JP6510959B2 - 風車ドライブトレイン制御システム - Google Patents

Description

本発明は、風車のドライブトレインの振動抑制を行う制御システムに関する。

風車の経済性を高めるためには稼働率の確保が必要であり、そのためには故障率を下げる必要がある。風車のドライブトレインの故障率は一般的に低いが、一旦故障が発生すると停止期間が長くなり稼働率を低下させる。これは特に洋上で顕著となるため大型の洋上風車などの場合には、ドライブトレインの変動荷重を低減することが故障率を下げ、稼働率向上に有効である。

一方、風力発電システムでは、一般に複数の制御目的が存在する。例えば、発電効率の最大化を目的とする制御や、風からの入力エネルギーの制限を目的とする制御、発電機出力の安定化を目的とする制御、ドライブトレインの制振（安定化）を目的とする制御、タワーやナセルの制振を目的とする制御、風向に合わせた風車の向きの調整を目的とする制御などが挙げられる。

例えば、風からの入力エネルギーの制限を目的とする制御では、発電機出力をフィードバックして翼ピッチを調整して発電機出力の一定化を図る（特許文献１参照）。また、発電機出力の安定化を目的とする制御では、回転数をフィードバックして発電機トルクを制御し、発電機出力の瞬間的な変動を抑制して発電出力の一定化を図る。また、ドライブトレインの捩じり振動を抑制する制御では、回転数をフィードバックして電流指令値を変更し、発電機トルクを制御することで捩じり振動を抑制する（特許文献２参照）。

特開２００２−０４８０５０号公報 特開２００５−０４５８４９号公報

しかし、従来の発電機出力の一定化およびドライブトレインの捩じり振動の抑制は共に回転数フィードバックを用いた発電機トルクの制御であるため、互いにトレードオフの関係となり、これらの制御を同時に達成することは困難である。また風車の大型化にともない風車の柔構造物としての特徴が顕著となると、システムが複雑化するという問題がある。

本発明は、簡略な制御システムで風車のドライブトレインの変動荷重を低減することを目的としている。

本発明の風車ドライブトレイン制御システムは、風車翼から発電機へと回転力を伝達するドライブトレインの制御を行う風車ドライブトレイン制御システムであって、発電機の回転角速度を帰還して発電機のトルクを制御する基本トルク制御部と、この基本トルク制御部と並列に設けられるＬＱＧコントローラとを備え、ＬＱＧコントローラが低次元化されていることを特徴としている。

ＬＱＧコントローラは、例えば２次元に低次元化される。風車ドライブトレイン制御システムは、回転角速度に基づき風車翼のピッチ角を制御する翼ピッチ制御部を更に備えることが好ましい。

本発明の風車は、上記風車ドライブトレイン制御システムを搭載したことを特徴としている。

本発明によれば、簡略な制御システムで風車のドライブトレインの変動荷重を低減することができる。

本発明の一実施形態である制御システムが適用される風車ドライブトレインの斜視図である。 モデル化されたドライブトレインの構成を示す図である。 風車設計支援ソフトＢｌａｄｅｄを用いたシミュレーションにおける風車の主要目を示す。 図２のドライブトレインに対する制御ブロック図である。 ドライブトレインの公称モデル（Ｒ０Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０）における極、および基本制御を行った（９）式の閉ループ系の極を示すグラフである。 ドライブトレインの公称モデル（Ｒ０Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０）とモデルＲ１Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０のボード線図である。 ８次元ＬＱＧコントローラおよび２次元に低次元化したコントローラの下での８次元公称モデルに対する開ループ系、コントローラ、閉ループ系のボード線図である。 時間領域での振動抑制性能を評価するためのシミュレータのブロック図である。 ２次元に低次元化したコントローラの下、８次元公称モデルと２６次元モデルにパルス状外乱を与えたときの閉ループ系の応答を示す図である。 シミュレーションに用いられた実際を模した風速変動を示すグラフである。 図１０の風速変動を与えたときの応答のシミュレーション結果を示すグラフである。

以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態である制御システムが適用される風車ドライブトレインの構成を示す斜視図である。

本実施形態のドライブトレイン（ＤＴ）１０は、ロータ（ブレードおよびロータハブ１２Ｈを含む）１２と、ロータ１２のハブ１２Ｈに接続される低速軸（ＬＳＳ）１４と、ギアボックス１６を介して低速軸１４に連結されるとともに発電機２０に接続される高速軸（ＨＳＳ）１８とを備える。ロータハブ１２Ｈには、例えばピッチ角が各々可変とされた３枚のブレード（不図示）が取り付けられる。各ブレードのピッチ角および発電機２０のトルクは、コントローラ２２により制御され、コントローラ２２には、発電機回転角速度が入力される。なお、ドライブトレイン１０は、例えばタワーの先端に設けられたナセル内に配置される。

