WO2018193802A1 - 風力発電システム - Google Patents

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WO2018193802A1
WO2018193802A1 PCT/JP2018/012753 JP2018012753W WO2018193802A1 WO 2018193802 A1 WO2018193802 A1 WO 2018193802A1 JP 2018012753 W JP2018012753 W JP 2018012753W WO 2018193802 A1 WO2018193802 A1 WO 2018193802A1
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wind power
power generation
controller
generation system
improver
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PCT/JP2018/012753
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順弘 楠野
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D7/00—Controlling wind motors 
    • F03D7/02—Controlling wind motors  the wind motors having rotation axis substantially parallel to the air flow entering the rotor
    • F03D7/04—Automatic control; Regulation
    • F03D7/042—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller
    • F03D7/043—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic
    • F03D7/046—Automatic control; Regulation by means of an electrical or electronic controller characterised by the type of control logic with learning or adaptive control, e.g. self-tuning, fuzzy logic or neural network
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05B—INDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00—Control
    • F05B2270/10—Purpose of the control system
    • F05B2270/20—Purpose of the control system to optimise the performance of a machine
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    • F05B2270/00—Control
    • F05B2270/30—Control parameters, e.g. input parameters
    • F05B2270/327—Rotor or generator speeds
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
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    • F05B2270/00—Control
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    • F05B2270/335—Output power or torque
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Definitions

  • the present invention relates to a wind power generation system including a wind power generation device and a controller, and more particularly to a wind power generation system that performs suitable control.
  • the power generation output greatly depends on the wind conditions such as wind speed and wind turbulence intensity.
  • the physical energy of the wind can be obtained by operating a pitch drive device that operates the wind receiving angle (pitch angle) of the blades of the wind power generator or a yaw drive device that faces the nacelle to the wind direction.
  • the energy conversion efficiency from rotational energy to electrical energy is maximized by operating the mechanical torque generated by the generator with the power converter connected to the generator. It is necessary to maximize. It is necessary to design a control system for the wind power generation system that realizes this.
  • the load received by the structure such as the wings and towers and the driving devices such as the pitch driving device and the yaw driving device that constitute the wind power generator varies depending on the control method of the wind power generation system even in the same wind condition. .
  • the structure of a wind power generator so that it can withstand long-term operation of 20 years or more.
  • the wind power generation system needs to design its control method and structure so that it can withstand long-term operation of 20 years or more while maximizing the power generation output. Therefore, a standard for designing a wind power generation system is established.
  • wind conditions are defined by the average wind speed and wind turbulence intensity index, and not only when the wind conditions such as gusts in each classification and the equipment of the wind power generation system are normal, but also for multiple blades. It is stipulated that the wind power generation system can steadily generate and stop power generation and stand by under operating conditions such as when one of the pitch drive units malfunctions.
  • the control method and the structure are designed in consideration of these conditions, and the corresponding wind condition classification is specified as the product specification of the wind power generation system.
  • a wind power plant When introducing a wind power generation system, a wind power plant is often composed of a plurality of wind power generation systems (referred to as a wind farm). And wind conditions such as average wind speed and turbulence intensity are calculated from the measured values, and a wind power generation system with the corresponding specifications is selected.
  • wind power plants that have actually started power generation operation not only affect the wind conditions due to the introduction of the wind power generation system, but also turbulence is induced by the power generation operation of the wind power generation system itself. May be different from the assumed wind conditions. Therefore, the control method designed based on the standard may not be the best in terms of the power generation output and / or the load applied to the structure in the actual power generation operation.
  • Patent Literature 1 a model that simulates the power generation system is optimized using the actual operation data of the power generation system, and a control method that can optimize the power generation operation of the power generation system using the optimized model was examined and examined.
  • the control method is incorporated into an actual power generation system, and the control method examined with the operation data of the power generation system is verified, and optimization of the model that simulates the above-described power generation system is repeated.
  • an optimal control method of the power generation system is obtained.
  • Patent Document 2 compares the operation information of the actual wind power generation system with the mechanical load of the wind power generation system, and when the mechanical load is reduced as a result of the operation information, An apparatus and a control method are disclosed that increase the capture of wind energy of a wind power generation system by increasing the maximum rotational speed setting value of the power generation system.
  • the control method is only optimal for the model after optimization, and there is no guarantee that it is optimized for the actual wind power generation system. There is a problem that even if it is repeated endlessly, the modeling restrictions of the simulation model cannot be resolved. Further, in the technique described in Patent Document 2, the adjustment method for changing the set value of the maximum rotation speed can expand the application range of a specific control method, but the wind speed and turbulence received by the air volume power generation device. There is a problem that the control method itself corresponding to the time series change of the flow intensity cannot be adjusted. Furthermore, wind is a natural phenomenon and the input of the wind power generation system cannot be artificially controlled. Since the evaluation indexes for optimization of power generation output, load, etc. always fluctuate due to the influence of wind disturbance, an appropriate evaluation method is necessary. Therefore, the present invention provides a wind power generation system that can update the control method itself of the wind power generation apparatus in accordance with the wind conditions that vary with time.
  • a wind power generation system includes a wind power generation device that generates electric power using rotational energy generated by rotation of a blade, and a controller that controls the wind power generation device.
  • a power generator controller and an improver wherein the improver inputs at least one of the power generation output of the wind power generator or the voltage and current of the generated power, and the acceleration as an evaluation value, and at least the wind speed,
  • One of the blade rotation speed and blade rotation angle is input, the operating state of the wind power generator is determined based on the state signal, and the wind power is improved so that the evaluation value is improved under a predetermined condition.
  • the command signal output from the wind power generator controller to the power generator and / or the output signal of the improver output to the wind power controller are updated.
  • Another wind power generation system according to the present invention is connected to the controller via a network, a wind power generator that generates power using rotational energy generated by rotation of a blade, a controller that controls the wind power generator, and the like.
  • the controller includes a wind power generator controller,
  • the improver inputs, as an evaluation value, at least one of the power generation output of the wind power generator or the voltage and current of the generated power, and the acceleration, and at least any one of the wind speed, the blade rotation speed, and the blade rotation angle.
  • One state signal is input, the operating state of the wind turbine generator is determined based on the state signal, and the wind turbine generator controller outputs to the wind turbine generator so that the evaluation value is improved under a predetermined condition. And / or the output signal of the improver output to the wind power generator controller is updated.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of a wind power generation system. It is a figure which shows the outline
  • FIG. 4 is a block diagram of the improver shown in FIG. 3. It is a figure which shows the outline
  • FIG. It is a block diagram of the controller of Example 2 which concerns on the other Example of this invention. It is a figure which shows the outline
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an operation region according to a fourth embodiment. It is a whole schematic block diagram of a wind power plant provided with the several wind power generation system of Example 5 which concerns on the other Example of this invention.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of a wind power generation system. As shown in FIG.
  • the wind power generation system 1 includes a wind power generation device 2 and a controller 3.
  • the wind power generator 2 includes at least one blade 4, and the blade 4 can be rotated about a blade length direction as a rotation axis by a pitch driving device 6 provided inside the hub 5.
  • the pitch driving device 6 has a function of adjusting the wind receiving angle with respect to the blade 4 to an optimum angle for obtaining rotational energy from the wind energy based on the rotational speed of the blade.
  • the rotational energy obtained from the wind energy by the blades 4 is mechanically transmitted to the gearbox 9 and the generator 10 provided on the frame 11 in the nacelle 8 through the main shaft 7 connected to the hub 5.
  • the generator 10 is electrically connected to a power converter 13 provided at the base of the tower 12, and the power converter 13 controls the torque of the generator 10 so that the generator 10 converts rotational energy into electric power.
  • the power converter 13 also has a function of adjusting and transmitting the power obtained by the generator 10 so as to match the frequency of a power system (not shown).
  • the frame 11 is connected to the tower 12 via the yaw driving device 14, and the yaw driving device 14 has a function of causing the nacelle 8 to turn around the tower 12 as a rotation axis so that the direction of the nacelle 8 coincides with the wind direction.
  • the rotor is constituted by the blades 4 and the hub 5. Further, as described above, the part that transmits the rotational energy of the blades 4 to the generator 10 is referred to as a power transmission unit, and in this embodiment, the main shaft 7 and the speed increaser 9 are included in the power transmission unit.
  • FIG. 2 is a diagram showing an overview of the controller 3 shown in FIG.
  • the controller 3 has a wind power generator controller 20.
  • the wind power generator controller 20 receives a state feedback signal 24 from the drive device group 21 such as the pitch drive device 6, the yaw drive device 14, and the power converter 13 provided in the wind power generator 2. Further, the wind power generator controller 20 measures the rotational speed or rotational angle of the blade 4 or the rotational speed or rotational angle of the generator 10 whose rotational speed is increased by the speed increaser 9.
  • a state signal 25 is input from a rotation angle sensor 15 (FIG. 1), a current sensor 16 and a voltage sensor 17 for calculating generated power, and a measurement sensor group 23 such as a wind speed / wind direction sensor 18 for measuring wind speed and direction.
  • the wind power generator controller 20 is based on the input state feedback signal 24 and the state signal 25, and the wind power generator 2 is supplied to the drive device group 21 in accordance with a control method provided in advance for obtaining power from wind energy.
  • Command signal 26 is output.
  • the command signal 26 is a command signal including at least a pitch angle command value for the pitch drive device 6, a torque command or power command for the power converter 13, and an angle command or an angular velocity command for the yaw drive device 14.
  • a power plant control device 19 is provided for the purpose of cooperative control of a plurality of wind power generators 2 by setting the.
  • the controller 3 transmits information related to the power generation state of the wind power generator 2 to the power plant controller 19, and the power plant controller 19 starts and stops the controller 3 and determines the upper limit command value of the generated power according to the above-described purpose. Etc.
  • Each controller 3 controls the wind turbine generator 2 in accordance with the above-described command.
  • an apparatus group and a sensor group necessary for the power generation operation of the wind power generation system 1 (not shown), an information device group such as an operation terminal, a storage device, and a display device may be provided.
  • an information device group such as an operation terminal, a storage device, and a display device.
  • the controller 3 constituting the wind power generation system for example, a control panel or SCADA (Supervision Control And Data Acquisition) is used as the wind power generator controller 20.
  • the wind power generator controller 20 includes, for example, a processor (not shown) such as a CPU (Central Processing Unit), a ROM that stores various programs (the above-described control method), a RAM that temporarily stores operation process data, an external
  • a processor such as a CPU reads out and executes various programs stored in the ROM, and stores an operation result as an execution result in the RAM or an external storage device.
  • the controller 3 is arranged outside the wind power generator 2 and can communicate with each other (whether wired or wireless), but the controller 3 is not limited to this. It is good also as a structure distribute
  • FIG. 3 is a block diagram of the controller of Embodiment 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the controller 3 of this embodiment includes a wind power generator controller 20 and an improver 22.
  • the wind power generator controller 20 receives the update signal 27 from the improver 22 in addition to the normal control function.
  • the improver 22 includes at least the rotation speed / rotation angle sensor 15 and the current sensor 16 to calculate the state feedback signal 24 from the drive device group 21 and the state signal 25 from the measurement sensor group 23.
