Lightning-eyesRとEfficientNetを用いた風車落雷検知に関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: HV25050

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 高電圧研究会

発行日: 2025/01/20

タイトル(英語): A Study on Detecting of Lightning Strikes on Wind Turbines Using Lightning-eyes and EfficientNet

著者名: 土井 颯真(中部大学),松岡 一輝(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),Kazuki Matsuoka(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|Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　Ｎｅｔ|画像認識|Lightning|Wind turbine|Machine learning|Anormaly detection|EfficientNet|Image recognition

要約(日本語): 再生可能エネルギーが注目される中，太陽光発電や風力発電の普及は著しく，特に，エネルギー単価の安い風車の大型化が進んでいる。それに伴い，風車の雷被害が問題視されるようになり，雷対策に関する研究がより重要視されるようになっている。近年、画像認識精度に優れたAI技術や高性能ドローンが普及したことにより，点検に関する解釈が改訂され，2024年6月からデジタル機器を用いた風車の点検が可能となった。その後，カメラシステムを用いた落雷のAI自動検知等の製品が普及しはじめており，落雷後の風車点検の迅速化による稼働率向上が

要約(英語): As renewable energy becomes attractive energy, the use of solar and wind power generation has become widespread, and wind turbines, which have low energy cost, are becoming taller. As a result, lightning damage to wind turbines has become a problem, and research on lightning countermeasures is becoming more important. In recent years, the use of AI technology with excellent image recognition accuracy and high-performance drones has led to a revision of the inspection regulations, and it has become possible to inspect wind turbines using digital equipment from June 2024. Since then, products such as AI automatic detection of lightning strikes using camera systems have begun to spread, and it is expected that the uptime of wind turbine inspections after lightning strikes will be improved. In this paper, we report a method to detect lightning strikes on wind turbines with high accuracy by photographing them using Lightning-eyesR and using image recognition based on EfficientNet.

本誌: 2025年1月23日-2025年1月24日高電圧研究会-1

本誌掲載ページ: 23-28 p

原稿種別: 日本語