成果報告書詳細
管理番号20130000000889
タイトル平成24年度成果報告書 新エネルギーベンチャー技術革新事業(風力発電その他未利用エネルギー) 新設および既設風車の安全運転とメンテナンスに資する気象配信システムの開発
公開日2014/2/22
報告書年度2012 - 2012
委託先名株式会社環境GIS研究所 国立大学法人九州大学  株式会社風力エネルギー研究所
プロジェクト番号P10020
部署名技術開発推進部
和文要約件名:平成24年度成果報告書 新エネルギーベンチャー技術革新事業(風力発電その他未利用エネルギー) 新設および既設風車の安全運転とメンテナンスに資する気象配信システムの開発

新エネルギー推進の機運のなか我が国でも風力発電の導入が進んでおり、2011年度末までに250万kWに達している。一方で既設の風力発電における故障や事故も多数発生していることから、安全で効率的な風力発電の設置とメンテナンスための技術の確立が求められている。我が国の風車トラブルの多くが気象の極端性や複雑な地形による気流の乱れが風車に作用しているケースが多いとの指摘もあることから、風車に対する風の予測を的確に行う技術が適切な建設やメンテナンスに資するといえる。そこで、本研究開発では、気象予測技術および気流解析技術を組み合わせた風況予測技術を高度かつ使いやすくするための研究開発を行うことで風力発電の効果的な導入に資することを目的とし、具体的には以下のような研究開発を行った。

研究開発項目(1):安定して稼働する気象モデル計算システムの整備 九州全地域を5kmメッシュで72時間先まで自動予測可能な気象予測システムの開発・運用を行った。また、シミュレーションの初期条件に現地観測データを挿入することで予測精度の向上を図る技術開発を行い、検証地点における予測誤差が30%から10%程度まで改善することを確認した。

研究開発項目(2):気象予測情報の可視化Webシステムの構築究 開発項目1で稼働する予測結果データを自動的に受信し、地図やグラフ等の形式で分析・可視化するシステムを構築し、Web上で運用を開始した。膨大な予測データから表示したい風況情報を高速に展開して可視化する仕組みや、指定地点の風況時系列データをグラフ表示するシステムの構築を行った。

研究開発項目(3):気象モデルと風況シミュレーション連携技術の構築 気象モデルの予測結果から風況シミュレーションと接続する領域の風況情報を抽出し、それを境界条件とした数値シミュレーションできるプロトタイプシステムを構築した。まず、気象モデル予測結果の計算格子の風況情報を内挿して、CFDモデルの境界条件ファイルを作成するツールの開発を行った。次にこれらを初期条件として風況計算を行うCFDモデルの開発を行い、安定した風況シミュレーションが可能であることを確認した。

研究開発項目(4):ピンポイント気象統計データの提供Webシステムの構築 蓄積した過去の気象予測結果データベースから任意の地点の風況統計情報(時系列データ)を取得できるWebサービスを開発した。通常、20分程度の時間を要するデータの抽出処理をデータベース構造の改良により、一回あたり1分程度(目標値15分以内)で1年分を抽出できる仕組みを構築した。

研究開発項目(5):補正アルゴリズムの構築・検証 気象予測システムの予測時系列データと観測データから、統計的手法(カルマン・フィルタ)を用いることで予測誤差を改善する手法の開発を行った。これにより、検証地点において気象モデルで62%あった予測誤差を、21%まで低減できることが確認された。(1)と本開発項目を合わせることで、気象モデルの予測誤差を15%以内に収める目処がたったと考えている。

研究開発項目(6):潜在顧客の需要調査 研究開発システムのユーザとして想定される電力会社、風力発電事業者,風車メンテナンス業者、風車メーカに対して、要求される予測精度や配信方法や機能等について聞き取りを行い、気象予測サービスに対するニーズを把握した。
英文要約Title: New Energy Venture Business Technology Innovation Program /New Energy Venture Business Technology Innovation Program(Wind Power Generation and Other Untapped Energies)/Development of weather forecasting systems aimed for safety and preventive maintenance of wind power generation (FY2013-FY2014) FY2013 Final Report

By growing momentum for the promotion of new energy in recent years, the introduction of wind power generation in our country has reached 2500 MW by the end of the 2011 fiscal year. On the other hand, technique for safe wind turbine installation and maintenance has been required by the result from an increase of trouble and accident in existing wind power. Many cases of windmill trouble in Japan are caused by the wind from complex terrain or extreme of the weather. Techniques for accurate prediction for wind will contribute to the proper wind turbine construction and maintenance.In this research, we carried out following research and development regarding accurate and easy-to-use weather forecasting systems, aimed for efficient introduction of wind power generation. 1.Weather Forecasting System Development We have developed weather forecasting system which can simulate for 72 hours in advance in entire Kyushu area. And also, we have improved forecasting accuracy by inserting real-time observed weather data, and verified the method which can improve prediction mean error within 10% from 30%. 2.Weather Information Browsing System Development We have developed Web-based browsing system for weather information. The system receives large volumes of weather forecasting data automatically from Weather Forecasting System, and draws it as maps or charts useful for decision making. 3.Development of cooperation Weather Forecasting System and Computational Fluid Dynamics We have developed a prototype program for creating input file from weather forecast data, and the advanced solver which can simulate by using the input file as input boundary conditions. 4.Building a Web System provides Pinpoint Weather Statistical Data We have developed a Web service that can be retrieved weather statistics at any location from weather prediction results database. By improving the database structure, the system can extract time series of weather data for one year within 1 minute. 5.Development and Validation of Wind Correction Algorithm From time series data predicted from weather forecasting system and observation data, we developed a method to decrease the prediction error by using a statistical methods named Kalman Filter. Thus, it can be reduced up to 21%, the prediction error was 62% in the meteorological model in the verification test location. It became prospect which fits within 15% the prediction error together with the improvement of the meteorological model and the statistical correction algorithm. 6.Demand Survey of Potential Customer We have conducted interviews about the feature of our development systems to potential users such as Power Company, wind power producers, wind turbine maintenance provider and windmill manufacturers. And we figured out the demands such as system features, delivery methods and prediction accuracy required for their work.
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