故障を予知する新たな風力発電メンテナンス技術を確立
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）と東京大学および産業技術総合研究所の3者は3月30日、風車の状態監視データとAIを活用した故障予知技術を開発したと発表した。
国内の風車はこれまで、海外と比べて部品故障や事故による交換作業等メンテナンスでの設備停止時間が長く、設備利用率は低レベルとなっていた。この理由は、日本の複雑な地形や気象条件等の理由によるものとみられている。
そこで、NEDO事業の「スマートメンテナンス技術研究開発」で3者は、風車に設置されている状態監視システムからのデータなどとAIを活用した異常検知・故障予知技術を開発したもの。
これまで困難とされていた大型部品（主軸など）の異常兆候検出ができる技術の開発とともに、部品の損傷進展モデルを活用した診断予測技術の開発にも成功したという。
設備利用率が21％から23％に向上できることを確認
同技術を国内の風車43基に適用して実証を行った結果、交換を決める1～3ヶ月前に異常兆候を検知し、異常検知率は約9割となったとのこと。
このことから、停止時間の大幅な短縮による風力発電設備利用率の向上が図れるとし、実際に設備利用率を21％から23％に向上できたことを確認したという。
また、今後も風力発電の設備利用率向上に向け、共通に利用できるデータベースの構築とスマートメンテナンスの更なる普及を推進していくとしている。
（画像はプレスリリースより）
▼外部リンク
NEDO プレスリリース
http://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_100939.html
