または風力タービン発電機）は、複雑な接近する流動場内で動作し、風害の高度な検出、分類、測定、警告、および／または緩和の明確な必要性を有する。流動場は、地域の天気、時刻、湿度、温度、減率、タービン場所、地域の地形等に応じて、高度な層流から高度な乱流まで変動し得る。風力タービンに適用可能な風害は、突風、高風速、垂直および水平ウインドシア、夜間下層ジェット、対流活動、マイクロバースト、複雑地形誘導流、ケルビンヘルムホルツ不安定、乱流、および他の類似事象を含む。

風力タービンは、水平または垂直軸のいずれかを中心として回転してもよく、水平軸タービンがはるかに一般的である。水平軸風力タービン（ＨＡＷＴ）は、回転子シャフトと、典型的には、塔の最上部に位置する発電機とを有し、回転子シャフトは、典型的には、使用中に風と平行である。ＨＡＷＴは、それらのブレードが風と実質的に垂直に移動するため、高い効率を達成する。タービンを支持する塔がその背後に乱流を生じるため、タービンブレードは、通常、塔の風上に位置付けられる。

図１は、水平軸風力タービン１００の簡略化された図である。ＨＡＷＴは、水平軸回転１０４と略垂直なブレード軸をそれぞれ有する、１つ、２つ、３つ、またはそれを上回る回転対称ブレード１０２を含んでもよい。タービンブレードは、ブレードが強風によって塔に押し込まれることを防止するために略剛性である。ブレードは、強風によって屈曲され得る。高風速、突風、および乱流は、風力タービンの疲労破損につながり得る。ブレードピッチ制御は、風力タービンブレード荷重、発電機シャフト回転速度、および生成された電力の調節、ならびに強風条件中の損傷からの保護を可能にする、ほぼ全ての大型の現代の水平軸風力タービンの特徴である。動作している間に、風力タービン用の制御システムは、ブレードの軸を中心として各ブレードを回転させることによって、ブレードピッチを調節する。さらに、風力タービンは、典型的には、風に向かって風力タービン回転軸、ブレード、およびナセルを旋回させるために、ヨー制御機構を要求する。風とタービンが向く方向との間の不整合であるヨー角を最小限にすることによって、電力出力が、最大限にされ、非対称荷重が、最小限にされる。

本開示は、ある実施形態では、風力タービン発電機上に搭載された単一のライダを使用して、長距離風流データを測定し、プロセッサを伴うコンピュータシステムを使用して、風力タービン発電機の回転子面の近傍の風流場を計算するための費用効率的な方法を提供することによって、当技術分野を進展させる。実施形態では、本方法は、風力タービン発電機の各ブレードの範囲分解風力データをリアルタイムで生成し、また、分類データおよびコードを風力タービン発電機に結合された制御システムに提供する。１つの実装では、本方法およびシステムは、風力タービン発電機が、ブレードピッチ制御および効果的な突風軽減を提供すること、構造疲労および損傷を低減させて風力タービン発電機の信頼性を向上させること、ならびに風力タービン発電機のエネルギー捕捉効率を増進することを可能にする。別の実装では、本方法およびシステムは、航空機への風力事象の影響を低減させるように、航空機が接近する風力事象を補正することを可能にする。そのような補正は、突風軽減、動的乱流緩和、水平および垂直剪断緩和、ならびに増進した乗心地を含み得る。

実施形態では、航空力学的構造における風力事象の到着を予測するための方法は、航空力学的構造に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップを含む。本方法は、分散型風速測定のうちの少なくとも１つから風力事象の存在を判定する。風力事象が存在するとき、本方法は、航空力学的構造における風力事象の到着時間を推定するように、空間的分散型風速測定の時系列に基づいて風力事象を追跡する。

実施形態では、航空力学的構造における風力事象の到着を予測するためのシステムは、航空力学的構造に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するためのライダを含む。本システムはさらに、（ａ）空間的分散型風速測定のうちの少なくとも１つから風力事象の存在を判定するための風力事象識別モジュールと、（ｂ）空間的分散型風速測定の時系列に基づいて風力事象を追跡し、航空力学的構造における風力事象の到着時間を推定するための追跡モジュールとを含む。

実施形態では、風力事象への応答の予測ベースの制御を伴う航空力学的装置は、航空力学的装置に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するためのライダと、空間的分散型風速測定の時系列に基づいて、航空力学的装置における風力事象の到着を予測するための風力予測ユニットとを含む。航空力学的装置はさらに、大気体積に対して航空力学的装置の少なくとも一部を移動させるための少なくとも１つのアクチュエータと、風力事象の到着の該予測に基づいて、アクチュエータを制御するための制御モジュールとを含む。

付加的実施形態および特徴が、以下に続く説明に記載され、なおも他の実施形態が、本明細書の検討に応じて当業者に明白となるであろう、または本発明の実践によって習得され得る。

本発明の例証的実施形態が、添付図面を参照して、以下で詳細に説明される。

図１は、水平軸風力タービン発電機の簡略化された図である。

図２は、ライダが回転子の高さにおいてタービンハブの中に搭載される、一実施形態における、風力タービン発電機の近傍の範囲分解ライダで測定された風分布を図示する、略図である。

図３は、実施形態における、プレビュー風力測定のためのブレード特有の風力監視を図示する、略図である。

図４は、実施形態における、風力タービン発電機と、センサと、制御システムとを含む、システムの簡略化された図である。

図５は、範囲分解風力データを生成するためのステップを図示するためのフローチャートである。

図６は、分類データおよびコードを風力タービン発電機に結合された制御システムに供するためのステップを図示するためのフローチャートである。

図７は、ある実施形態による、航空力学的構造における風力事象の到着を予測するためのシステムを図示する。

図８は、ある実施形態による、航空力学的構造における風力事象の到着を予測するための方法を図示する。

図９Ａおよび９Ｂは、ある実施形態による、ライダが、概して、風力タービンに向かって移動する、大気体積の風速を測定する、シナリオを図示する。

図１０は、ある実施形態による、ライダが、概して、航空機に向かって移動する、大気体積の風速を測定する、シナリオを図示する。

図１１Ａ−Ｄは、図８の方法に従って測定を行うためにライダによって使用され得る、例示的走査表面幾何学形状を図示する。

図１２は、ある実施形態による、航空力学的構造における風力事象の到着を予測するように、概して、航空力学的構造に向かって移動する、大気体積の全体積風力マップの時間発展を判定するための方法を図示する。

図１３は、幾何学的表面に向かって大気体積中で伝搬する、例示的局所風力事象を示す。

図１４Ａ−１４Ｃは、円錐表面を横断する例示的風速測定を示す。

図１５Ａ−１５Ｃは、図１４Ａ−１４Ｃに示される風速表面測定から取得される全体積風力場の例示的時間発展を示す。

図１６は、図１５Ａ−Ｃに示される全体積風力場の時間発展に基づく、風力事象の推定到着場所を示す。

図１７Ａ−１７Ｂは、図１２の方法の実施形態に従って判定されるような例示的な将来の風力場マップと、対応するシミュレートされた将来の風力場マップとを示す。

図１８は、ある実施形態による、風力パラメータ表面マップを利用する、航空力学的構造における風力事象の到着を予測するための方法を図示する。

図１９は、図１８の方法の実施形態によって利用されるような、複数のセクタへの円錐表面の例示的区分化を示す。

図２０Ａ−２０Ｃは、例示的風力パラメータ表面マップを概略的に描写する。

図２１は、ある実施形態による、図２０Ａ−Ｃの風力パラメータ表面マップに基づく風力事象の推定到着を示す。

図２２は、ある実施形態による、図７のシステムの風力予測ユニットを実装する、コンピュータを図示する。

図２３は、ある実施形態による、風力事象への応答の予測ベースの制御を伴う航空力学的装置を図示する。

図２４は、ある実施形態による、航空力学的構造における風力事象の到着の予測に基づく航空力学的構造の動作を調節するための方法を図示する。

図２５は、ある実施形態による、風力事象への応答の予測ベースの制御を伴う風力タービンを図示する。

図２６は、ある実施形態による、風力事象への応答の予測ベースの制御を伴う航空機を図示する。

図２７は、ある実施形態による、風力事象への応答の予測ベースの制御を伴う別の風力タービンを図示する。

図２８は、ある実施形態による、風力事象への応答の予測ベースの制御を伴う別の航空機を図示する。

本開示は、以下で説明されるような図面と併せて解釈される、以下の発明を実施するための形態を参照することによって理解され得る。例証を明確にする目的のために、図面中のある要素は、一定の縮尺で描かれていない場合があることに留意されたい。複数回現れる項目の参照番号は、明確にするために省略され得る。可能である場合、同一の参照番号が、同一または類似部品を指すために、図面および以下の説明の全体を通して使用される。

効果的な風害監視装置は、風害のタイプおよび重大性を判定するために、十分に細かい空間的尺度ならびに十分に速い時間的尺度において正確な風力データを提供する必要がある。ブレードピッチ制御アルゴリズムは、風力タービン発電機から最大でも数秒離れている短距離風力データを必要とする。加えて、最適な制御のために、風力タービン発電機は、風力タービン発電機の回転子またはブレードの一掃面積全体にわたる風力情報を必要とする。これらの領域は、単一の固定配向レーザレーダを用いて監視されることができない。複数のライダを用いた測定は、非常に高価であろう。

方法が、風力タービン発電機からさらに遠く離れた風を測定し、プレビュー時間を用いて、１つ、２つ、３つ、またはそれを上回る回転ブレードが位置する回転子面において接近する風を推定するために開示される。本推定は、例えば、水平および垂直剪断、風力場の空間的構造、ならびにその時間的特性を含む、より長い範囲における風力測定に基づく。より具体的には、ある実施形態では、本明細書に開示される方法およびシステムは、（１）十分な速度および空間分解能で接近する風況ならびに風害を監視するステップと、（２）費用効率的かつ堅調なレーザレーダシステム設計を達成するステップと、（３）突風軽減およびブレードピッチ制御ならびにヨー制御のためのハードウェア構成要素およびソフトウェアを両方とも含み得る、風力タービン制御システムによって使用されるデータ分析およびデータプロダクトを提供するステップと、（４）水平剪断、垂直剪断、突風、乱流、下層ジェット、およびケルビンヘルムホルツ不安定を含む、風力事象の重大性を判定するステップと、（５）接近する流動場を分類して、風力タービン発電機制御システムが、適時に、接近する流動場に適切に反応することを可能にするステップと、（６）ライダで測定された流動場からデータプロダクトを計算するステップと、（７）構造疲労および損傷を低減させるため、信頼性を向上させるため、ならびに現代の風力タービン発電機のエネルギー捕捉効率を増進するために、効果的な突風軽減およびブレードピッチ制御ならびにヨー制御のための十分な速度で、かつ適切な空間的場所において、そのようなデータ分析およびプロダクトを提供するステップとを含む。

図２は、実施形態における風力タービン発電機２０６の近傍の範囲分解ライダで測定された風分布を図示する、略図である。風力タービン発電機２０６は、回転子面２０４内に１つ、２つ、３つ、またはそれを上回る回転ブレード２１４を有する。矢印２１０によって指し示されるような自然風分布が、位置またはタービンからの範囲の関数として検出される。ライダ範囲ビン長２０８は、風流測定のためのレーザレーダの空間分解能を提供する。自然風は、典型的には、地上の速度勾配または垂直剪断を有する。垂直速度変動は、各ブレードが低い高度から高い高度まで回転し、低い高度に戻るにつれて、その高度調節のために提供され得る。風力測定報告面２１２が、回転子面２０４からのプレビュー距離２２０によって画定される。

プレビュー時間が、ブレード位置のわずかに前の空間的領域について、プレビュー距離２２０および回転子面２０４の近傍の局所風速に基づいて計算される（図３の領域３０４参照）。プレビュー時間は、タービンタイプ、場所、および局所風況とともに変動する。プレビュー時間は、タービンの種々の寸法、タービンのタイプ、風力または空気動態、タービンの動作体制等について調節されてもよい。

概して、「長距離」とも称される回転子面２０４からのより大きい距離において行われる風力測定は、主に、風力場査定、すなわち、乱流重大性監視、剪断測定等に使用される。これらの範囲は、典型的には、風力タービン発電機２０６用の制御システムに提供される風力測定のための距離よりも大きい。ほんのわずかの風力場のみが、ブレード、ナセル、および塔と相互作用し、したがって、風力タービン発電機（ＷＴＧ）に直接結合するが、有用な情報が、着目体積場全体から抽出されてもよい。

図２を再度参照すると、体積領域２２２は、線２０２Ａ、２０２Ｂ、線２０２Ｃ、２０２Ｄの左部分、および線２０２Ｅの左部分によって囲繞され、回転子面２０４からの距離にある。領域２２２はまた、「長距離領域」とも称される。ライダ測定は、長距離風力データを生成するために領域２２２中で行われる。これらの長距離内のデータは、突風、剪断、および他の危険についての重要な情報を提供し、突風および乱流条件の重要で高度な警告を与える。

また、領域２２４は、線２０２Ａ、２０２Ｂ、線２０２Ｃの右部分、および線２０２Ｅの右部分、ならびに回転子面２０４によって囲繞され、「短距離領域」とも称される。短距離領域２２４中の風力データは、接近する風のプレビューを含有し、ＷＴＧのフィードフォワード制御のために有用である。短距離領域２２４中の風力データは、ブレードピッチおよびヨー制御システムのために重要である。短距離領域２２４は、制御システムに「フィードフォワード」能力を許容するために風力タービン発電機２０６に十分に近い。本フィードフォワード能力は、プレビュー時間に直接結び付けられる。長距離領域２２２および短距離領域２２４は、平均風速とともに変動し得る。例えば、「長距離」および「短距離」の定義は両方とも、平均風速が増加するときに距離を増加させる。プレビュー距離２２０は、主に、ＷＴＧハードウェアおよび制御アルゴリズムによって判定されるが、局所風力場条件および接近する突風の重大性に起因して調節されることができる。

