JP6316638B2 - 監視装置、監視方法および監視プログラム - Google Patents
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Description
旋回を行う場合、旋回半径やどれだけ上昇するかを示す上昇率を指標とすることができる。
本発明の監視装置200は、図2の構成図に例示するように、判別結果入力部210と、飛翔パターン入力部211と、風車位置情報入力部212と、第1記憶手段220と、衝突リスク出力部230と、衝突回避処理部240とを含む。
第1記憶手段220に記憶される飛翔データ221と、飛翔パターンデータベース222と、風車位置情報223の構成要素について説明する。
飛翔データ221は、後述する鳥類等判別レーダ装置100によって生成される判別結果データ33を読み込んだものである。
・ドップラ周波数fd(Hz)は、レーダの送信電波の波長λ(m)、物標のレーダ方向速度Vr(m/s)から式(2)によって示される。
・ドップラ周波数の広がりwfd(Hz)は、異なるレーダ方向速度Vrを持つ複数の物標が同一距離に存在する場合や、一つの物標であっても物標各部のレーダ方向速度Vrが異なる場合等に発生するもので、後者の場合は物標の特性を表す。
次に、上記のように得られたデータをもとに作成される図3に示した飛翔データ221の構成要素について説明する。
図4に示した飛翔パターンデータベース222の構成について説明する。
風力発電施設の場合、鳥類等が接触・衝突するのは回転する風車のブレード18であり、衝突リスクを監視すべき範囲は、風車のブレード18の回転範囲になる。
次に、監視装置200に含まれる判別結果入力部210、飛翔パターン入力部211、風車位置情報入力部212、衝突リスク出力部230、および衝突回避処理部240について説明する。
判別結果入力部210は、鳥類等判別レーダ装置100などレーダによって鳥類等を探知しながらリアルタイムに判別結果データ33を生成する装置とデータ通信できるように接続される。
図8に示すように、飛翔パターン入力部211は、予め観測によって蓄積された鳥類等の種ごとの飛翔パターンFkを、監視装置200に接続された端末70から入力させる(S74)。
図9に示すように、風車位置情報入力部212は、衝突リスクを監視すべき風車のブレード18の回転範囲を示す座標情報を、監視装置200に接続された端末70から入力させる(S76)。
衝突リスク出力部230は、飛翔データ221に記録されている各物標Bi(物標番号Biで識別される物標)の物標航跡Pを、各物標Biの鳥類等の名称Qiをキー情報に検索した飛翔パターンデータベース222に登録されている鳥類等の名称Qiの飛翔パターンFkと照合し、今後の各物標Biの鳥類等の飛翔航路を予測して、風車位置情報223から得られるブレード18の回転範囲への衝突確率を算出することで、衝突リスクの有無を判断する機能を有する。
飛翔データ読出し手段231は、第1記憶手段220に飛翔データ221を記憶した判別結果入力部210によって起動される(S81)。
飛翔パターン読出し手段232は、飛翔データ読出し手段231から飛翔データ221の物標Biのデータを受け取る(S85)。
飛翔航路予測手段233は、飛翔データ221の物標Biの物標航跡Pに含まれる物標座標(Xu1,Yu1,Zu1)、・・・、(Xun,Yun,Zun)を抽出する(S88)。
衝突確率算出手段234は、第1記憶手段220に記憶された風車位置情報223を読み出す(S93)。
衝突リスク判断手段235は、衝突確率算出手段234によって算出された衝突確率が所定の値(例えば30%)未満か判定して、衝突リスクの有無を判断する(S97)。
衝突回避処理部240は、衝突リスクがある場合に、衝突しそうな物標Biの鳥類等の現在位置を、端末70の画面に衝突確率別に指定された色(例えば30%以上70%未満は黄色、70%以上90%未満はオレンジ色、90%以上は赤色など)で表示する機能を有する。
本発明の鳥類等判別レーダ装置100で使用するレーダの仕様は、たとえば以下の通りである。
・レーダ方式:FM−CW方式
・周波数:Kuバンド
