風力資源評価

風力資源評価とは、風力発電開発者が風力発電所の将来のエネルギー生産量を予測するプロセスです。正確な風力資源評価は、風力発電所の開発を成功させる上で不可欠です。

歴史

近代的な風力資源評価は、1970年代後半に最初の風力発電所が開発されて以来、実施されてきました。ここで用いられる手法は、近代的な風力発電産業が最初に発展したデンマークの開発業者と研究者によって開拓されました。

風力資源マップ

フィリピンの風力資源地図（世界風力地図より）

風力発電資源のポテンシャルを高解像度でマッピングすることは、プロセスの複雑さや膨大な計算要件などの理由から、従来は政府や研究機関によって国レベルで行われてきました。しかし、2015年にデンマーク工科大学はクリーンエネルギー大臣会合の枠組みの下、世界の風力資源ポテンシャルに関するデータを無償で提供する「グローバル・ウィンド・アトラス（バージョン1.0）」を発表しました。この「グローバル・ウィンド・アトラス」は、世界銀行との提携により2017年11月にリニューアル（バージョン2.0）され、現在ではすべての国の風力資源マップが250m解像度で利用可能となっています。

もう一つの同様の国際的な例としては、欧州連合が資金提供している新欧州風力アトラスプロジェクトの下で更新が進められている欧州風力アトラスがあります。

国別風力資源マップの例としては、カナダ風力アトラス、米国風力資源アトラス、および2013年にESMAPが開発途上国に焦点を当てて開始したイニシアチブの下で世界銀行が発行した一連の風力マップなどがある。 ^{[ 1 ]}これは、国連環境計画の以前のイニシアチブである太陽および風力エネルギー資源評価（SWERA）プロジェクトに続くもので、 2002年に地球環境ファシリティの資金提供を受けて開始された。しかし、これらの国別風力資源マップは、データ品質、方法論、および出力解像度の点で、世界風力アトラスに大部分取って代わられた。

上記の世界および国別のマッピング出力、およびその他の多くの出力は、国際再生可能エネルギー機関（IRENA）が開発した再生可能エネルギーのための世界地図^{[ 2 ]}からも入手できます。この地図には、風力やその他の再生可能エネルギー資源の取り組みに関する公開されているGISデータがまとめられています。

風況予測はこのような地図の使用から始めることができるが、精度や詳細さに欠けるため、風速データ収集場所の予備選定にしか役立たない。^{[ 3 ]}特別に設置された風速計ステーションからの地上測定や、委託された風力発電所の運用データの増加に伴い、多くの国で風力資源地図の精度は時間とともに向上してきたが、ほとんどの発展途上国ではカバー範囲がまだ不完全である。上記の公開されている情報源に加えて、専門コンサルタントを通じて市販の地図を入手したり、GISソフトウェアのユーザーが米国国立再生可能エネルギー研究所の高解像度風力データセットなどの公開されているGISデータを使用して独自の地図を作成したりすることもできる。^{[ 4 ]}

精度は向上しているものの、公的か商業的かを問わず、風力資源マップによって、実用規模の風力発電プロジェクトにおける現地計測の必要性がなくなる可能性は低い。^{[ 5 ]}しかし、マッピングはサイトの特定プロセスを迅速化するのに役立ち、高品質の地上ベースのデータがあれば、現地計測に必要な収集時間を短縮できる可能性がある。

複数年にわたる風速と電力密度の推定値を平均化した「静的」な風力資源地図に加えて、Renewables.ninjaなどのツールは、異なる風力タービンモデルからの風速と電力出力を1時間ごとの解像度で時間とともに変化するシミュレーションを提供します。^{[ 6 ]}

測定

風力発電所の発電量を推定するには、開発者はまず現場で風を測定する必要があります。風速計、風向計、そして場合によっては温度、気圧、相対湿度センサーを備えた気象塔が設置されます。これらの塔からのデータは、年間の代表的な風速頻度分布を算出するために、少なくとも1年間記録する必要があります。

SODARやLiDARなどのリモートセンシングデバイスによる計測値は、風力発電業界で広く受け入れられつつあります。洋上計測においては、浮体式LiDARシステムが標準となっています。^{[ 7 ]}