レーザレーダ（図示せず）が、ナセル、ハブ、または塔等のタービンの近傍のいくつかの場所に搭載されてもよい。しかしながら、ライダシステムは、各搭載場所でレーザビームに沿って見通し線の風を測定することしかできない。レーザビームを横断して直角に接近する風を測定することはますます困難であり、デッドゾーン（例えば、短距離領域２２４）、すなわち、走査ライダシステムが局所風力場を効果的に測定しない領域をもたらす。より具体的には、長距離領域２２２では、単一のライダシステムが、風力場を効果的に測定することができる一方で、単一のライダシステムは、短距離領域２２４では風力場を効果的に測定することができない。したがって、伝搬する風力場は、風力測定用の付加的ライダシステムを使用することなく、風力場の他の部分における測定された風力に基づいて推定される。短距離領域２２４はまた、図２で「風力計算体積」としても標識される。短距離領域２２４中の風力場の本推定は、「ライダ測定体積」とも標識される、長距離領域２２２中の風力場を測定することに基づいて達成される。推定方法は、水平および垂直剪断、風力場の空間的構造、ならびにその時間的特性等の長距離領域２２２中のいくつかの測定に基づく。

突風または乱流事象の到着時間および重大性は、長距離領域２２２中の風速測定から推定される。そのような推定は、風力事象が回転子面２０４に接近するにつれて、より正確になる。さらに、各ブレード２１４の近傍の推定風力は、ＷＴＧ構成要素への損傷を防止するため、ＷＴＧ構成要素への負荷を低減させるため、ＷＴＧ構成要素の磨耗および疲労を低減させるため、ならびにＷＴＧによって生成される正味の電力を最適化するために、ＷＴＧ制御アルゴリズムと併せて使用され得る、ブレード特有の風力データを提供する。突風軽減およびブレードピッチ制御のために、各ブレード２１４に特有のリアルタイム風速データを提供することが有用である。また、フィードフォワードおよびプレビュー風力データをＷＴＧ制御アルゴリズムに提供することも有用である。風力データは、風力事象がブレードに衝突することが予期され得るときの速度および方向ならびに関連付けられる到着時間を含む、両方の風速ベクトル測定を提供する。例えば、風力データは、フィードフォワード制御アルゴリズムと関連付けられるプレビュー時間等の具体的衝突時間における風速を提供する。範囲分解風力プロファイルが、測定された風力場の空間分解能を向上させ、データ更新レートの時間的速度を増加させるように、各走査位置において提供される。長距離領域２２２中の風力場またはデータは、突風、剪断、および乱流の重大性を定量化するため、ならびにＷＴＧ制御アルゴリズムによって作用され得る風力場の一部である、短距離領域２２４中の風力場の正確な推定値を提供するために使用される。

実施形態では、ブレード特有の風力場は、長距離領域２２２中で測定される風力データに基づいて計算されてもよく、これは、ブレード特有の風力データを提供するために複数のレーザレーダを使用するためのコストを削減することができる。

代替実施形態では、風力プロファイルスケーリングベクトルが、ＷＴＧ制御アルゴリズムに転送されるデータの量を低減させるために、範囲分解風力データを報告するように適用されてもよい。例えば、回転子直径縮尺係数が、ブレード２１４の具体的場所における具体的風力区画の衝突を計算するように、範囲分解風力データに適用されてもよい。ブレード直径に沿った各ブレードおよび具体的ブレードタイプの空気力学的収集効率が、範囲分解風力データに適用されてもよい。ブレード荷重および回転子トルク衝撃の両方が、そのようなスケーリングベクトルを使用して計算されてもよい。

図３は、実施形態における、プレビュー風力測定のためのブレード特有の風力監視を図示する、略図である。図３は、プレビュー時間における予想される回転子回転を示す。プレビュー角度は、図３に図示されるように、時間ｔにおける各ブレード２１４または回転子の位置と時間ｔ＋ｔ_{ｐｒｅｖｉｅｗ}における予想される位置との間の角度である。ブレード回転速度は、フィードフォワード持続時間の終了時またはプレビュー時間におけるブレード位置を判定する。プレビュー時間は、プレビュー距離２２０および各ブレード２１４の位置の前の空間的領域３０４中の局所風速に基づいて計算される。各ブレードのための風力測定面積３０４は、矢印３０６によって指し示される方向にブレード２１４が回転するであろう面積である。各ブレード２１４のための風力測定面積３０４は、図２に図示されるように、短距離領域２２４の一部である。明確にするために、長距離領域２２２は、図３に示されていない。

風力タービン発電機（ＷＴＧ）２０６は、全ての空間的および時間的尺度に等しく反応するわけではない。例えば、大きい空間的尺度の風力場は、回転子直径またはブレード直径よりもはるかに大きく、ＷＴＧ２０６にとって層流であると考えられ、効率的にＷＴＧ２０６に結合してもよい。一方で、小さい空間的尺度の風力場は、回転子直径よりもはるかに小さく、ＷＴＧブレードまたは塔に有意に影響を及ぼすほど活動的ではない。同様に、大きい時間的尺度は、長期の時間的風力場がＷＴＧ制御アルゴリズムを用いて効果的に管理されることができるように、ゆっくり変動する風況として現れる。しかしながら、非常に急速に変動する時間的尺度は、ＷＴＧ２０６に活動的に結合しない。したがって、風力タービン上の風力場の衝突は、風力場の空間的および時間的尺度、タービンタイプおよびサイズ、回転子タイプおよびサイズ、ならびに局所風速に依存する。ライダ測定範囲、プレビュー時間、およびプレビュー角度は、ＷＴＧ２０６の性能にとって重要である。そのような値は、とりわけ、タービン回転子のサイズ、局所風況、現在遭遇している風速、局所乱流および剪断のレベル、ならびにブレードピッチ作動構成要素の磨耗および疲労の低減のための所望のブレードピッチレートに応じて判定される必要がある。

ＷＴＧ２０６は、３つの動作体制を含む。第１の体制は、最小風速を下回る風速用である。第２の体制は、最小速度を上回るが、発電の閾値未満の風速用である。第３の体制は、発電の閾値における、またはそれを上回るが、最大安全動作風速を下回る風速用である。ＷＴＧ２０６は、ＷＴＧ２０６の３つの動作体制に応じて、範囲分解風力データを異なる方法で処理してもよい。

具体的実施形態では、センサ３０８が、タービンハブ（図示せず）の中に搭載される。測定光学軸は、風力測定座標がブレード２１４に最大の影響を及ぼす風力ベクトルに整合されるように、タービンシャフト２３０（図２参照）と同一線上にある。単角円錐、多角円錐、およびロゼット走査が、堅調かつ費用効率的なハードウェアを使用することによって、小さい空間分解能を伴う範囲分解風力測定を提供するように経済的に生成されてもよい。

代替実施形態では、レーザレーダの搭載場所は、ナセル搭載、タービン塔搭載、および地上搭載等、変動し得る。ライダシステムは、同時に、レイリー／ミーライダ等の風速、温度、および圧力測定を提供してもよい。そのようなライダシステムは、範囲分解風力プロファイル、温度、および圧力を提供してもよい。そのようなライダシステムはまた、局所リチャードソン数および／またはレイノルズ数情報を提供してもよい。

図４は、実施形態における簡略化された系統図である。システム４００は、ヨー制御ギヤおよびモータまたはヨー角アクチュエータ４１２と、ブレードピッチアクチュエータ４１０とを有する、風力タービン発電機２０６を含む。システム４００はまた、風力タービン発電機２０６の近傍の風力場４０８を監視するためのセンサ３０８も含む。システム４００はさらに、いくつかある機能の中でも、ブレードピッチアクチュエータ４１０と、ヨー制御ギヤおよびモータ４１２とを制御するための制御システム４０４を含む。システム４００はまた、アルゴリズム４１６を用いてセンサ３０８からの風力データを分析するためのプロセッサ４１４を伴うコンピュータシステム４１８を含む。プロセッサ４１４を伴うコンピュータシステムは、図２の短距離領域２２４および長距離領域２２２中の風力データまたは風力場、ならびにブレード特有の風力データまたは風力場を含む、範囲分解風力データを制御システム４０４に提供する。

センサ３０８は、風速測定、温度測定、および／または圧力測定を含む、種々の測定を提供することが可能なライダであってもよい。センサ３０８は、制御システム４０４に結合される、プロセッサ４１４に結合される。

制御システム４０４は、ライダ等のセンサ３０８を用いて測定される風力データを使用して、プロセッサ４１４において行われるデータ分析に基づいて、ヨー制御、ブレードピッチ制御、および突風軽減のために、風力タービン発電機２０６に動作可能に結合される。制御システム４０４はまた、ヨー制御ギヤおよびモータ４１２に結合される。制御システム４０４はまた、フィードバック制御トルク、塔の歪み、発電機回転子速度、および発電機負荷についての情報を受信するように、他の入力センサ（図示せず）に結合されてもよい。制御システム４０４は、負荷、回転子速度、および風力タービン発電機２０６の発電のフィードバックまたはフィードフォワード制御のいずれかを含んでもよい。本明細書では、「フィードフォワード」制御は、事象に反応して事象の開始後に行われる制御とは対照的に、事象を予想して事象の発生に先立って行われる制御を指す。

センサ３０８は、突風検出および軽減のために十分な図２の長距離領域２２２等のタービンの風上の長さにわたって、回転子またはブレード２１４によって一掃される面積によって画定される円筒空間体積を少なくとも含む、着目場全体を監視することが可能である必要がある。空間体積中の風力場は、中規模風力場事象を監視するために、十分な空間分解能で監視される必要がある。空間分解能は、回転子直径の約３分の１に等しいまたはそれより小さい必要がある。好ましくは、空間分解能は、回転子直径の１０分の１である（またはそれより小さい）。

センサ３０８はまた、ＷＴＧに効率的に結合する風力場を捕捉するために十分に高いサンプリングレートで体積場全体を監視することが可能である必要もある。ブレードピッチアクチュエータ４１０ならびにヨー制御ギヤおよびモータ４１２の電力消費量、かさ、コスト、磨耗および疲労を低減させるために、制御システム４０４の反応時間は、典型的には、約１秒に限定される。したがって、センサの最小応答時間は、少なくとも３Ｈｚのデータ更新レートを提供する、約３分の１秒である。特に、活動的突風事象中に、より速い更新レートが好ましい。センサまたはライダ３０８が故障した場合、ＷＴＧ２０６は故障しないが、「フィードフォワード」能力を失うであろう。次いで、制御システム４０４は、エネルギー生成のための最大効率を生じない、またはより高いブレード荷重レベルに接近しない、低減能力モードで動作し得る。

ＷＴＧ２０６は、有意な突風のためのブレードをつける必要があり得る。しかしながら、最大ピッチレートは、ブレードピッチハードウェアによって設定される。信頼性を増加させて疲労を低減させるために、ＷＴＧ２０６は、より遅いブレードピッチレートを利用することを好む。

最も正確な風力場査定および到着時間予測を提供するように利用可能な風力測定ならびに技法を組み合わせることが望ましい。より具体的には、範囲分解風力データは、風力場査定のための長距離領域２２２中の測定された風力データ、および回転子面２０４の近傍の短距離領域２２４中の計算された風力データ、ならびに計算または測定されたブレード特有の風力データを組み合わせることによって、取得されてもよい。短距離領域２２４中の範囲分解風力データは、突風軽減およびブレードピッチ制御ならびにヨー制御のためのアルゴリズムによって使用されてもよい。

また、異なる空間的および時間的処理技法が使用されてもよい。風力データがリアルタイムで長距離にわたって収集されるため、テイラーの「凍結乱流」仮定が、短距離領域等のライダ走査パターンによって直接測定されないこれらの空間的領域を網羅するために使用されてもよい。加えて、高次の時間および空間項が、特に回転子面の近傍の剪断、乱流、および突風等の流動場擾乱をより正確に定量化するように計算されることができる。

本開示の実施形態によると、現代の風力タービンにとって接近する風況および風害を監視、分類、査定、ならびに検出するように、システムおよび方法が提供される。本方法は、現代の風力タービンの突風軽減およびブレードピッチ制御ならびにヨー制御のための十分な速度および空間分解能で接近する流動場を監視するステップを含む。本方法はまた、十分な速度で適切な空間的場所においてデータ分析を行うステップも含む。

図５は、風力タービン発電機の近傍の範囲分解風力データを生成するためのステップを図示する、フローチャート５００である。方法５００は、ステップ５０２で、風力タービン発電機２０６の上のまたは近傍に搭載されたレーザレーダ３０８を用いて測定される、長距離領域２２２中の風力データを測定するステップから始まる。長距離領域は、風力タービン発電機の回転子面からの距離にある。方法５００は、ステップ５０４で、プレビュー時間を推定するステップを含む。方法５００はまた、長距離領域２２２中の測定された風力データに基づいて、風力タービン発電機２０６の回転子面により近い短距離領域２２４中の風力場を計算するステップ５０６も含む。方法５００はまた、長距離領域２２２中の測定された風力データに基づいて、ブレード特有の風力場を計算するステップ５０８も含む。本方法はまた、風力場メトリックを用いて風力事象の重大性を査定するステップ５１０も含む。方法５００はさらに、範囲分解風力データを生成するステップ５１２を含む。

図６は、分類データおよびコードを風力タービン発電機に結合された制御システムに提供するためのステップを図示するためのフローチャート６００である。方法６００は、プロセッサ４１４を伴うコンピュータシステムにおいて、ステップ６０２で範囲分解風力データを受信するステップから始まる。方法６００は、ステップ６０４で、プレビュー時間を推定するステップを含む。方法６００はまた、風力場メトリックを用いて風力事象の重大性を査定するステップ６０６も含む。方法６００はさらに、範囲分解風力データを生成するステップ６０８を含む。本方法はまた、ステップ６１０で、接近する風力場を分類し、分類データおよびコードを制御システムに提供するステップも含む。本方法はまた、ステップ６１２で、ライダ性能データを制御システムに提供するステップを含んでもよい。

