JP6795973B2 - Wind farm and its operation method, control device and operation control program - Google Patents

Wind farm and its operation method, control device and operation control program Download PDF

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Description

本発明は、ウィンドファーム並びにその運転方法、制御装置及び運転制御プログラムに関する。 The present invention relates to a wind farm and its operation method, control device and operation control program.

従来、複数の風力発電装置（以下、風車とする）で発電を行うウィンドファームでは、風上側に配置される前方風車に対して、風下側に配置される後方風車は通常、前方風車の後流すなわちウェイクの影響により前方風車と比較して発電出力が小さくなる。このため、各々の風車において創出される発電出力の合計であるウィンドファーム全体の出力を最適とするべく、種々の運転方法や制御方法が提案されている。 Conventionally, in a wind farm that generates electricity with a plurality of wind turbines (hereinafter referred to as wind turbines), the rear wind turbine arranged on the leeward side is usually the wake of the front wind turbine, while the wind turbine is arranged on the wind side. That is, due to the influence of the wake, the power generation output becomes smaller than that of the front wind turbine. Therefore, various operation methods and control methods have been proposed in order to optimize the output of the entire wind farm, which is the total power generation output generated by each wind turbine.

例えば、特許文献１には、実測データに基づき前方風車から順番に１台ずつ出力を設定して個々の風車に対する発電出力指令を決定することで、ウィンドファーム全体の出力最適化を図ることが記載されている。 For example, Patent Document 1 describes that the output of the entire wind farm is optimized by setting the output one by one in order from the front wind turbine based on the actual measurement data and determining the power generation output command for each wind turbine. Has been done.

また、非特許文献１には、従来の最適化手法の１つである同時摂動確率近似法（ＳＰＳＡ：Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）を発展させた多解像度同時摂動確率近似法（ＭＲ−ＳＰＳＡ：Ｍｕｌｔｉ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）が開示されており、このＭＲ−ＳＰＳＡ法をウィンドファームに適用することで、ウェイクの影響を考慮してウィンドファーム全体の出力最適化を図ることが開示されている。 Further, Non-Patent Document 1 describes a multi-resolution simultaneous perturbation probability approximation method (MR-SPSA: Multi-) which is an extension of the simultaneous perturbation probability approximation method (SPSA: Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation), which is one of the conventional optimization methods. Resolution Simultaneous Perturbation Approximation) is disclosed, and it is disclosed that by applying this MR-SPSA method to a wind farm, the output of the entire wind farm is optimized in consideration of the influence of wake.

具体的に、非特許文献１に開示された技術では、制御対象とすべき、ウィンドファーム内に属する全風車（例えば、Ｎ個）を、その総数未満（例えば、Ｍ個。但し、Ｎ＞Ｍ）となる幾つかのグループに分け、同一グループ内の風車に対して同一のパラメータ設定値を用いて制御を行う低解像度モードと、個々の風車の全てを夫々独立の制御対象とし、それぞれに独立のパラメータ設定値を用いて制御する高解像度モードとを切り替え、各パラメータに対してランダム変数である正又は負の摂動を与えた後の評価値（評価関数）に基づき、次の摂動を決定して与え、改善代がなくなるまで繰り返すという計算アルゴリズムに従って各風車の制御が行われる。 Specifically, in the technique disclosed in Non-Patent Document 1, the total number of all wind turbines (for example, N) belonging to the wind farm, which should be controlled, is less than the total number (for example, M. However, N> M). ), And the low resolution mode that controls the wind turbines in the same group using the same parameter setting value, and all the individual wind turbines are independently controlled. The next perturbation is determined based on the evaluation value (evaluation function) after switching between the high resolution mode controlled by using the parameter setting value of and giving a positive or negative perturbation that is a random variable to each parameter. Each wind turbine is controlled according to a calculation algorithm that gives it and repeats it until there is no improvement allowance.

この非特許文献１によれば、最適設定解を求める反復計算の初期段階では制御モードが低解像度モードに設定され、例えば、ヨー旋回やピッチ角についてグループ毎に大まかな修正（制御設定値の更新）が行われる。そして、評価値の変化がある値以下となった際に制御モードが高解像度モードに切り替えられ、個々の風車について細部の微調整が行われる。これにより、最適設定に到達するまでの時間が短縮されてウィンドファーム全体の発電効率を上げることができるとされている。 According to this Non-Patent Document 1, the control mode is set to the low resolution mode at the initial stage of the iterative calculation for obtaining the optimum setting solution. For example, the yaw turning and the pitch angle are roughly corrected for each group (update of the control setting value). ) Is performed. Then, when the change in the evaluation value becomes equal to or less than a certain value, the control mode is switched to the high resolution mode, and fine adjustment of details is performed for each wind turbine. As a result, it is said that the time required to reach the optimum setting can be shortened and the power generation efficiency of the entire wind farm can be improved.

また、上記の非特許文献１では、最適設定解を求める反復計算の各イタレーションにおいて、低解像度モードでは摂動成分として第１摂動成分Δｋ１が用いられ、高解像度モードでは摂動成分として第２摂動成分Δｋ２が用いられる。このように、第１摂動成分Δｋ１と第２摂動成分Δｋ２との何れか一方を摂動として与えることにより、短時間で最適な制御設定を実現し、ウィンドファーム全体の発電出力向上が図られるとされている。 Further, in Non-Patent Document 1 described above, in each iteration of the iterative calculation for obtaining the optimum set solution, the first perturbation component Δ k1 is used as the perturbation component in the low resolution mode, and the second perturbation component is used as the perturbation component in the high resolution mode. The component Δ k2 is used. In this way, by giving either one of the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 as a perturbation, the optimum control setting can be realized in a short time, and the power generation output of the entire wind farm can be improved. It is said that.

米国特許公開第２０１２／０１１２４６０号明細書U.S. Patent Publication No. 2012/0112460

Ｅｎｅｒｇｉｅｓ ２０１４，７，“Ａ Ｍｏｄｅｌ−Ｆｒｅｅ Ａｐｐｒｏａｃｈ Ｆｏｒ Ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇ Ｐｏｗｅｒ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｗｉｎｄ Ｆａｒｍ Ｕｓｉｎｇ Ｍｕｌｔｉ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ”Energies 2014, 7, "A Model-Free Application For Maximizing Power Production of Wind Farm Usage Multi-Resolution System System System System"

ところで、特許文献１に記載の技術は、１台ずつ制御設定を行うため、最適化に時間を要するほか、風速変動が外乱となるため、最適な調整結果を得ることが難しい、という問題がある。
また、非特許文献１に記載の技術は、風速一定の条件下で最適化される仮想的な様子を示しているが、実際の運用においては風がランダムに変化する。このため、非特許文献１の技術を実際のウィンドファームに適用するには、制御モードを、風や発電出力に応じて低解像度モード又は高解像度モードに最適なタイミングで切替える必要がある。しかし、風向や風速は時々刻々と変化するため、切替えタイミングを最適化することは容易でないという問題がある。 By the way, the technique described in Patent Document 1 has a problem that it takes time for optimization because the control setting is performed one by one, and it is difficult to obtain the optimum adjustment result because the wind speed fluctuation becomes a disturbance. ..
Further, the technique described in Non-Patent Document 1 shows a virtual state of being optimized under a constant wind speed condition, but in actual operation, the wind changes randomly. Therefore, in order to apply the technique of Non-Patent Document 1 to an actual wind farm, it is necessary to switch the control mode at the optimum timing to the low resolution mode or the high resolution mode according to the wind and the power generation output. However, since the wind direction and speed change from moment to moment, there is a problem that it is not easy to optimize the switching timing.

上述した問題に鑑み、本発明の少なくとも一実施形態は、風の変動によって各風車の最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達できるようにすることを目的とする。 In view of the above-mentioned problems, at least one embodiment of the present invention aims to enable a new optimum control setting to be reached in a short time even when the optimum control setting of each wind turbine is changed due to wind fluctuation. To do.

（１）本発明の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの運転方法は、
複数の風車を含むウィンドファームの運転方法であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるステップと、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるステップと、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するステップと、を備え、
前記摂動を与えるステップでは、
低解像度モードに対応するＭ個のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第１摂動成分Δｋ１を設定し、
高解像度モードに対応するＮ個（但し、Ｎ＞Ｍ）のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第２摂動成分Δｋ２を設定し、
少なくとも前記第１摂動成分Δｋ１および前記第２摂動成分Δｋ２を含む前記摂動を各々の前記風車に与える。 (1) The method of operating the wind farm according to at least one embodiment of the present invention is as follows.
How to drive a wind farm that includes multiple wind turbines
A step of perturbing each control setting of the wind turbine to be optimized, and
After giving the perturbation, a step of obtaining an evaluation value including at least the total output of the wind turbine to be optimized, and
A step of updating the control setting for each of the wind turbines to be optimized based on the gradient of the evaluation value is provided.
In the perturbation step,
For each of the M groups corresponding to the low resolution mode, the first perturbation component Δ k1 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
For each of the N groups (where N> M) corresponding to the high resolution mode, the second perturbation component Δ k2 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
Each of the wind turbines is given the perturbation including at least the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 .

上記（１）の構成では、低解像度モードに対応する第１摂動成分Δｋ１と、高解像度モードに対応する第２摂動成分Δｋ２との両方を含む摂動が常時、ウィンドファームに含まれる風車の各々に与えられる。そして、その後に求められた評価値の勾配に基づき、最適化対象の風車の各々について制御設定が更新される。これにより、個々の風車が、例えば、風向や風速の変化に対してウィンドファーム全体の最適化にとって即効性のある低解像度モードでの大まかな対応と、個々の風車位置における最適な制御設定に微修正する高解像度モードでの詳細な対応とを切り替えることなく並列的に行うことができるため、ウィンドファーム全体として常時最適な応答を行うように運転することができる。したがって、第１摂動成分Δｋ１及び第２摂動成分Δｋ２の何れか一方の摂動のみを各々の風車に与えていた従来のウィンドファームに比べて、風の変動により各風車の最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができる。また、低解像度モードにおけるグループ分けの対象や高解像度モードでの最適化対象には全ての風車が含まれ、これら全風車の各々に同時に第１摂動成分Δｋ１及び第２摂動成分Δｋ２の両方が与えられるため、一台ずつ制御設定を行っていた従来のウィンドファームに比べて、ウィンドファーム全体の総発電出力を短時間に改善することができる。 In the configuration of (1) above, the wind turbine always includes a perturbation including both the first perturbation component Δ k1 corresponding to the low resolution mode and the second perturbation component Δ k2 corresponding to the high resolution mode. Given to each. Then, the control settings are updated for each of the wind turbines to be optimized based on the gradient of the evaluation value obtained thereafter. This allows individual wind turbines to respond roughly to changes in wind direction and speed, for example, in low resolution mode, which has immediate effect on overall wind farm optimization, and fine control settings for individual wind turbine positions. Since it can be performed in parallel without switching between the detailed correspondence in the high resolution mode to be modified, the entire wind farm can be operated so as to always give an optimum response. Therefore, compared to the conventional wind farm in which only one of the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 is given to each wind turbine, the optimum control setting of each wind turbine can be set by the fluctuation of the wind. Even if it changes, the new optimum control settings can be reached in a short time. In addition, all wind turbines are included in the grouping target in the low resolution mode and the optimization target in the high resolution mode, and both the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k 2 are simultaneously included in each of these wind turbines. Is given, so that the total power generation output of the entire wind farm can be improved in a short time as compared with the conventional wind farm in which control settings are made one by one.

（２）幾つかの実施形態では、上記（１）に記載のウィンドファームの運転方法において、
前記ウィンドファームにおける風向に基づいて、前記低解像度モードに対応する前記Ｍ個のグループを設定するステップをさらに備える。 (2) In some embodiments, in the wind farm operating method described in (1) above,
It further comprises a step of setting the M groups corresponding to the low resolution mode based on the wind direction in the wind farm.

複数の風車を含むウィンドファームの全体出力を最適化するためには、風向を考慮して制御を行うことがより重要であり、また、効果的である。
上記（２）の構成では、低解像度モードの制御対象とすべきＭ個のグループが、風向きに基づいて設定される。したがって、実際の運用において、風向きの変化に対して、短時間に最適な制御設定にするべく応答することができるため、ウィンドファーム全体の総発電出力を短時間に改善することができる。 In order to optimize the overall output of a wind farm containing multiple wind turbines, it is more important and effective to control in consideration of the wind direction.
In the configuration of (2) above, M groups to be controlled in the low resolution mode are set based on the wind direction. Therefore, in actual operation, it is possible to respond to a change in the wind direction in order to set the optimum control setting in a short time, so that the total power generation output of the entire wind farm can be improved in a short time.