現地での観測は通常、短期間しか利用できないため、近隣の長期基準局（通常は空港）からもデータが収集されます。このデータは、現地での観測データを調整するために使用され、平均風速は現地での観測が不可能な長期間の代表値となります。これらのマップのバージョンは、WindNavigatorなどのソフトウェアアプリケーションで表示および使用できます。

計算

提案されている風力発電所プロジェクトのエネルギー生産量を正確に見積もるには、次の計算が必要です。

• 現地気象塔間の相関関係:
  • 大規模な風力発電所には通常、複数の気象塔が設置されています。各塔には、データが欠落している期間がありますが、敷地内の別の塔では既にデータが記録されています。欠落したデータを補完するには、最小二乗線形回帰法やその他の風況に特化した回帰分析法を使用することができます。これらの相関関係は、各塔が互いに近接して（数km程度）設置されており、各塔のセンサーが同じタイプで、地上から同じ高さに設置されている場合に、より正確になります。
• 長期気象観測所と現地気象塔の相関関係:
  • 風は年ごとに変動し、発電量は風速の3乗に比例するため、短期（5年未満）の現地観測ではエネルギー推定値が非常に不正確になる可能性があります。そのため、近隣の長期気象観測所（通常は空港に設置）の風速データを用いて現地データを調整します。通常は最小二乗線形回帰が用いられますが、他にもいくつかの手法があります。
• 測定された風速をタービンハブの高さに外挿するための垂直せん断:
  • 現代の風力タービンのハブ高は通常80メートル以上ですが、米国ではFAA（連邦航空局）の許可取得が必要であり、コストも高いため、開発業者は60メートルを超える高さのタワーの設置に消極的になることが多いです。測定された風速をハブ高に外挿する最も一般的な方法は、べき乗法則と対数法則に基づく垂直せん断プロファイルです。
• 敷地全体の風速を推定するための風の流れモデリング:
  • 地形が複雑（丘陵地帯など）であったり、起伏（植生や建物の高さなど）が激しい場合、風力発電所の敷地全体で風速が大きく変化することがあります。こうした風速の変化を計算するために、従来のWAsP線形アプローチまたは新しいCFDアプローチに基づく風の流れモデリングソフトウェアが使用されます。
• 風力タービンメーカーのパワーカーブを使用したエネルギー生産:
  • 長期的なハブ高さの風速が計算されると、メーカーの電力曲線を使用して、風力発電所の各タービンの総電気エネルギー生産量が計算されます。
• エネルギー損失係数の応用:
  • 風力発電所の正味エネルギー生産量を計算するには、総エネルギー生産量に次の損失係数を適用します。
    • 風力タービンの航跡損失
    • 風力タービンの可用性
    • 電気損失
    • 氷/汚れ/昆虫によるブレードの劣化
    • 高温/低温シャットダウン
    • 強風によるシャットダウン
    • 電力系統の問題による出力抑制

ソフトウェアアプリケーション

風力発電開発者は、さまざまな種類のソフトウェア アプリケーションを使用して風力資源を評価します。

風データ管理

風データ管理ソフトウェアは、風データの収集、保存、検索、分析、検証を支援します。通常、風データセットは気象観測地点に設置されたデータロガーから直接収集され、データベースにインポートされます。データベースにインポートされたデータセットは、システムに組み込まれたツールを使用して分析および検証できます。また、外部の風データ解析ソフトウェア、風向風速モデリングソフトウェア、または風力発電所モデリングソフトウェアで使用するためにエクスポートすることもできます。

多くのデータロガーメーカーは、自社のロガーと互換性のある風向データ管理ソフトウェアを提供しています。これらのソフトウェアパッケージは通常、自社のロガーからのデータのみを収集、保存、分析します。

さまざまなロガーからデータを受け入れ、より包括的な分析ツールとデータ検証を提供できるサードパーティのデータ管理ソフトウェアとサービスが存在します。

風データ分析

風データ分析ソフトウェアは、風データセットから測定エラーを除去し、専門的な統計分析を実行するのに役立ちます。

大気シミュレーションモデリング

風の流れのモデリング手法は、非常に高解像度の風の流れマップを計算します。水平解像度は100メートル未満の場合が多いです。高解像度モデリングを行う場合、利用可能な計算リソースの超過を避けるため、これらの小規模モデルで使用される典型的なモデル領域は、水平方向に数キロメートル、垂直方向に数百メートルです。このような小さな領域を持つモデルでは、風のパターンを左右するメソスケールの大気現象を捉えることができません。この制限を克服するために、ネストモデリングが用いられることがあります。^{[ 8 ]}