制御システム４０４は、ステップ５０６で、風力タービン発電機２０６へのブレードピッチおよびヨー制御を調節するために短距離領域２２４中の風力データを使用する。プロセッサ４１４はまた、ステップ５０８で、メトリックを制御システム４０４に提供するように風力場メトリックで風力事象の重大性を査定する。プロセッサ４１４はさらに、接近する風力場を分類して、ステップ５１０で、分類データおよびコードを制御システム４０４に提供し、ステップ５１２で、ライダ性能データを制御システムに提供する。

多数の走査方法が、着目体積場全体または着目体積場全体のサブセットを監視および／または査定するために使用されることができる。走査方法は、方位走査および／または仰角走査、および／またはラスタパターンスキャナからの方位および仰角走査の組み合わせを含む。加えて、円錐走査は、単一の円錐角または複数の円錐角、およびリスレープリズムスキャナによって行われるロゼット走査を含む。使用され得る他の走査システムは、マイクロ光電気マシン（ＭＥＭ）スキャナ、およびホログラフィック光学要素（ＨＯＥ）、回折光学要素（ＤＯＥ）、ならびにウェッジプリズム等を組み込む走査システムを含む。

風力データは、異なるＷＴＧ制御アルゴリズムまたはデータ報告システムが異なる動作問題に対処することを可能にする、多数の座標系で報告されてもよい。座標系は、局所地理空間的座標に基づく地球中心系、またはタービン上に、すなわち、タービン回転子シャフトおよび回転子面の交差点に位置する基準に基づくタービン中心系であってもよい。多数の方法およびメトリックが、風力場を検出、監視、ならびに査定するために使用されることができる。

風力場データプロダクトは、風力場メトリック、分類データおよびコード、ならびにライダ特有の性能データを含む。風力場メトリックを使用することによって、短距離領域２２４中の風力場およびブレード特有のデータが、単一のライダ３０８からの長距離領域２２２中の測定された風流データを使用することによって推定される。風力場メトリックは、以下、すなわち、
（１）タービンブレードによって遭遇されるセクタ等の風力区画の速度、およびブレードに衝突する風力区画の関連付けられる到着時間と、
（２）最大風速を含む、範囲分解風速プロファイルと、
（３）範囲分解速度測定の第１のモーメント（すなわち、平均風力）と、
（４）範囲分解速度測定の第２のモーメント（すなわち、測定された風力プロファイルの標準偏差またはライダスペクトル幅）と、
（５）風力場パラメータから計算または推定される渦消散率と、
（６）ｖ（ｒ）が、範囲ｒにおいて測定される風速であり、Δｒが、局所空間分解能である、速度構造関数平均（［ｖ（ｒ＋Δｒ）−ｖ（ｒ）］^２）、または速度構造関数平均（［（ｖ（ｒ＋Δｒ）−ｖ（ｒ））／Δｒ］^２）の代替的形態と、
（７）速度勾配∇ｖ（ｒ）、または速度勾配の規模｜∇ｖ（ｒ）｜または（∇ｖ（ｒ））^２、およびこれらの勾配ベースのメトリックの集合平均と、
（８）Ｔ（ｒ）が、測定された温度プロファイル、またはリチャードソン数Ｒｉである、温度勾配∇Ｔ（ｒ）等の測定された温度プロファイルに基づく大気安定度メトリックと、
（９）レイノルズ数等の局在的速度、温度、および圧力測定に基づく大気流体制メトリックと、
（１０）ブレード上の風力区画の衝突を補償する、回転子重み関数またはベクトルＶ（ｒ）と、
を含む。

風力場メトリックは、地球中心（ｘ，ｙ，ｚ）座標、または球座標（ρ，θ，φ）、円筒座標（φ，ｒ，ｌ）で、またはブレード特有の方向（ｒ，φ）に沿って評価されてもよい。風力場メトリックは、最終的にブレードに衝突する風力場のこれらの下位区分について計算されてもよい。風力場メトリックは、回転子重み関数によって乗算されてもよい、またはそれを用いて補償されてもよい。例えば、重み関数またはベクトルが、各ブレードに送達される効果的なブレード荷重および／またはトルクを計算するように、範囲分解風力データに適用されてもよい。地球中心、タービン中心、またはブレード特有の座標系では、着目体積場の全ての部分または下位部分にわたって、風力場メトリックが、風力場を検出、監視、および査定するために使用されてもよい。例えば、これらの風力場メトリックは、直径依存性回転子性能を補正するため、またはライダ信号レベルまたはライダ信号対雑音比（ＳＮＲ）等のライダ性能を補正するために、修正されてもよい。風力場メトリックは、風力場のタイプ、重大性、および影響を査定するために使用されることができる。そのような風力場メトリックは、ＷＴＧ２０６を支援して種々の制御アルゴリズムおよび方法の間で選択するように、風力場分類を提供する。

分類データおよびコードが、開発され、制御目的のためにＷＴＧに送達されてもよい。分類データおよびコードは、以下、すなわち、
（１）水平、垂直、ブレード方向剪断、およびブレード間剪断データを含む、範囲分解風力場のタイプならびに重大性と、
（２）ブレード特有の風力場に起因する、各ブレード上の荷重および／または変動性と、
（３）ブレード特有の風力場に起因する、各ブレードによって送達される回転子トルクおよび／または変動性と、
（４）突風の重大性、到着時間、および空間的特性と、
（５）接近する突風、危険、または流動変動の到着時間等の範囲分解風力場の時間的特性と、
（６）ヨー方向またはブレード位置の関数としての風力場変動性等の範囲分解風力場の空間的特性と、
を含む。

風力場データプロダクトは、上記のメトリックおよび分類データ／コードのうちのいずれかを含んでもよい。加えて、ライダ特有の性能データが含まれてもよい。

ライダ特有の性能データは、（１）それぞれ、無効および有効であることが判定されるデータについて０および１を含む、データ有効性と、（２）組込み試験結果からの故障コードを含む、ライダハードウェアおよびソフトウェア動作ステータスコードと、（３）汚れた窓または不十分な電力供給等のライダ保守コードと、（４）信号強度または信号対雑音比（ＳＮＲ）、雪および雨等の天候に起因するライダ感度劣化等のライダ性能特性とを含む。

本方法およびシステムは、複数のライダを有する風力測定システムの低コスト代替物を提供する。長距離領域中の風力データは、単一のライダを用いて測定されることができる。短距離領域中の風力データは、長距離で測定される風力データに基づいて計算されることができる。長距離領域および短距離領域の両方の中の風力データ、ならびにブレード特有の風力データを含む、範囲分解風力データは、構造疲労および損傷を低減させるため、重大であるが短時間の高速移動風力事象から高価なタービンを保護するため、および信頼性を向上させるため、ならびにエネルギー捕捉効率を増進するために、風力タービン発電機が効果的な突風軽減、ブレードピッチ制御、およびヨー制御を行うことに役立つ。

図７は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着を予測するための１つの例示的システム７００を図示する。本明細書では、「航空力学的構造」は、その動作が、それとの機械的結合を通して、周囲空気または他のガスを利用する、構造を指す。具体的には、航空力学的構造７３０は、概して、航空力学的構造７３０に向かって移動する、大気体積７５０と結合する。航空力学的構造７３０は、例えば、風力タービンまたは航空機である。風力タービンの実施例では、大気体積７５０は、概して、風力タービンに向かって移動する、空気体積である。航空機の実施例では、大気体積７５０は、航空機が飛行中であるときに航空機が向かって移動している、空気の体積である。航空機の基準枠から見ると、大気体積７５０は、概して、航空機が飛行中であるときに航空機に向かって移動している。この範囲から逸脱することなく、大気体積７５０はまた、大気体積７５０が航空機の進行方向に対する角度で航空機に接近するように、地面に対する速度を有してもよい。

システム７００は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着情報７９０を推定するように、大気体積７５０の空間的分散型風速測定７８５のセットの時系列７８０を処理する、風力予測ユニット７１０を含む。空間的分散型風速測定７８５の各セット、すなわち、時系列７８０の各時点は、大気体積７５０中の個別の複数の異なる空間的場所における風速の複数の測定を含む。空間的分散型風速測定７８５の各セットは、異なる時間に測定される。図２、５、および６を参照して議論されるような長距離領域２２２中の風力測定は、空間的分散型風速測定７８５の実施例である。風力予測ユニット７１０は、大気体積７５０中の風速の履歴を取得するために、単一の時点とは対照的に時系列７８０を利用する。本風速の履歴から、風力予測ユニット７１０は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着を予測するように、将来の時間の中へ外挿する。システム７００が大気体積７５０中の風速の履歴を利用するため、システム７００は、複雑な風力場動態を考慮することが可能である。例えば、システム７００は、風力事象７５５内の直接測定された風速と異なる風力事象７５５のパケット速度または位相速度を考慮してもよい。これは、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着の正確な予測を提供する。

空間的分散型風速測定７８５の３つのセットを含むものとして図７に示されているが、時系列７８０は、空間的分散型風速測定７８５の２つ、４つ、またはそれを上回るセットを含んでもよい。本明細書では、「空間的分散型風速測定」は、３次元体積にわたって空間的に分散され、必ずしも直線または平面に閉じ込められない、風速測定を指す。

風力予測ユニット７１０は、風力事象識別モジュール７１２と、追跡モジュール７１４とを含む。ある実施形態では、風力予測ユニット７１０はまた、重大性判定モジュール７１６も含む。風力事象識別モジュール７１２は、風力事象７５５の存在を判定するように時系列７８０を処理する。ある実施形態では、風力事象識別モジュール７１２はまた、風力事象７５５のタイプも判定する。例えば、風力事象識別モジュール７１２は、垂直剪断、水平剪断、風力構造の凝集パケット（「乱流」）、突風、またはそれらの組み合わせである、風力事象７５５の存在を判定する。その範囲から逸脱することなく、風力事象識別モジュール７１２は、個別の複数の到着情報７９０と関連付けられる複数の風力事象７５５を識別してもよい。追跡モジュール７１４は、風力事象７５５の到着情報７９０を推定するように、時系列７８０に基づいて風力事象７５５を追跡する。到着情報７９０は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の推定到着時間および風力事象７５５のタイプのうちの少なくとも１つを含んでもよい。到着情報７９０はさらに、航空力学的構造７３０上の風力事象７５５の衝突の重大性を示す、重大性メトリックを含んでもよい。ある実施形態では、到着情報７９０は、風力事象７５５の速度、方向、空間的範囲、および空間的構造等の推定空間的情報を含む。

延長した持続時間の風力事象７５５に関して、到着時間は、システム７００が、連続的または定期的に、航空力学的構造７３０における風力事象７５５について更新された予測を提供するように、風力事象７５５の性質が航空力学的構造７３０に到達する時間を指し得ることが理解される。同様に、風力事象７５５は、正常な風況から逸脱する風力事象後の正常な風況への帰還を指し得る。

一実施形態では、システム７００はさらに、時系列７８０を生成するライダ７２０を含む。ライダ７２０は、ライダ７２０が大気体積７５０と光学通信するように、航空力学的構造７３０に、例えば、航空力学的装置の上または中、または航空力学的構造７３０の近傍に位置する。ライダ７２０は、ライダ７２０のレーザビームの見通し線に沿って風速を測定するように構成されてもよい。ライダ７２０は、センサ３０８に関して上記で説明される１つまたはそれを上回る特徴を含んでもよい。ライダ７２０のレーザビームは、空間的分散型風速測定７８５を取得するよう、変動する方向を有する。別の実施形態では、システム７００は、７２０を含まないが、ライダ７２０に類似し得る第３のライダから時系列７８０を受信するように構成される。

システム７００は、風力事象７５５の到着の数秒前に風力事象７５５の到着を予測してもよい。一実施例では、航空力学的構造７３０は、風力タービンであり、システム７００は、風力タービンにおける風力事象７５５の到着の少なくとも３〜５秒前に到着情報７９０を生成する。これは、少なくとも３〜５秒にわたって風力タービンの動作の調節を可能にする。そのような調節は、風力タービンの１つまたはそれを上回る回転子ブレードのピッチを変化させることを含んでもよい。従来技術の風力測定システムは、概して、風力タービンの機械部品の有意な構造疲労を引き起こす、風力タービンの動作の調節のための約１秒を可能にするのみである。したがって、風力タービン業界は、実際の到着の少なくとも３〜５秒前の風力事象到着予測を好む。システム７００は、約０．１秒またはそれよりも良好な精度で、実際の到着の３〜５秒前に、航空力学的装置における風力事象７５５の到着時間を予測することが可能である。風力タービンの実施例では、これは、風力事象７５５中の最適な動作効率のために要求される正確度も提供しながら、最小限の構造疲労および風力タービンの機械部品の最小限の損傷を伴って、風力タービンの調節を可能にする。別の実施例では、航空力学的構造７３０は、航空機であり、システム７００は、発生時間に先立って、航空機における風力事象７５５の到着（風力事象７５５上の航空機発生）を予測して、航空機の１つまたはそれを上回る制御表面を調節する時間を提供するように構成される。

図８は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着を予測するための１つの例示的方法８００を図示する。方法８００は、システム７００によって行われてもよい。

一実施形態では、方法８００は、航空力学的構造７３０に配置されたライダを使用して、大気体積７５０を繰り返し走査し、時系列７８０を取得するステップ８０１を含む。ライダは、大気体積７５０の一般的伝搬方向に沿った複数の位置において、および大気体積７５０の一般的伝搬方向と垂直な少なくとも１つの平面のそれぞれの中の複数の位置において、測定を取得する。ステップ８０１の一実施例では、ライダ７２０は、時系列７８０を取得するように大気体積７５０を繰り返し走査する。別の実施形態では、方法８００は、時系列７８０を受信するが、時系列７８０を生成するステップ８０１を含まない。

ステップ８０１は、大気体積７５０を監視および／または査定するために、種々の走査方法のうちの１つまたはそれを上回るものを利用してもよい。そのような走査方法は、方位走査および／または仰角走査、および／またはラスタパターンスキャナからの方位および仰角走査の組み合わせを含む。加えて、円錐走査は、単一の円錐角または複数の円錐角、およびリスレープリズムスキャナによって行われるロゼット走査を含む。ステップ８０１で使用され得る他の走査システムは、マイクロ光電気マシン（ＭＥＭ）スキャナ、およびホログラフィック光学要素（ＨＯＥ）、回折光学要素（ＤＯＥ）、ならびにウェッジプリズム等を組み込む走査システムを含む。