図２は、図１のドライブトレイン１０をモデル化した図であり、ドライブトレイン１０の運動方程式は、次の（１）式として表される。
ここで、ロータ１２と、ギアボックス１６の入力軸の回転角、回転角速度をそれぞれΦ、Ωに添え字Ｒ、Ｇを付して表し、風速Ｖ下でロータ軸が受けるトルクをＱ_R、発電機２０のトルク指令値をＱ_E、ギアボックス１６の増速比をａ、ロータ軸のばね定数、摩擦係数をそれぞれｋ、ｃで表した。また、ロータ１２および発電機２０の慣性モーメントをそれぞれＪ_R、Ｊ_Eとして表した。

ここで、ブレードのピッチ角指令値をθとするとき
を考慮して、（１）式を線形化すると次の（３）式が得られる。

更に、Δφ_R＝ΔΦ_R−ΔΦ_G、Δω_R＝ΔΩ_R−ΔΩ_Gを定義すると、線形化されたドライブトレイン１０の運動方程式は次の（４）式で表される。

（４）式より、ドライブトレイン１０の状態空間表現として、（５）式の４次系を得る。

ここで、状態ベクトルｘ_DT、操作入力ベクトルｕ_DT、外乱入力ベクトルｗ_DTは、
によって与えられ、スカラｙ_DTは発電機回転角速度ａΩ_Gである。

また、行列Ａ_DT、Ｂ_DT、Ｃ_DTは、
である。

本実施形態では、風車設計支援ソフトＢｌａｄｅｄを用いて市場最大級となる５ＭＷの風車を定義し、シミュレーションを行った。その主要目を図３に示す。Ｂｌａｄｅｄでは、ＨＩＬＳ（Hardware-In-Loop Simulation）が可能であり、制御系の事前評価を行うことができる。そこで、Ｂｌａｄｅｄが提供するドライブトレインのｎ次元線形時不変モデルのうち、風速Ｖ＝４、８、１２、１６、２０、２４ｍ／ｓ毎に、各部が剛構造（０）か柔構造（１）であるかにより、表１の６種類の線形モデルを選定した。ここで、＋は柔構造の場合に増える次数を示す。

なお、表１のモデル名において、Ｒはロータ１２、Ｌは低速軸１４、Ｇはギアボックス１６、Ｈは高速軸１８、Ｔはタワーを表し、各アルファベットに続く０、１は、それぞれの部材の剛構造（０）、柔構造（１）を表す。また、ｎは、各線形モデルの次元を示す。

本実施形態では、表１中のモデルＲ０Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０を公称モデルとして採用する。同モデルは、（５）式の４次系に、アクチュエータのダイナミックスとして、３枚のブレードの駆動装置と、発電機２０のトルクの起動装置とに対応する（６）、（７）式を考慮した８次系のモデルである。
ここで、添え字ｉ（＝１，２，３）は各ブレードに対応し、Ｔ_Eは入力時定数である。また、ｘθ_iは各ブレードに対する駆動装置の角度指令値である。

これらに対しては、図４に示すように、風速（発電機回転角速度）に応じてパワー（出力）を適切に得るために、各ブレードの翼ピッチ制御２２Ｐと発電機２０の基本トルク制御２２Ｑとからなる（８）式で示される基本制御が行われる。
ここで、スカラｕ_DTDは発電機トルク指令値である。

いま、基本制御を行う８次元の閉ループ系（図４の低次元化ＬＱＧ制御２２Ｄを取り除いたシステム）の状態空間表現を（９）式で表す。
ただし、８次元ベクトルｘはｘ_DTの要素とΔＱ_E、ｘθ₁、ｘθ₂、ｘθ₃とからなり、スカラｕはｕ_DTD、スカラｙはａΩ_Gである。

ここで、公称モデル（Ｒ０Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０）における極、および基本制御を行った（９）式の閉ループ系の極をそれぞれ図５の右側と左側に示す。図５から、低次元化ＬＱＧ制御２２Ｄで安定化すべき制御対象が不安定であることがわかる。

また、風速Ｖ＝８、１６、２４ｍ／ｓに対する公称モデル（Ｒ０Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０）とモデルＲ１Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０のボード線図を図６に示す。

次に本実施形態の低次元化ＬＱＧ制御２２Ｄについて説明する。まず８次系の（９）式で表されるドライブトレインに対してＬＱＧ（線形２次ガウシアン）コントローラを設計し、荷重変動下での振動制御を行う。そのために８次系の（９）式の代わりにシステムノイズｗ_nと、観測ノイズｖ_nを入れたシステム
に対するオブザーバ・ベース・コントローラ
に対して、２次形式評価関数
を最小化するＦとＨを求める。

これらは２つのリッカチ方程式
の解Π＞０とΓ＞０を用いて、次式で与えられる。

本実施形態では、次の（１７）式で示されるような２次形式評価関数を採用した。
ただし、
である。

ここで重要な知見は回転角差Δφ_R＝ΔΦ_R−ΔΦ_Gの動きをΔΦ_Gに比べて厳しく制限しないことであった。そのため、重み行列Ｑ、Ｒと分散行列Ｗ、Ｖを次のように設定する。

