風力発電効率向上のためのインテリジェント運用保守と予測モデル最適化

要旨

本研究は、風力発電効率の向上における予知保全モデルの有効性と、インテリジェントな運用・保守（O&M）システムの最適化について探求する。質的研究を通じて、風力発電所のエンジニアおよび保守マネージャー5名を対象に構造化インタビューを実施した。各参加者はタービン運用における豊富な経験を有している。テーマ分析を用いた結果、予知保全モデルは主要な故障を特定することでダウンタイムを効果的に削減する一方、小さな漸進的な故障の検出には課題があることが明らかになった。主な課題として、誤検知、センサーの故障、古いタービンシステムとの新モデルの統合の難しさが挙げられた。デジタルツイン、SCADAシステム、状態監視などの先進技術は、タービン保守の実践を大幅に向上させている。しかし、これらの技術は、特にAIの精緻化とリアルタイムデータ統合において、さらなる改善が必要である。研究結果は、風力タービンの性能を完全に最適化し、再生可能エネルギーの普及を支援するための継続的な開発の必要性を強調している。

English

This study explores the effectiveness of predictive maintenance models and the optimization of intelligent Operation and Maintenance (O&M) systems in improving wind power generation efficiency. Through qualitative research, structured interviews were conducted with five wind farm engineers and maintenance managers, each with extensive experience in turbine operations. Using thematic analysis, the study revealed that while predictive maintenance models effectively reduce downtime by identifying major faults, they often struggle with detecting smaller, gradual failures. Key challenges identified include false positives, sensor malfunctions, and difficulties in integrating new models with older turbine systems. Advanced technologies such as digital twins, SCADA systems, and condition monitoring have significantly enhanced turbine maintenance practices. However, these technologies still require improvements, particularly in AI refinement and real-time data integration. The findings emphasize the need for continuous development to fully optimize wind turbine performance and support the broader adoption of renewable energy.

風力発電効率向上のためのインテリジェント運用保守と予測モデル最適化

Intelligent Operation and Maintenance and Prediction Model Optimization for Improving Wind Power Generation Efficiency

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