風の流れのモデリング

風の流れをモデリングするソフトウェアは、観測データが入手できない場所における風資源の重要な特性を予測することを目的としています。最も一般的に使用されているソフトウェアアプリケーションは、デンマークのRisø国立研究所で開発されたWAsPです。WAsPはポテンシャルフローモデルを用いて、ある地点における地形上の風の流れを予測します。Meteodyn WTとWindStationは、数値流体力学（CFD ）計算を用いる類似のアプリケーションであり、特に複雑な地形においてより正確な予測が可能です。^{[ 9 ]}

風力発電所のモデリング

風力発電所モデリングソフトウェアは、計画中または既存の風力発電所の挙動をシミュレートし、最も重要なエネルギー生産量を計算することを目的としています。ユーザーは通常、風速データ、高度および粗度等高線、風力タービンの仕様、背景地図を入力し、環境制約を表すオブジェクトを定義できます。これらの情報は、制約や建設上の問題を考慮しながら、エネルギー生産量を最大化する風力発電所を設計するために活用されます。ZephyCFD 、Meteodyn WT、Openwind、Windfarmer、WindPRO、WindSim、WAsPなど、 利用可能な風力発電所モデリングソフトウェアアプリケーションはいくつかあります。

中規模風力発電所のモデリング

近年、地元の風力資源からの分散型発電の需要の高まりから、新しいタイプの風力発電所開発が成長しています。 このタイプの風力プロジェクトは、主に農家や工場敷地の管理者など、高いエネルギー要件を持つ土地所有者によって推進されています。 風力モデリングの観点から特に必要なのは、タービンハブの高さがわずか10メートルから50メートルに及ぶため、木、生垣、建物など、すべての地元の特徴を含めることです。 風力モデリングのアプローチではこれらの特徴を含める必要がありますが、利用可能な市販の風力モデリングソフトウェアでこの機能を備えているものはごくわずかです。 このモデリング要件を検討するために、世界中でいくつかの作業グループが設立されており、Digital Engineering Ltd (英国)、NREL (米国)、DTU Wind Energy (デンマーク) などの企業がこの分野の開発の最前線にいて、この目的でのメソCFD風力モデリング手法の適用を検討しています。

参考文献

1. 「RE リソース マッピング | ESMAP」。
2. 「Global Atlas Gallery 3.0」 。 2021年5月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。2018年10月11日閲覧。
3. ベイリー、ブルース・H.、マクドナルド、スコット・L.、ベルナデット、ダニエル・W.、マーカス、マイケル・J.、エルシュホルツ、カート・V.（1997年4月）。「風力資源評価ハンドブック」（PDF）。下請契約番号：TAT-5-15283-01。国立再生可能エネルギー研究所。 2009年1月28日閲覧。
4. 「NREL: ダイナミックマップ、GISデータ、および分析ツール - 風データ」 www.nrel.gov 。 2011年6月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。
5. "awea.org | Resources" . www.awea.org . 2006年8月30日時点のオリジナルよりアーカイブ。
6. Staffell, Iain; Pfenninger, Stefan (2016年11月1日). 「バイアス補正再解析を用いた現在および将来の風力発電出力のシミュレーション」 . Energy . 114 : 1224–1239 . Bibcode : 2016Ene...114.1224S . doi : 10.1016/j.energy.2016.08.068 . hdl : 20.500.11850/120087 .
7. パチュケ, エリック; ズウィック, サラ; ゴットシャル, ジュリア. 「浮体式LIDARを洋上風力資源測定の標準として確立する」 .電力・エネルギーソリューション. 2024年3月21日閲覧。
8. Al-Yahyai,​​ Sultan (2012年1月). 「風力エネルギー評価のためのネストアンサンブルNWPアプローチ」.再生可能エネルギー. 37 (1): 150– 160. Bibcode : 2012REne...37..150A . doi : 10.1016/j.renene.2011.06.014 .
9. ペレイラ、R;ゲデス、リカルド。シルバ・サントス、カルロス (2010-01-01)。「「通常の」ユーザーの WAsP と CFD の風力資源推定値の比較」。{{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）が必要です

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