一実施形態では、ライダは、大気体積７５０の全体積を走査する。別の実施形態では、ライダは、大気体積７５０中の１つまたはそれを上回る表面のみを走査する。全体積走査が、要求される走査速度を達成するために複数のライダを要求し得る一方で、表面走査が、単一のライダによって行われ、依然として風力事象７５５の到着を予測するために十分なデータを提供してもよい。ステップ８０１が表面走査を利用するとき、ライダは、高速で本表面を走査し、それによって、高い時間分解能のデータを提供してもよい。高い時間分解能は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着時間を正確に予測するために有益である。

ステップ８１０では、方法８００は、時系列７８０から風力事象７５５の存在を判定する。ある実施形態では、ステップ８１０は、風力事象７５５のタイプを判定するステップ８１２を含む。例えば、ステップ８１２は、風力事象７５５が、垂直剪断、水平剪断、垂直突風、水平突風、乱流、またはそれらの組み合わせであることを判定する。ステップ８１０の一実施例では、風力事象識別モジュール７１２は、図７を参照して議論されるように、風力事象７５５の存在、随意に、タイプを判定するように、時系列７８０を処理する。

ステップ８２０では、方法８００は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着を推定するように、時系列７８０に基づいて風力事象７５５を追跡する。一実施形態では、方法８００は、風力事象７５５がステップ８１０で判定されるときにステップ８２０を行う。ステップ８２０の一実施例では、追跡モジュール７１４は、図７を参照して議論されるように、時系列７８０に基づいて風力事象７５５の到着を推定する。ステップ８２０は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着時間を推定するステップ８２２を含む。ステップ８２２は、そこから到着時間を推測するために、風力事象７５５のパケット速度を判定するステップ８２４を含んでもよい。図７を参照して議論されるように、風力事象７５５のパケット速度の判定は、到着情報７９０の正確度を向上させる。ステップ８２０はさらに、風力事象７５５と関連付けられる風向および／または風速を推定するステップ８２６を含んでもよい。加えて、ステップ８２０は、風力事象７５５の空間的範囲および空間的構造等の他の空間的衝突性質を推定するステップ８２８を含んでもよい。風向および／または風速は、風力事象７５５を横断して変動し得、風力事象７５５の風向／速度は、空間的または時間的に依存性であり得ることが理解される。

この範囲から逸脱することなく、ステップ８２０は、風力事象７５５の他の性質を推定してもよい。ステップ８２０で推定される風力事象７５５の性質は、以下のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
（１）航空力学的構造７３０に衝突しようとしている風力区画等の風力事象７５５と関連付けられる風力区画の速度、および風力区画の関連付けられる到着時間。
（２）風力事象７５５の空間的分解型風速プロファイル。
（３）風力事象７５５の最大風速。
（４）風力事象７５５の空間的分解型風速プロファイル（すなわち、平均風速）の第１のモーメント。
（５）風力事象７５５の空間的分解型風速プロファイル（すなわち、測定された風力プロファイルの標準偏差またはライダスペクトル幅）の第２のモーメント。
（６）風力事象７５５の渦消散率。
（７）ｖ（ｒ）が、範囲ｒにおいて測定される風速であり、Δｒが、局所空間分解能である、風力事象７５５の速度構造関数平均（［ｖ（ｒ＋Δｒ）−ｖ（ｒ）］^２）、または速度構造関数平均（［（ｖ（ｒ＋Δｒ）−ｖ（ｒ））／Δｒ］^２）の代替的形態。
（８）風力事象７５５の速度勾配ｖ（ｒ）、または速度勾配の規模｜∇ｖ（ｒ）｜または（∇ｖ（ｒ））^２、およびこれらの勾配ベースのメトリックの集合平均。
（９）Ｔ（ｒ）が、測定された温度プロファイル、またはリチャードソン数Ｒｉである、温度勾配∇Ｔ（ｒ）等の測定された温度プロファイルに基づく、風力事象７５５と関連付けられる大気安定度メトリック。
（１０）レイノルズ数等の局在的速度、温度、および圧力測定に基づく、風力事象７５５と関連付けられる大気流体制メトリック。
（１１）風力事象７５５の機械的エネルギー消散率

であって、ｖは、動粘度であり、ｕ_ｉおよびｘ_ｉは、それぞれ、成分速度および方向である。反復指数（軸）にわたる合計が仮定され、括弧は、空間的平均を表す。
（１２）

として定義される、風力事象７５５の空間的分解型風速プロファイルの第ｎのモーメントであって、

であり、ｒは、ｘからの空間的変位を表す。

ある実施形態では、方法８００は、航空力学的構造７３０上の風力事象７５５の衝突の重大性を定量化するステップ８３０を含む。ステップ８３０は、例えば、重大性判定モジュール７１６によって行われる。ステップ８３０は、事前定義された正常風速から、風力事象７５５と関連付けられ、ステップ８２６で推定される、風速の偏差を計算するステップ８３２を含む。ステップ８３２はさらに、（ａ）ステップ８３２で判定される偏差および（ｂ）航空力学的構造７３０への風力事象７５５のタイプの影響に基づいて、航空力学的構造７３０上の風力事象７５５の衝突の重大性を定量化するステップ８３４を含む。ステップ８３４は、航空力学的構造７３０のある空間的部分上の風力事象７５５の衝突と関連付けられるトルクまたは荷重等の航空力学的構造７３０の性質の知識を利用してもよい。例えば、風力タービンの場合、風力タービンの回転子ブレード上の風力事象７５５の衝突の重大性は、風力タービンのナセルの近傍よりも回転子ブレードの先端の近傍で大きい。本実施例では、ステップ８３４は、上記で議論されるように、回転子重み関数またはベクトルを利用してもよい。

随意のステップ８４０では、方法８００は、到着情報７９０を航空力学的構造７３０に通信する。到着情報７９０は、風力事象７５５の到着時間、風力事象７５５のタイプ、および／または航空力学的構造７３０上の風力事象７５５の衝突の重大性等のステップ８１０、８２０、および／または８３０で判定されるデータを含んでもよい。ステップ８４０の一実施例では、風力予測ユニット７１０は、到着情報７９０を航空力学的構造７３０に通信する。

システム７００は、到着情報７９０を更新するように、例えば、定期的間隔で方法８００を繰り返してもよい。

図９Ａおよび９Ｂは、ライダ７２０が、概して、風力タービン９３０に向かって移動する、大気体積７５０の風速を測定する、１つの例示的シナリオを図示する。大気体積７５０は、概して、矢印９５０によって示されるように、風力タービン９３０に向かって移動している。矢印９５０は、直線であるものとして示されているが、大気体積７５０の個々の風力区画は、直線ではない経路に沿って伝搬し得ることが理解される。風力タービン９３０は、航空力学的構造７３０の実施形態であり、ナセル９３４と、複数の回転子ブレード９３２とを含む。風力タービン９３０は、１つ、２つ、３つ、またはそれを上回る回転子ブレード９３２を含んでもよい。例証を明確にするために、全ての回転子ブレード９３２が図９Ａおよび９Ｂで標識されているわけではない。ライダ７２０は、ナセル９３４の上または中に搭載され、大気体積７５０と光学通信している。ライダ７２０は、大気体積７５０中の円錐表面９６０を走査する。風力タービン９３０は、例えば、ＷＴＧ２０６である。

図９Ａは、風力タービン９３０の回転子面９４０と略平行である水平視認方向に沿った斜視図で風力タービン９３０および円錐表面９６０を示す。座標系９０５が、ｘ軸に沿っているものとして大気体積７５０の一般的伝搬方向を画定する一方で、回転子面９４０は、ｙ−ｚ面内にある。図９Ｂは、風力タービン９３０の回転子面９４０上の円錐表面９６０の投影を示す。図９Ａおよび９Ｂは、併せて閲覧することで最適に見られる。

大気体積７５０の風力区画が、例えば、矢印９５０によって示されるように、風力タービン９３０に向かって伝搬するにつれて、これらの風力区画は、円錐表面９６０を通過する。したがって、円錐表面９６０を横断してライダ７２０によって行われる風速測定は、これらの風力区画の風速測定を含む。円錐表面９６０は、ライダ７２０からのｘ軸に沿った長さ９９０において最大直径９７２を有する。直径９７２は、少なくとも回転子面９４０の直径９８０と同程度に大きい。矢印９５０（ｉ）によって示される風力区画は、ｙ−ｚ面上に投影される位置９５２（ｉ）において円錐を通過する。

一実施例では、直径９７２は、５０〜２００メートルの範囲内であり、長さ９９０は、１００〜４００メートルの範囲内である。

実施形態では、風力タービン９３０は、直径９８０の３分１または４分の１以下の粗さの分解能において、ｙ−ｚ面内の風力事象７５５の空間的構造を判定するためにシステム７００および方法８００を利用する。

図１０は、航空機１０３０の基準枠から視認されるように、ライダ７２０が、概して、航空機１０３０に向かって移動する、大気体積７５０の風速を測定する、１つの例示的シナリオを図示する。図１０のシナリオは、風力タービンの代わりに航空機に適用可能であることを除いて、図９Ａおよび９Ｂのシナリオに類似する。ライダ７２０は、航空機１０３０の上または中に搭載され、大気体積７５０と光学通信する。回転子面９４０は、航空機１０３０に位置する幾何学的表面１０４０によって置換される。図１０は、図９Ａのものに類似する図を表す。

実施形態では、航空機１０３０は、航空機１０３０の長さ１０８０の半分以下の粗さの分解能において、ｘ軸に沿った風力事象７５５の空間的構造を判定するためにシステム７００および方法８００を利用する。

図１１Ａ−Ｄは、方法８００のステップ８０１を行うためにライダ７２０によって使用され得る、例示的走査表面幾何学形状を図示する。図１１Ａ−Ｄはそれぞれ、ｙ−ｚ面内の断面として個別の走査表面を示す（座標系９０５参照）。図１１Ａ−Ｄで可視的ではないが、これらの走査表面はそれぞれ、ライダ７２０の場所から円錐形に拡張している。

図１１Ａは、円錐表面９６０を図示する。円錐表面９６０は、帯状風、すなわち、主にｘ方向への速度を伴う風力事象の測定に特に適している。円錐表面９６０はまた、ｙ−ｚ面内の成分を伴う風速も測定する。風力タービンは、帯状風に特に敏感であるが、ｙ−ｚ面内の水平風は、衝突を予想して適切に調節されていない場合、風力タービンに重大な損傷を引き起こし得る。したがって、システム７００は、有利なこととして、航空力学的構造７３０が風力タービンであるときに、時系列７８０を測定するように円錐表面９６０を適用してもよい。

図１１Ｂは、主に垂直に配向された表面部分１１１２および主に水平に配向された表面部分１１１４を伴う、１つの例示的な半径方向に拡張するロゼット表面１１１０を図示する。この範囲から逸脱することなく、半径方向に拡張するロゼット表面１１１０は、図１１Ｂに示されるよりも多くの表面部分を含み、および／または図１１Ｂに示されるものと異なる表面部分配向を有してもよい。半径方向に拡張するロゼット表面１１１０は、ｙ−ｚ面内の高風速と関連付けられる風力事象の測定に適している。航空機が横風に特に敏感であるため、システム７００は、有利なこととして、航空力学的構造７３０が航空機であるときに、時系列７８０を測定するように半径方向に拡張するロゼット表面１１１０を適用してもよい。

図１１Ｃは、主に垂直に配向された表面部分１１２２および主に水平に配向された表面部分１１２４を伴う、１つの例示的な半径方向に拡張する十字形表面１１２０を図示する。この範囲から逸脱することなく、半径方向に拡張する十字形表面１１２０は、図１１Ｃに示されるよりも多くの表面部分を含み、および／または図１１Ｃに示されるものと異なる表面部分配向を有してもよい。図１１Ｂを参照して記述されるものと同一の理由により、半径方向に拡張する十字形表面１１２０は、有利なこととして航空機上に実装されたときにシステム７００によって採用される。

図１１Ｄは、１つの例示的な半径方向に拡張するラスタ走査表面１１３０を図示する。半径方向に拡張するラスタ走査表面１１３０は、空間的分散型風速測定７８５における風速のより完全な直接測定を取得するように、大気体積７５０の比較的高密度の空間的被覆を提供する。

図１２は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着を予測するための１つの例示的方法１２００を図示する。方法１２００は、全体積風力マップに基づいて風力事象７５５の到着を予測するように、大気体積７５０の本全体積風力マップの時間発展を判定する。方法１２００は、方法８００の実施形態である。

一実施形態では、方法１２００は、航空力学的構造７３０に配置されたライダを使用して、大気体積７５０中の表面を繰り返し走査し、本表面を横断する風速表面測定の時系列７８０を取得するステップ１２０１を含む。これらの風速表面測定は、空間的分散型風速測定７８５の実施形態である。実施形態では、ステップ１２０１は、ライダビームの見通し線に沿った風速のみを測定する。ステップ１２０１の一実施例では、ライダ７２０は、時系列７８０を取得するように、大気体積７５０中の表面９６０、１１１０、１１２０、および１１３０のうちの１つ等の表面を繰り返し走査する。ステップ１２０１の別の実施例では、ライダ７２０は、例えば、航空力学的構造７３０に最も近い表面部分を除外して、表面９６０、１１１０、１１２０、および１１３０のうちの１つのサブセットを繰り返し走査する。別の実施形態では、方法１２００は、時系列７８０を受信するが、時系列７８０を生成するステップ１２０１を含まない。ステップ１２０１は、方法８００のステップ８０１の実施形態である。

ステップ１２１０では、方法１２００は、風速表面測定の時系列７８０から風力事象７５５の存在およびタイプを判定する。ステップ１２１０は、例えば、風力事象識別モジュール７１２によって行われる。