次に、（１１）式で表される８次系のＬＱＧコントローラを以下の手順で低次元化する。
例えば、与えられたｎ次系のシステム（本実施形態では（１１）式の８次系のシステム（Ａ＝Ａ_K、Ｂ＝Ｂ_K、Ｃ＝Ｃ_K））
を座標変換ｘ’＝Ｔｘによって、
に変換したとする。このとき座標変換後の可制御性グラミアンと可観測性グラミアンが同じ特異値をもつような実現（同じ伝達関数行列をもつ状態空間表現の１つ）を得るには、次の手順に従う。まず、可制御性グラミアンと可観測性グラミアンの特異値分解を行う。

その上で、次の特異値分解を行う。

このとき、次式で座標変換行列を定める。

いま、微少なε＞０に対して
が成り立つとする。

例えば本実施形態の場合、ｎ＝８、ｎ’＝２であり、このとき
から、入出力特性を近似する次の低次元化されたシステム（本実施形態では２次元のシステム）が得られる。
本実施形態では、上記手法により（１１）式から導かれる（３０）、（３１）式の２次元システムを低次元化ＬＱＧ制御２２Ｄとしてコントローラ２２に適用する。

図７に、８次元ＬＱＧコントローラの下での８次元公称モデル（Ｒ０Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０）に対する開ループ系、コントローラ２２、閉ループ系のボード線図（左側）と、上記手法により２次元に低次元化したコントローラの下での８次元公称モデル（Ｒ０Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０）に対する開ループ系、コントローラ２２、閉ループ系のボード線図（右側）を示す。図７に示されるように、低次元化しても振動抑制性能は変わらないことがわかる。

次に、時間領域での振動抑制性能を評価するために、パルス状外乱と実際の風速変動を模擬した風速変動に対して、図８のシミュレータを用いてシミュレーションを行った。

本シミュレーションでは、パルス状外乱として、定格トルクを１０％、風速を１ｍ／ｓの外乱を１秒間で与えた。このとき２次元に低次元化したＬＱＧコントローラによる８次元公称モデル（Ｒ０Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０）と、２６次元モデルＲ１Ｌ１Ｇ０Ｈ０Ｔ０に対する閉ループ系の応答をそれぞれ図９の左側および右側に示す。図には、動作点の風速が異なる４シミュレーションの結果を重ねて描いている。なお、図９の上段は発電機回転角速度、中段はピッチ角指令、下段は発電機トルク指令である。

図９（左側）の結果は、４つの動作点とも、（１１）式で表される８次元ＬＱＧコントローラを用いた場合とほぼ同様であり、本実施形態の低次元化されたＬＱＧコントローラを用いても振動抑制性能が変わらないことが示された。また図９（右側）からブレードの柔構造を想定した場合のロバスト性も認められた。

また、図１０に示される風速変動（Ｖ＝１２、１６、２０、２４ｍ／ｓを中心とする変動）を与えたときの図９と同様の条件下におけるシミュレーション結果を図１１に示す。

図１１に示されるように、８次元のＬＱＧコントローラを２次元に低次元化したコントローラは、風速変動下でも、また低速軸、ロータ（ブレード）の柔軟性を考慮しても振動を抑制しており、ロバスト性能を確認できる。

以上のように、本実施形態によれば、低次元化された簡略なＬＱＧコントローラで風車のドライブトレインの変動荷重を低減することができる。

なお、本実施形態の説明では省略したが、風車システムは、定格域以外（例えば低速域）では、一般に他の運転モードで制御されている。また、風車システムは、風向変化に対応したナセルのヨー制御なども行い、更に風車タワーの制振のための制御など他の制御を備えていてもよい。

１０ 風車ドライブトレイン
１２ ロータ
１４ 低速軸
１６ ギアボックス
１８ 高速軸
２０ 発電機
２２ コントローラ
２２Ｄ 低次元化ＬＱＧ制御（部）
２２Ｐ 翼ピッチ制御（部）
２２Ｑ 基本トルク制御（部）

Claims (4)

1. 風車翼から発電機へと回転力を伝達するドライブトレインの制御を行う風車ドライブトレイン制御システムであって、
   前記発電機の回転角速度を帰還して前記発電機のトルクを制御する基本トルク制御部と、
   前記基本トルク制御部と並列に設けられるＬＱＧコントローラとを備え、
   前記ＬＱＧコントローラが前記ドライブトレインの捩じり振動の制振制御行う
   ことを特徴とする風車ドライブトレイン制御システム。
2. 前記ＬＱＧコントローラが２次元に低次元化されたことを特徴とする請求項１に記載の風車ドライブトレイン制御システム。
3. 前記回転角速度に基づき前記風車翼のピッチ角を制御する翼ピッチ制御部を更に備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の風車ドライブトレイン制御システム。
4. 請求項１〜３の何れかに記載の風車ドライブトレイン制御システムを搭載したことを特徴とする風車。