  • a measurement value from the voltage sensor 17 is input.
  • FIG. 4 is a block diagram of the improver shown in FIG. As shown in FIG. 4, the improver 22 includes a power generation output calculator 28, a blade rotation discriminator 29, a statistical processor 30, and an optimizer 31.
  • These power generation output calculator 28, blade rotation discriminator 29, statistical processor 30, and optimizer 31 are, for example, a processor such as a CPU (not shown), a ROM for storing various programs (the above-described control method), an arithmetic process Is realized by a storage device such as a RAM or an external storage device that temporarily stores data, and a processor such as a CPU reads out and executes various programs stored in the ROM, and stores the calculation result as an execution result in the RAM or Store in external storage.
  • a processor such as a CPU reads out and executes various programs stored in the ROM, and stores the calculation result as an execution result in the RAM or Store in external storage.
  • the power generation output calculator 28 receives the current signal and the voltage signal from the current sensor 16 and the voltage sensor 17 and calculates an instantaneous value of the power generation output.
  • the power generation output is calculated as an inner product by regarding the current signal and the voltage signal as vectors of three components, respectively. Further, each of the current signal and the voltage signal is extracted using a coordinate transformation such as a three-phase two-phase transformation, and a frequency component identical to the frequency of the power system (not shown) is extracted using a process such as a Fourier transformation, and the calculated commercial frequency
  • the power generation output may be calculated from the current and voltage.
  • the blade rotation discriminator 29 evaluates a time interval corresponding to a time of n times (n is a positive integer) one rotation of the blade 4 based on the rotation speed signal or rotation angle signal of the rotation speed / rotation angle sensor 15. , A statistical signal processor 30 and an optimizer 31 to be described later, pulse signals are sent to the statistical processor 30 and the optimizer 31 at a timing corresponding to n times (n is a positive integer) of one rotation of the blade 4. Output to.
  • the input signal is a rotational speed
  • one rotation of the blade 4 may be converted into a rotational angle by performing a numerical integration process.
  • the rotation speed / rotation angle sensor 15 outputs an output signal (usually referred to as a Z pulse) that is updated once in one rotation of the sensor, it may be used instead of calculating the number of rotations of the blade 4. good.
  • the statistical processor 30 inputs the power generation output calculated by the power generation output calculator 28, the status signal 25, and the pulse signal from the blade rotation discriminator 29. Then, the statistical processor 30 evaluates a statistical average value or statistical variance of the input power generation output and the state signal 25 using the pulse signal as a reference and the time interval between pulses as an evaluation unit.
  • the optimizer 31 receives each statistical value calculated by the statistical processor 30, the state feedback signal 24, and a pulse signal from the blade rotation discriminator 29. The optimizer 31 uses, as an evaluation value, the statistical value of the power generation output and / or the statistical value of the acceleration among the input statistical values.
  • the evaluation value is classified using each statistical value other than the evaluation value input in the same period on the basis of the input of the pulse signal, and is stored as evaluation data in a temporary storage unit (not shown).
  • the optimizer 31 uses at least one or more evaluation data stored in a temporary storage unit (not shown) as the same classification based on the number of ON times of the ON signal of the pulse signal from the blade rotation discriminator 29.
  • An evaluation data group composed of evaluation data is generated, and when a specific number or more of evaluation data groups are input to a temporary storage unit (not shown), the evaluation data input the past in the past is discarded.
  • the optimizer 31 generates an update signal 27 to be output using the evaluation data group, evaluates the quality of the generated update signal 27, and outputs the update signal 27 at the input timing of the pulse signal from the blade rotation discriminator 29.
  • the updated update signal 27 is output to the wind turbine generator controller 20.
  • the update signal 27 is an arbitrary control variable (usually referred to as a control gain) such as a proportional controller, an integral controller, and a derivative controller in the wind power generator controller 20, and a function for calculating the control variable. It may be a group (gain scheduling function) coefficient, or may be vector data composed of a plurality of control variables and function group coefficients for calculating control variables.
  • an optimization algorithm for searching for a minimum value / maximum value such as a steepest descent method or a conjugate gradient method using numerical differentiation, a genetic algorithm, or reinforcement learning
  • a trial and error type optimum value search algorithm may be used.
  • the optimizer 31 stores a program for executing the above-described algorithm in a ROM (storage unit not shown), and executes the program read from the ROM (storage unit), so that the update signal 27 is updated by the above-described algorithm. Evaluate pass / fail.
  • FIG. 5 is a diagram showing an overview of the time series relationship of signal processing, and shows an overview of processing results by the functional blocks of the improver 22 described above.
  • the time series waveform outline of the input signal when the rotation angle signal is input to the blade rotation discriminator 29 and the time series waveform outline of the pulse signal that is the output of the blade rotation discriminator 29 are sequentially lowered from the top of FIG.
  • a time-series waveform outline of an input signal such as an evaluation value or a state signal input to the statistical processor 30, an average value as an output of the statistical processor 30, an output of the statistical processor 30, and a state feedback signal 24 are input.
  • the time series waveform outline of the update signal which is the output of the optimizer 31 is shown. In the waveform outline shown in FIG.
  • the average value is shown as an outline of the time-series waveform that is the output of the statistical processor 30, but the present invention is not limited to this, and statistical processing values such as statistical dispersion, kurtosis, and skewness (not shown) may be calculated.
  • the average value and variance for the wind speed are numerical values related to the average wind speed and turbulence intensity, respectively, and serve as an index for classifying the wind conditions.
  • the update signal output from the optimizer 31 uses the above two evaluation values (evaluation values for two evaluation cycles in the past) of the statistical processor 30 in the previous stage, and the above optimization algorithm or optimum value search. An update signal that is executed during the next update period is output using an algorithm.
  • the lowermost update signal 2 in FIG. 5 indicated by the double arrow is calculated.
  • the schematic diagram shown in FIG. 5 shows a time-series relationship when the calculation delay of the statistical processor 30 and the optimizer 31 is ignored. Therefore, in actual application, calculation delay may occur depending on the amount of data processed by the optimizer 31 and the processing algorithm, so that the signal is changed at the same time when all the pulse signals output from the blade rotation discriminator 29 are output. It is not necessarily done, but includes a delay as appropriate.
  • the optimizer 31 is configured to store not only the update signal to the wind power generator controller 20 but also the processing outline of the processing algorithm used for optimization in an external storage device or display it on the screen of the display device. Also good. Thereby, the improvement effect of the control method by the improver 22 can be recorded and confirmed, and the above set value can be applied to the wind power generation system 1 having a similar wind condition. It can be obtained from the start of power generation operation of the wind turbine generator 2.
  • the predetermined condition for the improvement device 22 to operate depends on whether the improvement device 22 is active or inactive.
  • the configuration in which the controller 3 includes the improver 22 has been described.
  • the present invention is not limited to this.
  • the improver 22 may be installed so as to be able to communicate with the controller 3 via a network.
  • the improver 22 may be installed at a command station that is separated from the wind power generator 2 and is constructed in a remote place.
  • the present embodiment it is possible to provide a wind power generation system that can update the control method itself of the wind power generation apparatus according to the wind conditions that vary with time. Further, according to the present embodiment, since the improvement of the control method is studied for the wind power generation system itself, it does not depend on the modeling accuracy of the wind power generation system, and further, n times the time required for one blade rotation (n Is a positive integer), the improvement effect of the control method itself can be evaluated.
  • FIG. 6 is a block diagram of the controller of the second embodiment according to another embodiment of the present invention.
  • the improver 22 outputs the update signal 27 to the wind power generator controller 20, whereas in this embodiment, the drive device group that is an output signal of the wind power generator controller 20. 21 is different from the first embodiment in that the update signal 27 of the improver 22 is added to the command signal 26 for 21.
  • the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals. Other configurations are the same as those of the first embodiment, and the description overlapping with the first embodiment is omitted below.
  • the controller 3 constituting the wind power generation system 1 of the present embodiment is a wind power generator controller 20, an improver 22, and a drive device group 21 that is an output signal of the wind power generator controller 20.
  • the update signal 27 output from the improver 22 to the adder 34 needs to be a signal having the same attribute (having a physical meaning) as the command value signal 26 to be added.
  • it is a torque command signal for the power converter 13 that is the drive device group 21 or a pitch angle command signal for the pitch drive device 6.
  • the improver 22 includes the power generation output calculator 28, the blade rotation discriminator 29, the statistical processor 30, and the optimizer 31 shown in FIG.
  • the update signal 17 output from the improver 22 is a fixed value (update signal 1, update) for a time n times (n is a positive integer) of one rotation of the blade 4. It is also possible to output signal 2). In this case, this corresponds to adding a fixed value offset to the command signal 26 output from the wind power generator controller 20, such as a failure during construction of the wind power generation system 1, for example, the reference mounting angle and pitch drive of the blades 4. It is possible to correct the deviation from the reference angle recognized by the device 6 and the deviation of the yaw driving device 14 as well. Thereby, after the wind power generator 2 starts the power generation operation, the improver 22 of this embodiment does not perform the installation work of the wind power generator system 1 again, and the constants in the wind power generator controller 20 are artificially set. It is also possible to correct without adjustment.
  • the update signal output from the improver 22 can be a signal that sequentially changes in the control cycle of the wind power generator controller 20 using the state feedback signal 24 and the state signal 25 as arguments.
  • the update signal 27 output from the optimizer 31 sequentially changes, but what is tried is a function form, and the update of the function form is an update cycle.
  • FIG. 7 is a diagram showing an outline of the time series relationship of signal processing, and processing results by the power generation output calculator 28, the blade rotation discriminator 29, the statistical processor 30, and the optimizer 31 constituting the improver 22. The outline is shown.
  • the time series waveform outline of the input signal when the rotation angle signal is input to the blade rotation discriminator 29 and the time series waveform outline of the pulse signal that is the output of the blade rotation discriminator 29 are sequentially moved downward from the uppermost stage in FIG.
  • a time-series waveform outline of an input signal such as an evaluation value or a state signal input to the statistical processor 30, an average value as an output of the statistical processor 30, an output of the statistical processor 30, and a state feedback signal 24 are input.
  • the time series waveform outline of the update signal which is the output of the optimizer 31 is shown. In the waveform outline shown in FIG.
  • the blades 4 constituting the rotor of the wind power generator 2 are three blades A, blades B, and blades C is shown as an example.
  • the wind power generation system 1 includes three blades 4 (the blade A, the blade B, and the blade C) and the function shape of the pitch angle command signal with the rotation angle as an argument is improved by the improver 22, Since the rotation angle is shifted by 120 degrees, the signal output from the function form tried by the improver 22 is also a signal shifted by 120 degrees.
  • the evaluation value of the improver 22 uses the statistical value of the power generation output and / or the statistical value of the acceleration as the evaluation value, the evaluation value obtained in the trial period (hatched portion in FIG. 7) in which different function forms are mixed is And is excluded from the evaluation target of the optimizer 31.
  • the optimization period of the optimizer 31 is set to n times (one is a positive integer) one rotation of the blade 4 and is increased. For example, 10 times of one rotation of the wing 4 (the wing A, the wing B, and the wing C) is set.
