風力発電機のダメージを「ドローンが自動検出!」(AI×ドローン)【論文】

   
★AIDB会員限定Discordを開設いたしました! ログインの上、マイページをご覧ください。

★企業と人材のマッチングサービスを準備中です。アンケートのご協力をお願いいたします!↓

電力生産の保守整備を無人化

エネルギー供給負荷の平準化(季節や時間に応じた使用量の変動をおさえること)にかかるコストを削減することは、風力エネルギー発展に欠かせない。通常、運用および保守(O&M)コストは、石炭15%、ガス10%、原子力5%であるのに対し、陸上風力と洋上風力では20〜25%を占めるため、削減は急務である。

長年にわたり、様々な新しい技術を使用して、風力エネルギーのO&Mコストを削減するために多大な努力が払われた。これらの技術の目的は、人間の干渉を最小限に留めながら、効率的な操作、検査、およびメンテナンスを実現することであった。

ドローンベースのアプローチは、低コストで頻繁な検査、高解像度の光学画像取得、および最小限の人的介入が可能になる可能性を持っている。風力タービンの表面の損傷は、光学カメラを備えたドローンで画像化できる認識可能な視覚特性を示し、これらの損傷には、前縁の侵食、表面亀裂、損傷した雷受容体、損傷した渦発生器などが含まれ、初期段階であっても、外部から見ることができるので、ドローンベースのアプローチが有効である。


AIDBの全記事が読み放題のプレミアム会員登録はこちらから↓

デンマークにあるデンマーク工科大学のASM Shihavuddinら研究者は、風力発電機の損傷の自動識別という課題に着目し、ドローン画像と強化学習の組み合わせによるアプローチを試みた。結果、ほぼ人間レベルの精度を達成できることを示した。

高精度でブレードの傷を発見

ASM Shihavuddinらの研究のポイントは以下の通りだ。

当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。



※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について







■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






業界/カテゴリー

PAGE TOP