ステップ１２１０は、ステップ１２１２および１２１４を含む。ステップ１２１２では、方法１２００は、相互に一貫した様式で、区間および時間を通して風速表面測定のそれぞれを伝搬する。本伝搬は、時系列７８０の異なる時点の間で最適な一貫性を確実にする方式で行われる。例えば、時点毎に、時点と関連付けられる風速表面測定は、次の時点の風速表面測定と最適に一致するように、空間および時間において伝搬される。本伝搬は、大気体積７５０と関連付けられる全体積風力場の時間発展の判定をもたらす。風速表面測定の伝搬は、凍結乱流仮定に制約されず、ステップ１２１２は、異なる時間に取得される風速表面測定の間で最適な一貫性を達成するように、異なる速度で異なる方向に大気体積７５０の異なる部分を伝搬してもよい。

ステップ１２１４では、方法１２００は、風力事象７５５を検出し、風力事象７５５のタイプを判定するように、全体積風力場の時間発展の少なくとも１つの時点を評価する。ステップ１２１４は、力事象７５５のタイプを判定するように、性質（１）から（１２）のうちの１つまたはそれを上回るものを利用してもよい。一実施例では、垂直剪断が、体積風力場の下部分よりも高い帯状風速を有する、体積風力場の上側部分から識別される。

ステップ１２２０では、方法１２００は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着を推定するように、ステップ１２１０で判定される、全体積風力場の時間発展の少なくとも一部を通して風力事象７５５を追跡する。一実施形態では、方法１２２０は、風力事象７５５がステップ１２１０で判定されるときにステップ１２２０を行う。ステップ１２２０は、例えば、追跡モジュール７１４によって行われる。ステップ１２２０は、方法８００のステップ８２０の実施形態である。

ステップ１２２０は、ステップ８２２を含み、随意に、ステップ８２４、８２６、および８２８のうちの１つまたはそれを上回るものを含む。ステップ１２２０で実装されるとき、ステップ８２２、８２４、８２６、および８２８は、全体積風力場の時間発展の少なくとも一部を通した風力事象７５５の追跡に基づいて行われる。ステップ１２２０で推定される風力事象７５５の性質は、図８を参照して議論される性質（１）から（１２）のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。

実施形態では、方法１２００は、全体積風力場の時間発展から、回転子面９４０、回転子面９４０と同一平面上にある幾何学的表面、または幾何学的表面１０４０等の航空力学的構造７３０と関連付けられる表面の少なくとも１つの将来の風力場マップを抽出するステップ１２４０を含む。少なくとも１つの将来の風力場マップはそれぞれ、将来の時点での航空力学的構造７３０と関連付けられる表面における推定風力場、例えば、３次元速度または帯状風速を示す。一実施例では、ステップ１２４０は、少なくとも３または５秒の持続時間にわたる現在の時間後の０．１秒毎の将来の風力場マップ等の現在の時間後の持続時間にわたる将来の風力場マップのセットを生成する。別の実施例では、ステップ１２４０は、将来、少なくとも３〜５秒である時間にわたって１つまたはそれを上回る将来の風力場マップを生成する。

随意に、方法１２００は、将来の風力場マップのうちの少なくとも１つに基づいて、航空力学的構造７３０上の風力事象７５５の衝突の重大性を定量化するステップ１２５０を含む。ステップ１２５０は、少なくとも１つの将来の風力場マップに基づく、ステップ８３０の実施形態である。ステップ１２５０は、図８を参照して議論されるように、ステップ８３２および８３４を実装してもよい。

実施形態では、方法１２００は、ステップ１２４０を参照して説明されるものと同一の方法を使用して、全体積風力場の時間発展から、航空力学的構造７３０と関連付けられる表面の現在の風力場マップを抽出するステップ１２３０を含む。現在の風力場マップは、現在の時間での航空力学的構造７３０と関連付けられる表面における推定風力場、例えば、３次元速度または帯状風速を示す。

ステップ１２３０、１２４０、および１２５０はそれぞれ、風力予測ユニット７１０によって行われてもよい。

随意のステップ１２６０では、方法１２００は、到着情報７９０を航空力学的構造７３０に通信する。到着情報７９０は、風力事象７５５の到着時間、風力事象７５５のタイプ、航空力学的構造７３０上の風力事象７５５の衝突の重大性、将来の風力場マップ、および／または現在の風力場マップ等のステップ１２１０、１２２０、１２３０、１２４０、ならびに１２５０で判定されるデータを含んでもよい。ステップ１２４０の一実施例では、風力予測ユニット７１０は、到着情報７９０を航空力学的構造７３０に通信する。

航空力学的構造７３０または航空力学的構造２３４０（図２３参照）等の航空力学的構造は、現在の風況から将来の風況への変化に従って、その動作を適切に調節するために、現在の風力場マップ（ステップ１２３０で判定される）および１つまたはそれを上回る将来の風力場マップ（ステップ１２４０で判定される）を両方とも利用してもよい。

図１３−１６は、方法１２００のある側面の例示的説明図である。図１３−１６は、併せて閲覧することで最適に見られる。

図１３は、表面１３４０に向かって大気体積７５０中で伝搬する、例示的局所風力事象１３１０を示す。風力事象１３１０は、風力事象７５５の実施例である。表面１３４０は、例えば、回転子面９４０または幾何学的表面１０４０である。風力事象１３１０は、経路１３２０に沿って伝搬する。本実施例では、大気体積７５０と関連付けられる流動場の複雑な性質が、経路１３２０を直線ではなくさせ、また、風力事象１３１０のパケット速度を経時的に変化させる。加えて、風力事象１３１０の性質は、経路１３２０に沿った伝搬中に変化する。時間ｔ１における風力事象１３１０の初期状態が、１３１０と標識された輪郭として示されている。以降の時間ｔ２、ｔ３、およびｔ４では、風力事象１３１０は、それぞれ、輪郭１３１０’、１３１０”、および１３１０’’’として示されている。時間ｔ４では、風力事象１３１０は、表面１３４０に到達する。時間ｔ１、ｔ２、ｔ３、およびｔ４は、等距離である。本実施例では、凍結乱流仮定に従った風力事象１３１０の数学的伝搬は、表面１３４０における風力事象１３１０の到着時間および位置の両方の誤った予測につながるであろうことが明白である。例えば、風力事象１３１０の速度が時間ｔ１において測定され、本測定に基づいて、凍結乱流仮定に従って表面１３４０に数学的に伝搬された場合、予測到着位置は、矢印１３３０によって示される通りであろう。加えて、風力事象１３１０のパケット速度が経時的に増加するため、凍結乱流ベースの伝搬は、実際の到着時間よりも遅い到着時間を予測するであろう。

図１４Ａ−Ｃは、それぞれ、時間ｔ１、ｔ２、およびｔ３における、表面１３４０に頂点を伴う円錐表面９６０を横断する例示的風速測定を示す。時間ｔ１、ｔ２、およびｔ３のそれぞれにおいて、風力事象１３１０の少なくとも一部が、円錐表面９６０と交差する一方で、時間ｔ３の後しばらくして、風力事象１３１０は、円錐表面９６０との接触を失う。図１４Ａ−Ｃで概略的に図示される風速測定は、図８を参照して議論される性質（１）から（１２）のうちの１つまたはそれを上回るものによって表されてもよく、風力事象は、面積１４１０、１４１０’、および１４１０”として時間ｔ１、ｔ２、およびｔ３にわたる風速表面測定を示す。図１４Ａ−Ｃは、ステップ１２０１で取得される風速測定の実施例である。一実施例では、円錐表面９６０は、１００メートル〜４００メートルの範囲内のｘ方向への長さ９９０（図９Ａ参照）を有し、円錐表面９６０上の個々の風速測定の間の距離は、１０メートルまたはそれ未満である。

ステップ１２１２では、方法１２００は、図１２を参照して議論されるように、これらの風速表面測定の間の相互一貫性を最適化する様式で、時間および空間を通して、それぞれ、時間ｔ１、ｔ２、およびｔ３にわたる風速表面測定のそれぞれを伝搬する。ｔ１、ｔ２、およびｔ３（随意に、より多くの時間）における風速表面測定の伝搬に関して、ステップ１２１２は、大気体積７５０と関連付けられる全体積風力場の風速情報を判定する。具体的には、ステップ１２１２は、全体積風力場の時間発展を生成する。

風速表面測定の伝搬は、風力事象１３１０と関連付けられる風速表面測定の部分によって判定されるだけではないことが理解される。他の部分が、情報を風速表面測定の伝搬に寄与してもよい。一実施例では、風速表面測定はそれぞれ、より高いｚ値について測定される風速が、より低いｚ値について測定されるものを上回るように、垂直剪断を示す。これは、例えば、風力タービンにとって一般的な状況である。本垂直剪断はまた、風速表面測定の間に最適な一貫性を伴って伝搬されなければならず、したがって、局所風力事象１３１０の伝搬を判定することに役立つ情報を追加する。

図１５Ａ−１５Ｃは、図１４Ａ−１４Ｃに示される風速表面測定からステップ１２１２で取得されるような全体積風力場の例示的時間発展を示す。図１５Ａ−１５Ｃは、それぞれ、時間ｔ１、ｔ２、およびｔ３における大気体積７５０の体積風力場マップ１５６０、１５６０’、および１５６０”を示す。体積風力場マップ１５６０、１５６０’、および１５６０”は、それぞれ、推定風力事象１５１０、１５１０’、および１５１０”として風力事象１３１０の時間発展を推定する。

図１６は、図１５Ａ−Ｃに示される全体積風力場の時間発展に基づく、ステップ１２２０で推定されるような、時間ｔ４での表面１３４０における風力事象７５５の推定到着場所１６１０を示す。

図１７Ａは、ステップ１２４０で判定されるように、航空力学的構造７３０における表面の推定帯状風を示す、例示的な将来の風力場マップ１７００を示す。将来の風力場マップ１７００は、円錐表面９６０を横断するシミュレートされたライダベースの風速測定を使用して、モデル化された風力場上で方法１２００を行うことによって取得され、ライダベースの風速測定は、見通し線速度測定である。比較のために、図１７Ｂはまた、真の風力場マップと見なされ得る、対応するシミュレートされた将来の風力場マップ１７１０も示す。将来の風力場マップ１７００とシミュレートされた将来の風力場マップ１７１０との間の一致が優れており、したがって、方法１２００の実行可能性を実証する。

図１８は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着を予測するための１つの例示的方法１８００を図示する。方法１８００は、風力パラメータ表面マップに基づいて風力事象７５５の到着を予測するように、風力パラメータ表面マップ内の風速表面測定を要約する。方法１８００は、方法８００の実施形態である。

一実施形態では、方法１８００は、ステップ１２０１を含む。

ステップ１８１０では、方法１８００は、風速表面測定の時系列７８０から風力事象７５５の存在およびタイプを判定する。ステップ１８１０は、例えば、風力事象識別モジュール７１２によって行われる。

ステップ１８１０は、ステップ１８１２および１８１４を含む。ステップ１８１２では、方法１８００は、測定表面の複数のセクタのための少なくとも１つの風力場パラメータをそれぞれ示す、風力パラメータ表面マップの対応する時系列として、風速表面測定の時系列を要約する。ステップ１８１２は、データの量を削減するように機能する。各セクタは、複数の個々の風速測定を含むように定寸される。セクタ毎に、少なくとも１つの風力パラメータは、複数の風速測定を要約する。一実施例では、各セクタは、３〜１０００個の個々の風速測定を要約する。例示的風力パラメータは、図８を参照して議論される性質（１）から（１２）を含む。一実施例では、風力パラメータは、各セクタの平均風速である。ステップ１８１２は、方法１８００の後続の部分で使用されるデータの量を削減するように機能してもよい。加えて、ステップ１８１２は、着目風力事象を強調する１つまたはそれを上回る風力パラメータに関して、風速測定を再公式化するように機能してもよい。

ステップ１８１４では、方法１８００は、風力事象７５５を検出し、風力事象７５５のタイプを判定するように、風力パラメータ表面マップのうちの少なくとも１つを評価する。ステップ１２１４は、風力事象７５５のタイプを判定するために、性質（１）から（１２）のうちの１つまたはそれを上回るものを利用してもよい。一実施例では、垂直剪断が、体積風力場の下側部分よりも高い帯状風速を有する、体積風力場の上側部分から識別される。

ステップ１８２０では、方法１８００は、航空力学的構造７３０における風力事象７５５の到着を推定するように、ステップ１８１０で判定される風力パラメータ表面マップの時系列の少なくとも一部を通して風力事象７５５を追跡する。一実施形態では、方法１８００は、風力事象７５５がステップ１８１０で判定されるときにステップ１８２０を行う。ステップ１８２０は、例えば、追跡モジュール７１４によって行われる。ステップ１２１２および図１３−１６の議論と同様に、ステップ１８２０は、風力事象７５５の到着を推定するように、相互に一貫した様式で風力パラメータ表面マップのそれぞれを伝搬してもよい。例えば、各風力パラメータ表面マップは、時間的に後続の風力パラメータ表面マップと最適に一致するように、空間および時間において伝搬される。ステップ１８２０は、方法８００のステップ８２０の実施形態である。

ステップ１８２０は、ステップ８２２を含み、随意に、ステップ８２４、８２６、および８２８のうちの１つまたはそれを上回るものを含む。ステップ１８２０で実装されるとき、ステップ８２２、８２４、８２６、および８２８は、風力パラメータ表面マップの時系列の少なくとも一部を通した風力事象７５５の追跡に基づいて行われる。ステップ１８２０で推定される風力事象７５５の性質は、図８を参照して議論される性質（１）から（１２）のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。

実施形態では、方法１８００は、風力パラメータ表面マップの時系列に基づいて、回転子面９４０、回転子面９４０と同一平面上にある幾何学的表面、幾何学的表面１０４０、または表面１３４０等の航空力学的構造７３０と関連付けられる表面の少なくとも１つの将来の風力場マップを判定するステップ１８４０を含む。少なくとも１つの将来の風力場マップはそれぞれ、将来の時点での航空力学的構造７３０と関連付けられる表面における推定風力場、例えば、３次元速度または帯状風速を示す。ステップ１２２０および図１３−１６の議論と同様に、ステップ１８４０は、少なくとも１つの将来の風力場マップを判定するように、相互に一貫した様式で風力パラメータ表面マップのそれぞれを伝搬してもよい。一実施例では、ステップ１８４０は、少なくとも３または５秒の持続時間にわたる現在の時間後の０．１秒毎の将来の風力場マップ等の現在の時間後の持続時間にわたる将来の風力場マップのセットを生成する。別の実施例では、ステップ１８４０は、将来、少なくとも３〜５秒である時間にわたって１つまたはそれを上回る将来の風力場マップを生成する。

