風力発電設備の動作音の取得とディープラーニングを用いた異常検知

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-076

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Acquisition of operating sound of wind power generation equipment and anomaly detection using deep learning

著者名: 井上綾介（静岡大学）,福重和（静岡大学）,犬塚博（静岡大学）,原田泰典（中部電力）,鹿島直二（中部電力）

著者名(英語): ryosuke inoue (Shizuoka University),shigekazu huku (Shizuoka University),hiroshi inuzuka (Shizuoka University),yasunori harada (CHUBU Electirc Power),naoji kashima (CHUBU Electirc Power)

キーワード: 風力発電設備|動作音取得|異常検知|ディープラーニング|オートエンコーダ|Wind power generation equipment|Acquisition of movement sound|Anomaly detection|Deep learning|Auto Encoder

要約(日本語): 電力の安定供給の為には発電設備の異常や故障を素早く検知して対策することが必要である。運転中の風力発電所の発電設備の動作音を風車のナセル内で取得して正常な場合と異常な場合の音の違いから異常状態の検知をディープラーニングで実現することを目指している。実際の風力発電設備では異常な場合のデータが得られることは極めてまれである為教師なし学習のオートエンコーダを採用した。正常な状態ではあるが通常とは異なる動作音に対してオートエンコーダで判別を行った所，判別精度を示すF値が0.955となって異常な音を高い精度で検知できた。本手法では教師なし学習の手法を採用している為に未知の異音に対しても検知できる可能性がある。

本誌掲載ページ: 127-129 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 660 Kバイト