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| ■論文No. |
FTE22001,PE22084,HV22061 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2022/06/18 |
| ■タイトル |
風車への落雷性状と雷機械学習（ＡＩ）予測-損傷リスクにかかわる雷 |
| ■タイトル(英語) |
Lightning characteristics to wind turbine and lightning prediction by machine learning (AI) |
| ■著者名 |
青柳 秀夫(応用気象エンジニアリング),夏野 大輔(東洋設計),栗原 真基(応用気象エンジニアリング),張 尚勛(応用気象エンジニアリング),毛利 卓也(応用気象エンジニアリング) |
| ■著者名(英語) |
Hideo Aoyagi(Applied Meteorological Engineering & Consulting Survices Co, Ltd),Daisuke Natsuno(Toyo Sekkei Co., Ltd),Masaki Kurihara(Applied Meteorological Engineering & Consulting Survices Co, Ltd),Shangxun Zhang(Applied Meteorological Engineering & Cons |
| ■価格 |
会員 ¥440 一般 ¥660 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【B】電力・エネルギー部門 新エネルギ－・環境/【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 高電圧合同研究会 |
| ■本誌 |
2022年6月21日-2022年6月22日新エネルギ－・環境/電力技術/高電圧合同研究会
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| ■本誌掲載ページ |
1-6ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
雷リスク|機械学習|冬季雷|風力発電|損傷|予測|lightning risk|machine learning|winter lightning|wind turbine|damage|prediction |
| ■要約(日本語) |
風車への落雷を計測したデータを整理し、機械学習（AI）により雷予測を実施した。風車への冬季雷は、大エネルギーの雷となることが知られているが、下向きの雷に比べて風車への上向き雷は容易に発生しうる。風車の雷リスクとしては、損傷をもたらす雷の発生可能性を知ることが重要であるため、本報告では、大エネルギー雷となるかどうかの判断に利用する電荷量の大きさの予測可能性を検討した。 |
| ■要約(英語) |
Winter lightning to wind turbines is known to be high-energy lightning.The authors organized the data of lightning strikes on the wind turbines and carried out lightning prediction by machine learning (AI). The prediction of lightning to the wind turbine showed predictability by using the unstable index of the atmospheric condition as a factor. However, the accuracy of the charge amount prediction is insufficient and needs to be examined in the future. |
| ■版 型 |
A4 |
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