  • the function form to be tried in the evaluation value group can be evaluated, and a more optimal function form is set. It becomes possible.
  • a genetic algorithm or an optimization algorithm based on reinforcement learning is suitable.
  • the average value of the evaluation values shown in the third row from the top in FIG. 7 depends on the algorithm described above, the function form to be evaluated is constant, only the parameters are updated, and the function form (including parameters) to be tried is set. And a function form to be tried may be set from the relationship between the average value and the variance.
  • the configuration in which the controller 3 includes the improver 22 is illustrated as illustrated in FIG. 6, but is not limited thereto.
  • the improver 22 may be installed so as to be able to communicate with the controller 3 via a network.
  • the improver 22 may be installed at a command station that is separated from the wind power generator 2 and is constructed in a remote place.
  • FIG. 8 is a block diagram of the controller 3 of the third embodiment according to another embodiment of the present invention.
  • the improver 22 outputs the update signal 27 to the wind power generator controller 20, whereas in the present embodiment, the improver 22 outputs the update signal 27b to the wind power generator controller 20.
  • the difference from the first embodiment is that the update signal 27a of the improver 22 is added to the command signal 26 for the drive device group 21 that is the output signal of the wind power generator controller 20 in addition to the configuration of
  • the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals.
  • Other configurations are the same as those of the first embodiment, and the description overlapping with the first embodiment is omitted below.
  • the controller 3 constituting the wind power generation system 1 of the present embodiment is a wind power generator controller 20, an improver 22, and a drive device group 21 that is an output signal of the wind power generator controller 20.
  • the improver 22 outputs an update signal 27b to the wind power generator controller 20.
  • the update signal 27a for example, when the rotor is constituted by three blades, an update for correcting the pitch angle command value output to the pitch driving device 6 of the blades A, B, and C is performed. And is represented as the update signal in FIG.
  • the update signal 27b for example, when the pitch driving device 6 is controlled by a proportional integral controller (PI controller), the control gain of the proportional integral controller is output from the improver 22 to the wind power generator controller 20. Is done.
  • the update signal 27b has a constant value as shown in FIG.
  • pitch control in the wind power generator 2 is taken as an example, and a case where the pitch angle is controlled for each blade with respect to a certain rotor azimuth angle will be described.
  • the limiter (upper limit value of the control variable) to the proportional-plus-integral controller in the wind power generator controller 20 is a constant value (coefficient or limiter value) with respect to time.
  • the wind power generator controller 20 outputs the collective pitch angle as a pitch angle command signal based on the input update signal 27b.
  • the collective pitch angle is a unified pitch angle of three wings (wing A, wing B, and wing C).
  • the update signal 27b maintains a constant value for the function form and the output signal during the update period.
  • the update signal 27a is an offset for blade A, an offset for blade B, and an offset for blade C.
  • the phase of the pitch angle for each blade is output from the improver 22 to the adder 34 as an offset.
  • the function form of the update signal 27a is constant during the update period, the output signal changes.
  • the configuration in which the controller 3 includes the improver 22 is illustrated as illustrated in FIG. 6, but is not limited thereto.
  • the improver 22 may be installed so as to be able to communicate with the controller 3 via a network.
  • the improver 22 may be installed at a command station that is separated from the wind power generator 2 and is constructed in a remote place.
  • the improvement by updating the control constant of the wind power generator controller 20 and the command signal to the drive device group 21 of the wind power generator controller 20 are incrementally updated in the control cycle. It is possible to obtain both improvement effects of improvement by
  • FIG. 9 is a block diagram of the controller of the fourth embodiment according to another embodiment of the present invention.
  • the present embodiment is different from the first embodiment in that the improver 22 includes a first optimizer 31a, a second optimizer 31b, and an operation region discriminator 32.
  • the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals.
  • Other configurations are the same as those of the first embodiment, and the description overlapping with the first embodiment is omitted below.
  • the improver 22 of this embodiment includes a power generation output calculator 28, a blade rotation discriminator 29, a statistical processor 30, a first optimizer 31a, a second optimizer 31b, and an operation region. It has a discriminator 32.
  • These power output calculator 28, blade rotation discriminator 29, statistical processor 30, first optimizer 31a, second optimizer 31b, and operation region discriminator 32 are a processor such as a CPU (not shown) and various programs.
  • the above-described control method is realized by a ROM that stores (processing method), a RAM that temporarily stores calculation process data, a storage device such as an external storage device, and a processor such as a CPU that stores various programs stored in the ROM. The data is read and executed, and the calculation result as the execution result is stored in the RAM or the external storage device.
  • the first optimizer 31a and the second optimizer 31b are different from each other, for example, the first optimizer 31a performs optimization for the purpose of improving the power generation output, and the second optimizer 31b is accelerated. Perform optimization for the purpose of reducing (load).
  • “optimization for improving power generation output” and “optimization for reduction of acceleration (load)” are not in a trade-off relationship.
  • “Reduction of acceleration (load)” is a load (vibration amplitude value) applied to a structure such as the blades 4 and the tower 12 constituting the wind power generator 2, and by reducing the acceleration (load), the structure The service life can be extended.
  • the optimization processing executed by the first optimizer 31a and the second optimizer 31b is not limited to the above-mentioned different purposes.
  • the first optimizer 31a and the second optimum are determined when different operating regions are determined by the state signal 25 ′ after the state signal 25 is processed by the statistical processor 30.
  • Different optimization algorithms may be applied to the generators 31b.
  • the operation region discriminator 32 includes an update signal 27a output from the first optimizer 31a, an update signal 27b output from the second optimizer 31b, the rotation speed processed by the statistical processor 30 and Enter the wind speed.
  • the operating area discriminator 32 discriminates the operating area using the input rotational speed and / or wind speed after statistical processing, and the update signal 27a and / or the update signal for executing the optimization applied in the determined operating area. 27b is output. It should be noted that the update signal 27a output from the first optimizer 31a or the update signal 27b output from the second optimizer 31b that performs optimization not intended to be applied in the determined operation region is discarded or operated in the past.
  • the operation region discriminator 32 executes either the process of holding the value recognized as the region or the initial setting.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the operation region, and shows the characteristics of the power generation output with respect to the wind speed where the improvement of the control method in the wind power generation system 1 is not adapted.
  • the horizontal axis represents the wind speed (average)
  • the vertical axis represents the generated power (average).
  • control is executed such that the power generation output increases with an increase in wind speed in the low wind speed region.
  • control is performed to keep the power generation output constant at the rated output with respect to an increase in wind speed in the high wind speed region.
  • the operation of the improver 22 will be described by taking as an example the case where the operation region is divided into two operation regions of a low wind speed region and a high wind speed region using the average wind speed received by the wind power generation system 1.
  • the first optimizer 31a executes optimization for the purpose of improving the power generation output
  • the second optimizer 31b executes optimization for the purpose of reducing acceleration (load)
  • the first The optimizer 31a performs improvement by adding the control constant related to the power converter 13 or the command signal to the power converter 13, and the second optimizer 31b controls the control constant or pitch drive related to the pitch driving device 6. It is assumed that the improvement is executed by adding the command signal to the device 6 and that the wind power generation system 1 does not allow the power generation output exceeding the rating.
  • each of the update signal 27 a from the first optimizer 31 a and the update signal 27 b from the second optimizer 31 b is output from the operation region discriminator 32.
  • the operation region discriminator 32 determines that the operation region is a high wind speed region based on the wind speed processed by the statistical processor 30, the first optimizer is not suitable for improving the power generation output.
  • the update signal 27a from 31a is held in an update signal obtained by optimization in the low wind speed region, or an initial setting value is used so that the wind power generator 2 receives a command signal at the time of initial setting. . Since the improvement for reducing the acceleration (load) can be performed, the update signal 27b from the second optimizer 31b is output as it is.
  • the update signal 27a and the update signal 27b output from the first optimizer 31a and the second optimizer 31b are both control constants related to the pitch driving device 6.
  • the improvements by the first optimizer 31 a and the second optimizer 31 b interfere with each other.
  • the operation region discriminator 32 defines the output selection of the optimizer to be applied to the operation region so that the improvements of the first optimizer 31a and the second optimizer 31b that interfere with each other are applied in different operation regions.
  • the update signal 27a and the update signal 27b of the first optimizer 31a and the second optimizer 31b that interfere with each other are transmitted from the first optimizer 31a whose application is defined by the operation region discriminator 32.
  • the update signal 27a or the update signal 27b is output from the second optimizer 31b, and the update signal 27a from the first optimizer 31a or the update signal 27b from the second optimizer 31b whose application is not defined is discarded.
  • the improvement effect which mutually interferes can be selected according to each driving
  • the number of the optimizers 31 is not limited to this.
  • a configuration including a plurality (three or more) of optimizers 31 may be employed.
  • the predetermined condition for the improvement device 22 to operate as described above the case where the power generation output of the wind power generation system 1 is divided into two operation regions of the low wind speed region and the high wind speed region with the rated output as a reference is shown.
  • a predetermined power generation output (average) and a rated output may be used as a reference, and it may be divided into three operation regions, and the number of operation regions set as the predetermined condition may be set as appropriate.
  • the improver 22 may be installed so as to be able to communicate with the controller 3 via a network.
  • the improver 22 may be installed at a command station that is separated from the wind power generator 2 and is constructed in a remote place.
  • FIG. 11 is an overall schematic configuration diagram of a wind power plant including a plurality of wind power generation systems according to a fifth embodiment according to another embodiment of the present invention.
  • one wind power generation system receives the status feedback signal and status signal of another wind power generation system, and the improver operates.
  • Example 1 is different.
  • the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals.
  • Other configurations are the same as those of the first embodiment, and the description overlapping with the first embodiment is omitted below.
  • the wind power plant 33 includes a wind power generation system 1a located on the windward side and a wind power generation system 1b located on the leeward side of the wind power generation system 1a.
  • FIG. 11 shows only two wind power generation systems 1a and 1b, but there are many wind power generation systems installed in the wind farm, and the wind power generation system 1a and wind power generation described below are provided. It operates in the same way as system 1b.
  • the controller 3a constituting the wind power generation system 1a and the controller 3b constituting the wind power generation system 1b not only communicate with the power plant control device 19, but also each wind power generation system 1a, 1b is a power plant control device.
  • 19 receives at least the state feedback signal 24 and the state signal 25 of the wind power generation system other than the own machine.
  • the received state feedback signal 24 and the state signal 25 of the wind power generation system other than the own aircraft are input to the improver 22 constituting the controller 3 in the same manner as the state feedback signal 24 and the state signal 25 of the own aircraft, This is used for classification of evaluation values in the optimizer 31 constituting the improver 22.
  • Other processes are the same as those described in the above embodiments.
  • the controller 3a constituting the wind power generation system 1a located on the windward side receives the state feedback signal 24 and the state signal 25 of the wind power generation apparatus 2b constituting the wind power generation system 1b located on the leeward side from the power plant control device 19.
  • the improver 22 that receives and constitutes the controller 3a receives the received state feedback signal 24 and state signal 25 of the wind turbine generator 2b, and the state feedback signal 24 and state signal 25 of the wind turbine generator 2a that is the own machine. Operate based on.
