ＰａｔｃｈＣｏｒｅを用いた風車ブレード異常検知手法に関する研究

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：HV25105

グループ名：【B】電力・エネルギー部門 高電圧研究会

発行日：2025/10/20

タイトル(英語)：Research on wind turbine blade anomaly detection methods using PatchCore

著者名：浅田 千佳良(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),山下 隆義(中部大学)

著者名(英語)： Chikara Asada(Chubu University),Kazuki Matsuoka(Chubu University),Takuto Matsui(Chubu University),Kazuo Yamamoto(Chubu University),Takayoshi Yamashita(Chubu University)

キーワード：Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ－Ｅｙｅｓ,風車,雷,ＡＩ,カメラ,ＰａｔｃｈＣｏｒｅ,Lightning-Eyes,Wind turbine,Lightning,AI,Camera,PatchCore

要約(日本語)：Lightning-Eyesは，風車の稼働状況をビデオ観測しつつ，落雷の瞬間を画像処理技術やAI技術を用いて正確に捉えることができるカメラシステムである。落雷後の風車の健全性確認等に利用されている。風車に落雷があり，落雷検出装置が作動し，風車が停止した場合，目視外観点検を行い設備の健全性を確認した後，再稼働する手順が求められている。しかし，風車の立地や時間帯等が関係し，再稼働に時間を要する場合があり，風車の稼働率が低下することも少なくない。本研究では，機械学習の一つであるPatchCoreを用いて風車ブレードの異常を遠隔から高精度で検知し，故障，事故を早期発見できる技術について検討した結果を報告する。

要約(英語)：Lightning-eyes is a camera system that can accurately capture the moment of a lightning strike using image processing and AI technologies while observing the operating status of a wind turbine. It is used to check the soundness of wind turbines after a lightning strike. When a wind turbine is struck by lightning, the lightning detection system is activated, and the turbine stops, a visual inspection of the exterior is required to confirm the soundness of the turbine before restarting it. However, depending on the location of the wind turbine and the time of the lightning strike, restarting the wind turbine can take time, often resulting in a decrease in the availability. In this study, the technology that uses PatchCore, a machine learning technology, to remotely detect anomalies in wind turbine blades with high accuracy and enable early detection of failures and accidents are reported.

本誌：2025年10月23日-2025年10月24日高電圧研究会-2

本誌掲載ページ：55-60p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,453Kバイト