随意に、方法１８００は、将来の風力場マップのうちの少なくとも１つに基づいて、航空力学的構造７３０上の風力事象７５５の衝突の重大性を定量化するステップ１８５０を含む。ステップ１８５０は、少なくとも１つの将来の風力場マップに基づく、ステップ８３０の実施形態である。ステップ１８５０は、図８を参照して議論されるように、ステップ８３２および８３４を実装してもよい。

実施形態では、方法１８００は、ステップ１８４０を参照して説明されるものと同一の方法を使用して、風力パラメータ表面マップの時系列に基づいて、航空力学的構造７３０と関連付けられる表面の現在の風力場マップを判定するステップ１８３０を含む。現在の風力場マップは、現在の時間での航空力学的構造７３０と関連付けられる表面における推定風力場、例えば、３次元速度または帯状風速を示す。

ステップ１８３０、１８４０、および１８５０はそれぞれ、風力予測ユニット７１０によって行われてもよい。

随意に、方法１８００は、ステップ１２４０を含む。

図１９−２１は、方法１８００のある側面の例示的説明図である。図１９−２１は、併せて閲覧することで最適に見られる。

図１９は、ステップ１８１２の実施形態によって利用されるような、複数のセクタ１９２０への円錐表面９６０の例示的区分化を示す。図１９は、表面１３４０に関連して、図１３に使用されるものと同一の図で円錐表面９６０を示す。円錐表面９６０は、この範囲から逸脱することなく、より優れた分解能および／またはより大きい空間的範囲を提供するように、図１９に示されるよりも多くのセクタ１９２０に、または分解能および／または空間的範囲を低減させるように、図１９に示されるよりも少ないセクタ１９２０に、区分化されてもよい。同様に、セクタ１９２０の形状は、図１９２０に示されるものと異なり得る。例えば、異なるセクタ１９２０が、異なる形状および／またはサイズを有してもよい。加えて、円錐表面９６０の全てが、セクタ１９２０によって表される必要があるわけではない。例えば、表面１３４０に最も近い円錐表面９６０の一部は、セクタ１９２０に含まれなくてもよい。例証を明確にするために、全てのセクタ１９２０が図１９−２１で標識されているわけではない。

図２０Ａ−２０Ｃは、それぞれ、時間ｔ１、ｔ２、およびｔ３にわたって、セクタ１９２０を使用してステップ１８１２で要約されるように、円錐表面９６０の例示的風力パラメータ表面マップ１３６０、１３６０’、および１３６０”を概略的に描写する。時間ｔ１、ｔ２、ｔ３は、図１３を参照して議論されるものである。風力パラメータ表面マップ２０６０、２０６０、および２０６０”の各セクタ１９２０は、ステップ１８１２でセクタ１９２０内の個々の風速測定から導出されるように、図８を参照して議論される性質（１）から（１２）のうちの１つまたはそれを上回るものを示してもよい。例えば、風力パラメータ表面マップ２０６０では、風力事象１３１０は、セクタ群２０１０の中で示し、風力パラメータ表面マップ２０６０’では、風力事象１３１０は、セクタ群２０１０’の中で示し、風力パラメータ表面マップ２０６０”では、風力事象１３１０は、セクタ群２０１０の中で示す。

ステップ１８２０は、表面１３４０における風力事象１３１０の到着を推定するように、風力パラメータ表面マップ２０６０、２０６０’、および２０６０”を通して風力事象１３１０を追跡する。ステップ１８２０は、風力パラメータ表面マップ２０６０、２０６０’、および２０６０”の間で最適な一貫性を生じる様式で、風力パラメータ表面マップ２０６０、２０６０’、および２０６０”を時間的ならびに空間的に伝搬する。

図２１は、時間ｔ４での表面１３４０における風力事象の推定到着を示す。表面１３４０は、例えば、表面１３４０上へのセクタ１９２０の投影を反映する、セクタ２１２０に区分化される。風力事象１３１０は、セクタ２１１０において表面１３４０に衝突する。図２１はまた、風力パラメータ表面マップ２０６０、２０６０’、および２０６０”に基づいてステップ１８４０で判定される、例示的な将来の風力場マップ２１００を表す。

風速表面測定の伝搬は、風力事象１３１０と関連付けられる風速表面測定の部分によって判定されるだけではないことが理解される。他の部分が、情報を風速表面測定の伝搬に寄与してもよい。一実施例では、風速表面測定はそれぞれ、より高いｚ値について測定される風速が、より低いｚ値について測定されるものを上回るように、垂直剪断を示す。これは、例えば、風力タービンにとって一般的な状況である。本垂直剪断はまた、風速表面測定の間に最適な一貫性を伴って伝搬されなければならず、したがって、局所風力事象１３１０の伝搬を判定することに役立つ情報を追加する。

図２２は、風力予測ユニット７１０を実装する、１つの例示的コンピュータ２２００を図示する。コンピュータ２２００は、プロセッサ２２１０と、メモリ２２２０と、インターフェース２２６０および２２７０とを含む。メモリ２２２０は、メモリ２２２０の不揮発性部分においてエンコードされる機械可読命令２２３０を含む。命令２２３０は、風力事象識別モジュール７１２、追跡モジュール７１４、および随意に、重大性判定モジュール７１６を実装する。ある実施形態では、メモリ２２２０はさらに、風力事象識別モジュール７１２、追跡モジュール７１４、および重大性判定モジュール７１６のうちの１つまたはそれを上回るものによって使用される、パラメータ２２４０を含む。パラメータ２２４０は、方法８００のステップ８３２を参照して議論されるような、少なくとも１つの正常風況パラメータ２２４２を含んでもよい。加えて、パラメータ２２４０は、方法８００のステップ８３４を参照して議論されるような、少なくとも１つの航空力学的構造パラメータ２２４４を含んでもよい。実施形態では、メモリ２２２０はさらに、データ記憶装置２２５０を含む。

動作中に、コンピュータ２２００は、インターフェース２２６０を介して時系列７８０を受信する。プロセッサ２２１０は、到着情報７９０を生成するように、随意に、パラメータ２２４０および／またはデータ記憶装置２２５０を使用して、命令２２３０を実行する。コンピュータ２２００は、方法８００、方法１２００、および／または方法１８００を実装してもよい。

この範囲から逸脱することなく、命令２２３０、随意に、パラメータ２２４０は、第三者コンピュータシステム上に実装するために構成される、ソフトウェア製品として提供されてもよい。

図２３は、風力事象７５５への応答の予測ベースの制御を伴う１つの例示的な航空力学的装置２３００を図示する。航空力学的装置２３００は、システム７００および航空力学的構造２３４０を統合する。航空力学的構造２３４０は、制御モジュール２３２０と、１つまたはそれを上回るアクチュエータ２３３０と、１つまたはそれを上回る可動部品２３５０とを含む。航空力学的構造２３４０は、航空力学的構造７３０の実施形態である。航空力学的構造２３４０は、例えば、風力タービン９３０または航空機１０３０である。アクチュエータ２３３０は、航空力学的構造２３４０と大気体積７５０との間の結合を調整する。航空力学的装置２３００では、システム７００は、航空力学的構造２３４０に配置される。ライダ７２０は、航空力学的構造２３４０の上、航空力学的構造２３４０の中、または航空力学的構造２３４０の近傍に配置されてもよい。実施例が、図９Ａおよび１０に示されている。この範囲から逸脱することなく、風力予測ユニット７１０は、航空力学的構造２３４０から離れて、例えば、遠隔制御センタの中に配置されてもよい。

図２４は、航空力学的構造２３４０における風力事象７５５の到着の予測に基づく、航空力学的装置２３００で実装されるような航空力学的構造２３４０の動作を調節するための１つの例示的方法２４００を図示する。方法２４００は、ライダ７２０が時系列７８０を取得するように大気体積７５０中の風速を感知する、ステップ８０１を含む。後続のステップ２４１０では、風力予測ユニット７１０は、時系列７８０に基づいて航空力学的構造２３４０における風力事象７５５の到着を予測し、到着情報７９０を判定する。ステップ２４１０は、方法８００、１２００、および１８００のうちの１つまたはそれを上回るものを実装してもよい。風力予測ユニット７１０は、到着情報７９０を制御モジュール２３２０に通信する。ステップ２４２０では、制御モジュール２３２０は、風力事象７５５の存在下で航空力学的構造２３４０の動作を最適化するよう、または風力事象７５５によって引き起こされる航空力学的構造２３４０への潜在的損傷を低減させるよう、少なくとも１つのアクチュエータ２３３０を調節し、風力事象７５５の到着を予想して少なくとも１つの可動部品２３５０を移動させる。

図２５は、風力事象７５５への応答の予測ベースの制御を伴う１つの例示的風力タービン２５００を図示する。風力タービン２５００は、航空力学的装置２３００の実施形態であり、方法２４００を実装する。風力タービン２５００は、システム７００と、制御モジュール２５２０と、回転子ブレード９３２と、ブレードピッチアクチュエータ４１０と、ナセル９３４と、ヨー制御ギヤおよびモータ４２０とを含む。制御モジュール２５２０は、制御モジュール２３２０の実施形態である。ブレードピッチアクチュエータ４１０ならびに／またはヨー制御ギヤおよびモータ４２０は、アクチュエータ２３３０の実施形態を形成する。ナセル９３４および／または回転子ブレード９３２は、可動部品２３５０の実施形態を形成する。風力タービン２５００は、システム７００を統合する、風力タービン９３０の実施例である。一実施形態では、制御モジュール２５２０は、ヨー制御ギヤおよびモータ４２０を調節し、到着情報７９０に従ってナセル９３４を移動させるように構成される。別の実施形態では、制御モジュール２５２０は、ブレードピッチアクチュエータ４１０のうちの少なくとも１つを調節し、到着情報７９０に従って少なくとも１つの個別の回転子ブレード９３２を移動させるように構成される。本実施形態では、ブレードピッチアクチュエータ４１０が、各回転子ブレード９３２を独立して調節し、最適な様式で風力タービン２５００と風力事象７５５との間の結合を調整し得るように、ブレードピッチアクチュエータ４１０は、回転子ブレード９３２のそれぞれのための別個のピッチ制御機構を含んでもよい。さらに別の実施形態では、制御モジュール２５２０は、ヨー制御ギヤおよびモータ４２０ならびにブレードピッチアクチュエータ４１０のうちの少なくとも１つのいずれかまたは両方を調節し、それぞれ、ナセル９３４および／または少なくとも１つの個別の回転子ブレード９３２を移動させるように構成される。

図２６は、風力事象７５５への応答の予測ベースの制御を伴う１つの例示的航空機２６００を図示する。航空機２６００は、航空機１０４０の実施形態であり、方法２４００を実装する。航空機２６００は、（ａ）システム７００と、（ｂ）制御モジュール２６２０と、（ｃ）１つまたはそれを上回るエンジン２６３５、および航空機２６００の進行速度を変化させるように個別のエンジン２６３５を作動させる、または調節する、１つまたはそれを上回る個別のスラストアクチュエータ２６３０と、（ｄ）１つまたはそれを上回るエレベータ２６４５、および航空機２６００の迎角を調節するように個別のエレベータ２６４５を移動させる、１つまたはそれを上回る個別の迎角アクチュエータ２６４０と、（ｅ）少なくとも１つの方向舵２６５５、および航空機２６００のヨーを調節するように個別の方向舵２６５５を移動させる、少なくとも１つの個別のヨーアクチュエータ２６５０と、（ｆ）１つまたはそれを上回る補助翼２６６５、および航空機２６００をロールさせる、または航空機２６００のロールを調節するように個別の補助翼２６６５を移動させるための１つまたはそれを上回る個別のロールアクチュエータ２６６０とを含む。随意に、航空機２６００はさらに、１つまたはそれを上回る他のデバイス２６７５と、航空機２６００の飛行性質を変化させるように、それぞれ、他のデバイス２６７５を移動させる、１つまたはそれを上回る個別の他のアクチュエータ２６７０とを含む。他のデバイス２６７５は、例えば、１つまたはそれを上回るフラップおよび／またはスポイラを含んでもよい。エンジン２６３５は、１つまたはそれを上回るタービン、プロペラ、ピストンエンジン、および／またはロケットエンジンを含んでもよい。

制御モジュール２６２０は、制御モジュール２３２０の実施形態である。スラストアクチュエータ２６３０、迎角アクチュエータ２６４０、ヨーアクチュエータ２６５０、ロールアクチュエータ２６６０、および随意に、他のアクチュエータ２６７０は、アクチュエータ２３３０の実施形態を形成する。エンジン２６３５、エレベータ２６４５、方向舵２６５５、補助翼２６６５、および随意に、他のデバイス２６７５は、可動部品２３５０の実施形態を形成する。航空機２６００は、システム７００を統合する、航空機１０３０の実施例である。

一実施形態では、制御モジュール２６２０は、迎角アクチュエータ２６４０、ヨーアクチュエータ２６５０、ロールアクチュエータ２６６０、および他のアクチュエータ２６７０のうちの少なくとも１つを制御し、到着情報７９０に従って、大気体積７５０に対して、それぞれ、エレベータ２６４５、方向舵２６５５、補助翼２６６５、および他のデバイス２６７５のうちの少なくとも１つを移動させるように構成される。本実施形態では、エレベータ２６４５、方向舵２６５５、補助翼２６６５、および他のデバイス２６７５に含まれる各個別制御表面は、航空機２６００と風力事象７５５との間の結合を最適に調整するように、それぞれ、迎角アクチュエータ２６４０、ヨーアクチュエータ２６５０、ロールアクチュエータ２６６０、および他のアクチュエータ２６７０によって、独立して移動させられてもよい。