  • the configurations of the improver 22 in the controller 3a constituting the wind power generation system 1a and the improver 22 in the controller 3b constituting the wind power generation system 1b are the same as those in the first to fourth embodiments. Any of the illustrated improvers 22 is applied.
  • the wind power generation that constitutes the wind power generation system 1b located on the leeward side of the wind power generation system 1b that is the self-machine depending on the power generation output state of the wind power generation system 1a that is located on the windward side and the operating state such as the yaw angle
  • the control method of the wind power generator 2b (own device) can be improved in consideration of these.
  • the evaluation value is the power generation output of the wind power generator 2b (own machine) but also the total power output of all the wind power generation systems 1 constituting the wind power plant 33, so that the total power of the wind power plant 33 is obtained.
  • the upper limit of the power generation output is suppressed or the yaw angle is changed, so that the wind power generation system 1b on the leeward side It is possible to suppress a decrease in wind speed and an increase in turbulence intensity of the wind received by.
  • the present Example demonstrated the structure which provides the improvement device 22 (not shown) in the controller 3a and the controller 3b shown in FIG. 11, respectively, it is not restricted to this.
  • you may install the improvement device 22 so that it can mutually communicate with the controller 3a and the controller 3b via a network, respectively.
  • the improver 22 may be installed at a command station that is separated from the wind power generator 2 and is constructed in a remote place.
  • the wind power generation system 1 improves and / or accelerates the power generation output by the improver 22 that receives the state feedback signal 24 and the state signal 25 of the wind power generation system 1 as an example.
  • the improver 22 constituting the controller 3 incorporating the function of improving the control method of the wind turbine generator 2 has been described.
  • the communication between the controller 3 and the power plant control device 19 has sufficient performance to transmit an update signal to each wind power generation system 1. If so, the power plant controller 19 may be provided with the function of the improver 22 to improve the power generation output of each wind power generation system 1 and reduce the acceleration (load).
  • the algorithm adopted in the optimizer 31 is an optimization algorithm such as the steepest descent method or the conjugate gradient method, or a trial and error type optimal value search algorithm such as a genetic algorithm or reinforcement learning, and these algorithms are applied.
  • the evaluation value and the operation state for performing this are input to the optimizer 31.
  • the algorithm is not limited to the above-described algorithm, and any algorithm that can calculate an update signal for the purpose of improving the evaluation value can be employed.
  • an update signal that causes the wind power generation system 1 to operate that cannot be assumed at the time of design provides the optimizer 31 with an output limit width of the update signal to be searched, and the wind power generation system 1
  • the drive device group 21 to be configured is provided with a protection function, and the soundness of the wind power generation system 1 is ensured in both software and hardware.
  • this invention is not limited to the above-mentioned Example, Various modifications are included.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.

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Abstract

時間的に変動する風況に応じて風力発電装置の制御方式そのものを更新し得る風力発電システムを提供する。風力発電システム１は、翼の回転による回転エネルギーを用いて発電する風力発電装置２及び風力発電装置２を制御する制御器３を備え、制御器３は風力発電装置制御器２０及び改善器２２を有する。改善器２０は、風力発電装置２の発電出力又は発電電力の電圧及び電流、及び加速度のうち少なくとも一方を評価値として入力し、且つ、少なくとも、風速、翼回転速度、及び翼回転角度のうちいずれか一つの状態信号を入力し、状態信号２５に基づき風力発電装置２の運転状態を判別し、所定条件下で評価値が改善するよう、風力発電装置２へ風力発電装置制御器２０が出力する指令信号及び／又は風力発電装置制御器２０へ出力する改善器２２の出力信号を更新する。

Description

風力発電システム
　本発明は、風力発電装置と制御器からなる風力発電システムに係り、特に好適な制御を行う風力発電システムに関する。
　風力発電装置は、風速や風の乱流強度等の風況に発電出力が大きく依存する。風から電力を得るためには、風力発電装置の翼の受風角（ピッチ角）を操作するピッチ駆動装置やナセルを風向に正対させるヨー駆動装置を操作することで、風が持つ物理エネルギーから翼の回転エネルギーへのエネルギー変換効率を最大化し、かつ、発電機が発生させる機械トルクを発電機に接続された電力変換器によって操作することで、回転エネルギーから電気エネルギーへのエネルギー変換効率を最大化することが必要である。これを実現する風力発電システムの制御方式を設計する必要がある。　
　また、風力発電装置を構成する翼やタワー等の構造体や上述のピッチ駆動装置やヨー駆動装置等の駆動装置が受ける荷重は、同一風況であっても風力発電システムの制御方式によって変化する。通常、風力発電装置は２０年以上の長期間運用に耐え得るように風力発電装置の構造体を設計する必要がある。
　このように、風力発電システムは、発電出力を最大化すると伴に、２０年以上の長期運用にも耐え得るように、その制御方式と構造体を設計する必要がある。そこで、風力発電システムを設計するための規格が定められている。　
　規格では、平均風速と風の乱流強度指標によって風況の分類が定義され、各分類における突風等の風況条件と、風力発電システムの機器が正常である場合のみならず、複数の翼の各ピッチ駆動装置の内一つが機能不全に陥った場合等の動作条件において、風力発電システムが健全に発電運転及び発電停止し待機できることが定められている。風力発電システムは、これら条件を考慮して制御方式及び構造体が設計され、対応する風況分類が風力発電システムの製品仕様として明示される。
　風力発電システムを導入する場合、複数の風力発電システムで風力発電所を構成する（ウィンドファームと称される）ことが多く、風力発電所の建設予定地の風況を、事前に風況計測装置を設けて一年間計測し、得られた計測値から平均風速や乱流強度等の風況を算出し、それに対応する仕様の風力発電システムが選定される。　
　しかし、実際に発電運転を開始した風力発電所では、風力発電システムを導入したことに因る風況への影響のみならず、風力発電システムそのものの発電運転によって乱流が誘起されるため、事前に想定した風況と異なる場合がある。そのため、規格に基づき設計された制御方式が、実際の発電運転において、発電出力の点或いは構造体に加わる荷重の点、若しくはその両方の点において、最良でない場合がある。そのような場合には、風力発電所を構成する各風力発電システムをそれぞれ調整することで、発電出力及び荷重の改善を図る必要がある。また、季節や経年による気象変動等の変化に対しても制御方式の調整を実施することで、発電出力及び荷重の改善を図ることが期待される。
　そこで、風力発電システムの制御方式の調整方法として、例えば特許文献１及び特許文献２に記載の技術が知られている。　
