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成果報告書詳細
管理番号20170000000182
タイトル*平成28年度中間年報 風力等自然エネルギー技術研究開発 風力発電高度実用化研究開発 スマートメンテナンス技術研究開発(分析)(疲労予測等)
公開日2017/4/27
報告書年度2016 - 2016
委託先名イー・アンド・イーソリューションズ株式会社 国立大学法人東京大学 日本精工株式会社 一般財団法人日本海事協会
プロジェクト番号P13010
部署名新エネルギー部
和文要約研究開発の成果
 平成28年度の研究開発の成果は以下のとおりである。
1.既往の故障事故の調査と分析(ダウンタイム調査)
北海道産業保安監督局の平成20年度から平成25年度までの故障事故調査結果と同期間のNEDO故障事故調査結果を比較し、これらの間の故障率の差異について分析した。
また、国内の大規模事業者4社に対し、ヒアリングを実施し、メンテナンスの実態についての情報を得るとともに、ダウンタイムの状況についても把握した。さらに、小規模事業者については、主に風力発電所を所有する自治体を対象としたヒアリング、アンケートを実施し、ダウンタイムやメンテナンスの実態について把握した。
2.風車メンテナンス手法の調査と分析(小規模事業者の意識調査)
国内の自治体に対してヒアリング及びアンケートを実施し、国内における代表的な小規模事業者としての自治体のメンテナンス実態を把握した。また、海外における小規模事業者のメンテナンスのあり方を調査し、国内のあり方を構築する上での基礎的な資料を作成した。
3.風車の状態監視技術の調査と分析(損傷検知の高度化)
数値タワーモデルに基づき、発電時のタワートップボルトの損傷データベースを構築し、1/4縮尺タワー模型を用いた室内試験により、ボルトの損傷検知手法の有効性を検証した。また、実機の数値モデルを用い、現地で取得できない風荷重作用下のボルト異常時データを数値モデルにより生成し、実機においても損傷検知データベース構築可能であることを検証した。
4.統計的手法の検証
これまでに瀬棚、苫前で計測した振動データ等について統計手法(機械学習等)を適用して特徴量を抽出し、それを分析することにより低速回転のため異常検知が難しいとされる風車主軸の異常検知アルゴリズムの高度化を図った。連続ウェーブレットにより周波数レベルを分けて解析する手法を用いれば、激しい外乱影響下でも、一定以上の損傷を受けた主軸軸受の診断が可能であることを明らかにした。
5.物理的手法の検証
風車運転時の主軸軸受部やナセルの振動モニタリング分析に基づき,ドライブトレインおよびその支持構造から振動の伝達経路を推定し,主軸軸受部の振動に対し外乱となりうる物理的な要因を抽出した.それら外乱要因について,実機風車で取得した振動と風況等との相関を分析し,物理的アプローチを用いて明らかにした.さらに,各外乱要因が主軸軸受部の振動に与える影響について詳細把握すべく,ナセル内における外乱振動源の実地調査やギヤボックスへの振動センサ設置などを実施した.
6.風車の疲労寿命予測手法の開発(風車タワー等の疲労寿命予測)
実機の主軸に作用する荷重の実測データを用いて、主軸軸受のモデルを検証するとともに、軸受形式や損傷の有無が主軸軸受の疲労寿命に与える影響を明らかにした。またトルクアームの挙動を分析し、マルチボディモデルによる変位の再現を試みた。
7.維持管理コストモデルと信頼性評価モデルの構築
故障復旧費及び故障復旧時間(ダウンタイム)に関し、国内機関が作成するデータの分析を行い、NEDO データベース補正方法を提案するとともに、不確かさを考慮した維持管理コストモデルを構築した。
英文要約The outcome of the research and development in FY2016 are as follows.
1. Research and Analysis of Past Accidents and Failures(Survey of the downtime of WTG)
Past accidents and failure data collected by Hokkaido Sangyo-hoan-kantokukyoku and NEDO were compared and analyzed. Also, interviews were conducted to 4 large WF proponents in Japan, as well as questionnaire survey and interviews were conducted to 9 small WF owners, to find out the downtime of the WTGs in both types of WFs.
2.Research and Analysis of WTG maintenance(Survey of small WF owners)
As described above, survey was conducted on Small WF owners, particularly local governments, and grasped the overall picture of how they are maintaining the WFs. Also, we surveyed on the maintenance of small WFs in Europe and US, to compare the situation with that of the Japanese counterparts.
3.Research and Analysis of Condition Monitoring Technology of WTGs.
(Sophistication of damage detection)
Based on the value tower model, we built the damage database of the tower-top bolt at the time of power generation, then through laboratory experiments using 1/4 scale tower model, we examined the liability of the damage detection method of the bolt. As well, we applied the model to the actual WTG, and we proved that damage detection database can be applied to the actual wind load mechanism.
4.Verification of the statistic method
We extracted feature quantity from the measured data of Setana and Tomamae using statistical method (mechanical learning) and sophisticated the abnormality detection of the main shaft. By analyzing the damage by dividing the frequency level using the sequence wavelet, we could diagnose the damage of the main shaft bearing.
5.Verification of the physical method
From the analysis of the vibration monitoring upon the operation of WTG, we estimated the relay route of the vibration route from the drivetrain and its supporting structure, and extracted the physical causes of any disturbances. Then, we analyzed the correlation between vibration, wind feature, etc of the actual WTG. Further, we set vibration sensors on gearboxes and also made on-site investigation of the disturbance inside the nacelle, to clarify the details of the causes of the vibrations of the main-shaft bearing.
6.Development of fatigue estimation method of WTG
(Fatigue lifetime prediction of WT tower)
 By using the actual measured load data of the main shaft, we verified the main-shaft model, and we clarified the impact of the type of bearing and damage to the lifetime of the main bearing. Also, we analyzed the behavior of the torque arm and tried the recurrence of the multi-body model.
7.Evaluation of the CMS maintenance
O&M cost model and reliability evaluation model
Analyzed the data of domestic institutions on accident restoration cost and the downtime, we proposed correction method of the NEDO data, and then we built an O&M cost model taking into account the uncertainty.
Also, we held Smart Maintenance Technology and Development Committee 3 times, The progress of the Project was confirmed, and we were given direction and advices to the analysis hereon.
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