・距離範囲:2.5km
・角度範囲:方位方向:全周、高低方向:−5〜30度
・距離分解能:10m
・角度分解能:方位方向:2.5度、高低方向:15度(測角精度:1度)
・速度分解能:3m/s
・データレート:4s/回(アンテナ回転速度に相当)
・レーダのビーム幅:約60度
上記の仕様が本発明の鳥類等判別レーダ装置100に必要なレーダデータを取得するのに最適ではあるが、判定処理に必要なデータが取得できるレーダであれば、この仕様に限定するものではない。
図17に示した一次データ31の構成要素について説明する。
図19に示した二次データ32の構成要素について説明する。
図20に示した判別結果データ33は、図19に示した二次データ32の構成要素の他に、各物標の二次データ32から判別した鳥類等の名称Qiを、当該物標のデータに追加したものである。
鳥類等指標データベース61には、図21に示したように、指標データ選択テーブル62によって、月や時間によって定義された時期と各時期に参照する指標データ(63a、63b、63c、・・・、63m)が関連付けられ、各時期に参照する指標データ(63a、63b、63c、・・・、63m)が設定された時期別指標データ63が入力されている。
図22に示した指標データ選択テーブル62の構成要素について説明する。
図23に示した時期別指標データ63の構成要素について説明する。
(ii)獲物探索中の飛翔高度指標Sh2
(iii)獲物捕捉中の飛翔高度指標Sh3
・飛翔速度指標Sviは、鳥類等が飛翔している速度を表す指標であり、物標航跡Pとして記録される連続した物標座標(Xun,Yun,Zun)の時間変化から算出する物標移動速度(Vx,Vy,Vz)の値である。
(ii)獲物探索中の飛翔速度指標Sv2
(iii)獲物捕捉中の飛翔速度指標Sv3
・レーダ方向速度の広がり指標SVdiは、飛翔している鳥類等のレーダ方向速度の広がりを表す指標であり、鳥類等からの反射波のドップラ周波数の広がりwfdから求めた値である。
(ii)獲物探索中のレーダ方向速度の広がり指標SVd2
(iii)獲物捕捉中のレーダ方向速度の広がり指標SVd3
・旋回半径指標Srは、鳥類等が一定の空域で旋回して帆翔する場合の旋回の半径を表す指標であり、物標航跡Pとして記録される連続した物標座標(Xun,Yun,Zun)によって描かれる軌跡から算出する。
図24に示した指標重み付けデータ64の構成要素について説明する。
図25に示した送受信部16のフローチャートを参照しながら、送受信部16の処理について説明する。
図26に示した信号処理部17のフローチャートを参照しながら、信号処理部17の処理について説明する。
図27と図28に示したデータ処理部40のフローチャートを参照しながら、データ処理部40の処理について説明する。
・物標の物標航跡Pに含まれる物標座標(Xu1,Yu1,Zu1)、・・(Xun,Yun,Zun)の高度は、巡航中の飛翔高度指標Sh1の指標値の範囲内か。
・物標の物標航跡Pに含まれる物標座標(Xu1,Yu1,Zu1)、・・(Xun,Yun,Zun)の高度は、獲物探索中の飛翔高度指標Sh2の指標値の範囲内か。
・物標の物標航跡Pに含まれる物標座標(Xu1,Yu1,Zu1)、・・(Xun,Yun,Zun)の高度は、獲物捕捉中の飛翔高度指標Sh3の指標値の範囲内か。
図29に示した表示部50のフローチャートを参照しながら、表示部50の処理について説明する。
図30に示した鳥類等指標入力部60のフローチャートを参照しながら、鳥類等指標入力部60の処理について説明する。
11 方向設定部
12 アンテナ
12a 送信部
12b 受信部
13 仰角設定部
14 アンテナ駆動部
15 水平調整部
16 送受信部
17 信号処理部
18 ブレード
20 制御部
30 第2記憶手段
31 一次データ
32 二次データ
33 判別結果データ
34 観察データ
35 統計データ
40 データ処理部
41 レーダデータ入力手段
42 鳥類等データ抽出手段
43 行動分類手段
44 データ比較手段
45 一致度算出手段
46 判別結果出力手段
50 表示部
60 鳥類等指標入力部
61 鳥類等指標データベース