　特許文献１には、実際の発電システムの運転データを用いて発電システムを模擬するモデルを最適化し、最適化したモデルを用いて発電システムの発電運転を最適化できる制御方法を検討し、検討した制御方式を実際の発電システムに組込み、発電システムの運転データで検討した制御方式を検証すると共に、上述の発電システムを模擬するモデルの最適化を繰り返す。これにより発電システムの最適な制御方式を得る旨開示されている。　
　また、特許文献２には、実際の風力発電システムの運転情報と風力発電システムの機械的負荷とを比較し、運転情報の結果として機械的負荷が低下した場合には、運転情報に応じて風力発電システムの最大回転速度設定値を増加させることで、風力発電システムの風エネルギーの捕捉を増加させる装置及び制御方式が開示されている。
特開２０１５－１４９８８５号公報 特開２００９－２８７５６４号公報
　特許文献１に記載される技術では、風力発電装置の入力エネルギーは風であるため、受風する風速や乱流強度の時系列変化による風力発電装置の応答をモデルに組込む必要がある。しかしながら、風は自然現象であるため人為的に制御することが不可能であり、膨大な解析資源を用いても実際の風力発電装置が受風する風の空間分布を詳細に再現することは困難である。このため、最適化に使用される模擬モデルは、風そのもの、或いは、風に対する応答を簡略化したものにならざるを得ない。実際に受風する風速や乱流強度の時系列変化に対して最適な制御方式を検討することが目的である場合、制御方式の最適化の成否が風力発電システムのモデルの模擬精度の制約を受けるため、制御方式は最適化後のモデルに対して最適であるのみで、実際の風力発電システムに対して最適化である保証はなく、風力発電システムの模擬モデルと制御方式のそれぞれの最適化を延々と繰り返しても、模擬モデルのモデル化の制約は解消し得ないという課題がある。　
　また、特許文献２に記載される技術では、最大回転速度の設定値を変更する調整方法では、特定の制御方式の適用範囲を拡大することはできるものの、風量発電装置が受風する風速や乱流強度の時系列変化に対応した制御方式そのものを調整することはできないという課題がある。　
　さらに、風は自然現象であり、風力発電システムの入力を人為的に制御することができない。発電出力や荷重等の最適化の評価指標は常に風の擾乱の影響を受けて変動するため、適切な評価方法が必要である。　
　そこで、本発明は、時間的に変動する風況に応じて風力発電装置の制御方式そのものを更新し得る風力発電システムを提供する。
　上記課題を解決するため、本発明に係る風力発電システムは、翼の回転による回転エネルギーを用いて発電する風力発電装置と、前記風力発電装置を制御する制御器とを備え、前記制御器は風力発電装置制御器及び改善器を有し、前記改善器は、前記風力発電装置の発電出力又は発電電力の電圧及び電流、及び加速度のうち少なくとも一方を評価値として入力し、且つ、少なくとも、風速、翼回転速度、及び翼回転角度のうちいずれか一つの状態信号を入力し、前記状態信号に基づき前記風力発電装置の運転状態を判別し、所定条件下で前記評価値が改善するよう、前記風力発電装置へ前記風力発電装置制御器が出力する指令信号及び／又は前記風力発電装置制御器へ出力する改善器の出力信号を更新することを特徴とする。　
　また、本発明に係る他の風力発電システムは、翼の回転による回転エネルギーを用いて発電する風力発電装置と、前記風力発電装置を制御する制御器と、ネットワークを介して前記制御器に接続される改善器とを備え、前記制御器は、風力発電装置制御器を有し、
　前記改善器は、前記風力発電装置の発電出力又は発電電力の電圧及び電流、及び加速度のうち少なくとも一方を評価値として入力し、且つ、少なくとも、風速、翼回転速度、及び翼回転角度のうちいずれか一つの状態信号を入力し、前記状態信号に基づき前記風力発電装置の運転状態を判別し、所定条件下で前記評価値が改善するよう、前記風力発電装置へ前記風力発電装置制御器が出力する指令信号及び／又は前記風力発電装置制御器へ出力する改善器の出力信号を更新することを特徴とする。
　本発明によれば、時間的に変動する風況に応じて風力発電装置の制御方式そのものを更新し得る風力発電システムを提供することが可能となる。　
　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
風力発電システムの全体概略構成図である。 図１に示す制御器の概要を示す図である。 本発明の一実施例に係る実施例１の制御器のブロック図である。 図３に示す改善器のブロック図である。 実施例１に係る信号処理の時系列関係の概要を示す図である。 本発明の他の実施例に係る実施例２の制御器のブロック図である。 実施例２に係る信号処理の時系列関係の概要を示す図である。 本発明の他の実施例に係る実施例３の制御器のブロック図である。 本発明の他の実施例に係る実施例４の制御器を構成する改善器のブロック図である。 実施例４に係る運転領域の一例を示す図である。 本発明の他の実施例に係る実施例５の複数の風力発電システムを備える風力発電所の全体概略構成図である。
　本明細書では、本発明の実施形態に係る風力発電装置として、ダウンウィンド型の風力発電装置を例に説明するが、アップウィンド型の風力発電装置においても同様に適用できる。また、３枚の翼とハブにてロータを構成する例を示すが、これに限られず、ロータはハブと少なくとも１枚の翼にて構成しても良い。本発明の実施形態に係る風力発電装置及び制御器を有する風力発電システムは、洋上、山岳部及び平野部の何れの場所にも設置できるものである。　
　本発明の適用対象となる風力発電システムの概要を、図１及び図２に示す。図１は、風力発電システムの全体概略構成図である。図１に示すように、風力発電システム１は、風力発電装置２及び制御器３にて構成される。風力発電装置２は、少なくとも１枚の翼４を備え、翼４はハブ５内部に備えられるピッチ駆動装置６によって翼長方向を回転軸として回転させることができる。ピッチ駆動装置６は、翼４に対する風の受風角度を、翼の回転速度に基づき、風のエネルギーから回転エネルギーを得るために最適な角度に調整する機能を有する。翼４によって風のエネルギーから得られた回転エネルギーは、ハブ５と接続する主軸７を介して、ナセル８内のフレーム１１上に備え付けられた増速機９及び発電機１０に機械的に伝達される。発電機１０はタワー１２の基部に備える電力変換器１３と電気的に接続しており、電力変換器１３は、発電機１０のトルクを制御することで、発電機１０が回転エネルギーを電力に変換する機能を有する。また、電力変換器１３は、発電機１０で得られた電力を図示しない電力系統の周波数と整合するように調整し送電する機能も有している。フレーム１１はヨー駆動装置１４を介してタワー１２と接続しており、ヨー駆動装置１４は、タワー１２を回転軸としてナセル８を旋回させることで、ナセル８の方向を風向と一致させる機能を有する。なお、翼４及びハブ５によりロータが構成される。また、上述のように、翼４の回転エネルギーを発電機１０に伝達する部位は、動力伝達部と称され、本実施例では、主軸７及び増速機９が動力伝達部に含まれる。
　図２は、図１に示す制御器３の概要を示す図である。図２に示すように、制御器３は風力発電装置制御器２０を有する。風力発電装置制御器２０は、風力発電装置２に備えられたピッチ駆動装置６やヨー駆動装置１４及び電力変換器１３等の駆動装置群２１からの状態フィードバック信号２４を入力する。また、風力発電装置制御器２０は、翼４の回転速度若しくは回転角度、或いは増速機９によって翼４の回転速度が増速された発電機１０の回転速度若しくは回転角度を計測する回転速度・回転角度センサ１５（図１）、発電電力を算出するための電流センサ１６と電圧センサ１７、及び、風速と風向を計測する風速・風向センサ１８等の計測センサ群２３からの状態信号２５を入力する。そして、風力発電装置制御器２０は、入力された状態フィードバック信号２４及び状態信号２５に基づき、風力発電装置２が風のエネルギーから電力を得るために予め備えられた制御方式に従って駆動装置群２１へ指令信号２６を出力する。指令信号２６は、ピッチ駆動装置６に対するピッチ角指令値、電力変換器１３に対するトルク指令若しくは電力指令、及びヨー駆動装置１４に対する角度指令或いは角速度指令を少なくとも含む指令信号である。
　さらに複数の風力発電システム１から構成されるウィンドファームを有する風力発電所では、複数の風力発電システム１を統括して起動停止を制御すること、及び、各風力発電システム１の発電電力の上限値を設定することで複数基の風力発電装置２を協調制御することを目的に発電所制御装置１９が設けられている。制御器３は、発電所制御装置１９へ風力発電装置２の発電状態に関する情報を送信し、発電所制御装置１９は、上述の目的に従い、制御器３へ起動停止や発電電力の上限値指令値等を送信する。各制御器３は上述の指令に従って風力発電装置２を制御する。その他、図示しない風力発電システム１の発電運転に必要となる装置群及びセンサ群、操作端末や記憶装置や表示装置等の情報機器群を備えても良い。　
　なお、風力発電システム１を構成する制御器３として、風力発電装置制御器２０は、例えば、制御盤又はＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ａｎｄ　Ｄａｔａ　Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）が用いられる。また、風力発電装置制御器２０は、例えば、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ、各種プログラム（上述の制御方式）を格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。　
　また、図１に示す例では、制御器３を風力発電装置２の外部に配し相互に通信可能（有線、無線を問わい）とする場合を示すがこれに限らず、制御器３をタワー１２の基部側に配する構成としても良い。また、制御器３を、ネットワークを介して遠隔地の指令所に配する構成としても良い。
　以下、本発明に係る風力発電システムを構成する制御器を主として、図面を用いて実施例について説明する。
　図３は、本発明の一実施例に係る実施例１の制御器のブロック図である。図３に示すように、本実施例の制御器３は、風力発電装置制御器２０及び改善器２２を備える。風力発電装置制御器２０は、通常の制御機能に加え、改善器２２からの更新信号２７を入力する。改善器２２は、駆動装置群２１からの状態フィードバック信号２４、及び、計測センサ群２３からの状態信号２５のうち、少なくとも回転速度・回転角度センサ１５及び発電電力を算出するために電流センサ１６と電圧センサ１７からの計測値を入力する。　
　図４は、図３に示す改善器のブロック図である。図４に示すように、改善器２２は、発電出力演算器２８、翼回転判別器２９、統計処理器３０、及び最適化器３１を有する。これら、発電出力演算器２８、翼回転判別器２９、統計処理器３０、及び最適化器３１は、例えば、図示しないＣＰＵなどのプロセッサ、各種プログラム（上述の制御方式）を格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。以下に、それぞれの機能を詳述する。　
　発電出力演算器２８は、電流センサ１６及び電圧センサ１７からの電流信号及び電圧信号を入力し、発電出力の瞬時値を算出する。発電出力の算出は、例えば、入力された電流信号及び電圧信号が３相交流信号の場合、電流信号及び電圧信号をそれぞれ３成分のベクトルと見做し、内積で算出される。また、電流信号及び電圧信号のそれぞれを３相２相変換等の座標変換を用い、図示しない電力系統の周波数と同一の周波数成分をフーリエ変換などの処理を用いて抽出し、算出された商用周波数の電流及び電圧から発電出力を演算しても良い。
　翼回転判別器２９は、回転速度・回転角度センサ１５の回転速度信号若しくは回転角度信号に基づき、翼４の一回転のｎ倍（ｎは正の整数）の時間に相当する時間間隔を評価し、後段の統計処理器３０及び最適化器３１へ翼４の一回転のｎ倍（ｎは正の整数）の時間に相当するタイミングでパルス信号を、後述する統計処理器３０及び最適化器３１へ出力する。翼４の一回転は、入力された信号が回転速度である場合、数値的な積分処理を実行し回転角度に変換すれば良く、増速機９で増速された発電機１０の回転速度若しくは回転角度が入力される場合には、増速機９の増速比に基づき翼４の一回転相当に変換して評価する。なお、回転速度・回転角度センサ１５がセンサの一回転に一度更新される出力信号（通常、Ｚパルスと称される）を出力する場合には、翼４の回転回数の算出に代用しても良い。
　統計処理器３０は、発電出力演算器２８で演算された発電出力、状態信号２５、及び翼回転判別器２９よりパルス信号を入力する。そして、統計処理器３０は、パルス信号を基準として、パルス間の時間間隔を評価単位として、入力された発電出力及び状態信号２５の統計平均値或いは統計分散を評価する。　
