風力発電装置内部の音響観測に基づく被雷風車検出装置の開発 －深層学習適用の試み－

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: HV20011

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 高電圧研究会

発行日: 2020/01/23

タイトル(英語): A Development of an Automatic Stopping Equipment for a Wind Turbine Stroked by a Lightning Using Acoustic Measurement Data in the Wind Turbine Tower -Trial of deep learning application-

著者名: 内本 航太(和歌山工業高等専門学校),宮本 章弘(和歌山工業高等専門学校),山吹 巧一(和歌山工業高等専門学校)

著者名(英語): Kota UCHIMOTO(National Institute of Technology, Wakayama College),Akihiro MIYAMOTO(National Institute of Technology, Wakayama College),Koichi YAMABUKI(National Institute of Technology, Wakayama College)

キーワード: 風力発電|雷撃|音響|深層学習|wind power generation|lightning strike|acoustic|deep learning

要約(日本語): 著者らは風車内の音響解析に基づく新しい雷撃検出装置を提案している。検出のための技術にはスペクトログラムを利用している。深層学習を用いることにより、雷撃検出精度の向上が見られた。

要約(英語): The authors have proposed a new type lightning striking detection device, which is based on analysis of acoustic data in a wind turbine. As a technique to detect lightning strikes, spectrogram analysis is adopted for the proposed system. Using a deep learning technique, the accuracy to distinguish events originated by a lightning strike becomes better.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,069 Kバイト