[4Yin2] インタラクティブセッション2

[4Yin2-07] 風力発電設備に対する運転条件に依らない異常検知手法の検討

〇石塚 諒一^1,2、市川 治²、河本 薫² (1.日立造船株式会社、2.滋賀大学)

キーワード：風力発電、異常検知、深層学習、教師なし学習、変分オートエンコーダ

風力発電において、設備異常を早期に検知することはエネルギーの安定供給の観点から重要である。この異常検知について、先行研究では一定の運転条件(例：定格負荷条件)における異常検知が主眼とされてきた。しかし、自然風により運転する風力発電は常に一定条件で運転される訳ではなく、従来手法では継続的な異常検知が困難であり、データの利用効率も低かった。そこで本研究では、風力発電設備の主要な構成要素である増速機を対象とし、運転条件に依存することなく異常検知可能な手法を提案する。提案手法では様々な負荷状況おける正常な増速機の振動データから作成した特徴量を用いて、畳み込み層を用いた変分オートエンコーダ(VAE)による教師なし学習を行い、正常データの多様性を考慮した異常検知を実施する。実際に提案手法を用いて作成したモデルにより、実運転データを用いた異常検知を試行し、運転状況に依存しない異常検知が可能であることを実証した。