　最適化器３１は、統計処理器３０で演算された各統計値、状態フィードバック信号２４、及び翼回転判別器２９よりパルス信号を入力する。そして、最適化器３１は、入力された統計値の内、発電出力の統計値及び／又は加速度の統計値を評価値として用いる。評価値は、パルス信号の入力を基準に、同一期間に入力された評価値以外の各統計値を用いて分類され、評価データとして一時記憶部（図示せず）に格納される。最適化器３１は、翼回転判別器２９からのパルス信号のＯＮ信号の入力回数を基準に、一時記憶部（図示せず）に格納される評価データのうち同一分類となる少なくとも一つ以上の評価データからなる評価データ群を生成し、特定の個数以上の評価データ群が一時記憶部（図示せず）に入力された場合は、最も過去に入力された評価データを破棄する。最適化器３１は、評価データ群を用いて出力すべき更新信号２７生成し、当該生成した更新信号２７の良否を評価し、翼回転判別器２９からのパルス信号の入力タイミングで更新信号２７を更新し、当該更新後の更新信号２７を風力発電装置制御器２０へ出力する。更新信号２７は、風力発電装置制御器２０内の比例制御器や積分制御器及び微分制御器などの任意の制御変数（通常、制御ゲインと称される）や、制御変数を演算するための関数群（ゲインスケジューリング関数）の係数でも良く、複数の制御変数や制御変数を演算するための関数群の係数から構成されるベクトルデータであっても良い。上述の更新信号２７の良否を評価する方法としては、例えば、数値微分を用いた最急降下法や共役勾配法などの最小値・最大値を探索する最適化アルゴリズムや、遺伝的アルゴリズム或いは強化学習のような試行錯誤型の最適値探索アルゴリズムを用いても良い。最適化器３１は、上述のアルゴリズムを実行するためのプログラムをＲＯＭ（図示しない記憶部）に格納し、ＲＯＭ（記憶部）より読み出したプログラムを実行することで、上述のアルゴリズムにより更新信号２７の良否を評価する。
　図５は、信号処理の時系列関係の概要を示す図であり、上述の改善器２２の各機能ブロックによる処理結果の概要を示している。図５の最上段より順に下方へ向かい、翼回転判別器２９に回転角度信号が入力される場合の入力信号の時系列波形概要、翼回転判別器２９の出力であるパルス信号の時系列波形概要、統計処理器３０に入力される評価値若しくは状態信号などの入力信号の時系列波形概要と統計処理器３０の出力となる平均値、統計処理器３０の出力及び状態フィードバック信号２４を入力とする最適化器３１の出力である更新信号の時系列波形概要を示している。図５に図示した波形概要は、統計処理器３０の評価周期を翼４の一回転の一倍の時間とし、最適化器３１の更新周期を翼４の一回転のｎ倍（ｎは正の整数）の時間、ここでは一例として、翼４の一回転の二倍（ｎ＝２）の時間とし、最適化器３１より出力される更新信号は１つの制御ゲインの場合を一例として示している。
　図５では、統計処理器３０の出力となる時系列波形概要として平均値のみを示したがこれに限らず、図示しない統計分散や尖度、歪度などの統計処理値を算出しても良い。風速に対する平均値及び分散は、それぞれ平均風速及び乱流強度に関連する数値となり、風況を分類する指標となる。最適化器３１より出力される更新信号は、前段の統計処理器３０の過去の２つの評価値（過去の評価周期二周期分の評価値）を用いて、上述の最適化アルゴリズム或いは最適値探索アルゴリズムを用いて、次の更新周期の間に実行される更新信号を出力する。すなわち、図５の上から３段目の評価値の時系列波形概要の２つの評価値を用いて、二重矢印で示される図５の最下段の更新信号２が算出される。但し、図５に図示した概要図では、統計処理器３０や最適化器３１の演算遅延を無視した場合の時系列関係を示している。従って実際の適用においては、最適化器３１で処理されるデータ量及び処理アルゴリズムによって演算遅延が生じ得るため、翼回転判別器２９より出力される全てのパルス信号のＯＮ信号出力時に同時に信号が変更されるとは限らず、適宜遅延を含む。
　本実施例の改善器２２によって、風力発電装置制御器２０の制御ゲインやゲインスケジューリング関数等の設定値を評価値の判定に基づいて更新することができ、設計時に備えた制御方式を改善することが可能となる。また、最適化器３１は風力発電装置制御器２０への更新信号のみならず、最適化に用いた処理アルゴリズムの処理概要を逐次外部の記憶装置に格納或いは表示装置の画面上に表示する構成としても良い。これにより、改善器２２による制御方式の改善効果を記録・確認することがき、同様の風況を有する風力発電システム１へ上述の設定値を適用することが可能となり、改善器２２による改善効果を風力発電装置２の発電運転開始時から得ることが可能となる。　
　上述のように改善器２２が動作する所定条件としては、改善器２２がアクティブか非アクティブかに因る。　
　なお、本実施例では図３に示したように、制御器３が改善器２２を有する構成を説明したが、これに限られるものではない。例えば、改善器２２を、ネットワークを介して制御器３と相互に通信可能に設置しても良い。この場合、例えば、風力発電装置２から離間し、遠隔地に建設される指令所に、改善器２２を設置しても良い。
　以上の通り本実施例によれば、時間的に変動する風況に応じて風力発電装置の制御方式そのものを更新し得る風力発電システムを提供することが可能となる。　
　また、本実施例によれば、風力発電システムそのものを対象に制御方式の改善検討を行うため、風力発電システムのモデリング精度にも依存せず、さらに、翼一回転に要する時間のｎ倍（ｎは正の整数）を評価単位とすることで、制御方式の改善効果そのものを評価することができる。
　図６は、本発明の他の実施例に係る実施例２の制御器のブロック図である。上述の実施例１は、改善器２２が更新信号２７を風力発電装置制御器２０へ出力する構成としたのに対し、本実施例では、風力発電装置制御器２０の出力信号である駆動装置群２１に対する指令信号２６に、改善器２２の更新信号２７を加算する構成とした点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付している。その他の構成は実施例１と同様であり、以下では実施例１と重複する説明を省略する。
　図６に示すように、本実施例の風力発電システム１を構成する制御器３は、風力発電装置制御器２０、改善器２２、及び風力発電装置制御器２０の出力信号である駆動装置群２１に対する指令信号２６に改善器２２からの更新信号２７を加算する加算器３４を備える。改善器２２から加算器３４へ出力される更新信号２７は、加算対象となる指令値信号２６と同一属性（物理的意味を有する）の信号である必要がある。例えば、駆動装置群２１である電力変換器１３に対するトルク指令信号、或いは、ピッチ駆動装置６に対するピッチ角指令信号である。これにより、設計時に備えた制御方式を変更することなく、改善効果を得ることができる。改善器２２は、上述の図４に示した、発電出力演算器２８、翼回転判別器２９、統計処理器３０、及び最適化器３１を有する。
　まず、改善器２２が出力する更新信号１７は、上述の図５に示すように、翼４の一回転のｎ倍（ｎは正の整数）の時間の間、固定値（更新信号１、更新信号２）を出力するようにもできる。この場合、風力発電装置制御器２０から出力される指令信号２６に固定値のオフセットを加算することに相当し、風力発電システム１の建設時の不具合、例えば、翼４の取り付け基準角度とピッチ駆動装置６が認識する基準角度との偏差や、同様にヨー駆動装置１４の偏差を補正することなどが可能となる。これにより、風力発電装置２が発電運転開始後に本実施例の改善器２２によって、風力発電システム１の据付工事を再度実施することなく、また、風力発電装置制御器２０内の定数を人為的に調整することなく補正することも可能となる。
　また、改善器２２が出力する更新信号を、状態フィードバック信号２４や状態信号２５を引数として、風力発電装置制御器２０の制御周期で逐次変化する信号とすることも可能である。この場合、最適化器３１から出力される更新信号２７は逐次変化するが、試行されるのは関数形であり、関数形の更新は更新周期となる。図７は、信号処理の時系列関係の概要を示す図であり、改善器２２を構成する、発電出力演算器２８、翼回転判別器２９、統計処理器３０、及び最適化器３１による処理結果の概要を示している。図７の最上段より順に下方へ向かい、翼回転判別器２９に回転角度信号が入力される場合の入力信号の時系列波形概要、翼回転判別器２９の出力であるパルス信号の時系列波形概要、統計処理器３０に入力される評価値若しくは状態信号などの入力信号の時系列波形概要と統計処理器３０の出力となる平均値、統計処理器３０の出力及び状態フィードバック信号２４を入力とする最適化器３１の出力である更新信号の時系列波形概要を示している。図７に図示した波形概要は、統計処理器３０の評価周期を翼４の一回転の一倍の時間とし、最適化器３１の更新周期を翼４の一回転のｎ倍（ｎは正の整数）の時間、ここでは一例として、翼４の一回転の二倍（ｎ＝２）の時間とし、最適化器３１より出力される更新信号はピッチ駆動装置６へ出力されるピッチ角指令信号であり、風力発電装置２のロータを構成する翼４が３枚の翼Ａ、翼Ｂ、翼Ｃの場合を一例として示している。
　図７の最下段に、統計処理器３０の評価周期を翼４の一回転の一倍の時間とし、最適化器３１の更新周期を、ロータを構成する３枚の翼Ａ、翼Ｂ、及び翼Ｃの各翼の一回転の二倍（ｎ＝２）の時間とし、更新信号がピッチ角指令信号の場合を示している。風力発電システム１が３枚の翼４（翼Ａ、翼Ｂ、及び翼Ｃ）を備え、回転角度を引数とするピッチ角指令信号の関数形を改善器２２で改善する場合、各々の翼の回転角度は１２０度ずつシフトするため、改善器２２で試行される関数形から出力される信号も１２０度ずつシフトした信号となる。改善器２２の評価値は、発電出力の統計値及び／又は加速度の統計値を評価値として用いるため、異なる関数形が混在する試行期間(図７中のハッチング部)に得られた評価値は、最適化器３１の評価の対象から除かれる。特定の試行関数形に対する評価値を複数得るためには、最適化器３１の評価期間を翼４の一回転のｎ倍（ｎは正の整数）とし、長くすることで達成される。なお、例えば、翼４（翼Ａ、翼Ｂ、及び翼Ｃ）の一回転の１０倍などが設定される。１０倍とした場合、ある関数形（運転方法：制御方式）に対し複数回の評価値を取得することで、評価値群で試行すべき関数形を評価でき、より最適な関数形を設定することが可能となる。このような関数形の試行錯誤には、遺伝的アルゴリズム或いは強化学習による最適化アルゴリズムが好適である。　
　図７の上から３段目に示す、評価値の平均値は、上述のアルゴリズムに依存し、評価すべき関数形は一定で、パラメータのみを更新し試行すべき関数形（含むパラメータ）を設定する場合、及び、平均値と分散との関係から試行すべき関数形を設定する場合があり得る。
　なお、本実施例では図６に示したように、制御器３が改善器２２を有する構成を説明したが、これに限られるものではない。例えば、改善器２２を、ネットワークを介して制御器３と相互に通信可能に設置しても良い。この場合、例えば、風力発電装置２から離間し、遠隔地に建設される指令所に、改善器２２を設置しても良い。
　以上の通り本実施例によれば、上述の実施例１の効果に加え、風の変動による擾乱の影響を受けることなく、風力発電システム１の制御方式の改善を実施することが可能となる。
　図８は、本発明の他の実施例に係る実施例３の制御器３のブロック図である。上述の実施例１は、改善器２２が更新信号２７を風力発電装置制御器２０へ出力する構成としたのに対し、本実施例では、改善器２２が更新信号２７ｂを風力発電装置制御器２０へ出力する構成に加え、風力発電装置制御器２０の出力信号である駆動装置群２１に対する指令信号２６に、改善器２２の更新信号２７ａを加算する構成を有する点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付している。その他の構成は実施例１と同様であり、以下では実施例１と重複する説明を省略する。
　図８に示すように、本実施例の風力発電システム１を構成する制御器３は、風力発電装置制御器２０、改善器２２、及び風力発電装置制御器２０の出力信号である駆動装置群２１に対する指令信号２６に改善器２２からの更新信号２７ａを加算する加算器３４を備える。また、改善器２２は、更新信号２７ｂを風力発電装置制御器２０へ出力する。ここで、更新信号２７ａとして、例えば、３枚の翼にてロータが構成される場合、翼Ａ、翼Ｂ、翼Ｃのピッチ駆動装置６に出力されるピッチ角指令値を補正するための更新信号であり、上述の図７の更新信号として表される。また、更新信号２７ｂとして、例えば、ピッチ駆動装置６を比例積分制御器（ＰＩ制御器）にて制御する場合、この比例積分制御器の制御ゲインが改善器２２より風力発電装置制御器２０へ出力される。更新信号２７ｂは、上述の図５に示すように一定値となる。