（３）幾つかの実施形態では、上記（１）又は（２）に記載のウィンドファームの運転方法において、
前記Ｍ個のグループは、
２以上の前記風車が属する上流側グループと、
前記ウィンドファームにおける風向において前記上流側グループよりも下流側に位置する２以上の前記風車が属する下流側グループと、
を含む。 (3) In some embodiments, in the wind farm operating method according to (1) or (2) above,
The M groups
The upstream group to which the two or more wind turbines belong and
The downstream group to which the two or more wind turbines located downstream of the upstream group in the wind direction in the wind farm belong,
including.

上記（３）の構成では、風上側すなわち風向の上流側に配置された上流側グループと、風下側すなわち風向の下流側に配置された下流側グループとに複数の風車をグループ分けし、各グループで制御設定を異ならせてウィンドファームを運転することができる。従って、風の変化に対応してウィンドファーム全体として総出力を最適化するためのより効果的な対応をとることができる。 In the configuration of (3) above, a plurality of wind turbines are grouped into an upstream group arranged on the windward side, that is, on the upstream side of the wind direction, and a downstream group arranged on the leeward side, that is, on the downstream side of the wind direction. You can drive the wind farm with different control settings. Therefore, more effective measures can be taken to optimize the total output of the wind farm as a whole in response to changes in the wind.

（４）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（３）の何れか１つに記載のウィンドファームの運転方法において、
前記高解像度モードに対応する前記Ｎ個のグループの各々に１個の前記風車が属する。 (4) In some embodiments, in the wind farm operating method according to any one of (1) to (3) above,
One wind turbine belongs to each of the N groups corresponding to the high resolution mode.

上記（４）の構成では、高解像度モードにおいて、ウィンドファーム内に属する全ての風車に対して、各風車間で別個独立の要素である第２摂動成分Δｋ２を常時用いて制御することができる。したがって、個々の風車において常に最適な出力制御を行うことができ、これを通じてウィンドファーム全体の出力を最適化することができる。 In the configuration (4) above, in the high resolution mode, all the wind turbines belonging to the wind farm can be controlled by constantly using the second perturbation component Δ k2 , which is a separate and independent element between the wind turbines. .. Therefore, the optimum output control can always be performed for each wind turbine, and the output of the entire wind farm can be optimized through this.

（５）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（４）の何れか１つに記載のウィンドファームの運転方法において、
前記複数の風車のうち１以上の除外風車を除く最適化対象の前記風車について、前記摂動を与えるステップおよび前記制御設定を更新するステップを行う。 (5) In some embodiments, in the wind farm operating method according to any one of (1) to (4) above,
With respect to the wind turbine to be optimized excluding one or more excluded wind turbines among the plurality of wind turbines, a step of giving the perturbation and a step of updating the control setting are performed.

上記（５）の構成では、各風車の最適な制御設定を求める処理において、例えば、制御設定の変化に対して影響の少ない又は感度を持たない風車を事前に最適化対象から除外することにより、演算負荷を低減して計算資源の効率化を図り、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができる。従って、ウィンドファームの総発電出力をより好適に改善することができる。また、例えば、除外風車においては制御設定の更新が行われないため、ウィンドファーム全体の出力最適化にとって影響の少ない又は殆ど影響のない風車について、例えば、ヨー旋回やピッチ角調整等の機械的動作やそのための演算処理等を実際に行う必要がない。これにより、装置の機械的疲労を防止してウィンドファーム全体の運用寿命の向上を図ることができる。 In the configuration of (5) above, in the process of obtaining the optimum control setting of each wind turbine, for example, the wind turbine having little influence on the change of the control setting or having no sensitivity is excluded from the optimization target in advance. It is possible to reduce the calculation load, improve the efficiency of computational resources, and reach the new optimum control settings in a short time. Therefore, the total power output of the wind farm can be improved more preferably. Further, for example, since the control setting is not updated for the exclusion wind turbine, for the wind turbine that has little or little influence on the output optimization of the entire wind farm, for example, mechanical operation such as yaw turning and pitch angle adjustment. And there is no need to actually perform arithmetic processing for that purpose. As a result, it is possible to prevent mechanical fatigue of the device and improve the operating life of the entire wind farm.

（６）幾つかの実施形態では、上記（５）に記載のウィンドファームの運転方法において、
前記除外風車は、前記ウィンドファームにおける風向において最下流側に位置する１以上の前記風車である。 (6) In some embodiments, in the wind farm operating method described in (5) above,
The exclusion wind turbine is one or more of the wind turbines located on the most downstream side in the wind direction in the wind farm.

上記（６）の構成では、ウィンドファーム全体の出力向上にとって最も影響の少ない、最も風下側に位置する１以上の風車が最適化対象から除外される。これにより。演算等の処理負荷の軽減と、機械的疲労の防止とを図りつつ、ウィンドファーム全体として出力をより短時間に最適化することができる。また、風向の最下流側に位置する１以上の風車が最適化対象から除外されるため、例えば、ウィンドファームの規模が大きいほど、即ち、ウィンドファームを構成する風車の数が多いほど、大きな差として上記の効果を享受することができる。 In the configuration (6) above, one or more wind turbines located on the leeward side, which have the least effect on the output improvement of the entire wind farm, are excluded from the optimization target. By this. It is possible to optimize the output of the wind farm as a whole in a shorter time while reducing the processing load such as calculation and preventing mechanical fatigue. Further, since one or more wind turbines located on the most downstream side of the wind direction are excluded from the optimization target, for example, the larger the scale of the wind farm, that is, the larger the number of wind turbines constituting the wind farm, the larger the difference. The above effects can be enjoyed.

（７）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（６）の何れか１つに記載のウィンドファームの運転方法において、
前記摂動を与えるステップでは、全ての最適化対象の前記風車に対して同時に前記摂動を与える。 (7) In some embodiments, in the wind farm operating method according to any one of (1) to (6) above,
In the step of giving the perturbation, the perturbation is given to all the optimization target wind turbines at the same time.

上記（７）の構成では、最適化対象とされた風車の全てに対して同時に摂動が与えられるため、ウィンドファーム全体として最適な制御設定に、より短時間で迅速に到達することができ、ウィンドファーム全体の総発電出力を短時間に改善することができる。 In the configuration of (7) above, since perturbation is given to all the wind turbines targeted for optimization at the same time, the optimum control setting for the entire wind farm can be reached quickly in a shorter time, and the wind can be reached. The total power output of the entire farm can be improved in a short time.

（８）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（７）の何れか１つに記載のウィンドファームの運転方法において、
前記制御設定を更新するステップでは、新たな前記制御設定を探索範囲内に制限する。 (8) In some embodiments, in the wind farm operating method according to any one of (1) to (7) above.
In the step of updating the control setting, the new control setting is limited within the search range.

上記（８）の構成では、各風車の最適な制御設定を求める処理において、望ましくない制御設定が選択されることを防止することができる。これによって、ウィンドファーム全体の総発電出力を改善する際の信頼性を向上させることができるため、総出力の最適化を図りつつウィンドファーム運営に際して安定性の向上を図ることができる。 In the configuration (8) above, it is possible to prevent an undesired control setting from being selected in the process of obtaining the optimum control setting for each wind turbine. As a result, the reliability of improving the total power generation output of the entire wind farm can be improved, so that the stability of the wind farm operation can be improved while optimizing the total output.

（９）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（８）の何れか１つに記載のウィンドファームの運転方法において、
前記制御設定を更新するステップにより得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けてデータベースに保存するステップと、
前記風況パラメータに基づいて、前記制御設定の最適化処理の初期値を前記データベースから読み出すステップと、
をさらに備えることを特徴とする。 (9) In some embodiments, in the wind farm operating method according to any one of (1) to (8) above.
A step of associating the optimum control setting obtained by the step of updating the control setting with the wind condition parameter and saving it in the database, and a step of saving the optimum control setting in the database.
A step of reading the initial value of the optimization process of the control setting from the database based on the wind condition parameter, and
It is characterized by further providing.

上記（９）の構成では、実際に摂動を与えることで得られた評価値の勾配に基づいて更新された最適な制御設定を、その制御設定を得るに至る原因となった種々の風況パラメータと関連付けてデータベースに保存することができる。また、風況パラメータに基づき、制御設定の最適化処理の初期値をデータベースから読み出して適用することができるため、同様の風況パラメータが観測される際には、より短時間で最適な制御設定とすることができ、ウィンドファーム全体の総発電出力を短時間に改善することができる。また、例えば、当該ウィンドファームの立地条件に特有の風況に関連付けられた制御設定のデータを蓄積することにより、該立地に適した制御設定とするまでの時間を短縮したり、更新の精度を向上させたりすることができる。 In the configuration of (9) above, the optimum control setting updated based on the gradient of the evaluation value obtained by actually giving the perturbation is obtained, and the various wind condition parameters that caused the control setting to be obtained. Can be associated with and saved in the database. In addition, since the initial value of the control setting optimization process can be read from the database and applied based on the wind condition parameter, when the same wind condition parameter is observed, the optimum control setting can be performed in a shorter time. Therefore, the total power generation output of the entire wind farm can be improved in a short time. Further, for example, by accumulating the data of the control setting associated with the wind condition peculiar to the location condition of the wind farm, the time until the control setting suitable for the location is set can be shortened, and the update accuracy can be improved. It can be improved.

（１０）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（９）の何れか１つに記載のウィンドファームの運転方法において、
前記制御設定は、各々の前記風車の発電出力指令、ピッチ角指令又は方位指令の少なくとも一つを含む。 (10) In some embodiments, in the wind farm operating method according to any one of (1) to (9) above.
The control setting includes at least one of the power generation output command, pitch angle command or directional command of each of the wind turbines.

上記（１０）の構成では、制御設定として発電出力、ピッチ角又は方位に関する指令の少なくとも１つが含まれるため、発電出力の最適化処理において、影響の大きい又は重要度の高い姿勢制御や出力制御を優先的に実行することができる。したがって、ウィンドファームの出力を効果的に最適化することができる。 In the configuration of (10) above, since at least one of the commands related to the power generation output, pitch angle or direction is included as the control setting, attitude control and output control having a large influence or high importance in the power generation output optimization process can be performed. It can be executed with priority. Therefore, the output of the wind farm can be effectively optimized.

（１１）本発明の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの制御装置は、
複数の風車を含むウィンドファームの制御装置であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるための摂動付与部と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるための評価値算出部と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するための更新部と、を備え、
前記摂動付与部は、
低解像度モードに対応するＭ個のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第１摂動成分Δｋ１を設定し、
高解像度モードに対応するＮ個（但し、Ｎ＞Ｍ）のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第２摂動成分Δｋ２を設定し、
少なくとも前記第１摂動成分Δｋ１および前記第２摂動成分Δｋ２を含む前記摂動を各々の前記風車に与えるように構成される。 (11) The wind farm control device according to at least one embodiment of the present invention is
A wind farm controller that includes multiple wind turbines
A perturbation imparting unit for perturbing each control setting of the wind turbine to be optimized,
After giving the perturbation, an evaluation value calculation unit for obtaining an evaluation value including at least the total output of the wind turbine to be optimized,
An update unit for updating control settings for each of the wind turbines to be optimized based on the gradient of the evaluation value is provided.
The perturbation imparting unit
For each of the M groups corresponding to the low resolution mode, the first perturbation component Δ k1 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
For each of the N groups (where N> M) corresponding to the high resolution mode, the second perturbation component Δ k2 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
It is configured to give each of the wind turbines the perturbation containing at least the first perturbation component Δk1 and the second perturbation component Δk2 .

