風力発電の大量導入のもとでも電力の安定供給を実現する
プラグイン型制御技術を開発

ポイント

• 風力発電が大量に導入されると電力の安定供給が難しくなるが、電力システム全体に 関する知識や情報を必要としないで、安定供給の信頼度を向上する制御技術はこれま でなかった。
• 今回開発した制御アルゴリズムは、風力発電機単体に関する知識や情報のみで設計および 適用が可能なプラグイン型である。
• 風力発電が大量導入された状況下での電力安定供給の実現に向けた新技術として期待 される。

＜研究の背景と経緯＞

米国や欧州を中心として電力システムへの風力発電の導入が盛んに進められており、わが国でも風力発電の導入量は今後も増加すると見込まれています。 しかし、風力発電の導入量が増加するにつれて、電力システムの系統安定度^注１）が低下することが知られています（図１）。系統安定度が低下すると、落雷などをきっかけとして停電などの重大な障害が引き起こされる可能性が高くなり、電力の安定供給の信頼性が低下してしまいます。したがって、系統安定度の向上に必要な風力発電機の制御技術の開発は、今後の風力発電の大量導入に向けて非常に重要です。

系統安定度を高めるための従来手法のひとつとして、火力発電機や風力発電機に通常備え付けられているＰＩ制御^注２）器などのパラメータ調整が知られています。ここでの制御器とは、発電機内部の電流や電力系統との接続点の電圧などを計測することにより、発電機内部の回転子電圧を適切な値に修正するための制御アルゴリズムやそれを搭載した機器を指します。しかし、既存のパラメータ調整指標は、これまでの電力システムの運用実績から経験的に作成されたものであり、風力発電が大量導入された将来の電力システムに対して系統安定度を向上することができる保証はありません。

このようなパラメータ調整以外のアプローチとして、電力システム全体の数理的なモデル^注３）が得られていることを前提として、従来の制御理論を適用し新たな制御アルゴリズムを構築することが考えられます。しかし、現実の電力システムは非常に複雑かつ大規模であるため、電力システム全体の数理モデルを構築すること自体が大きな問題となります。さらにこのアプローチは、新たな設備が増設されるなどの電力システムの部分的な変化に対しても、その詳細な情報を反映して制御アルゴリズムを再設計しなければいけません。したがって、電力自由化に伴ってより一層の複雑化が予想される将来の電力システムには適しているとは言えません。

このような背景から、新たに導入する風力発電機単体に関する数理モデルに基づき制御アルゴリズムを設計および適用するだけで、信頼性の高い電力安定供給が電力システム全体で実現可能な、プラグイン型の制御技術の開発が望まれていました。これは、複数の独立した事業者が、既存の電力システムの系統安定度の低下を危惧することなく自身の発電機を自由に導入・取替・撤去するために不可欠な技術です。

＜研究の内容＞

本研究では、風力発電機（または風力発電機群）に対して、上述したプラグイン型制御アルゴリズムの設計技術を世界に先駆けて開発しました。本研究の成果は次の２点にまとめられます。

１）レトロフィット制御理論に基づくプラグイン型制御アルゴリズムの設計

本研究では、石崎助教らによって提案されたレトロフィット制御理論を活用し、風力発電機に対して制御アルゴリズムを適用することにより系統安定度を向上する新たなプラグイン型制御技術を開発しました。提案する制御技術の概要を図２に示します。レトロフィット制御理論とは、制御の対象とするシステム（ここでは電力システム全体）が非常に多数のサブシステム（火力発電機、風力発電機、電力消費者群など）により構成されていたとしても、個々のサブシステム（独立した事業者の風力発電機群）に適用されるプラグイン型の制御アルゴリズムが、互いに悪影響を及ぼすことなくシステム全体の制御性能が向上されることを示した、新しい考え方の制御理論です。個々の発電機に適用される制御アルゴリズムには、通常の風力発電機の制御アルゴリズムに加えて、注目する風力発電機の数理モデルのみから構築可能な数値シミュレータが内在するという特徴的な機構をもち、この機構が複数の制御アルゴリズムの干渉による悪影響を防止します。したがって、個々の制御アルゴリズムのパラメータ調整なども、系統安定度の低下を危惧することなく、事業者ごとに独立して行うことが可能です。

