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| ■論文No. |
211 |
| ■ページ数 |
2ページ |
■発行日
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2023/08/23 |
| ■タイトル |
風車落雷時のブレード異常検知に関する研究〜AutoencoderによるSCADAデータ分析〜 |
| ■タイトル(英語) |
Study on Blade Abnormality Detection due to Lightning Strike~SCADA data analysis by Autoencoder~ |
| ■著者名 |
松岡一輝（中部大学），松井拓斗（無所属），山本和男（中部大学） |
| ■著者名(英語) |
Kazuki Matsuoka (Chubu University), Takuto Matsui (), Kazuo Yamamoto (Chubu University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【B】令和5年電気学会電力・エネルギー部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
ページ |
| ■キーワード |
雷|風車|雷保護|異常検知|Autoencoder|SCADA|Lightning|Wind turbine|Lightning protection|Anomaly detection|Autoencoder|SCADA |
| ■要約(日本語) |
風力発電設備は，日本海側の山間部や沿岸部の風況良い場所かつ，周囲に高構造物が少ない場所に建設されることが多く，落雷を受けやすい環境にある。特に，風車への雷撃後に回転が継続することによりブレード損傷が拡大し，大きな被害に至るケースも少なくなく問題となっていた。近年では，雷撃を検知した時点で速やかに風車を停止させ，健全性を確認した上で再稼働する仕組みが確立されている。健全性確認精度の向上とそれによる稼働率の低下の低減のために，SCADAデータを利用した異常検知手法に関する研究が進められている。しかしながら，ある風車に対して異常検知を行う場合，現段階ではその風車の正常運転時のSCADAデータを事前に学習しておく必要がある。学習済みモデルを別の風車にも適用できれば，新規の風車等にも即時適用することが可能となる。そこで本研究では，転移学習可能な異常検知モデルであるAutoencoder（AE）を用いた異常検知モデルを構築した（ただし，本論文では，転移学習の検証結果は含んでいない）。また，落雷によって損傷した2件の風車のSCADAデータに本モデルを適用し異常検知を行い，精度を検証した結果を報告する。 |
| ■要約(英語) |
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
433Kバイト |
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