上記（１１）の構成では、上記（１）と同様に、個々の風車が、例えば、風向や風速の変化に対してウィンドファーム全体として即効性のある低解像度モードでの大まかな対応と、個々の風車位置における最適な制御設定に微修正する高解像度モードでの詳細な対応とを切り替えることなく並列的に行うことができるため、ウィンドファーム全体として常時最適な応答を行うように運転することができる。したがって、第１摂動成分Δｋ１及び第２摂動成分Δｋ２の何れか一方の摂動を各々の風車に与えていた従来のウィンドファームに比べて、風の変動により各風車の最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができるほか、一台ずつ制御設定を行っていた従来のウィンドファームに比べて、ウィンドファーム全体の総発電出力を短時間に改善することができる。さらに、既設のウィンドファームに対してこの制御装置を追加適用することにより、小規模の改造で効果的にウィンドファームの出力最適化を実現することができる。 In the configuration of (11) above, as in (1) above, each wind turbine has a rough response in a low resolution mode that has an immediate effect on the wind farm as a whole against changes in wind direction and speed, and individually. Since it can be performed in parallel without switching the detailed correspondence in the high resolution mode, which is finely modified to the optimum control setting at the wind turbine position, it is possible to operate the wind farm as a whole so as to always give the optimum response. it can. Therefore, compared to the conventional wind farm in which one of the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 is given to each wind turbine, the optimum control setting of each wind turbine changes due to the fluctuation of the wind. Even if this happens, the new optimum control settings can be reached in a short time, and the total power output of the entire wind farm can be improved in a short time compared to the conventional wind farm where the control settings are set one by one. be able to. Furthermore, by additionally applying this control device to the existing wind farm, it is possible to effectively optimize the output of the wind farm with a small-scale modification.

（１２）幾つかの実施形態では、上記（１１）に記載のウィンドファームの制御装置において、
前記更新部により得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けて保存するためのデータベースと、
前記風況パラメータに基づいて、前記制御設定の最適化処理の初期値を前記データベースから読み出すための初期値設定部と、
をさらに備える。 (12) In some embodiments, in the wind farm control device according to (11) above.
A database for saving the optimum control settings obtained by the update unit in association with wind condition parameters,
An initial value setting unit for reading the initial value of the control setting optimization process from the database based on the wind condition parameter,
Further prepare.

上記（１２）の構成では、上記（９）と同様に、実際に摂動を与えることで得られた評価値の勾配に基づいて更新された最適な制御設定を、その制御設定を得るに至る原因となった種々の風況パラメータと関連付けてデータベースに保存することができる。また、風況パラメータに基づき、制御設定の最適化処理の初期値をデータベースから読み出して適用することができるため、同様の風況パラメータが観測される際には、より短時間で最適な制御設定とすることができ、ウィンドファーム全体の総発電出力を短時間に改善することができる。また、例えば、当該ウィンドファームの立地条件に特有の風況に関連付けられた制御設定のデータを蓄積することにより、該立地に適した制御設定とするまでの時間を短縮したり、更新の精度を向上させたりすることができる。 In the configuration of the above (12), as in the above (9), the optimum control setting updated based on the gradient of the evaluation value obtained by actually giving the perturbation is the cause of obtaining the control setting. It can be saved in the database in association with various wind condition parameters. In addition, since the initial value of the control setting optimization process can be read from the database and applied based on the wind condition parameter, when the same wind condition parameter is observed, the optimum control setting can be performed in a shorter time. Therefore, the total power generation output of the entire wind farm can be improved in a short time. Further, for example, by accumulating the data of the control setting associated with the wind condition peculiar to the location condition of the wind farm, the time until the control setting suitable for the location is set can be shortened, and the update accuracy can be improved. It can be improved.

（１３）本発明の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームは、
複数の風車と、
前記複数の風車の運転制御を行うように構成された上記（１１）又は（１２）に記載の制御装置と、を備える。 (13) The wind farm according to at least one embodiment of the present invention is
With multiple windmills
The control device according to (11) or (12) above, which is configured to control the operation of the plurality of wind turbines.

上記（１３）の構成では、上記（１１）又は（１２）に記載のウィンドファームの制御装置を複数の風車の運転制御に適用することにより、総発電出力を短時間に改善することができるウィンドファームを実現することができる。 In the configuration of the above (13), the total power generation output can be improved in a short time by applying the control device of the wind farm according to the above (11) or (12) to the operation control of a plurality of wind turbines. A farm can be realized.

（１４）本発明の少なくとも一実施形態に係るウィンドファームの運転制御プログラムは、
複数の風車を含むウィンドファームの運転制御プログラムであって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与える手順と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求める手順と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新する手順と、をコンピュータに実行させるとともに、
前記摂動を与える手順を前記コンピュータに実行させる際、前記コンピュータにより、
低解像度モードに対応するＭ個のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第１摂動成分Δｋ１を設定し、
高解像度モードに対応するＮ個（但し、Ｎ＞Ｍ）のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第２摂動成分Δｋ２を設定し、
少なくとも前記第１摂動成分Δｋ１および前記第２摂動成分Δｋ２を含む前記摂動を各々の前記風車に与える。 (14) The wind farm operation control program according to at least one embodiment of the present invention is
A wind farm operation control program that includes multiple wind turbines.
The procedure for perturbing each control setting of the wind turbine to be optimized, and
After giving the perturbation, a procedure for obtaining an evaluation value including at least the total output of the wind turbine to be optimized, and
A computer is made to execute a procedure for updating the control settings for each of the wind turbines to be optimized based on the gradient of the evaluation value.
When the computer is made to perform the procedure of giving the perturbation, the computer
For each of the M groups corresponding to the low resolution mode, the first perturbation component Δ k1 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
For each of the N groups (where N> M) corresponding to the high resolution mode, the second perturbation component Δ k2 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
Each of the wind turbines is given the perturbation including at least the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 .

上記（１４）の構成によれば、風の変動により各風車の最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができる。また、一台ずつ制御設定を行っていた従来のウィンドファームに比べて、ウィンドファーム全体の総発電出力を短時間に改善することができる。 According to the configuration (14) above, even if the optimum control setting of each wind turbine changes due to the fluctuation of the wind, the new optimum control setting can be reached in a short time. In addition, the total power generation output of the entire wind farm can be improved in a short time as compared with the conventional wind farm in which control settings are made one by one.

本発明の少なくとも一実施形態によれば、風の変動により各風車の最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができる。また、一台ずつ制御設定を行っていた従来のウィンドファームに比べて、ウィンドファーム全体の総発電出力を短時間に改善することができる。 According to at least one embodiment of the present invention, even if the optimum control setting of each wind turbine changes due to wind fluctuation, the new optimum control setting can be reached in a short time. In addition, the total power generation output of the entire wind farm can be improved in a short time as compared with the conventional wind farm in which control settings are made one by one.

幾つかの実施形態に係るウィンドファームの構成例を示す概略図である。It is the schematic which shows the structural example of the wind farm which concerns on some Embodiments. 幾つかの実施形態における風車の構成例を示す概略図である。It is the schematic which shows the structural example of the wind turbine in some embodiments. 幾つかの実施形態に係るウィンドファームの制御装置における制御系の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the control system in the control apparatus of the wind farm which concerns on some embodiments. 幾つかの実施形態におけるウィンドファームの制御方法を示す模式図であり、（ａ）は低解像度モードの一例を示し、（ｂ）は高解像度モードの一例を示す。It is a schematic diagram which shows the control method of the wind farm in some embodiments, (a) shows an example of a low resolution mode, and (b) shows an example of a high resolution mode. 幾つかの実施形態における基本的な制御法である同時摂動確率近似法（ＳＰＳＡ）の処理概念を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the processing concept of the simultaneous perturbation probability approximation method (SPSA) which is a basic control method in some embodiments. 幾つかの実施形態における制御設定、評価値及び更新アルゴリズムを示す図である。It is a figure which shows the control setting, the evaluation value and the update algorithm in some embodiments. 幾つかの実施形態におけるウィンドファームの制御方法による合計発電出力の向上を説明するための概略図である。It is a schematic diagram for demonstrating the improvement of the total power generation output by the wind farm control method in some embodiments. 幾つかの実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing by the control device of the wind farm which concerns on some Embodiments. 幾つかの実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing by the control device of the wind farm which concerns on some Embodiments. 幾つかの実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing by the control device of the wind farm which concerns on some Embodiments. 幾つかの実施形態に係るウィンドファームの制御装置による処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing by the control device of the wind farm which concerns on some Embodiments. 幾つかの実施形態におけるウィンドファームの制御方法を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the control method of the wind farm in some embodiments. 幾つかの実施形態において、評価値に含まれ得る疲労損傷率を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the fatigue damage rate which can be included in the evaluation value in some embodiments.

以下、添付図面に従って本発明の実施形態について説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、特定的な記載がない限り本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, etc. of the components described in this embodiment are not intended to limit the scope of the present invention to this unless otherwise specified, and are merely explanatory examples. Only.

図１はウィンドファームの構成例を示す図である。図２はウィンドファームを構成する風車の一例を示す図である。 FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a wind farm. FIG. 2 is a diagram showing an example of a wind turbine constituting a wind farm.

図１に示すように、幾つかの実施形態に係るウィンドファーム１は、複数の風車Ｔと、ウィンドファーム・コントローラ１０（ウィンドファームの制御装置）と、を備える。ウィンドファーム・コントローラ１０は、複数の風車Ｔ１〜Ｔｎを備えたウィンドファーム１の運転制御を司る。以下、ウィンドファーム１を構成する風車Ｔ１〜Ｔ３の例を挙げた後、ウィンドファーム・コントローラ１０の詳細について説明する。なお、図１では複数の風車として３台の風車Ｔ１〜Ｔ３を例示しているが、ウィンドファーム１を構成する風車の数はこれに限定されず、任意の数（例えば、ｎ又はＮ）であってよい。 As shown in FIG. 1, the wind farm 1 according to some embodiments includes a plurality of wind turbines T and a wind farm controller 10 (a wind farm controller). The wind farm controller 10 controls the operation of the wind farm 1 including the plurality of wind turbines T1 to Tn. Hereinafter, the details of the wind farm controller 10 will be described after giving an example of the wind turbines T1 to T3 constituting the wind farm 1. Although three wind turbines T1 to T3 are illustrated as a plurality of wind turbines in FIG. 1, the number of wind turbines constituting the wind farm 1 is not limited to this, and any number (for example, n or N) can be used. It may be there.

幾つかの実施形態において、ウィンドファーム１の各風車Ｔ１〜Ｔ３は、図２に示すように、複数のブレード１０２及びそれらが取り付けられるハブ１０４で構成されるロータ１０５と、ハブ１０４に連結された主軸１０６と、主軸１０６の回転力を受けて駆動される発電機１１０とを備えていてもよい。幾つかの実施形態において、主軸１０６と発電機１１０とはドライブトレイン１０８及びその出力軸１０９を介して連結されていてもよい。幾つかの実施形態において、ドライブトレイン１０８は、主軸１０６の回転を増速するギア式の増速機を備えていてもよい。幾つかの実施形態において、ドライブトレイン１０８は、ギア式の増速機に替えて、油圧トランスミッションを備えていてもよい。他の実施形態では、ドライブトレイン１０８に代えて、主軸１０６と発電機１１０とが直接接続されたダイレクトドライブ方式であってもよい。 In some embodiments, the wind turbines T1 to T3 of the wind farm 1 are connected to the hub 104 with a rotor 105 composed of a plurality of blades 102 and a hub 104 to which they are attached, as shown in FIG. The spindle 106 and the generator 110 driven by receiving the rotational force of the spindle 106 may be provided. In some embodiments, the spindle 106 and the generator 110 may be connected via a drivetrain 108 and its output shaft 109. In some embodiments, the drivetrain 108 may include a gear-type speed increaser that speeds up the rotation of the spindle 106. In some embodiments, the drivetrain 108 may include a hydraulic transmission in place of the gear-type speed increaser. In another embodiment, instead of the drive train 108, a direct drive system in which the spindle 106 and the generator 110 are directly connected may be used.