２）実データに基づく詳細なシミュレーション実験の実施

１）で提案した制御技術の有効性を検証するために、ＩＥＥＥ６８バスシステム^注４）と呼ばれる電力システムの数値シミュレータに風力発電機を接続して、詳細なシミュレーション実験を行いました。

図３は落雷などの事故に起因する擾乱が発生した際の、すべての発電機の周波数の、６０ヘルツからのずれの時間変動を示しています。この結果から、制御を行わなかった場合（赤点線）には周波数の変動が持続している一方で、提案するプラグイン型制御アルゴリズムを風力発電機に適用することにより、速やかに擾乱の影響が除去され、系統安定度が向上していることがわかります。

図４は、２つの風力発電機が異なる事業者によって導入された状況を想定し、提案手法により個別に制御アルゴリズムを適用した場合のシミュレーション結果を示しています。この結果から、風力発電機１付近で擾乱が発生した際には、事業者１の制御アルゴリズムによって、擾乱の影響が速やかに除去されていることがわかります。一方で、事業者２の制御アルゴリズムは風力発電機１付近の擾乱に対しては作動していないことがわかります。この理由は、１）で述べた制御アルゴリズムに内在する数値シミュレータ機構が、各々の擾乱が自身の管理する発電機付近に生じたものかどうかを適切に判別して制御動作を行っているためです。同様に、風力発電機２付近で擾乱が発生した場合には事業者２の制御アルゴリズムのみが作動します。これらの結果は、複数の運用者が独立に設計した制御アルゴリズムが同時に適用されていたとしても、それらは互いに悪影響を及ぼすことなく、電力システム全体の系統安定度が向上されることを示しています。

本研究は、戦略的創造研究推進事業において国際共同研究を推進する取り組みを行っている一環として、ノースカロライナ州立大学のＮＳＦ　ＥＲＣ　ＦＲＥＥＤＭシステムセンター^注５）のアラーニャ チャクラボッティ准教授と共同で行いました。また本共同研究を機に、アラーニャ チャクラボッティ准教授が研究代表者を務めるＮＳＦ　ＥＣＣＳ研究プロジェクト^注６）が新たに開始されました。

＜今後の展開＞

今後は、風力発電に加えて太陽光発電や蓄電池も含めたより複雑な状況下での電力システムシミュレータを用いたシミュレーション実験を行い、実際の電力システムへの適用を目指します。

＜参考図＞

＜用語解説＞

注１） 系統安定度

落雷などの擾乱に起因する周波数変動に対して、基準周波数で電力を安定供給している状態へ復元する力。

注２） ＰＩ制御

比例動作（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ）と積分動作（Ｉｎｔｅｇｒａｌ）による制御アルゴリズム。ここでは、発電機内部の電流などの目標値からの偏差に関する比例値や積分値を用いて、発電機内部の回転子電圧を適切な値に修正する。

注３） 数理的なモデル

特定の現象やシステムの時間変化を記述する数学的な表現。しばしば時間に関する微分方程式や差分方程式などにより表現される。例えば、電力システムの時間変化を解析するシミュレータを構築するためには、発電機や送電網、電力消費者群などの数理モデルが必要となる。

注４） ＩＥＥＥ６８バスシステム

電力工学分野で標準的に用いられる実データに基づく電力システムシミュレータであり、米国のニューイングランドとニューヨークが繋がれた電力系統を模擬している。

注５） ＮＳＦ　ＥＲＣ　ＦＲＥＥＤＭシステムセンター

米国立科学財団（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ）が支援する工学研究センター（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｃｅｎｔｅｒ）の１つで、Ｆｕｔｕｒｅ　Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｅｎｅｒｇｙ　Ｄｅｌｉｖｅｒｙ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（ＦＲＥＥＤＭ）Ｓｙｓｔｅｍｓに関する研究を行っている。

注６） ＮＳＦ　ＥＣＣＳ　研究プロジェクト

米国立科学財団（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ）が支援するＥｌｅｃｔｒｉｃａｌ、　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　Ｃｙｂｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　（ＥＣＣＳ）　の研究プロジェクトの１つで、研究課題名はRetrofit Control: A New、 Modular Gyrator Control Approach for Integrating Large-Scale Renewable Power（https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1711004&HistoricalAwards=false） である。

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