62 指標データ選択テーブル
63 時期別指標データ
64 指標重み付けデータ
70 端末
100 鳥類等判別レーダ装置
100a レーダ装置
200 監視装置
210 判別結果入力部
211 飛翔パターン入力部
212 風車位置情報入力部
220 第1記憶手段
221 飛翔データ
222 飛翔パターンデータベース
223 風車位置情報
230 衝突リスク出力部
231 飛翔データ読出し手段
232 飛翔パターン読出し手段
233 飛翔航路予測手段
234 衝突確率算出手段
235 衝突リスク判断手段
240 衝突回避処理部
Claims (18)
- レーダによって飛翔中の物標Biを探知して、当該物標Biの鳥類等の名称Qiを判別した判別結果データを用いて、風車への当該物標Biの衝突確率を算出する監視装置であって、
前記判別結果データに設定された探知した前記物標Biごとにまとめた物標座標(Xun,Yun,Zun)と物標探知時刻Tnによって表された物標航跡Pと前記鳥類等の名称Qiとを含む飛翔データと、
前記鳥類等の名称Qiごとに複数の飛翔パターンFkを蓄積した飛翔パターンデータベースと、
前記風車の風車位置情報
とを記憶する第1記憶手段と、
前記レーダに接続され、前記判別結果データが生成されるたびに当該判別結果データを受信して、前記飛翔データを前記第1記憶手段に記憶する判別結果入力部と、
前記判別結果入力部に起動され、前記飛翔データに記録されている前記物標Biの前記物標航跡Pを、前記物標Biの前記鳥類等の名称Qiをキー情報に検索した前記飛翔パターンデータベースに登録されている前記鳥類等の名称Qiの前記飛翔パターンFkと照合し、今後の前記物標Biの予測飛翔航路FPを予測して、前記風車位置情報から得られる前記風車のブレードの回転範囲への前記衝突確率を算出し、衝突リスクの有無を判断する衝突リスク出力部と
を含むことを特徴とする監視装置。 - 衝突リスクがある場合に前記衝突リスク出力部に起動され、前記物標Biの前記物標航跡Pに含まれる最後の物標座標(Xun,Yun,Zun)で示された前記物標Biの現在位置を、前記衝突確率の値別に指定された色で端末の画面に表示する衝突回避処理部をさらに含む請求項1に記載の監視装置。
- 前記衝突回避処理部は、前記物標Biの前記物標航跡P、前記予測飛翔航路FP、前記鳥類等の名称Qi、衝突までの時間または到達時刻の少なくともいずれかを端末の画面に表示することをさらに含む請求項2に記載の監視装置。
- 前記衝突回避処理部は、前記衝突確率が警報閾値以上である場合、前記風車に制御信号を送信することをさらに含む請求項2または3に記載の監視装置。
- 前記鳥類等の名称Qiごとの複数の飛翔パターンFkを端末から入力させ、前記第1記憶手段に前記飛翔パターンデータベースとして記憶する飛翔パターン入力部をさらに含む請求項1ないし4のいずれか1項に記載の監視装置。
- 前記風車のブレードの回転範囲を示す座標情報を端末から入力させ、前記第1記憶手段に前記風車位置情報として記憶する風車位置情報入力部をさらに含む請求項1ないし5のいずれか1項に記載の監視装置。
- レーダによって飛翔中の物標Biを探知して、当該物標Biの鳥類等の名称Qiを判別した判別結果データを用いて、第1記憶手段に記憶された前記鳥類等の名称Qiごとに複数の飛翔パターンFkを蓄積した飛翔パターンデータベースと風車の風車位置情報から、前記風車への当該物標Biの衝突確率を算出する監視方法であって、
前記レーダに接続され、前記判別結果データが生成されるたびに当該判別結果データを受信して、当該判別結果データに設定された探知した前記物標Biごとにまとめた物標座標(Xun,Yun,Zun)と物標探知時刻Tnによって表された物標航跡Pと前記鳥類等の名称Qiとを含む飛翔データを前記第1記憶手段に記憶する判別結果入力工程と、
前記飛翔データに記録されている前記物標Biの前記物標航跡Pを、前記物標Biの前記鳥類等の名称Qiをキー情報に検索した前記飛翔パターンデータベースに登録されている前記鳥類等の名称Qiの前記飛翔パターンFkと照合し、今後の前記物標Biの予測飛翔航路FPを予測して、前記風車位置情報から得られる前記風車のブレードの回転範囲への前記衝突確率を算出し、衝突リスクの有無を判断する衝突リスク出力工程と