ドライブトレイン１０８及び発電機１１０は、主軸軸受１０７を介して主軸１０６を回転自在に支持するナセル１１２に収納されていてもよい。ナセル１１２の底面を構成するナセル台板１１４は、ヨー旋回軸受１１８を介してタワー１１６によって支持されていてもよい。なお、ナセル台板１１４には、ヨーモータ２１（図７参照）及びピニオンギアを有するヨー旋回機構１１９が固定されていてもよく、タワー１１６側に設けられたリングギアにヨー旋回機構１１９のピニオンギアを噛み合わせた状態でヨーモータ２１を駆動することでナセル１１２をタワー１１６に対して旋回可能になっていてもよい。さらに、各ブレード１０２は、翼旋回軸受（不図示）を介してハブ１０４に支持されており、ハブ１０４内に設けられたピッチ駆動アクチュエータ２３（図７参照）によってピッチ角が調節可能になっていてもよい。 The drive train 108 and the generator 110 may be housed in a nacelle 112 that rotatably supports the spindle 106 via a spindle bearing 107. The nacelle base plate 114 constituting the bottom surface of the nacelle 112 may be supported by the tower 116 via a yaw swivel bearing 118. A yaw motor 21 (see FIG. 7) and a yaw swivel mechanism 119 having a pinion gear may be fixed to the nacelle base plate 114, and a pinion gear of the yaw swivel mechanism 119 may be fixed to a ring gear provided on the tower 116 side. The nacelle 112 may be able to turn with respect to the tower 116 by driving the yaw motor 21 in a state where the gears are meshed with each other. Further, each blade 102 is supported by the hub 104 via a blade swivel bearing (not shown), and the pitch angle can be adjusted by a pitch drive actuator 23 (see FIG. 7) provided in the hub 104. You may.

なお、図２に示した構成例の風車Ｔにおいて、各種部品の損傷状態又は劣化状態を示す状態値が状態値検出センサ（例えば、図３に示す荷重センサ３３等を含む）によって取得され、ウィンドファーム・コントローラ１０に報告されるようになっている。
各風車Ｔ１〜Ｔ３の各種部品の状態値の具体例として、ブレード１０２の損傷状態又は劣化状態を示すものとしてブレード１０２の重量、各ブレード１０２間の重量アンバランス、ブレード１０２の振動等を挙げることができ、タワー１１６の損傷状態又は劣化状態を示すものとしてタワー１１６基部又はタワー１１６上部の疲労荷重やタワー１１６の振動等を挙げることができ、増速機や油圧トランスミッション等のドライブトレイン１０８の損傷状態又は劣化状態を示すものとして主軸軸受１０７や油圧ポンプの軸受の振動、主軸１０６の振動や振れ回り、油圧ポンプのピストン振動や振幅、油圧トランスミッションの効率等を挙げることができ、ナセル台板１１４やハブ１０４等の鋳物からなる部材の損傷状態又は劣化状態を示すものとして応力集中による疲労を挙げることができる。 In the wind turbine T of the configuration example shown in FIG. 2, a state value indicating a damaged state or a deteriorated state of various parts is acquired by a state value detection sensor (including, for example, the load sensor 33 shown in FIG. 3) and is windowed. It is now reported to the farm controller 10.
Specific examples of the state values of various parts of the wind turbines T1 to T3 include the weight of the blade 102, the weight imbalance between the blades 102, the vibration of the blade 102, and the like as indicating the damaged state or the deteriorated state of the blade 102. As an indicator of the damaged or deteriorated state of the tower 116, the fatigue load at the base of the tower 116 or the upper part of the tower 116, the vibration of the tower 116, etc. can be mentioned, and the drive train 108 such as the speed increaser or the hydraulic transmission is damaged. Vibration of the main shaft bearing 107 and the bearing of the hydraulic pump, vibration and swing of the main shaft 106, piston vibration and amplitude of the hydraulic pump, efficiency of the hydraulic transmission, etc. can be mentioned as indicators of the state or deterioration state, and the nacelle base plate 114 Fatigue due to stress concentration can be mentioned as an indicator of a damaged state or a deteriorated state of a cast member such as a hub 104 or a hub 104.

次に、ウィンドファーム・コントローラ１０の詳細について説明する。
図３は、幾つかの実施形態に係るウィンドファーム・コントローラ１０（ウィンドファームの制御装置）における制御系の構成を示すブロック図である。
図３に示すように、幾つかの実施形態において、ウィンドファーム・コントローラ１０は、例えば、コンピュータであり、ＣＰＵ１１、該ＣＰＵ１１が実行する各種プログラムやテーブル等のデータを記憶するための記憶部としてのＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、各プログラムを実行する際の展開領域や演算領域としてのワーク領域として機能するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２の他、図示しない大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、通信ネットワークに接続するための通信インターフェース、及び外部記憶装置が装着されるアクセス部などを備えていてもよい。幾つかの実施形態では、ウィンドファーム・コントローラ１０は、後述する制御設定を更新する工程で得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けて保存するデータベース１７を含んでもよく、データベース１７には後述する発電出力分配テーブル１８等が格納されていてもよい。これらは全て、バス１４を介して接続されており、バス１４は信号線２（図１参照）を介してウィンドファーム１の各風車Ｔ１〜Ｔ３と電気的に接続されている。更に、ウィンドファーム・コントローラ１０は、例えば、キーボードやマウス等からなる入力部（図示省略）及びデータを表示する液晶表示装置等からなる表示部（図示省略）等と接続されていてもよい。 Next, the details of the wind farm controller 10 will be described.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a control system in the wind farm controller 10 (wind farm controller) according to some embodiments.
As shown in FIG. 3, in some embodiments, the window farm controller 10 is, for example, a computer, and serves as a storage unit for storing data such as a CPU 11, various programs and tables executed by the CPU 11. In addition to ROM (Read Only Memory) 13, RAM (Random Access Memory) 12 that functions as a work area as an expansion area and calculation area when executing each program, a hard disk drive (HDD) as a large-capacity storage device (not shown). , A communication interface for connecting to a communication network, an access unit to which an external storage device is mounted, and the like may be provided. In some embodiments, the wind farm controller 10 may include a database 17 that stores the optimal control settings obtained in the step of updating the control settings described below in association with the wind condition parameters. The power generation output distribution table 18 and the like, which will be described later, may be stored. All of these are connected via the bus 14, and the bus 14 is electrically connected to the wind turbines T1 to T3 of the wind farm 1 via the signal line 2 (see FIG. 1). Further, the wind farm controller 10 may be connected to, for example, an input unit (not shown) including a keyboard, a mouse, or the like, a display unit (not shown) including a liquid crystal display device for displaying data, or the like.

幾つかの実施形態において、ウィンドファーム・コントローラ１０には、各風車Ｔ１〜Ｔ３に設けられた風向センサ３１、風速センサ３２及び荷重センサ３３の各々から、それぞれ風向、風速及び荷重に関する検知信号が送信されてもよい。上記の荷重センサ３３は、例えば、主軸軸受１０７やタワー１１６等、装置荷重や風による負荷が作用する場所に１つ以上設置されていてもよい。幾つかの実施形態において、ウィンドファーム・コントローラ１０は、バス１４及び信号線２を介してヨーモータ２１、ヨーブレーキ駆動アクチュエータ２２、ピッチ駆動アクチュエータ２３及びピッチブレーキ駆動アクチュエータ２４と電気的に接続されていてもよい。 In some embodiments, the wind farm controller 10 transmits detection signals relating to the wind direction, wind speed, and load from each of the wind direction sensor 31, the wind speed sensor 32, and the load sensor 33 provided on the wind turbines T1 to T3, respectively. May be done. One or more of the load sensors 33 may be installed in a place where a device load or a load due to wind acts, such as a spindle bearing 107 or a tower 116. In some embodiments, the wind farm controller 10 is electrically connected to the yaw motor 21, the yaw brake drive actuator 22, the pitch drive actuator 23 and the pitch brake drive actuator 24 via a bus 14 and a signal line 2. May be good.

幾つかの実施形態において、ＲＯＭ１３には、各風車Ｔ１〜Ｔ３の発電量からウィンドファーム１の全体出力を算出する出力算出プログラム１５や、ウィンドファーム１の全体出力を最適化するための出力最適化プログラム１６（運転制御プログラム）が格納されていてもよい。これらのプログラムについては後述する。 In some embodiments, the ROM 13 includes an output calculation program 15 that calculates the overall output of the wind farm 1 from the amount of power generated by each of the wind turbines T1 to T3, and an output optimization for optimizing the overall output of the wind farm 1. The program 16 (operation control program) may be stored. These programs will be described later.

ここで、幾つかの実施形態におけるウィンドファーム１の出力最適化処理について詳しく説明する。
図４（ａ）及び図４（ｂ）は、幾つかの実施形態におけるウィンドファーム１の制御方法を示す模式図であり、図４（ａ）は低解像度モードの一例を示し、図４（ｂ）は高解像度モードの一例を示す。低解像度モードは、制御対象とすべき、ウィンドファーム内に属する全風車（例えば、Ｎ個）を、その総数未満（例えば、Ｍ個。但し、Ｎ＞Ｍ）となる幾つかのグループに分け、同一グループ内の風車に対して同一のパラメータ設定値を用いて制御を行う制御モードである。これに対し、高解像度モードは、ウィンドファーム１に含まれる個々の風車の全てを夫々独立の制御対象とし、それぞれに独立のパラメータ設定値を用いて制御する制御モードである。 Here, the output optimization process of the wind farm 1 in some embodiments will be described in detail.
4 (a) and 4 (b) are schematic views showing the control method of the wind farm 1 in some embodiments, and FIG. 4 (a) shows an example of the low resolution mode, and FIG. 4 (b) shows. ) Indicates an example of the high resolution mode. The low resolution mode divides all wind turbines (for example, N) belonging to the wind farm to be controlled into several groups that are less than the total number (for example, M, but N> M). This is a control mode in which control is performed using the same parameter setting values for wind turbines in the same group. On the other hand, the high resolution mode is a control mode in which all the individual wind turbines included in the wind farm 1 are independently controlled and controlled by using independent parameter setting values.

図４（ａ）及び図４（ｂ）に示すように、ウィンドファーム１は、例えば、図中の縦方向（Ｙ方向とする）に４列、Ｙ方向と直交する紙面横方向（Ｘ方向とする）に４行で配置された計１６台の風車Ｔ１〜Ｔ１６を含んでいてもよい。これらの風車Ｔ１〜Ｔ１６は、Ｘ方向及びＹ方向において等間隔に配置されていてもよい。各風車Ｔ間の距離は、例えば、ロータ１０５の直系をＤとしてＤの倍数で表されてもよい。なお、説明の便宜上、図４（ａ）及び図４（ｂ）中の各１６台の風車には、それぞれ左上から右方向に順にＴ１〜Ｔ１６の番号を付している。 As shown in FIGS. 4 (a) and 4 (b), the wind farm 1 has, for example, four rows in the vertical direction (referred to as the Y direction) in the drawing, and the horizontal direction (X direction) orthogonal to the Y direction. ) May include a total of 16 wind turbines T1 to T16 arranged in four rows. These wind turbines T1 to T16 may be arranged at equal intervals in the X direction and the Y direction. The distance between the wind turbines T may be expressed as a multiple of D, where D is the direct line of the rotor 105, for example. For convenience of explanation, each of the 16 wind turbines in FIGS. 4 (a) and 4 (b) is numbered T1 to T16 in order from the upper left to the right.

いま、図の左下から右上方向（例えば、風向ベクトル（ｘ，ｙ）＝（１，１））に向けて風が吹いているとする。
この場合、風上側すなわち風向の上流側に配置される前方の風車Ｔ（例えば、図４（ａ）中に破線で示す左下から３行３列の風車Ｔ５〜Ｔ７，Ｔ９〜Ｔ１１及びＴ１３〜Ｔ１５をグループＧ１とする）に対して、風下側すなわち風向の下流側に配置される後方の風車Ｔ（例えば、図４（ａ）中に破線で示す最上段及び最右列の風車Ｔ１〜Ｔ４，Ｔ８，Ｔ１２及びＴ１６をグループＧ２とする）は通常、前方風車Ｔの後流すなわちウェイクの影響により、グループＧ１に含まれる風車Ｔと比較して各々の発電出力が小さくなる。そこで、図４（ａ）に示す低解像度モードでは、風上側に位置するグループＧ１内の各風車Ｔについては同グループＧ１内で同一の制御パラメータ（例えば、θｋ１）を用いて制御し、風下側に位置するグループＧ２内の各風車ＴについてもそれぞれグループＧ２内で同一の制御パラメータ（例えば、θｋ２）を用いて制御するように構成されてもよい。
なお、グループ化は上述したグループＧ１、Ｇ２に限られず、種々のパターンが有り得る。例えば、図４（ａ）中、左から吹く風に対しては、最左列の風車Ｔ１，Ｔ５，Ｔ９及びＴ１３を少なくとも含むグループを上流側グループＧ１とし、最右列の風車Ｔ４，Ｔ８，Ｔ１２及びＴ１６を少なくとも含むグループを下流側グループＧ２としてもよい。さらに、その他のパターンでグループ化されていてもよい。 It is assumed that the wind is blowing from the lower left to the upper right (for example, the wind direction vector (x, y) = (1,1)) in the figure.
In this case, the front wind turbine T arranged on the wind side, that is, on the upstream side of the wind direction (for example, the wind turbines T5 to T7, T9 to T11 and T13 to T15 in 3 rows and 3 columns from the lower left shown by the broken line in FIG. 4A). (As a group G1), the rear wind turbines T arranged on the leeward side, that is, on the downstream side of the wind direction (for example, the wind turbines T1 to T4 in the uppermost stage and the rightmost row shown by the broken lines in FIG. 4A). (T8, T12 and T16 are group G2) usually have a smaller power generation output than the wind turbine T included in the group G1 due to the influence of the wake, that is, the wake of the front wind turbine T. Therefore, in the low resolution mode shown in FIG. 4A, each wind turbine T in the group G1 located on the windward side is controlled by using the same control parameter (for example, θk1) in the group G1 on the leeward side. Each wind turbine T in the group G2 located in may also be configured to be controlled using the same control parameters (for example, θk2) in the group G2.
The grouping is not limited to the above-mentioned groups G1 and G2, and various patterns may be possible. For example, in FIG. 4A, for the wind blowing from the left, the group including at least the leftmost wind turbines T1, T5, T9 and T13 is designated as the upstream group G1, and the rightmost column wind turbines T4, T8, The group including at least T12 and T16 may be the downstream group G2. Further, they may be grouped by other patterns.

