新エネルギーへの開発、製造、販売、運(yùn)用、メンテナンスが一體となるハイテク企業(yè)です
新エネルギー?産業(yè)技術(shù)総合開発機(jī)構(gòu)（NEDO）と東京大學(xué)および産業(yè)技術(shù)総合研究所は、風(fēng)車の狀態(tài)監(jiān)視データとAIを活用した故障予知技術(shù)を開発したと発表した。國內(nèi)の風(fēng)車は部品の故障や事故によるメンテナンスのための停止時間が長く、海外の風(fēng)車と比較して運(yùn)転時間が短くなっていたが、この成果により、停止時間を大幅に短縮し、風(fēng)力発電の設(shè)備利用率を2％向上できることを確認(rèn)したという。
今後の導(dǎo)入拡大が期待されている風(fēng)力発電。しかし、日本では海外と比較すると、複雑な地形、気象條件などが影響し、風(fēng)車の故障よる交換作業(yè)など、メンテナンスのための停止時間が長く、設(shè)備利用率は低い水準(zhǔn)に留まっている。
こうした中で、NEDOの事業(yè)「スマートメンテナンス技術(shù)研究開発（分析）（リスク解析等）」で3社は、故障や事故によるメンテナン伴う風(fēng)車の停止時間を削減し、設(shè)備利用率を向上させることを目的として、風(fēng)車に設(shè)置されているCMS（Condition Monitoring System）データなどとAIを活用した異常検知?故障予知技術(shù)を開発した。今回の成果を活用することで、風(fēng)車の停止時間を大幅に短縮し、風(fēng)力発電の設(shè)備利用率を21％から23％に高められることを確認(rèn)したとする。NEDOの試算によると、全國の風(fēng)車の年間設(shè)備利用率が1％向上すると、約8.4萬世帯分の年間消費(fèi)電力量を発電できるという。
今回、設(shè)備利用率を向上させるために、異常の兆候検知と機(jī)器點(diǎn)検時間の短縮に取り組んだ。まず、風(fēng)力発電の実機(jī)における軸受損傷進(jìn)展実験を行い、ごく初期の損傷から故障に至るまでの振動の変化を確認(rèn)した上で、東京大學(xué)と産業(yè)技術(shù)総合研究所が所有するAIの技術(shù)を適用し、風(fēng)車用CMSデータを分析する方法を検討した。
その結(jié)果、これまで困難とされてきた大型部品（主軸?増速機(jī)軸受）の異常兆候を検出可能な技術(shù)を開発し、さらに部品損傷進(jìn)展モデルを活用した診斷予測技術(shù)も開発することに成功した。これらの技術(shù)を適用し、國內(nèi)にある43基の風(fēng)車で実証した結(jié)果、交換意思決定の1～3カ月前に異常兆候を検知し、約9割の異常検知率を達(dá)成した。これにより、停止時間の大幅短縮による風(fēng)力発電の設(shè)備利用率向上を?qū)g現(xiàn)できる。
さらに、風(fēng)車の運(yùn)用実態(tài)を詳細(xì)に調(diào)査、分析を行い、これまで収集できなかった風(fēng)車運(yùn)用に関する情報の獲得を?qū)g現(xiàn)し、データを整理した。これらをもとに、ITを活用したタブレット情報蓄積裝置「SMS（Smart Maintenance System）プラットフォーム」を開発した。同プラットフォームの仕組みを用いて現(xiàn)場作業(yè)を行った結(jié)果、メンテナンスの作業(yè)効率を向上させ、機(jī)器點(diǎn)検時間を最大40％短縮できることが確認(rèn)できたという。
今後は、同研究開発の成果を広く普及し、風(fēng)力発電の設(shè)備利用率向上につなげていくため、CMS（Condition Monitoring System）データなどについて、各事業(yè)者が自社の秘匿情報を適切に保護(hù)した上で共通に利用できるデータベースの構(gòu)築や、同研究開発の成果をまとめたe-ラーニング教材の発信等により、スマートメンテナンスのさらなる普及を推進(jìn)する。
開発したメンテナンス技術(shù) 出典：NEDO
「SMS（Smart Maintenance System）プラットフォーム」のイメージ 出典：NEDO