　より具体的には、例えば、風力発電装置２におけるピッチ制御を一例とし、あるロータアジマス角に対して翼毎にピッチ角を制御する場合を説明する。更新信号２７ｂは、例えば、風力発電装置制御器２０内の比例積分制御器へリミッタ（制御変数の上限値）が時間に対して一定の値（係数又はリミッタの値）である。風力発電装置制御器２０は、入力された更新信号２７ｂに基づき、コレクティブピッチ角をピッチ角指令信号として出力する。ここで、コレクティブピッチ角とは、３枚の翼（翼Ａ、翼Ｂ、翼Ｃ）の統一のピッチ角である。更新信号２７ｂは、更新期間中において関数形及び出力信号が一定の値を維持する。　
　更新信号２７ａは、翼Ａに対するオフセット、翼Ｂに対するオフセット、翼Ｃに対するオフセットである。翼毎のピッチ角の位相をオフセットとして加算器３４に改善器２２より出力される。更新信号２７ａは、更新期間中において関数形は一定であるものの、出力信号は変化する。
　なお、本実施例では図６に示したように、制御器３が改善器２２を有する構成を説明したが、これに限られるものではない。例えば、改善器２２を、ネットワークを介して制御器３と相互に通信可能に設置しても良い。この場合、例えば、風力発電装置２から離間し、遠隔地に建設される指令所に、改善器２２を設置しても良い。
　以上の通り本実施例によれば、風力発電装置制御器２０の制御定数の更新による改善と、風力発電装置制御器２０の駆動装置群２１への指令信号を制御周期で加算的に更新することによる改善の、双方の改善効果を得ることが可能となる。
　図９は、本発明の他の実施例に係る実施例４の制御器のブロック図である。本実施例では、改善器２２が、第１最適化器３１ａ、第２最適化器３１ｂ、及び運転領域判別器３２を有する点が実施例１と異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付している。その他の構成は実施例１と同様であり、以下では実施例１と重複する説明を省略する。
　図９に示すように、本実施例の改善器２２は、発電出力演算器２８、翼回転判別器２９、統計処理器３０、第１最適化器３１ａ、第２最適化器３１ｂ、及び運転領域判別器３２を有する。これら、発電出力演算器２８、翼回転判別器２９、統計処理器３０、第１最適化器３１ａ、第２最適化器３１ｂ、及び運転領域判別器３２は、図示しないＣＰＵなどのプロセッサ、各種プログラム（上述の制御方式）を格納するＲＯＭ、演算過程のデータを一時的に格納するＲＡＭ、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、ＣＰＵなどのプロセッサがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をＲＡＭ又は外部記憶装置に格納する。
　第１最適化器３１ａ及び第２最適化器３１ｂは、それぞれ異なる目的、例えば、第１最適化器３１ａが発電出力の向上を目的とした最適化を実行し、第２最適化器３１ｂが加速度（荷重）の低減を目的とした最適化を実行する。なお、ここで、「発電出力の向上を目的とした最適化」と「加速度（荷重）の低減を目的とした最適化」とは、トレードオフの関係にはない。「加速度（荷重）の低減」は、風力発電装置２を構成する翼４及びタワー１２などの構造体にかかる荷重（振動振幅値）であり、加速度（荷重）を低減することで、構造体の寿命を長くすることが可能となる。また、第１最適化器３１ａ及び第２最適化器３１ｂにより実行される最適化処理は、上述の異なる目的に限られるものではない。例えば、同一目的の最適化であっても、状態信号２５の統計処理器３０で処理した後の状態信号２５’によって異なる運転領域と判別される場合に、第１最適化器３１ａ及び第２最適化器３１ｂに対し、それぞれ異なる最適化アルゴリズムを適用しても良い。
　運転領域判別器３２は、第１最適化器３１ａより出力される更新信号２７ａ、第２最適化器３１ｂより出力される更新信号２７ｂ、及び、上述の統計処理器３０で処理された回転速度及び／又は風速を入力する。運転領域判別器３２は、入力された統計処理後の回転速度及び／又は風速を用いて運転領域を判別し、判別した運転領域で適用される最適化を実行する更新信号２７ａ及び／又は更新信号２７ｂを出力する。なお、判別した運転領域で適用を意図しない最適化を実行する第１最適化器３１ａより出力される更新信号２７ａ又は第２最適化器３１ｂより出力される更新信号２７ｂは、破棄若しくは過去に運転領域として認識された値の保持もしくは初期設定のいずれかの処理を、運転領域判別器３２が実行する。
　図１０は、運転領域の一例を示す図であり、風力発電システム１における制御方式の改善が未適応の風速に対する発電出力の特性を示している。図１０において、横軸は風速（平均）であり、縦軸は発電電力（平均）である。図１０に示すように、風力発電システム１の発電出力が定格出力以下の風速領域を低風速域と定義すると、低風速域では風速の増加に対して発電出力が増加するように制御が実行される。一方、風力発電システム１の発電出力が定格出力に達する風速領域を高風速域と定義すると、高風速域では風速の増加に対して発電出力を定格出力で一定に保つ制御が実行される。
　例えば、上述のように運転領域を、風力発電システム１が受風する平均風速を用いて低風速域と高風速域の２つの運転領域に区分する場合を一例として、改善器２２の動作について説明する。　
　第１最適化器３１ａが発電出力の向上を目的とした最適化を実行し、第２最適化器３１ｂが加速度（荷重）の低減を目的とした最適化を実行する場合で、且つ、第１最適化器３１ａが電力変換器１３に係る制御定数若しくは電力変換器１３への指令信号に対して加算によって改善を実行し、第２最適化器３１ｂがピッチ駆動装置６に係る制御定数若しくはピッチ駆動装置６への指令信号に対して加算によって改善を実行する場合で、さらに、風力発電システム１が定格以上の発電出力が許容されない場合を想定する。運転領域判別器３２が、入力された統計処理器３０で処理された風速に基づき、運転領域を低風速域と判別すると、発電出力の向上と加速度（荷重）の低減の双方の改善が実行可能であるため、第１最適化器３１ａからの更新信号２７ａ及び第２最適化器３１ｂからの更新信号２７ｂのそれぞれが、運転領域判別器３２より出力される。一方、運転領域判別器３２が、入力された統計処理器３０で処理された風速に基づき、運転領域を高風速域と判別すると、発電出力を向上させることは不適であるため第１最適化器３１ａからの更新信号２７ａは低風速域における最適化によって得られた更新信号に保持されるか、若しくは、風力発電装置２が初期設定時に受信する指令信号となるように初期設定の値が用いられる。加速度（荷重）の低減を目的とした改善は実行可能であるため、第２最適化器３１ｂからの更新信号２７ｂはそのまま出力される。
　複数の最適化器の出力が同一である場合、例えば、第１最適化器３１ａ及び第２最適化器３１ｂが出力する更新信号２７ａ及び更新信号２７ｂが、共にピッチ駆動装置６に係る制御定数である場合若しくは共にピッチ駆動装置６への指令信号に対して加算によって改善を実行する場合において、上述の第１最適化器３１ａ及び第２最適化器３１ｂによる改善は互いに干渉することになるため、運転領域判別器３２には、互いに干渉する第１最適化器３１ａ及び第２最適化器３１ｂの改善をそれぞれ異なる運転領域で適用するように運転領域と適用する最適化器の出力選択が定義される。各運転領域において、互いに干渉する第１最適化器３１ａ及び第２最適化器３１ｂの更新信号２７ａ及び更新信号２７ｂは、運転領域判別器３２によって、適用が定義される第１最適化器３１ａからの更新信号２７ａ又は第２最適化器３１ｂから更新信号２７ｂが出力され、適用が定義されない第１最適化器３１ａからの更新信号２７ａ又は第２最適化器３１ｂから更新信号２７ｂは破棄される。これによって、互いに干渉する改善効果を各運転領域に応じて選択することができる。
　なお、本実施例では、第１最適化器３１ａ及び第２最適化器３１ｂの２つの最適化器３１を有する場合を一例に説明したが、最適化器３１の数はこれに限られるものではなく、複数（３つ以上）の最適化器３１を有する構成としても良い。　
　また、上述のように改善器２２が動作する所定条件の一例として、風力発電システム１の発電出力が定格出力を基準として低風速域及び高風速域の２つの運転領域に分ける場合を示したが、必ずしもこれに限られるものではない。例えば、所定の発電出力（平均）及び定格出力を基準とし、３つの運転領域に区分しても良く、所定条件として設定する運転領域の数は適宜設定すれば良い。
　なお、本実施例では図９に示す改善器２２を制御器３内に設ける構成を説明したが、これに限られるものではない。例えば、改善器２２を、ネットワークを介して制御器３と相互に通信可能に設置しても良い。この場合、例えば、風力発電装置２から離間し、遠隔地に建設される指令所に、改善器２２を設置しても良い。
　以上の通り本実施例によれば、実施例１の効果に加え、発電出力の向上を目的とした最適化及び加速度（荷重）の低減を目的とした最適化などの異なる最適化の目的に対しても好適に風力発電装置を制御することか可能となる。　
　また、本実施例によれば、同一目的の最適化であっても、異なる運転領域毎に風力発電装置を最適に制御することが可能となる。
　図１１は、本発明の他の実施例に係る実施例５の複数の風力発電システムを備える風力発電所の全体概略構成図である。本実施例では、複数の風力発電システムからなるウィンドファームを有する風力発電所において、一の風力発電システムが他の風力発電システムの状態フィードバック信号及び状態信号を受信し改善器が動作する点が実施例１異なる。実施例１と同様の構成要素に同一符号を付している。その他の構成は実施例１と同様であり、以下では実施例１と重複する説明を省略する。
　図１１に示すように、本実施例では、風力発電所３３が、風上に位置する風力発電システム１ａ及び風力発電システム１ａよりも風下に位置する風力発電システム１ｂを備える。図１１では説明の便宜上、２つの風力発電システム１ａ及び風力発電システム１ｂのみを示すが、ウィンドファーム内に設置される風力発電システムは多数存在し、以下に説明するする風力発電システム１ａ及び風力発電システム１ｂと同様に動作する。
　風力発電システム１ａを構成する制御器３ａ及び風力発電システム１ｂを構成する制御器３ｂは、それぞれ発電所制御装置１９と相互に通信するのみならず、各風力発電システム１ａ，１ｂは発電所制御装置１９から自機以外の少なくとも風力発電システムの状態フィードバック信号２４及び状態信号２５を受信する。受信した自機以外の他の風力発電システムの状態フィードバック信号２４及び状態信号２５は、自機の状態フィードバック信号２４及び状態信号２５と同様に扱い制御器３を構成する改善器２２に入力され、改善器２２を構成する最適化器３１における評価値の分類に使用される。その他の処理は、上述の各実施例に記載の処理と同一である。例えば、風上に位置する風力発電システム１ａを構成する制御器３ａは、発電所制御装置１９から風下に位置する風力発電システム１ｂを構成する風力発電装置２ｂの状態フィードバック信号２４及び状態信号２５を受信し、制御器３ａを構成する改善器２２は、受信した風力発電装置２ｂの状態フィードバック信号２４及び状態信号２５、並びに、自機である風力発電装置２ａの状態フィードバック信号２４及び状態信号２５に基づき動作する。ここで、風力発電システム１ａを構成する制御器３ａ内の改善器２２、及び、風力発電システム１ｂを構成する制御器３ｂ内の改善器２２の構成は、上述の実施例１乃至実施例４に示した改善器２２のうちのいずれかが適用される。
　これにより、自機の状態以外に周囲に設置された風力発電システム１の状態を考慮した評価値の分類が可能となる。例えば、自機である風力発電システム１ｂに対して風上に位置する風力発電システム１ａの発電出力の状態やヨー角度などの運転状態によって、風下側に位置する風力発電システム１ｂを構成する風力発電装置２ｂ（自機）が受風する風の風速低下や乱流強度の増加が発生するため、これらを考慮した風力発電装置２ｂ（自機）の制御方式の改善を実行することができる。また、評価値を風力発電装置２ｂ（自機）の発電出力とするだけでなく、風力発電所３３を構成する全風力発電システム１の発電出力の総和とすることで、風力発電所３３の総発電出力を向上させるために、各風力発電システム１が周囲の他の風力発電システム１の運転状態を考慮した制御方式の改善を実行することが可能となる。例えば、風上に位置する風力発電システム１ａが風下に位置する風力発電システム１ｂの発電出力の向上のために、発電出力の上限を抑制することやヨー角を変更し、風下の風力発電システム１ｂが受風する風の風速低下や乱流強度の増加を抑制することが可能となる。
　なお、本実施例では図１１に示す制御器３ａ及び制御器３ｂ内にそれぞれ改善器２２（図示せず）を設ける構成を説明したが、これに限られるものではない。例えば、改善器２２を、ネットワークを介してそれぞれ制御器３ａ及び制御器３ｂと相互に通信可能に設置しても良い。この場合、例えば、風力発電装置２から離間し、遠隔地に建設される指令所に、改善器２２を設置しても良い。