一方、図４（ｂ）に示す高解像度モードでは、全風車Ｔ（Ｔ１〜Ｔ１６）のそれぞれが制御対象であり、各々の風車Ｔ１〜Ｔ１６について、個別に独立した制御パラメータを用いて制御するように構成されてもよい。 On the other hand, in the high resolution mode shown in FIG. 4B, each of the wind turbines T (T1 to T16) is a control target, and each wind turbine T1 to T16 is controlled by using independent control parameters individually. It may be configured in.

続いて、図５を参照し、幾つかの実施形態におけるウィンドファームの制御方法について説明する。
図５は、幾つかの実施形態における基本的な制御法である同時摂動確率近似法（ＳＰＳＡ）の処理概念を示す模式図である。
幾つかの実施形態において、図５に示すプラント４１は、例えば、複数の風車Ｔ１〜Ｔｎを含むウィンドファーム１であってもよい。
一般に、ウィンドファーム１等の風力発電プラントは、再生可能エネルギーを利用した発電プラントであり、例えば、風向、風速、温度、湿度、空気密度…、等の風況が刻々と変化するため、制御対象を明確に特定することが困難とされる。
このため、幾つかの実施形態では、例えば、図５に示すように、プラント４１（Ｐｌａｎｔ）を伝達関数が不明な制御対象として、該プラント４１に対するコントローラ４０からの入力値（Ｍｅａｓｕｒｅｄ ｉｎｐｕｔ）と、該入力値を入力した際におけるプラント４１からの出力値（Ｍｅａｓｕｒｅｄ ｏｕｔｐｕｔ）とを測定し、出力値がコントロール目標４２（Ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）に近づいたか否かに応じて次の入力値を決定するフィードバック制御が行われる。プラント４１からの出力値はまた、コントローラ４０への参照入力値と比較され、その差（Ｍｅａｓｕｒｅｄ ｅｒｒｏｒ）がコントローラ４０及びコントロール目標４２に入力される。
そして、繰り返し行われるループ制御の各ループ（以下、イタレーションとする）における制御結果（Ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）がコントロール目標４２から最適化ツール（Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｏｏｌ）４３に入力される。最適化ツール４３は、第１イタレーションにおける制御結果の入力を受けて、次の第２イタレーションでのプラント４１に対する入力値に関し、複数の制御パラメータに対して摂動を印加する。摂動は、最初の制御設定（例えば、θｋ）に対して、例えば、ランダム変数である＋Δｋ又は‐Δｋが与えられる。幾つかの実施形態では、摂動を与える際に、全ての最適化対象の風車に対して同時に摂動を与えてもよい。このようにすれば、最適化対象とされた風車Ｔの全てに対して同時に摂動が与えられるため、ウィンドファーム１全体として最適な制御設定に、より短時間で迅速に到達することができ、ウィンドファーム１全体の総発電出力を短時間に改善することができる。
続いて、上記の摂動と、該摂動が与えられた第２イタレーションの制御結果とから、最適化ツール４３において評価値（評価関数Ｌ）の勾配が求められ、次の制御パラメータが決定され、次のイタレーションにおけるコントローラ４０へのチューニングコマンドとしてコントローラ４０に送られる。これを繰り返すことにより、最適解すなわち最適化された制御設定が探索される。 Subsequently, with reference to FIG. 5, the wind farm control method in some embodiments will be described.
FIG. 5 is a schematic diagram showing a processing concept of the simultaneous perturbation probability approximation method (SPSA), which is a basic control method in some embodiments.
In some embodiments, the plant 41 shown in FIG. 5 may be, for example, a wind farm 1 containing a plurality of wind turbines T1 to Tn.
Generally, a wind power plant such as a wind farm 1 is a power plant that uses renewable energy, and for example, the wind conditions such as wind direction, wind speed, temperature, humidity, air density, etc. change from moment to moment, so it is a control target. It is difficult to clearly identify.
Therefore, in some embodiments, for example, as shown in FIG. 5, the plant 41 (Plant) is set as a control target for which the transfer function is unknown, and the input value (Measured input) from the controller 40 to the plant 41 is used. Feedback control that measures the output value (Measured output) from the plant 41 when the input value is input and determines the next input value according to whether or not the output value approaches the control target 42 (Control object). Is done. The output value from the plant 41 is also compared with the reference input value to the controller 40, and the difference (Measured error) is input to the controller 40 and the control target 42.
Then, the control result (Control performance) in each loop (hereinafter referred to as iteration) of the loop control that is repeatedly performed is input from the control target 42 to the optimization tool 43. The optimization tool 43 receives the input of the control result in the first iteration and applies perturbations to a plurality of control parameters with respect to the input value for the plant 41 in the next second iteration. Perturbations first control settings (e.g., .theta.k) relative to, for example, it is a random variable + delta k or - [delta k is given. In some embodiments, when perturbing, all optimized wind turbines may be perturbed at the same time. In this way, perturbations are given to all of the wind turbines T targeted for optimization at the same time, so that the optimum control setting for the entire wind farm 1 can be reached quickly in a shorter time, and the wind can be reached. The total power output of the entire farm 1 can be improved in a short time.
Subsequently, the gradient of the evaluation value (evaluation function L) is obtained by the optimization tool 43 from the above perturbation and the control result of the second iteration to which the perturbation is given, and the next control parameter is determined. It is sent to the controller 40 as a tuning command to the controller 40 in the next iteration. By repeating this, the optimum solution, that is, the optimized control setting is searched.

以上を踏まえ、例えば、上述した風車Ｔ１〜Ｔ１６を制御対象として、風上側のグループＧ１と風下側のグループＧ２とにグループ分けして行われる低解像度モードでの処理について説明する。
幾つかの実施形態において、低解像度モードにおけるランダム変動をΔｋ１とし、高解像度モードにおけるランダム変動をΔｋ２とする。幾つかの実施形態において、Δｋ２は各要素が独立したランダム変数である。一方、低解像度モードにおけるΔｋ１の要素は、例えば、Δｋ１１とΔｋ１２の２つのみとなる。これは、各グループ（図４（ａ）に破線で示す）内の風車Ｔでは同一の制御設定を用いて制御されるからである。図４（ａ）の各風車Ｔ１〜Ｔ１６における摂動Δｋ１は順に以下の式（１）のようになる。 Based on the above, for example, processing in the low resolution mode performed by grouping the above-mentioned wind turbines T1 to T16 into a group G1 on the leeward side and a group G2 on the leeward side will be described.
In some embodiments, the random variation in the low resolution mode is Δk1 and the random variation in the high resolution mode is Δk2 . In some embodiments, Δk2 is a random variable in which each element is independent. On the other hand, there are only two elements of Δ k1 in the low resolution mode, for example, Δ k11 and Δ k12 . This is because the wind turbines T in each group (shown by the broken line in FIG. 4A) are controlled using the same control settings. The perturbation Δk1 in each of the wind turbines T1 to T16 in FIG. 4A is sequentially as shown in the following equation (1).

［数１］
Δｋ１ ＝［Δｋ１１ ， Δｋ１１ ，Δｋ１１ ，Δｋ１１ ，Δｋ１２ ，Δｋ１２ ，Δｋ１２ ，Δｋ１１ ，Δｋ１２ ，Δｋ１２ ，Δｋ１２ ，Δｋ１１ ，Δｋ１２ ，Δｋ１２ ，Δｋ１２ ，Δｋ１１］Ｔ ・・・（１） [Number 1]
Δ k1 = [Δ k11, Δ k11, Δ k11, Δ k11, Δ k12, Δ k12, Δ k12, Δ k11, Δ k12, Δ k12, Δ k12, Δ k11, Δ k12, Δ k12, Δ k12 k11 ] T ... (1)

このとき、図６に示すように、例えば、制御設定は式（２）で表され、評価値Ｌは式（３）で表され、制御設定の更新アルゴリズムはそれぞれ式（４）〜（６）で表されるように設定されてもよい。
ここで、ａｋ１、ａｋ２、ｃｋ１、ｃｋ２はそれぞれゲインであり、Δｋ１、Δｋ２はそれぞれ無次元のランダム変数からなる摂動である。
つまり、幾つかの実施形態では、ＳＰＳＡにおけるΔｋに代えてΔｋ１又はΔｋ２を用いる従来のＭＲ−ＳＰＳＡと異なり、ＳＰＳＡにおけるΔｋに代えてΔｋ１及びΔｋ２を同時に用いて最適化制御が行われる。 At this time, as shown in FIG. 6, for example, the control setting is expressed by the equation (2), the evaluation value L is expressed by the equation (3), and the control setting update algorithms are expressed by the equations (4) to (6), respectively. It may be set as represented by.
Here, a k1 , a k2 , c k1 , and c k2 are gains, respectively, and Δ k1 and Δ k2 are perturbations consisting of dimensionless random variables, respectively.
In other words, in some embodiments, unlike the conventional MR-SPSA using delta k1 or delta k2 instead of delta k in SPSA, simultaneously optimizing the control with the delta k1 and delta k2 instead of delta k in SPSA Is done.

幾つかの実施形態では、上記の最適化制御により、例えば、図７に太線で示すように、ウィンドファーム１の全体出力について、最適化されるまでの時間が従来のＳＰＳＡやＭＲ−ＳＰＳＡと比較してより一層短縮される。これは、上述した幾つかの実施形態では、低解像度モードと高解像度モードとを常に併用して運転されるため、低解像度モードと高解像度モードとの切換タイミングを考慮する必要がなく、風の変化に対して常に最適な摂動が与えられる制御が行われることによるものである。
なお、風の変化が少なく定常状態が長時間確保される場合の高解像度モードでは、ある一定の風況条件において制御ループを繰り返し実行して最適な制御設定となるまで収束させることが望ましいが、実際のウィンドファーム１では、風が時々刻々と変化するため、必ずしも高解像度モードで最適な制御設定まで収束させる必要がない。むしろ、刻々と変化する風に常に追従しながら、可能な限り最適な制御設定に近い設定状態において常に運用することで、ウィンドファーム１全体として発電の総出力を最適化することができる。 In some embodiments, due to the above optimization control, for example, as shown by the thick line in FIG. 7, the time until the overall output of the wind farm 1 is optimized is compared with that of the conventional SPSA or MR-SPSA. And it will be further shortened. This is because, in some of the above-described embodiments, the low-resolution mode and the high-resolution mode are always operated in combination, so that it is not necessary to consider the switching timing between the low-resolution mode and the high-resolution mode. This is due to the control that always gives the optimum perturbation to the change.
In the high resolution mode when there is little change in the wind and the steady state is secured for a long time, it is desirable to repeatedly execute the control loop under certain wind conditions to converge until the optimum control setting is obtained. In the actual wind farm 1, since the wind changes from moment to moment, it is not always necessary to converge to the optimum control setting in the high resolution mode. Rather, the total output of power generation can be optimized for the wind farm 1 as a whole by always following the ever-changing wind and always operating in a setting state as close to the optimum control setting as possible.