別の実施形態では、制御モジュール２５２０は、少なくとも１つのスラストアクチュエータ２６３０を制御して、到着情報７９０に従って少なくとも１つの個別の航空機エンジン２６３５を調節するように構成される。本実施形態では、スラストアクチュエータ２６３０が、各エンジン２６３５を独立して調節し、最適な様式で航空機２６００と風力事象７５５との間の結合を調整し得るように、スラストアクチュエータ２６３０は、各エンジン２６３５のための別個の制御機構を含んでもよい。エンジン２６３５を減速または加速することは、例えば、乗心地を向上させるように、航空機２６００が、より効果的に乱流およびウインドシアに対処することを可能にし得る。少なくとも１つのプロペラを含む航空機２６００の実施形態では、スラストアクチュエータ２６３０は、プロペラの個々のブレードのピッチを移動させてもよい。

さらに別の実施形態では、制御モジュール２５２０は、到着情報７９０に従って、上記で議論されるように、（ａ）迎角アクチュエータ２６４０、ヨーアクチュエータ２６５０、ロールアクチュエータ２６６０、および他のアクチュエータ２６７０のうちの少なくとも１つ、ならびに（ｂ）少なくとも１つのスラストアクチュエータ２６３０のいずれかまたは両方を制御するように構成される。

図２７は、風力事象７５５への応答の予測ベースの制御を伴う１つの例示的風力タービン２７００を図示する。風力タービン２７００は、風力タービン２７００の実施形態であり、方法２４００を実装する。風力タービン２７００は、ナセル９３４と、３つのブレード９３２と、塔２７１０とを含む。風力タービン２７００はさらに、ライダ７２０と、風力予測ユニット７１０と、制御モジュール２５２０とを含む。ライダ７２０は、ナセル９３４の上に搭載される。加えて、風力タービン２７００は、風力予測ユニット７１０による予測風力事象７５５に基づいて制御モジュール２５２０によって決定付けられるように、ブレード９３２のピッチを調節するように、それぞれ、ブレード９３２を移動させ得る、３つのブレードピッチアクチュエータ４１０を含む。風力タービン２７００はまた、風力予測ユニット７１０による予測風力事象７５５に基づいて制御モジュール２５２０によって決定付けられるように、塔２７１０の垂直軸を中心としてナセル９３４を回転させ得る、ヨー制御ギヤおよびモータ４２０も含む。到着情報７９０に基づいて必要と見なされるとき、制御モジュール２５２０は、ブレード９３２および／またはナセル９３４の調節を達成するように、制御ライン２７２０を介して、制御信号をブレードピッチアクチュエータ４１０ならびにヨー制御ギヤおよびモータ４２０のうちの１つまたはそれを上回るものに通信する。例証を明確にするために、全ての制御ライン２７２０が図２７に示されているわけではない。

この範囲から逸脱することなく、風力タービン２７００は、図２７に示されるよりも少ないまたは多いブレード９３２を含んでもよい。

図２８は、風力事象７５５への応答の予測ベースの制御を伴う１つの例示的航空機２８００を図示する。航空機２８００は、航空機２６００の実施形態であり、方法２４００を実装する。航空機２８００は、ライダ７２０と、風力予測ユニット７１０と、制御モジュール２５２０とを含む。ライダ７２０は、概して、航空機２８００の進行方向に対面するように、航空機２８００のノーズの近傍に搭載される。航空機２８００は、２つのエンジン２６３５と、風力予測ユニット７１０による予測風力事象７５５に基づいて制御モジュール２６２０によって決定付けられるように、エンジン２６３５を調節し得る、２つのそれぞれ関連付けられるスラストアクチュエータ２６３０とを含む。航空機２８００はさらに、（ａ）２つのエレベータ２６４５、および風力予測ユニット７１０による予測風力事象７５５に基づいて制御モジュール２６２０によって決定付けられるようにエレベータ２６４５を調節し得る、２つのそれぞれ関連付けられる迎角アクチュエータ２６４０と、（ｂ）方向舵２６５５、および風力予測ユニット７１０による予測風力事象７５５に基づいて制御モジュール２６２０によって決定付けられるように方向舵２６５５を調節し得る、ヨーアクチュエータ２６５０と、（ｃ）２つの補助翼２６６５、および風力予測ユニット７１０による予測風力事象７５５に基づいて制御モジュール２６２０によって決定付けられるように補助翼２６６５を調節し得る、２つのそれぞれ関連付けられるロールアクチュエータ２６６０とを含む。到着情報７９０に基づいて必要と見なされるとき、制御モジュール２６２０は、エンジン２６３５、エレベータ２６４５、方向舵２６５５、および／または補助翼２６６５の調節を達成するように、制御ライン２８２０を介して、制御信号をスラストアクチュエータ２６３０、迎角アクチュエータ２６４０、ヨーアクチュエータ２６５０、ならびにロールアクチュエータ２６６０のうちの１つまたはそれを上回るものに通信する。例証を明確にするために、全ての制御ライン２８２０が図２８に示されているわけではない。

この範囲から逸脱することなく、航空機２８００は、１つまたはそれを上回る他のデバイス２６７５と、１つまたはそれを上回る他のアクチュエータ２６７０とを含んでもよい。また、この範囲から逸脱することなく、航空機２８００は、より少ないまたは多くのスラストアクチュエータ２６３０、エンジン２６３５、迎角アクチュエータ２６４０、エレベータ２６４５、方向舵２６５５、ヨーアクチュエータ２６５０、ロールアクチュエータ２６６０、および補助翼２６６５をそれぞれ具備してもよく、これらの構成要素の配置は、図２８に示されるものと異なり得る。

いくつかの実施形態を説明してきたが、本開示の精神から逸脱することなく、種々の修正、代替的構造、および均等物、例えば、ステップの順序および構成等の変動が使用され得ることが、当業者によって認識されるであろう。加えて、いくつかの周知の数学的導出および数式、プロセス、ならびに要素は、本開示を不必要に曖昧にすることを回避するために説明されていない。故に、上記の説明は、本開示の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

特徴の組み合わせ

上記で説明される特徴ならびに以下で請求されるものは、この範囲から逸脱することなく、種々の方法で組み合わせられてもよい。例えば、本明細書に説明される航空力学的装置における風力事象の到着を予測するための方法の１つのシステムの側面は、本明細書に説明される航空力学的装置における風力事象の到着を予測するための方法の別のシステムの特徴を組み込み得る、または交換し得ることが理解されるであろう。以下の実施例は、上記で説明される実施形態のいくつかの可能な非限定的組み合わせを例証する。本発明の精神および範囲から逸脱することなく、多くの他の変更ならびに修正が、本明細書のシステム、装置、および方法に行われ得ることが明確なはずである。

（Ａ１）航空力学的構造における風力事象の到着を予測するための方法は、航空力学的構造に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップと、分散型風速測定のうちの少なくとも１つから風力事象の存在を判定するステップと、空間的分散型風速測定の時系列に基づいて風力事象を追跡し、航空力学的構造における風力事象の到着時間を推定するステップとを含んでもよい。

（Ａ２）（Ａ１）として表される方法では、追跡するステップは、空間的分散型風速測定の時系列から、風力事象のパケット速度を判定して、到着時間を推定するステップを含んでもよい。

（Ａ３）（Ａ１）および（Ａ２）として表される方法のいずれかまたは両方では、空間的分散型風速測定の時系列は、航空力学的構造に対する所定の場所における第１の幾何学的表面にわたる風速の表面測定の時系列を含んでもよい。

（Ａ４）（Ａ３）として表される方法はさらに、（ａ）判定するステップにおいて、相互に一貫した様式で時間的および空間的に表面測定を伝搬し、大気体積の体積風力場の時間発展を判定するステップと、時間発展の少なくとも１つの時点を評価して、風力事象を検出し、風力事象のタイプを判定するステップと、（ｂ）追跡するステップにおいて、時間発展の少なくとも一部を通して風力事象の伝搬を追跡し、到着時間を推定するステップとを含んでもよい。

（Ａ５）（Ａ４）として表される方法はさらに、時間発展から、（ｉ）航空力学的構造と関連付けられる第２の幾何学的表面における体積風力場の現在の値の風力場マップ、および（ｉｉ）航空力学的構造の第２の幾何学的表面における風力事象と関連付けられる体積風力場の将来の値の少なくとも１つの風力場マップを抽出して、風力事象を予想して航空力学的構造の調節を可能にする、フィードフォワード制御データを提供するステップを含んでもよい。

（Ａ６）（Ａ３）として表される方法はさらに、（ａ）判定するステップにおいて、風力パラメータ表面マップの対応する時系列として、表面測定の時系列を要約するステップであって、風力パラメータ表面マップはそれぞれ、複数のセクタのための少なくとも１つの風力場パラメータを示し、セクタはそれぞれ、いくつかの個々の風速測定と関連付けられる、ステップと、風力パラメータ表面マップのうちの少なくとも１つを評価して、風力事象を検出し、風力事象のタイプを判定するステップと、（ｂ）追跡するステップにおいて、風力パラメータ表面マップの時系列の少なくとも一部を通して風力事象の伝搬を追跡し、到着時間を推定するステップとを含んでもよい。

（Ａ７）（Ａ６）として表される方法はさらに、風力パラメータ表面マップの時系列から、（ｉ）航空力学的構造と関連付けられる第２の幾何学的表面における少なくとも１つの風力場パラメータの現在の値の風力パラメータマップ、および（ｉｉ）第２の幾何学的表面における風力事象と関連付けられる少なくとも１つの風力場パラメータの将来の値の少なくとも１つの風力場マップを判定して、風力事象を予想して航空力学的構造の調節を可能にする、フィードフォワード制御データを提供するステップを含んでもよい。

（Ａ８）（Ａ１）から（Ａ７）として表される方法のうちのいずれかでは、航空力学的構造は、風力タービンであってもよい。

（Ａ９）（Ａ８）として表される方法では、追跡するステップはさらに、風力タービンの回転子直径の３分の１以下の粗さの空間分解能で、風力タービンの回転子面上の風力事象の衝突場所を推定するステップを含んでもよい。

（Ａ１０）（Ａ８）および（Ａ９）として表される方法のいずれかまたは両方では、追跡するステップは、回転子面における風力事象の到着の少なくとも３秒前に到着時間を推定するステップを含んでもよい。

（Ａ１１）（Ａ１）から（Ａ７）として表される方法のうちのいずれかでは、航空力学的構造は、航空機であってもよく、大気体積は、航空機の基準枠から視認されるように航空機に向かって移動してもよい。

（Ａ１２）（Ａ１１）として表される方法では、追跡するステップは、風力事象上の航空機の発生時間を、本発生時間の前に推定し、航空機の１つまたはそれを上回る制御表面を調節するための時間を提供するステップを含んでもよい。

（Ａ１３）（Ａ１）から（Ａ１２）として表される方法のうちのいずれかはさらに、（１）判定するステップにおいて、分散型風速測定のうちの少なくとも１つから、風力事象のタイプを判定するステップと、（２）追跡するステップにおいて、風力事象の風速を追跡して、航空力学的構造における到着に応じて風力事象の推定風速を判定するステップと、（３）事前定義された正常風速からの推定風速の偏差を計算するステップと、（４）偏差および航空力学的構造上の風力事象のタイプの衝突の影響に基づいて、航空力学的構造上の風力事象の衝突の重大性を定量化するステップとを含んでもよい。

（Ａ１４）（Ａ１３）として表される方法はさらに、到着時間、タイプ、および重大性を示す重大性メトリックを航空力学的構造に通信するステップと、到着時間、タイプ、および重大性メトリックに従って、航空力学的構造の動作を調節するステップとを含んでもよい。

（Ａ１５）（Ａ１）から（Ａ１４）として表される方法のうちのいずれかでは、感知するステップは、航空力学的構造に配置されたライダを使用して、大気体積のサブセットを繰り返し走査し、ライダビームの見通し線に沿った風速の測定として空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップを含んでもよい。

（Ａ１６）（Ａ１５）として表される方法では、繰り返し走査するステップは、ライダにおいて頂点を有する円錐表面を繰り返し走査し、空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップを含んでもよい。

（Ａ１７）（Ａ１６）として表される方法では、航空力学的構造は、風力タービンであってもよく、風力事象は、主に風力タービンの回転子面と平行な水平方向に沿って、風力タービンに衝突する水平風力事象であってもよい。

（Ａ１８）（Ａ１５）として表される方法では、繰り返し走査するステップは、主に垂直に配向された表面および主に水平に配向された表面の両方を繰り返し走査し、空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップを含んでもよい。

（Ａ１９）（Ａ１８）として表される方法では、航空力学的構造は、航空機であってもよく、風力事象は、航空機の進行方向と主に直交する速度成分を有してもよい。

（Ｂ１）航空力学的構造における風力事象の到着を予測するためのシステムは、（ａ）航空力学的構造に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するためのライダと、（ｂ）空間的分散型風速測定のうちの少なくとも１つから風力事象の存在を判定するための風力事象識別モジュールと、（ｃ）空間的分散型風速測定の時系列に基づいて風力事象を追跡し、航空力学的構造における風力事象の到着時間を推定するための追跡モジュールとを含んでもよい。

（Ｂ２）（Ｂ１）として表されるシステムでは、ライダは、大気体積中で円錐表面を繰り返し走査し、円錐表面上の風力測定から空間的分散型風速測定の時系列を取得するように構成されてもよく、円錐表面は、ライダにおいて頂点を有する。

（Ｂ３）（Ｂ１）として表されるシステムでは、ライダは、半径方向に拡張するロゼット表面を繰り返し走査し、半径方向に拡張するロゼット表面上の風力測定から空間的分散型風速測定の時系列を取得するように構成されてもよく、半径方向に拡張するロゼット表面は、ライダにおいて頂点を有する。

（Ｂ４）（Ｂ１）から（Ｂ３）として表されるシステムのうちのいずれかでは、風力事象識別モジュールは、空間的分散型風速測定のうちの少なくとも１つから風力事象のタイプを判定するように構成されてもよい。

