画像データを用いた風車落雷検知に関する研究 ～畳み込みオートエンコーダを用いた検証～

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: FTE23010,PE23102,HV23050

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

発行日: 2023/06/05

タイトル(英語): A Study on Lightning Detection for Wind Turbines Using Image Data ~Verification using convolutional autoencoder~

著者名: 土井 颯真(中部大学),松井 拓斗(中部大学),山本 和男(中部大学)

著者名(英語): Soma Doi(Chubu University),Takuto Matsui(Chubu University),Kazuo Yamamoto(Chubu University)

キーワード: 雷|風車|機械学習|異常検知|畳み込みオートエンコーダ|画像認識|Lightning|Wind turbine|Machine learning|Anormaly detection|Convolutional autoencoder|Image recognition

要約(日本語): 風力発電の普及に伴い，背の高い風車への落雷が増え，被害も数多く報告されるようになった。このような被害を防ぐため，冬季雷地域にある風車には落雷検出装置の設置が義務付けられ，落雷検知後は，設備の健全性を確認したのち，再稼働することとなった。このような落雷後の確認が，風車の稼働率を低下させる一つの要因となっており，風車への落雷を正確に検知する技術の確立が望まれるようになっている。本稿では，風車への落雷様相を特殊なビデオカメラで撮影し，機械学習を用いて映像の分析を行うことにより，風車への落雷を精度よく検出できる手

要約(英語): With the spread of wind power generation, the number of lightning strikes on tall wind turbines has increased, and many reports of damages have been reported. To prevent such damages, wind turbines located in winter lightning areas are required to be equipped with lightning detection systems. After the lightning strike was detected, it was decided to restart operation after confirming the soundness of the wind turbine. Confirming the soundness of the wind turbine is one of the factors that reduce the availability of the wind turbine. In this paper, methods for accurately detecting lightning strikes on wind turbines by recording lightning strikes on wind turbines with a special video camera and analyzing the captured images using machine learning are introduced._x000D_ _x000D_

本誌: 2023年6月8日-2023年6月9日新エネルギ－・環境/電力技術/高電圧合同研究会

本誌掲載ページ: 61-66 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,659 Kバイト