続いて、上述した構成により、幾つかの実施形態において実現されるウィンドファーム１の運転方法すなわち、ウィンドファーム・コントローラ１０が出力最適化プログラム１６を実行することで実現される出力最適化制御（出力最適化処理）について説明する。なお、以下の説明では、ウィンドファーム・コントローラ１０が出力最適化プログラム１６を実行することで行われる処理内容がすなわちウィンドファーム１の運転方法となる。 Subsequently, according to the above-described configuration, the operation method of the wind farm 1 realized in some embodiments, that is, the output optimization control (output) realized by the wind farm controller 10 executing the output optimization program 16. Optimization processing) will be described. In the following description, the processing content performed by the wind farm controller 10 executing the output optimization program 16 is the operation method of the wind farm 1.

幾つかの実施形態において、複数の風車Ｔを含むウィンドファーム１のウィンドファーム・コントローラ１０は、ＲＯＭ１３に格納された出力最適化プログラム１６を読み出してＲＡＭ１２に展開し、これを実行することにより、例えば、図８に示すように、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定θｋに摂動Δｋを与える処理を実行する（ステップＳ１）。出力最適化プログラム１６は、ウィンドファーム・コントローラ１０に上記の処理を実現させることで、最適化対象の風車Ｔの各々の制御設定に摂動を与えるための摂動付与部として機能する。次に、ウィンドファーム・コントローラ１０は、上記摂動Δｋを与えた後で、最適化対象とされた風車Ｔの総出力を少なくとも含む評価値Ｌを求める処理を実行する（ステップＳ２）。出力最適化プログラム１６は、ウィンドファーム・コントローラ１０に上記の処理を実現させることにより、摂動を与えた後、最適化対象の風車Ｔの総出力を少なくとも含む評価値Ｌを求めるための評価値算出部として機能する。そして、ウィンドファーム・コントローラ１０は、評価値Ｌの勾配に基づいて、最適化対象の風車Ｔの各々について制御設定θｋを更新（ステップＳ３）する処理を実行してもよい。これにより、制御設定θｋが更新されてθｋ＋１となる。出力最適化プログラム１６は、ウィンドファーム・コントローラ１０に上記の処理を実現させることにより、評価値Ｌの勾配に基づいて、最適化対象の風車Ｔの各々について制御設定θｋを更新するための更新部として機能する。 In some embodiments, the wind farm controller 10 of the wind farm 1 including the plurality of wind turbines T reads the output optimization program 16 stored in the ROM 13, expands it into the RAM 12, and executes it, for example. , As shown in FIG. 8, a process of giving a perturbation Δ k to each control setting θ k of the wind turbine T to be optimized is executed (step S1). The output optimization program 16 functions as a perturbation imparting unit for giving a perturbation to each control setting of the wind turbine T to be optimized by realizing the above processing in the wind farm controller 10. Next, the wind farm controller 10 executes a process of obtaining an evaluation value L including at least the total output of the wind turbine T targeted for optimization after giving the perturbation Δ k (step S2). The output optimization program 16 calculates an evaluation value for obtaining an evaluation value L including at least the total output of the wind turbine T to be optimized after giving a perturbation by causing the wind farm controller 10 to perform the above processing. Functions as a department. Then, the wind farm controller 10 may execute a process of updating the control setting θ k (step S3) for each of the wind turbines T to be optimized based on the gradient of the evaluation value L. As a result, the control setting θ k is updated to become θ k + 1 . The output optimization program 16 is an update for updating the control setting θ k for each of the wind turbines T to be optimized based on the gradient of the evaluation value L by causing the wind farm controller 10 to perform the above processing. Functions as a department.

幾つかの実施形態において、上記の摂動Δｋを与える工程（ステップＳ１）では、例えば、図９に示すように、低解像度モードに対応するＭ個のグループのそれぞれについて各グループに属する風車Ｔの制御設定θｋに対して与えるべき第１摂動成分Δｋ１を設定してもよい（ステップＳ１１）。また、高解像度モードに対応するＮ個（但し、Ｎ＞Ｍ）のグループのそれぞれについて各グループに属する風車Ｔの制御設定θｋに対して与えるべき第２摂動成分Δｋ２を設定してもよい（ステップＳ１２）。そして、少なくとも第１摂動成分Δｋ１および第２摂動成分Δｋ２を含む摂動を各々の風車Ｔに与えてもよい（ステップＳ１３）。上述した幾つかの実施形態では、例えば、Ｍ＝２（グループＧ１，Ｇ２）であり、Ｎ＝１６（ウィンドファーム１内の風車Ｔの総数）としてもよい。 In some embodiments, step (step S1) perturbing delta k above, for example, as shown in FIG. 9, for each of the M groups corresponding to the low resolution mode of the wind turbine T that belong to each group The first perturbation component Δ k1 to be given to the control setting θ k may be set (step S11). Further, the second perturbation component Δ k2 to be given to the control setting θ k of the wind turbine T belonging to each group may be set for each of the N groups (where N> M) corresponding to the high resolution mode. (Step S12). Then, each wind turbine T may be given a perturbation including at least the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 (step S13). In some of the above-described embodiments, for example, M = 2 (groups G1, G2) and N = 16 (total number of wind turbines T in the wind farm 1) may be set.

上記の構成では、低解像度モードに対応する第１摂動成分Δｋ１と、高解像度モードに対応する第２摂動成分Δｋ２との両方を含む摂動が常時、ウィンドファーム１に含まれる風車Ｔの各々に与えられる。そして、その後に求められた評価値Ｌの勾配に基づき、最適化対象の風車Ｔの各々について制御設定θｋが更新される。これにより、個々の風車Ｔが、例えば、風向や風速の変化に対してウィンドファーム１全体として即効性のある低解像度モードでの大まかな対応と、個々の風車Ｔの位置における最適な制御設定θｋに微修正する高解像度モードでの詳細な対応とを切り替えることなく並列的に行うことができるため、ウィンドファーム１全体として常時最適な応答を行うように運転することができる。したがって、第１摂動成分Δｋ１及び第２摂動成分Δｋ２の何れか一方の摂動を各々の風車Ｔに与えていた従来のウィンドファーム（例えば、図７に示すＳＰＳＡやＭＲ−ＳＰＳＡを用いたウィンドファーム）に比べて、風の変動により各風車Ｔの最適な制御設定θｋが変化した場合でも、新しい最適な制御設定θｋ＋ｎに短時間で到達することができる。また、低解像度モードにおけるグループ分けの対象や高解像度モードでの最適化対象には全ての風車Ｔが含まれるため、一台ずつ制御設定を行っていた従来のウィンドファームに比べて、ウィンドファーム１全体の総発電出力を短時間に改善することができる。さらに、既設のウィンドファームに対してこのウィンドファームの制御装置１０を追加適用することにより、小規模の改造又はアップデートで効果的にウィンドファーム１の出力最適化を実現することができる。 In the above configuration, each of the wind turbines T in which the wind farm 1 always contains a perturbation including both the first perturbation component Δ k1 corresponding to the low resolution mode and the second perturbation component Δ k2 corresponding to the high resolution mode. Given to. Then, the control setting θ k is updated for each of the wind turbines T to be optimized based on the gradient of the evaluation value L obtained thereafter. As a result, the individual wind turbines T can roughly respond to changes in the wind direction and speed, for example, in the low resolution mode in which the wind farm 1 as a whole has an immediate effect, and the optimum control setting θ at the position of the individual wind turbines T. Since it can be performed in parallel without switching the detailed correspondence in the high resolution mode that is finely modified to k , the wind farm 1 as a whole can be operated so as to always give an optimum response. Therefore, a conventional wind farm in which one of the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 is given to each wind turbine T (for example, a wind using SPSA or MR-SPSA shown in FIG. 7). Compared to the farm), even if the optimum control setting θ k of each wind turbine T changes due to wind fluctuations, the new optimum control setting θ k + n can be reached in a short time. In addition, since all wind turbines T are included in the grouping target in the low resolution mode and the optimization target in the high resolution mode, the wind farm 1 is compared with the conventional wind farm in which control settings are made one by one. The total power output of the whole can be improved in a short time. Further, by additionally applying the control device 10 of the wind farm to the existing wind farm, the output optimization of the wind farm 1 can be effectively realized by a small-scale modification or update.

幾つかの実施形態では、上述したウィンドファーム１の運転方法において、ウィンドファーム１における風向に基づいて、低解像度モードに対応するＭ個のグループを設定してもよい。Ｍはウィンドファーム１に含まれる風車Ｔの総数未満であればよく、例えば、Ｍ＝２（グループＧ１，Ｇ２）に設定してもよい。具体的には、図１０に示すように、例えば、ウィンドファーム・コントローラ１０は、風向センサ３１からの入力に基づき、風向の上流側に位置する風車グループＧ１と、風向の下流側に位置する風車グループＧ２とを特定し（ステップＳ１０１）、低解像度モードに対応する２個のグループを決定してもよい（ステップＳ１０２）。このようにすれば、実際のウィンドファーム１の運用において、風向きの変化に対して、短時間に最適な制御設定にするべく応答することができるため、ウィンドファーム１全体の総発電出力を短時間に改善することができる。 In some embodiments, in the method of operating the wind farm 1 described above, M groups corresponding to the low resolution mode may be set based on the wind direction in the wind farm 1. M may be less than the total number of wind turbines T included in the wind farm 1, and may be set to M = 2 (groups G1 and G2), for example. Specifically, as shown in FIG. 10, for example, the wind farm controller 10 has a wind turbine group G1 located on the upstream side of the wind direction and a wind turbine located on the downstream side of the wind direction based on the input from the wind direction sensor 31. The group G2 may be specified (step S101), and two groups corresponding to the low resolution mode may be determined (step S102). In this way, in the actual operation of the wind farm 1, it is possible to respond to the change in the wind direction in order to set the optimum control setting in a short time, so that the total power generation output of the entire wind farm 1 can be reduced in a short time. Can be improved.

幾つかの実施形態では、上述したウィンドファーム１の運転方法において、Ｍ個のグループは、２以上の風車Ｔが属する上流側グループ（例えば、グループＧ１）と、ウィンドファーム１における風向において上流側グループよりも下流側に位置する２以上の風車Ｔが属する下流側グループ（例えば、グループＧ２）と、を含んでもよい。このようにすれば、風上側すなわち風向の上流側に配置された上流側グループＧ１と、風下側すなわち風向の下流側に配置された下流側グループＧ２とに複数の風車Ｔをグループ分けし、各グループＧ１，Ｇ２で制御設定を異ならせてウィンドファーム１を運転することができる。従って、風の変化に対応してウィンドファーム１全体として総出力を最適化するためのより効果的な対応をとることができる。 In some embodiments, in the method of operating the wind farm 1 described above, the M groups are an upstream group to which two or more wind turbines T belong (for example, group G1) and an upstream group in the wind direction in the wind farm 1. It may include a downstream group (for example, group G2) to which two or more wind turbines T located on the downstream side belong. In this way, a plurality of wind turbines T are grouped into an upstream group G1 arranged on the windward side, that is, on the upstream side of the wind direction, and a downstream group G2 arranged on the leeward side, that is, on the downstream side of the wind direction. The wind farm 1 can be operated with different control settings in the groups G1 and G2. Therefore, it is possible to take more effective measures for optimizing the total output of the wind farm 1 as a whole in response to changes in the wind.

幾つかの実施形態では、上述したウィンドファーム１の運転方法において、高解像度モードに対応するＮ個のグループの各々に１個の風車Ｔが属していてもよい（図４（ｂ）参照）。このようにすれば、高解像度モードにおいて、ウィンドファーム１内に属する全ての風車Ｔに対して、各風車Ｔ間で別個独立の要素である第２摂動成分Δｋ２を常時用いて制御することができる。したがって、個々の風車Ｔにおいて常に最適な出力制御を行うことができ、これを通じてウィンドファーム１全体の出力を最適化することができる。 In some embodiments, in the wind farm 1 operating method described above, one wind turbine T may belong to each of the N groups corresponding to the high resolution mode (see FIG. 4B). In this way, in the high resolution mode, all the wind turbines T belonging to the wind farm 1 can be controlled by constantly using the second perturbation component Δk2, which is a separate and independent element among the wind turbines T. .. Therefore, the optimum output control can always be performed in each wind turbine T, and the output of the entire wind farm 1 can be optimized through this.

