研究の概要

風力発電ファームの出力最大化は、再生可能エネルギーの導入拡大において重要な技術課題である。本研究では、9機タービン構成の風力ファームを対象に、逐次フィードバック最適化（SFO）と既存2手法（随伴法経済型モデル予測制御AMPCおよびExtremum Seeking Control ESC）を体系的に比較評価している。

比較は統一された制約条件のもとで行われ、各手法の定常出力・過渡応答・計算コストを実装視点から分析している。IFAC World Congress 2026への採択論文であり、風力ファーム制御分野での実用評価基準を提示した研究として位置づけられる。

主な発見・成果

SFO（逐次フィードバック最適化）は3手法のうち最も高い定常出力を達成しながら、リアルタイム実行可能性も維持した。AMPCは過渡応答に優れているが計算コストが著しく高く、大規模ファームへの適用には課題がある。ESCはモデル不要の軽量な手法だが、局所最適に収束するリスクがある。

SFOはこれら2つのトレードオフを効果的に解消し、実運用での展開に最も適したバランスをもつことが示された。複数の最適化アルゴリズムを同一条件で実験的に比較したベンチマーク研究として、今後の手法選択の指針となる。

実務への応用

大規模洋上・陸上風力ファームの制御システムを設計・調達する立場では、本論文のベンチマーク結果が手法選択の根拠として直接活用できる。特にSFOは「高出力×リアルタイム実行」を両立しており、既存のSCADAシステムへの組み込みや改修時に優先的に評価すべき手法として浮上した。計算コストが制約となるエッジ環境（タービン搭載コントローラー）では、ESCの軽量性も引き続き競争力がある。