を含むことを特徴とする監視方法。 - 衝突リスクがある場合に、前記物標Biの前記物標航跡Pに含まれる最後の物標座標(Xun,Yun,Zun)で示された前記物標Biの現在位置を、前記衝突確率の値別に指定された色で端末70の画面に表示する衝突回避処理工程をさらに含む請求項7に記載の監視方法。
- 前記衝突回避処理工程は、前記物標Biの前記物標航跡P、前記予測飛翔航路FP、前記鳥類等の名称Qi、衝突までの時間または到達時刻の少なくともいずれかを端末の画面に表示することをさらに含む請求項8に記載の監視方法。
- 前記衝突回避処理工程は、前記衝突確率が警報閾値以上である場合、前記風車に制御信号を送信することをさらに含む請求項8または9に記載の監視方法。
- 前記鳥類等の名称Qiごとの複数の前記飛翔パターンFkを端末から入力させ、前記第1記憶手段に前記飛翔パターンデータベースとして記憶する飛翔パターン入力工程をさらに含む請求項7ないし10のいずれか1項に記載の監視方法。
- 前記風車のブレードの回転範囲を示す座標情報を端末から入力させ、前記第1記憶手段に前記風車位置情報として記憶する風車位置情報入力工程をさらに含む請求項7ないし11のいずれか1項に記載の監視方法。
- レーダによって飛翔中の物標Biを探知して、当該物標Biの鳥類等の名称Qiを判別した判別結果データを用いて、コンピュータの第1記憶手段に記憶された前記鳥類等の名称Qiごとに複数の飛翔パターンFkを蓄積した飛翔パターンデータベースと風車の風車位置情報から、前記風車への当該物標Biの衝突確率を算出する監視プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記レーダに接続され、前記判別結果データが生成されるたびに当該判別結果データを受信して、当該判別結果データに設定された探知した前記物標Biごとにまとめた物標座標(Xun,Yun,Zun)と物標探知時刻Tnによって表された物標航跡Pと前記鳥類等の名称Qiとを含む飛翔データを前記第1記憶手段220に記憶する判別結果入力手段と、
前記飛翔データに記録されている前記物標Biの前記物標航跡Pを、前記物標Biの前記鳥類等の名称Qiをキー情報に検索した前記飛翔パターンデータベースに登録されている前記鳥類等の名称Qiの前記飛翔パターンFkと照合し、今後の前記物標Biの予測飛翔航路FPを予測して、前記風車位置情報から得られる前記風車のブレードの回転範囲への前記衝突確率を算出し、衝突リスクの有無を判断する衝突リスク出力手段
としての機能を実行させるための監視プログラム。 - 前記コンピュータに、衝突リスクがある場合に、前記物標Biの前記物標航跡Pに含まれる最後の物標座標(Xun,Yun,Zun)で示された前記物標Biの現在位置を、前記衝突確率の値別に指定された色で端末の画面に表示する衝突回避処理手段としての機能をさらに実行させるための請求項13に記載の監視プログラム。
- 前記衝突回避処理手段は、前記物標Biの前記物標航跡P、前記予測飛翔航路FP、前記鳥類等の名称Qi、衝突までの時間または到達時刻の少なくともいずれかを端末の画面に表示することをさらに含む請求項14に記載の監視プログラム。
- 前記衝突回避処理手段は、前記衝突確率が警報閾値以上である場合、前記風車に制御信号を送信することをさらに含む請求項14または15に記載の監視プログラム。
- 前記コンピュータに、前記鳥類等の名称Qiごとの複数の前記飛翔パターンFkを端末から入力させ、前記第1記憶手段に前記飛翔パターンデータベースとして記憶する飛翔パターン入力手段)としての機能をさらに実行させるための請求項13ないし16のいずれか1項に記載の監視プログラム。
- 前記コンピュータに、前記風車のブレードの回転範囲を示す座標情報を端末から入力させ、前記第1記憶手段に前記風車位置情報として記憶する風車位置情報入力手段としての機能をさらに実行させるための請求項13ないし17のいずれか1項に記載の監視プログラム。
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