幾つかの実施形態では、ウィンドファーム１の運転方法において、複数の風車Ｔのうち、１以上の除外風車（例えば、風下側に位置する上記グループＧ２に含まれる風車Ｔ１〜Ｔ４，Ｔ８，Ｔ１２及びＴ１６）を除く最適化対象の風車（例えば、風上側に位置する上記グループＧ１に含まれる風車Ｔ５〜Ｔ７，Ｔ９〜Ｔ１１及びＴ１３〜Ｔ１５）について、摂動を与える工程と制御設定を更新する工程とを含んでもよい。具体的には、図１１に示すように、ウィンドファーム・コントローラ１０は、風向センサ３１からの入力に基づき、風向の上流側に位置する風車グループＧ１と、風向の下流側に位置する風車グループＧ２とを特定し（ステップＳ１０１）、低解像度モードに対応する２個のグループを決定（ステップＳ１０２）した後、低解像度モードに対応するＭ個のグループのうち、除外風車を含むグループＧ２を除く最適化対象の風車（ここではグループＧ１）について与えるべき第１摂動成分Δｋ１を設定してもよい（ステップＳ１０３）。そして、ウィンドファーム・コントローラ１０は、高解像度モードに対応するＮ個（Ｎ＞Ｍ）のグループのそれぞれについて各グループに属する風車Ｔの制御設定に対して与えるべき第２摂動成分Δｋ２を設定し（ステップＳ１０４）、少なくとも第１摂動成分Δｋ１および第２摂動成分Δｋ２を含む摂動を最適化対象の風車Ｔに与えてもよい（ステップＳ１０５）。 In some embodiments, in the method of operating the wind farm 1, one or more excluded wind turbines (for example, wind turbines T1 to T4, T8, T12 and included in the above group G2 located on the leeward side) among the plurality of wind turbines T. For the wind turbines to be optimized excluding T16) (for example, the wind turbines T5 to T7, T9 to T11 and T13 to T15 included in the above group G1 located on the windward side), the process of giving a perturbation and the process of updating the control settings. May include. Specifically, as shown in FIG. 11, the wind farm controller 10 has a wind turbine group G1 located on the upstream side of the wind direction and a wind turbine group G2 located on the downstream side of the wind direction based on the input from the wind direction sensor 31. After specifying (step S101) and determining two groups corresponding to the low resolution mode (step S102), the optimum group excluding the group G2 including the exclusion wind turbine among the M groups corresponding to the low resolution mode. The first perturbation component Δ k1 to be given to the wind turbine to be converted (here, group G1) may be set (step S103). Then, the wind farm controller 10 sets a second perturbation component Δ k2 to be given to the control setting of the wind turbine T belonging to each group for each of the N (N> M) groups corresponding to the high resolution mode. (Step S104), a perturbation including at least the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 may be given to the wind turbine T to be optimized (step S105).

上記の構成では、各風車Ｔの最適な制御設定を求める処理において、例えば、制御設定の変化に対して影響の少ない又は感度を持たないグループＧ２の風車を事前に最適化対象から除外することにより、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができる。従って、ウィンドファーム１の総発電出力をより好適に改善することができる。また、例えば、グループＧ２の除外風車においては制御設定の更新が行われないため、ウィンドファーム１全体の出力最適化にとって影響の少ない又は殆ど影響のない風車について、例えば、ヨー旋回やピッチ角の調整等の機械的動作やそのための演算処理等を行う必要がないため、装置の疲労を防止してウィンドファーム１全体の運用寿命の向上を図ることができる。 In the above configuration, in the process of obtaining the optimum control setting of each wind turbine T, for example, the wind turbines of the group G2 having little influence on the change of the control setting or having no sensitivity are excluded from the optimization target in advance. , New optimum control settings can be reached in a short time. Therefore, the total power generation output of the wind farm 1 can be improved more preferably. Further, for example, since the control settings are not updated in the exclusion wind turbines of the group G2, for the wind turbines having little or little influence on the output optimization of the entire wind farm 1, for example, yaw turning and pitch angle adjustment. Since it is not necessary to perform mechanical operations such as the above and arithmetic processing for that purpose, it is possible to prevent fatigue of the apparatus and improve the operating life of the entire wind farm 1.

幾つかの実施形態では、上述したウィンドファーム１の運転方法において、除外風車は、ウィンドファーム１における風向において最下流側に位置する１以上の風車であってもよい（図４（ａ）参照）。このようにすれば、ウィンドファーム１全体の出力向上にとって最も影響の少ない、最も風下側に位置する１以上の風車が最適化対象から除外される。これにより。演算等の処理負荷の軽減と、機械的疲労の防止とを図りつつ、ウィンドファーム１全体として出力をより短時間に最適化することができる。 In some embodiments, in the wind farm 1 operating method described above, the exclusion wind turbine may be one or more wind turbines located on the most downstream side in the wind direction of the wind farm 1 (see FIG. 4A). .. In this way, one or more wind turbines located on the leeward side, which have the least effect on the output improvement of the entire wind farm 1, are excluded from the optimization target. By this. The output of the wind farm 1 as a whole can be optimized in a shorter time while reducing the processing load such as calculation and preventing mechanical fatigue.

幾つかの実施形態において、上述したウィンドファーム１の運転方法は、制御設定を更新する際に、新たな制御設定を探索範囲内に制限してもよい。具体的には、例えば、風車Ｔの発電出力、ピッチ角又は方位等の制御パラメータについて、例えば、安全設計等の観点から個々の風車Ｔに設定されている適用可能な範囲内のパラメータ値を、次のイタレーションに際しての発電出力指令、ピッチ角指令又は方位指令等として各風車Ｔに送信するように制限する。このようにすれば、各風車の最適な制御設定を求める処理において、望ましくない制御設定が選択されることを防止することができる。これによって、ウィンドファーム１全体の総発電出力を改善する際の信頼性を向上させることができるため、総出力の最適化を図りつつウィンドファーム１の運営に際して安定性の向上を図ることができる。 In some embodiments, the wind farm 1 operating method described above may limit the new control settings within the search range when updating the control settings. Specifically, for example, regarding the control parameters such as the power generation output, pitch angle or direction of the wind turbine T, for example, the parameter values within the applicable range set for each wind turbine T from the viewpoint of safety design or the like are set. It is restricted to be transmitted to each wind turbine T as a power generation output command, pitch angle command, directional command, etc. at the time of the next iteration. In this way, it is possible to prevent an undesired control setting from being selected in the process of obtaining the optimum control setting for each wind turbine. As a result, the reliability of improving the total power generation output of the entire wind farm 1 can be improved, so that the stability of the operation of the wind farm 1 can be improved while optimizing the total output.

幾つかの実施形態において、上述したウィンドファーム１の運転方法は、制御設定を更新する工程で得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けてデータベース１７（図３参照）に保存し、風況パラメータに基づいて、制御設定の最適化処理の初期値をデータベース１７から読み出してもよい。つまり、ウィンドファーム・コントローラ１０（ウィンドファームの制御装置）は、更新部として機能する出力最適化プログラム１６を実行することにより得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けて保存するためのデータベース１７と、風況パラメータに基づいて、制御設定の最適化処理の初期値をデータベース１７から読み出すための初期値設定部と、をさらに備えてもよい。幾つかの実施形態では、例えば、キーボードやタッチパネル等の入力インターフェースを介して初期値を設定してもよく、これらの入力インターフェースが初期値設定部として機能してもよい。 In some embodiments, the wind farm 1 operating method described above stores the optimum control settings obtained in the step of updating the control settings in the database 17 (see FIG. 3) in association with the wind condition parameters and winds. The initial value of the control setting optimization process may be read from the database 17 based on the condition parameter. That is, the wind farm controller 10 (wind farm control device) is a database for storing the optimum control settings obtained by executing the output optimization program 16 that functions as an update unit in association with the wind condition parameters. 17 and an initial value setting unit for reading the initial value of the control setting optimization process from the database 17 based on the wind condition parameter may be further provided. In some embodiments, initial values may be set via an input interface such as a keyboard or touch panel, and these input interfaces may function as initial value setting units.

具体的には、図１２に示すように、例えば、風向、風速及び各風車Ｔの制御設定値をそれぞれ３次元の軸として、これらの値がデータベース１７内に格納される。すなわち、これらの風向、風速及び各風車Ｔの制御設定値は、発電出力分配テーブル１８としてデータベース１７内に格納される。
そして、風向及び／又は風速が変化した際に、ウィンドファーム・コントローラ１０は、データベース１７から過去の最適値を３次元の情報として読み出し、これを初期条件として設定することでウィンドファーム１の運転を行う。より詳細には、風向及び／又は風速が変化した際に、ウィンドファーム・コントローラ１０は、データベース１７内の発電出力分配テーブル１８を読み出し、該発電出力分配テーブル１８に従って各風車Ｔに発電出力指令を送信するように構成されてもよい。 Specifically, as shown in FIG. 12, for example, the wind direction, the wind speed, and the control set values of each wind turbine T are set as three-dimensional axes, and these values are stored in the database 17. That is, the wind direction, the wind speed, and the control setting values of each wind turbine T are stored in the database 17 as the power generation output distribution table 18.
Then, when the wind direction and / or the wind speed changes, the wind farm controller 10 reads the past optimum value from the database 17 as three-dimensional information and sets this as the initial condition to operate the wind farm 1. Do. More specifically, when the wind direction and / or the wind speed changes, the wind farm controller 10 reads out the power generation output distribution table 18 in the database 17, and issues a power generation output command to each wind turbine T according to the power generation output distribution table 18. It may be configured to transmit.

図１２のような構成とすれば、実際に摂動を与えることで得られた評価値の勾配に基づいて更新された最適な制御設定を、その制御設定を得るに至る原因となった種々の風況パラメータと関連付けてデータベース１７に保存することができる。また、風況パラメータに基づき、制御設定の最適化処理の初期値をデータベース１７から読み出して適用することができるため、同様の風況パラメータが観測される際には、より短時間で最適な制御設定とすることができ、ウィンドファーム１全体の総発電出力を短時間に改善することができる。また、例えば、当該ウィンドファーム１の立地条件に特有の風況に関連付けられた制御設定のデータを蓄積することにより、該立地に適した制御設定とするまでの時間を短縮したり、更新の精度を向上させたりすることができる。 With the configuration as shown in FIG. 12, various winds that have caused the optimum control settings updated based on the gradient of the evaluation values obtained by actually giving the perturbation to obtain the control settings. It can be associated with the status parameter and stored in the database 17. Further, since the initial value of the control setting optimization process can be read from the database 17 and applied based on the wind condition parameter, when the same wind condition parameter is observed, the optimum control can be performed in a shorter time. It can be set, and the total power generation output of the entire wind farm 1 can be improved in a short time. Further, for example, by accumulating the data of the control setting associated with the wind condition peculiar to the location condition of the wind farm 1, the time until the control setting suitable for the location is set can be shortened, and the update accuracy can be shortened. Can be improved.

幾つかの実施形態において、上述したウィンドファーム１の運転方法は、各々の風車Ｔの発電出力指令、ピッチ角指令又は方位指令の少なくとも一つを制御設定が含んでいてもよい。このようにすれば、制御設定として発電出力、ピッチ角又は方位に関する指令の少なくとも１つが含まれるため、発電出力の最適化処理において、影響の大きい又は重要度の高い姿勢制御や出力制御を優先的に実行することができる。したがって、ウィンドファーム１の出力を効果的に最適化することができる。 In some embodiments, the wind farm 1 operating method described above may include at least one of the power generation output commands, pitch angle commands or directional commands of each wind turbine T in the control settings. In this way, since at least one of the commands related to the power generation output, pitch angle or direction is included as the control setting, the attitude control and output control having a large influence or high importance are prioritized in the power generation output optimization process. Can be run on. Therefore, the output of the wind farm 1 can be effectively optimized.