（Ｂ５）（Ｂ４）として表されるシステムはさらに、少なくともタイプに基づいて、航空力学的構造への風力事象の影響の重大性を示す重大性メトリックを生成するための重大性判定モジュールを含んでもよい。

（Ｂ６）（Ｂ５）として表されるシステムはさらに、航空力学的構造の少なくとも１つの個別の性質を特徴付ける、少なくとも１つの第１のパラメータと、正常な風況を特徴付ける、少なくとも１つの第２のパラメータとを含んでもよく、重大性判定モジュールは、重大性メトリックを生成するために少なくとも１つの第１のパラメータおよび少なくとも１つの第２のパラメータを利用するように構成されてもよい。

（Ｂ７）（Ｂ５）および（Ｂ６）として表されるシステムのいずれかまたは両方はさらに、到着時間、タイプ、および重大性メトリックを航空力学的構造に通信するためのインターフェースを含んでもよい。

（Ｃ１）風力事象への応答の予測ベースの制御を伴う航空力学的装置は、（ａ）航空力学的装置に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するためのライダと、（ｂ）空間的分散型風速測定の時系列に基づいて、航空力学的装置における風力事象の到着を予測するための風力予測ユニットと、（ｃ）大気体積に対して航空力学的装置の少なくとも一部を移動させるための少なくとも１つのアクチュエータと、（ｄ）風力事象の到着の該予測に基づいて、アクチュエータを制御するための制御モジュールとを含んでもよい。

（Ｃ２）（Ｃ１）として表される航空力学的装置では、風力予測ユニットは、空間的分散型風速測定のうちの少なくとも１つから風力事象の存在およびタイプを判定するための風力事象識別モジュールと、空間的分散型風速測定の時系列に基づいて風力事象を追跡し、航空力学的装置における風力事象の到着時間を推定するための追跡モジュールとを含んでもよい。

（Ｃ３）（Ｃ２）として表される航空力学的装置では、制御モジュールは、到着時間およびタイプに従ってアクチュエータを制御するように構成されてもよい。

（Ｃ４）（Ｃ２）および（Ｃ３）として表される航空力学的装置のいずれかまたは両方では、風力予測ユニットは、空間的分散型風速測定の時系列および航空力学的装置の空気力学的性質に基づいて、航空力学的装置への風力事象の影響の重大性を示す重大性メトリックを生成するための重大性判定モジュールを含んでもよい。

（Ｃ５）（Ｃ４）として表される航空力学的装置では、制御モジュールは、到着時間、タイプ、および重大性メトリックに従って、アクチュエータを調節するように構成されてもよい。

（Ｃ６）（Ｃ１）から（Ｃ５）として表される航空力学的装置のうちのいずれかでは、航空力学的装置は、風力タービンを含んでもよい。

（Ｃ７）（Ｃ６）として表される航空力学的装置では、ライダは、風力タービンのナセルの上に搭載されてもよく、少なくとも１つの機械的要素は、回転子ブレードであってもよい。

（Ｃ８）（Ｃ７）として表される航空力学的装置では、風力予測ユニットは、到着の少なくとも３秒前に到着を予測して、回転子ブレードの調節のための少なくとも３秒を可能にするために構成されてもよい。

（Ｃ９）（Ｃ７）および（Ｃ８）として表される航空力学的装置のいずれかまたは両方では、風力予測ユニットは、風力タービンの回転子直径の３分の１以下の粗さの空間分解能で到着を予測するために構成されてもよい。

（Ｃ１０）（Ｃ１）から（Ｃ５）として表される航空力学的装置のうちのいずれかでは、航空力学的装置は、航空機を含んでもよい。

（Ｃ１１）（Ｃ１０）として表される航空力学的装置では、ライダは、航空機の進行方向に対面して航空機の上に搭載されてもよい。

（Ｃ１２）（Ｃ１１）として表される航空力学的装置では、風力予測ユニットは、航空機の長さの半分以下の粗さの空間分解能で到着を予測するために構成されてもよい。

（Ｃ１３）（Ｃ１０）から（Ｃ１２）として表される航空力学的装置のうちのいずれかでは、風力予測ユニットは、風力事象上の航空機の発生を予測し、航空機の１つまたはそれを上回る制御表面を調節するための時間を提供するように構成されてもよい。

したがって、上記の説明に含有される、または付随の図面に示される事柄は、限定的な意味ではなく、例証的として解釈されるべきであることに留意されたい。以下の請求項は、本明細書に説明される一般的および具体的特徴、ならびに本方法、システム、および装置の範囲の全ての記述を網羅することを意図している。

Claims (30)

1. 航空力学的構造における風力事象の到着を予測するための方法であって、
   前記航空力学的構造に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップと、
   前記分散型風速測定のうちの少なくとも１つから前記風力事象の存在を判定するステップと、
   前記空間的分散型風速測定の時系列に基づいて前記風力事象を追跡し、前記航空力学的構造における前記風力事象の到着時間を推定するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記追跡するステップは、前記空間的分散型風速測定の時系列から、前記風力事象のパケット速度を判定して、前記到着時間を推定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記空間的分散型風速測定の時系列は、前記航空力学的構造に対する所定の場所における第１の幾何学的表面にわたる風速の表面測定の時系列を含み、
   前記判定するステップにおいて、
   （ａ）相互に一貫した様式で時間的および空間的に前記表面測定を伝搬し、前記大気体積の体積風力場の時間発展を判定するステップと、
   （ｂ）前記時間発展の少なくとも１つの時点を評価して、前記風力事象を検出し、前記風力事象のタイプを判定するステップと、
   前記追跡するステップにおいて、前記時間発展の少なくとも一部を通して前記風力事象の伝搬を追跡し、前記到着時間を推定するステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記時間発展から、（ａ）前記航空力学的構造と関連付けられる第２の幾何学的表面における前記体積風力場の現在の値の風力場マップ、および（ｂ）前記航空力学的構造の前記第２の幾何学的表面における前記風力事象と関連付けられる前記体積風力場の将来の値の少なくとも１つの風力場マップを抽出して、前記風力事象を予想して前記航空力学的構造の調節を可能にする、フィードフォワード制御データを提供するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記空間的分散型風速測定の時系列は、前記航空力学的構造に対する所定の場所における第１の幾何学的表面にわたる風速の表面測定の時系列を含み、
   前記判定するステップにおいて、
   （ａ）風力パラメータ表面マップの対応する時系列として、前記表面測定の時系列を要約するステップであって、前記風力パラメータ表面マップはそれぞれ、複数のセクタのための少なくとも１つの風力場パラメータを示し、前記セクタはそれぞれ、いくつかの個々の風速測定と関連付けられる、ステップと、
   （ｂ）前記風力パラメータ表面マップのうちの少なくとも１つを評価して、前記風力事象を検出し、前記風力事象のタイプを判定するステップと、
   前記追跡するステップにおいて、前記風力パラメータ表面マップの時系列の少なくとも一部を通して前記風力事象の伝搬を追跡し、前記到着時間を推定するステップと、
   さらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記風力パラメータ表面マップの時系列から、（ａ）前記航空力学的構造と関連付けられる第２の幾何学的表面における前記少なくとも１つの風力場パラメータの現在の値の風力パラメータマップ、および（ｂ）前記第２の幾何学的表面における前記風力事象と関連付けられる前記少なくとも１つの風力場パラメータの将来の値の少なくとも１つの風力場マップを判定して、前記風力事象を予想して前記航空力学的構造の調節を可能にする、フィードフォワード制御データを提供するステップをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記航空力学的構造は、風力タービンであり、前記追跡するステップはさらに、前記風力タービンの回転子直径の３分の１以下の粗さの空間分解能で、前記風力タービンの回転子面上の前記風力事象の衝突場所を推定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記追跡するステップはさらに、前記回転子面における前記風力事象の到着の少なくとも３秒前に前記到着時間を推定するステップを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記航空力学的構造は、航空機であり、前記大気体積は、前記航空機の基準枠から視認されるように前記航空機に向かって移動する、請求項１に記載の方法。
10. 前記判定するステップにおいて、前記分散型風速測定のうちの少なくとも１つから、前記風力事象のタイプを判定するステップと、
    前記追跡するステップにおいて、前記風力事象の風速を追跡して、前記航空力学的構造における到着に応じて前記風力事象の推定風速を判定するステップと、
    事前定義された正常風速からの前記推定風速の偏差を計算するステップと、
    前記偏差および前記航空力学的構造上の前記風力事象の前記タイプの衝突の影響に基づいて、前記航空力学的構造上の前記風力事象の衝突の重大性を定量化するステップと、
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記到着時間、前記タイプ、および前記重大性を示す重大性メトリックを前記航空力学的構造に通信するステップと、
    前記到着時間、前記タイプ、および前記重大性メトリックに従って、前記航空力学的構造の動作を調節するステップと、
    をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記感知するステップは、前記航空力学的構造に配置されたライダを使用して、前記大気体積のサブセットを繰り返し走査し、ライダビームの見通し線に沿った風速の測定として前記空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップを含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記繰り返し走査するステップは、前記ライダにおいて頂点を有する円錐表面を繰り返し走査し、前記空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記航空力学的構造は、風力タービンであり、前記風力事象は、主に前記風力タービンの回転子面と平行な水平方向に沿って、前記風力タービンに衝突する水平風力事象である、請求項１３に記載の方法。
15. 前記繰り返し走査するステップは、主に垂直に配向された表面および主に水平に配向された表面の両方を繰り返し走査し、前記空間的分散型風速測定の時系列を取得するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
16. 前記航空力学的構造は、航空機であり、前記風力事象は、前記航空機の進行方向と主に直交する速度成分を有する、請求項１５に記載の方法。
17. 航空力学的構造における風力事象の到着を予測するためのシステムであって、
    前記航空力学的構造に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するためのライダと、
    前記空間的分散型風速測定のうちの少なくとも１つから前記風力事象の存在を判定するための風力事象識別モジュールと、
    前記空間的分散型風速測定の時系列に基づいて前記風力事象を追跡し、前記航空力学的構造における前記風力事象の到着時間を推定するための追跡モジュールと、
    を備える、システム。
18. 前記ライダは、前記大気体積中で円錐表面を繰り返し走査し、前記円錐表面上の風力測定から前記空間的分散型風速測定の時系列を取得するように構成され、前記円錐表面は、前記ライダにおいて頂点を有する、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記ライダは、半径方向に拡張するロゼット表面を繰り返し走査し、前記半径方向に拡張するロゼット表面上の風力測定から前記空間的分散型風速測定の時系列を取得するように構成され、前記半径方向に拡張するロゼット表面は、前記ライダにおいて頂点を有する、請求項１７に記載のシステム。
20. 前記風力事象識別モジュールは、前記空間的分散型風速測定のうちの少なくとも１つから前記風力事象のタイプを判定するように構成され、前記システムはさらに、少なくとも前記タイプに基づいて、前記航空力学的構造への前記風力事象の影響の重大性を示す重大性メトリックを生成するための重大性判定モジュールを備える、請求項１７に記載のシステム。
21. （ａ）前記航空力学的構造の少なくとも１つの個別の性質を特徴付ける、少なくとも１つの第１のパラメータと、（ｂ）正常な風況を特徴付ける、少なくとも１つの第２のパラメータとをさらに含み、前記重大性判定モジュールは、前記重大性メトリックを生成するために前記少なくとも１つの第１のパラメータおよび前記少なくとも１つの第２のパラメータを利用するように構成される、請求項２０に記載のシステム。
22. 前記到着時間、前記タイプ、および前記重大性メトリックを前記航空力学的構造に通信するためのインターフェースをさらに備える、請求項２０に記載のシステム。
23. 風力事象への応答の予測ベースの制御を伴う航空力学的装置であって、
    前記航空力学的装置に向かって移動する大気体積中の風速を感知して、空間的分散型風速測定の時系列を取得するためのライダと、
    前記空間的分散型風速測定の時系列に基づいて、前記航空力学的装置における前記風力事象の到着を予測するための風力予測ユニットと、
    前記大気体積に対して前記航空力学的装置の少なくとも一部を移動させるための少なくとも１つのアクチュエータと、
    前記風力事象の到着の前記予測に基づいて、前記アクチュエータを制御するための制御モジュールと、
    を備える、装置。
24. 前記風力予測ユニットは、
    空間的分散型風速測定のうちの少なくとも１つから前記風力事象の存在およびタイプを判定するための風力事象識別モジュールと、
    前記空間的分散型風速測定の時系列に基づいて前記風力事象を追跡し、前記航空力学的装置における前記風力事象の到着時間を推定するための追跡モジュールと、
    を含み、
    前記制御モジュールは、前記到着時間および前記タイプに従って前記アクチュエータを制御するように構成される、
    請求項２３に記載の航空力学的装置。
25. 前記風力予測ユニットは、
    前記空間的分散型風速測定の時系列および前記航空力学的装置の空気力学的性質に基づいて、前記航空力学的装置への前記風力事象の影響の重大性を示す重大性メトリックを生成するための重大性判定モジュールを備え、
    前記制御モジュールは、前記到着時間、前記タイプ、および前記重大性メトリックに従って、前記アクチュエータを調節するように構成される、
    請求項２４に記載の航空力学的装置。
26. 前記航空力学的装置は、風力タービンを含み、前記ライダは、前記風力タービンのナセルの上に搭載され、前記少なくとも１つの機械的要素は、回転子ブレードである、請求項２３に記載の航空力学的装置。
27. 前記風力予測ユニットは、前記到着の少なくとも３秒前に前記到着を予測して、前記回転子ブレードの調節のための少なくとも３秒を可能にするために構成される、請求項２６に記載の航空力学的装置。
28. 前記風力予測ユニットは、前記風力タービンの回転子直径の３分の１以下の粗さの空間分解能で前記到着を予測するために構成される、請求項２６に記載の航空力学的装置。
29. 前記航空力学的装置は、航空機を含み、前記ライダは、前記航空機の進行方向に対面して前記航空機の上に搭載される、請求項２３に記載の航空力学的装置。
30. 前記風力予測ユニットは、前記航空機の長さの半分以下の粗さの空間分解能で前記到着を予測するために構成される、請求項２９に記載の航空力学的装置。

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