風車出力を増大する風速変動対応型・動的MPPT制御システムの開発

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風力発電機は風速に対して最適な回転速度でブレードを回転させることにより、最大電力で発電することが可能となる。しかし、風速変動の大きい風況下において大きな慣性モーメントを持つ風力発電機の回転速度を迅速に制御することは難しく、発電出力は最大で40%以上減少する。特に風速変動が頻繁である日本においては、風速変動による風車発電出力の低下は重大な問題である。そこで当該研究では、機械学習を用いて様々な風速変動の頻度と大きさ、風速の現在値、風車回転速度のパターンを考慮し最適な回転速度で風車を運転することができる動的MPPT (DMPPT: Dynamic-MPPT) 制御システムを開発する。2022年度はシミュレーションにより様々なパターンの風力発電を検証し、風速変動下において風力発電をどれほど効率的に行えたかを評価する「風車の動的効率」を定義した。またその結果を基に、風力発電の効率をより高く維持するための新たなる制御手法を提案した。提案アルゴリズムは風速が下降したときの回転速度の減速を抑制する。一方、風速が大きくなると、従来のMPPT制御と同様に回転速度の加速が行われる。つまり、提案アルゴリズムでは回転速度の維持に重点を置き、不安定な風況における発電効率を改善することが可能である。提案アルゴリズムのシミュレーション結果から、風速変動が大きく平均風速が小さい場合に有効性が高く発揮され、特定の条件下では従来の2~3倍程度の発電が可能となることを確認した。