幾つかの実施形態において、上述した評価値Ｌには、例えば、各風車Ｔを構成する各部の疲労損傷率が含まれていてもよい。
具体的には、荷重センサ３３からの入力に基づき、ウィンドファーム１の運転中に計測される風車Ｔ各部の荷重波形から疲労損傷率（スカラ値）を求める。評価値Ｌには、上述したウィンドファーム１に属する全風車Ｔの発電出力に加えて、上記の疲労損傷率を用いてもよい。具体的には、最適化対象とする風車Ｔでの一定の評価期間における疲労損傷率の大きさに応じて、疲労損傷率が大きいほど評価値Ｌが低く評価されるようにペナルティーを与える構成としてもよい。疲労損傷率が、例えば、次のメンテナンス時期まで、等の疲労劣化スケジュール（例えば、図１３参照）よりも低く推移している風車Ｔに対しては疲労損傷率によるペナルティーをゼロとしてもよい。 In some embodiments, the evaluation value L described above may include, for example, the fatigue damage rate of each part constituting each wind turbine T.
Specifically, the fatigue damage rate (scalar value) is obtained from the load waveform of each part of the wind turbine T measured during the operation of the wind farm 1 based on the input from the load sensor 33. For the evaluation value L, the fatigue damage rate described above may be used in addition to the power generation output of the wind turbine T belonging to the wind farm 1 described above. Specifically, a penalty is given so that the higher the fatigue damage rate, the lower the evaluation value L, depending on the magnitude of the fatigue damage rate in the wind turbine T to be optimized for a certain evaluation period. May be good. For the wind turbine T whose fatigue damage rate remains lower than the fatigue deterioration schedule (see, for example, FIG. 13), such as until the next maintenance period, the penalty due to the fatigue damage rate may be set to zero.

以上説明した幾つかの実施形態の構成によれば、上記のウィンドファーム・コントローラ１０を複数の風車Ｔの運転制御に適用することにより、例えば、風の変動により各風車Ｔの最適な制御設定が変化した場合でも、新しい最適な制御設定に短時間で到達することができる。また、一台ずつ制御設定を行っていた従来のウィンドファームに比べて、ウィンドファーム１全体の総発電出力を短時間に改善することができる。 According to the configuration of some embodiments described above, by applying the wind farm controller 10 to the operation control of a plurality of wind turbines T, for example, the optimum control setting of each wind turbine T can be obtained by the fluctuation of the wind. Even if it changes, the new optimum control setting can be reached in a short time. In addition, the total power generation output of the entire wind farm 1 can be improved in a short time as compared with the conventional wind farm in which control settings are made one by one.

本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変更を加えた形態や、これらの形態を組み合わせた形態も含む。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes a modified form of the above-described embodiment and a combination of these embodiments.

１ ウィンドファーム
２ 信号線
１０ ウィンドファーム・コントローラ（ウィンドファームの制御装置）
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ ＲＯＭ
１４ バス
１５ 出力算出プログラム
１６ 出力最適化プログラム（運転制御プログラム／摂動付与部／評価値算出部／更新部）
１７ データベース
１８ 発電出力分配テーブル（分配テーブル）
２１ ヨーモータ
２２ ヨーブレーキ駆動アクチュエータ
２３ ピッチ駆動アクチュエータ
２４ ピッチブレーキ駆動アクチュエータ
３１ 風向センサ
３２ 風速センサ
３３ 荷重センサ
４０ コントローラ
４１ プラント（制御対象）
４２ コントロール目標
４３ 最適化ツール
１０２ ブレード
１０４ ハブ
１０５ ロータ（回転翼）
１０６ 主軸
１０７ 主軸軸受
１０８ ドライブトレイン
１０９ 出力軸
１１０ 発電機
１１２ ナセル
１１４ ナセル台板
１１６ タワー
１１８ ヨー旋回軸受
１１９ ヨー旋回機構
Ｔ，Ｔ１〜Ｔｎ 風車 1 Wind farm 2 Signal line 10 Wind farm controller (Wind farm controller)
11 CPU
12 RAM
13 ROM
14 Bus 15 Output calculation program 16 Output optimization program (operation control program / perturbation assignment unit / evaluation value calculation unit / update unit)
17 Database 18 Power generation output distribution table (distribution table)
21 Yaw motor 22 Yaw brake drive actuator 23 Pitch drive actuator 24 Pitch brake drive actuator 31 Wind direction sensor 32 Wind speed sensor 33 Load sensor 40 Controller 41 Plant (control target)
42 Control Goal 43 Optimization Tool 102 Blade 104 Hub 105 Rotor (Rotor)
106 Spindle 107 Spindle bearing 108 Drive train 109 Output shaft 110 Generator 112 Nacelle 114 Nacelle base plate 116 Tower 118 Yaw swivel bearing 119 Yaw swivel mechanism T, T1 to Tn Windmill

Claims (14)

複数の風車を含むウィンドファームの運転方法であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるステップと、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるステップと、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するステップと、を備え、
前記摂動を与えるステップでは、
低解像度モードに対応するＭ個のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第１摂動成分Δｋ１を設定し、
高解像度モードに対応するＮ個（但し、Ｎ＞Ｍ）のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第２摂動成分Δｋ２を設定し、
少なくとも前記第１摂動成分Δｋ１および前記第２摂動成分Δｋ２を含む前記摂動を各々の前記風車に与える
ことを特徴とするウィンドファームの運転方法。 How to drive a wind farm that includes multiple wind turbines
A step of perturbing each control setting of the wind turbine to be optimized, and
After giving the perturbation, a step of obtaining an evaluation value including at least the total output of the wind turbine to be optimized, and
A step of updating the control setting for each of the wind turbines to be optimized based on the gradient of the evaluation value is provided.
In the perturbation step,
For each of the M groups corresponding to the low resolution mode, the first perturbation component Δ k1 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
For each of the N groups (where N> M) corresponding to the high resolution mode, the second perturbation component Δ k2 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
A method of operating a wind farm, which comprises giving each of the wind turbines the perturbation including at least the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 . 前記ウィンドファームにおける風向に基づいて、前記低解像度モードに対応する前記Ｍ個のグループを設定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のウィンドファームの運転方法。 The method for operating a wind farm according to claim 1, further comprising a step of setting the M groups corresponding to the low resolution mode based on the wind direction in the wind farm. 前記Ｍ個のグループは、
２以上の前記風車が属する上流側グループと、
前記ウィンドファームにおける風向において前記上流側グループよりも下流側に位置する２以上の前記風車が属する下流側グループと、
を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載のウィンドファームの運転方法。 The M groups
The upstream group to which the two or more wind turbines belong and
The downstream group to which the two or more wind turbines located downstream of the upstream group in the wind direction in the wind farm belong,
The method for operating a wind farm according to claim 1 or 2, wherein the wind farm operates. 前記高解像度モードに対応する前記Ｎ個のグループの各々に１個の前記風車が属することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。 The method for operating a wind farm according to any one of claims 1 to 3, wherein one wind turbine belongs to each of the N groups corresponding to the high resolution mode. 前記複数の風車のうち１以上の除外風車を除く最適化対象の前記風車について、前記摂動を与えるステップおよび前記制御設定を更新するステップを行うことを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。 Any one of claims 1 to 4, wherein the wind turbine to be optimized excluding one or more excluded wind turbines among the plurality of wind turbines is subjected to a step of giving the perturbation and a step of updating the control setting. How to operate the wind farm as described in the section. 前記除外風車は、前記ウィンドファームにおける風向において最下流側に位置する１以上の前記風車であることを特徴とする請求項５に記載のウィンドファームの運転方法。 The method for operating a wind farm according to claim 5, wherein the exclusion wind turbine is one or more of the wind turbines located on the most downstream side in the wind direction in the wind farm. 前記摂動を与えるステップでは、全ての最適化対象の前記風車に対して同時に前記摂動を与えることを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。 The method for operating a wind farm according to any one of claims 1 to 6, wherein in the step of giving the perturbation, the perturbation is given to all the wind turbines to be optimized at the same time. 前記制御設定を更新するステップでは、新たな前記制御設定を探索範囲内に制限することを特徴とする請求項１乃至７の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。 The method for operating a wind farm according to any one of claims 1 to 7, wherein in the step of updating the control setting, the new control setting is limited within the search range. 前記制御設定を更新するステップにより得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けてデータベースに保存するステップと、
前記風況パラメータに基づいて、前記制御設定の最適化処理の初期値を前記データベースから読み出すステップと、
をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至８の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。 A step of associating the optimum control setting obtained by the step of updating the control setting with the wind condition parameter and saving it in the database, and a step of saving the optimum control setting in the database.
A step of reading the initial value of the optimization process of the control setting from the database based on the wind condition parameter, and
The method for operating a wind farm according to any one of claims 1 to 8, further comprising. 前記制御設定は、各々の前記風車の発電出力指令、ピッチ角指令又は方位指令の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１乃至９の何れか一項に記載のウィンドファームの運転方法。 The method for operating a wind farm according to any one of claims 1 to 9, wherein the control setting includes at least one of a power generation output command, a pitch angle command, or a directional command of each of the wind turbines. 複数の風車を含むウィンドファームの制御装置であって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与えるための摂動付与部と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求めるための評価値算出部と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新するための更新部と、を備え、
前記摂動付与部は、
低解像度モードに対応するＭ個のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第１摂動成分Δｋ１を設定し、
高解像度モードに対応するＮ個（但し、Ｎ＞Ｍ）のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第２摂動成分Δｋ２を設定し、
少なくとも前記第１摂動成分Δｋ１および前記第２摂動成分Δｋ２を含む前記摂動を各々の前記風車に与える
ように構成されたことを特徴とするウィンドファームの制御装置。 A wind farm controller that includes multiple wind turbines
A perturbation imparting unit for perturbing each control setting of the wind turbine to be optimized,
After giving the perturbation, an evaluation value calculation unit for obtaining an evaluation value including at least the total output of the wind turbine to be optimized,
An update unit for updating control settings for each of the wind turbines to be optimized based on the gradient of the evaluation value is provided.
The perturbation imparting unit
For each of the M groups corresponding to the low resolution mode, the first perturbation component Δ k1 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
For each of the N groups (where N> M) corresponding to the high resolution mode, the second perturbation component Δ k2 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
A control device for a wind farm, which is configured to give the perturbation including at least the first perturbation component Δ k1 and the second perturbation component Δ k2 to each of the wind turbines. 前記更新部により得られた最適な制御設定を風況パラメータと関連付けて保存するためのデータベースと、
前記風況パラメータに基づいて、前記制御設定の最適化処理の初期値を前記データベースから読み出すための初期値設定部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載のウィンドファームの制御装置。 A database for saving the optimum control settings obtained by the update unit in association with wind condition parameters,
An initial value setting unit for reading the initial value of the control setting optimization process from the database based on the wind condition parameter,
The wind farm control device according to claim 11, further comprising. 複数の風車と、
前記複数の風車の運転制御を行うように構成された請求項１１又は１２に記載の制御装置と、
を備えることを特徴とするウィンドファーム。 With multiple windmills
The control device according to claim 11 or 12, which is configured to control the operation of the plurality of wind turbines.
A wind farm characterized by being equipped with. 複数の風車を含むウィンドファームの運転制御プログラムであって、
最適化対象の前記風車の各々の制御設定に摂動を与える手順と、
前記摂動を与えた後、前記最適化対象の前記風車の総出力を少なくとも含む評価値を求める手順と、
前記評価値の勾配に基づいて、最適化対象の前記風車の各々について制御設定を更新する手順と、をコンピュータに実行させるとともに、
前記摂動を与える手順を前記コンピュータに実行させる際、前記コンピュータにより、
低解像度モードに対応するＭ個のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第１摂動成分Δｋ１を設定し、
高解像度モードに対応するＮ個（但し、Ｎ＞Ｍ）のグループのそれぞれについて各グループに属する前記風車の制御設定に対して与えるべき第２摂動成分Δｋ２を設定し、
少なくとも前記第１摂動成分Δｋ１および前記第２摂動成分Δｋ２を含む前記摂動を各々の前記風車に与える
ことを特徴とするウィンドファームの運転制御プログラム。 A wind farm operation control program that includes multiple wind turbines.
The procedure for perturbing each control setting of the wind turbine to be optimized, and
After giving the perturbation, a procedure for obtaining an evaluation value including at least the total output of the wind turbine to be optimized, and
A computer is made to execute a procedure for updating the control settings for each of the wind turbines to be optimized based on the gradient of the evaluation value.
When the computer is made to perform the procedure of giving the perturbation, the computer
For each of the M groups corresponding to the low resolution mode, the first perturbation component Δ k1 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
For each of the N groups (where N> M) corresponding to the high resolution mode, the second perturbation component Δ k2 to be given to the control setting of the wind turbine belonging to each group is set.
A wind farm operation control program comprising giving each of the wind turbines the perturbation including at least the first perturbation component Δk1 and the second perturbation component Δk2 .
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