　以上の通り本実施例によれば、ウィンドファームを有する風力発電所の総発電出力を向上することが可能となる。
　以上、実施例１乃至実施例５を例にし、風力発電システム１の状態フィードバック信号２４及び状態信号２５を入力とする改善器２２によって、各風力発電システム１が発電出力の向上及び／又は加速度（荷重）の低減の改善を目的に、風力発電装置２の制御方式を改善する機能を組み込んだ制御器３を構成する改善器２２について述べた。改善器２２を各風力発電システム１に備える構成について説明したが、制御器３と発電所制御装置１９との通信が、各風力発電システム１へ更新信号を送信するのに十分な性能を備えている場合には、発電所制御装置１９に改善器２２の機能を備え、各風力発電システム１の発電出力の向上及び加速度（荷重）の低減を実行しても良い。また、風力発電所の総発電出力の向上を実行しても良い。最適化器３１に採用されるアルゴリズムは、最急降下法や共役勾配法などの最適化アルゴリズムや、遺伝的アルゴリズムや強化学習のような試行錯誤型の最適値探索アルゴリズムを想定し、これらアルゴリズムを適用するための評価値及び動作状態を最適化器３１に入力する。しかし、アルゴリズムは上述のアルゴリズムに限られるものではなく、評価値の改善を目的に更新信号を算出できるアルゴリズムであれば採用可能である。また、改善の試行において、風力発電システム１が設計時に想定し得ない動作となるような更新信号は、最適化器３１に探索すべき更新信号の出力制限幅を設けると共に、風力発電システム１を構成する駆動装置群２１に保護機能を備え、これらソフトとハードの両面で、風力発電システム１の健全性が担保されるものとする。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
１，１ａ，１ｂ・・・風力発電システム、２，２ａ，２ｂ・・・風力発電装置、３，３ａ，３ｂ・・・制御器、４・・・翼、５・・・ハブ、６・・・ピッチ駆動装置、７・・・主軸、８・・・ナセル、９・・・増速機、１０・・・発電機、１１・・・フレーム、１２・・・タワー、１３・・・電力変換器、１４・・・ヨー駆動装置、１５・・・回転速度・回転角度センサ、１６・・・電流センサ、１７・・・電圧センサ、１８・・・風速・風向センサ、１９・・・発電所制御装置、２０・・・風力発電装置制御器、２１・・・駆動装置群、２２・・・改善器、２３・・・計測センサ群、２４・・・状態フィードバック信号、２５・・・状態信号、２６・・・指令信号、２７，２７ａ，２７ｂ・・・更新信号、２８・・・発電出力演算器、２９・・・翼回転判別器、３０・・・統計処理器、３１・・・最適化器、３１ａ・・・第１最適化器、３１ｂ・・・第２最適化器、３２・・・運転領域判別器、３３・・・風力発電所、３４・・・加算器

Claims (19)

  1. 　翼の回転による回転エネルギーを用いて発電する風力発電装置と、前記風力発電装置を制御する制御器とを備え、前記制御器は風力発電装置制御器及び改善器を有し、
    　前記改善器は、前記風力発電装置の発電出力又は発電電力の電圧及び電流、及び加速度のうち少なくとも一方を評価値として入力し、且つ、少なくとも、風速、翼回転速度、及び翼回転角度のうちいずれか一つの状態信号を入力し、前記状態信号に基づき前記風力発電装置の運転状態を判別し、
    　所定条件下で前記評価値が改善するよう、前記風力発電装置へ前記風力発電装置制御器が出力する指令信号及び／又は前記風力発電装置制御器へ出力する改善器の出力信号を更新することを特徴とする風力発電システム。
  2. 　請求項１に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記評価値は、前記風力発電装置の翼の一回転に要する時間内の値であって、
    　前記改善器の出力信号の更新周期は、前記風力発電装置の翼の一回転に要する時間のｎ倍（ｎは２以上の整数）であることを特徴とする風力発電システム。
  3. 　請求項２に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は、前記風力発電装置制御器内の比例制御器、積分制御器、及び微分制御器のうち少なくとも一つの制御変数又は前記制御変数を演算するための関数形を、前記風力発電装置制御器へ更新信号として出力することを特徴とする風力発電システム。
  4. 　請求項２に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は、前記風力発電装置へ前記風力発電装置制御器が出力する指令信号に加算する値を更新信号として出力することを特徴とする風力発電システム。
  5. 　請求項２に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は、
    　前記風力発電装置制御器内の比例制御器、積分制御器、及び微分制御器のうち少なくとも一つの制御変数又は前記制御変数を演算するための関数形を、前記風力発電装置制御器へ第１の更新信号として出力すると共に、
    　前記風力発電装置へ前記風力発電装置制御器が出力する指令信号に加算する値を第２の更新信号として出力することを特徴とする風力発電システム。
  6. 　請求項２に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記風力発電装置は、電力変換器及びピッチ駆動装置を備え、
    　前記改善器は、
    　前記電力変換器へ制御定数又は前記電力変換器へ前記風力発電装置制御器より出力される指令信号に加算する値を第１の更新信号として求め、
    　前記ピッチ駆動装置へ制御定数又は前記ピッチ駆動装置へ前記風力発電装置制御器より出力される指令信号に加算する値を第２の更新信号として求め、
    　前記風力発電装置の運転領域に応じて、前記第１の更新信号及び／又は前記第２の更新信号を前記風力発電装置制御器へ出力することを特徴とする風力発電システム。
  7. 　請求項２に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記風力発電装置及び前記制御器を複数備え、
    　前記改善器は、
    　入力される少なくとも一つの風力発電装置の前記評価値及び前記状態信号と、他の風力発電装置の前記評価値及び前記状態信号とに基づき、前記一の風力発電装置を制御する制御器の前記風力発電装置制御器へ出力する改善器の出力信号を更新することを特徴とする風力発電システム。
  8. 　請求項３に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は記憶部を有し、
    前記記憶部に、少なくとも、最急降下法、共役勾配法、遺伝的最適化アルゴリズム、及び強化学習アルゴリズムのうちいずれか一つのアルゴリズムを実行するためにプログラムを格納し、前記プログラムを実行することにより前記改善器より出力する更新信号を求めることを特徴とする風力発電システム。
  9. 　請求項４に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は記憶部を有し、
    前記記憶部に、少なくとも、最急降下法、共役勾配法、遺伝的最適化アルゴリズム、及び強化学習アルゴリズムのうちいずれか一つのアルゴリズムを実行するためにプログラムを格納し、前記プログラムを実行することにより前記改善器より出力する更新信号を求めることを特徴とする風力発電システム。
  10. 　請求項５に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は記憶部を有し、
    前記記憶部に、少なくとも、最急降下法、共役勾配法、遺伝的最適化アルゴリズム、及び強化学習アルゴリズムのうちいずれか一つのアルゴリズムを実行するためにプログラムを格納し、前記プログラムを実行することにより前記改善器より出力する更新信号を求めることを特徴とする風力発電システム。
  11. 　請求項６に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は記憶部を有し、
    前記記憶部に、少なくとも、最急降下法、共役勾配法、遺伝的最適化アルゴリズム、及び強化学習アルゴリズムのうちいずれか一つのアルゴリズムを実行するためにプログラムを格納し、前記プログラムを実行することにより前記改善器より出力する更新信号を求めることを特徴とする風力発電システム。
  12. 　請求項７に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は記憶部を有し、
    前記記憶部に、少なくとも、最急降下法、共役勾配法、遺伝的最適化アルゴリズム、及び強化学習アルゴリズムのうちいずれか一つのアルゴリズムを実行するためにプログラムを格納し、前記プログラムを実行することにより前記改善器より出力する更新信号を求めることを特徴とする風力発電システム。
  13. 　翼の回転による回転エネルギーを用いて発電する風力発電装置と、前記風力発電装置を制御する制御器と、ネットワークを介して前記制御器に接続される改善器とを備え、
    　前記制御器は、風力発電装置制御器を有し、
    　前記改善器は、前記風力発電装置の発電出力又は発電電力の電圧及び電流、及び加速度のうち少なくとも一方を評価値として入力し、且つ、少なくとも、風速、翼回転速度、及び翼回転角度のうちいずれか一つの状態信号を入力し、前記状態信号に基づき前記風力発電装置の運転状態を判別し、
    　所定条件下で前記評価値が改善するよう、前記風力発電装置へ前記風力発電装置制御器が出力する指令信号及び／又は前記風力発電装置制御器へ出力する改善器の出力信号を更新することを特徴とする風力発電システム。
  14. 　請求項１３に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記評価値は、前記風力発電装置の翼の一回転に要する時間内の値であって、
    　前記改善器の出力信号の更新周期は、前記風力発電装置の翼の一回転に要する時間のｎ倍（ｎは２以上の整数）であることを特徴とする風力発電システム。
  15. 　請求項１４に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は、前記風力発電装置制御器内の比例制御器、積分制御器、及び微分制御器のうち少なくとも一つの制御変数又は前記制御変数を演算するための関数形を、前記風力発電装置制御器へ更新信号として出力することを特徴とする風力発電システム。
  16. 　請求項１４に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は、前記風力発電装置へ前記風力発電装置制御器が出力する指令信号に加算する値を更新信号として出力することを特徴とする風力発電システム。
  17. 　請求項１４に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記改善器は、
    　前記風力発電装置制御器内の少なくとも比例制御器、積分制御器、及び微分制御器のうち少なくとも一つの制御変数又は前記制御変数を演算するための関数形を、前記風力発電装置制御器へ第１の更新信号として出力すると共に、
    　前記風力発電装置へ前記風力発電装置制御器が出力する指令信号に加算する値を第２の更新信号として出力することを特徴とする風力発電システム。
  18. 　請求項１４に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記風力発電装置は、電力変換器及びピッチ駆動装置を備え、
    　前記改善器は、
    　前記電力変換器へ制御定数又は前記電力変換器へ前記風力発電装置制御器より出力される指令信号に加算する値を第１の更新信号として求め、
    　前記ピッチ駆動装置へ制御定数又は前記ピッチ駆動装置へ前記風力発電装置制御器より出力される指令信号に加算する値を第２の更新信号として求め、
    　前記風力発電装置の運転領域に応じて、前記第１の更新信号及び／又は前記第２の更新信号を前記風力発電装置制御器へ出力することを特徴とする風力発電システム。
  19. 　請求項１４に記載の風力発電システムにおいて、
    　前記風力発電装置及び前記制御器を複数備え、
    　前記改善器は、
    　入力される一の風力発電装置の前記評価値及び前記状態信号と、他の風力発電装置の前記評価値及び前記状態信号とに基づき、前記一の風力発電装置を制御する制御器の前記風力発電装置制御器へ出力する改善器の出力信号を更新することを特徴とする風力発電システム。
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