風力発電とディープラーニング

influxの星野です。

人工知能が流行っています

私が扱っている様々な情報商材の案件にもAIという言葉が、散りばめられていて、

AIを知らないと、おそらく何もできないし

今後、人生で勝つことはできません

なので、今日は私の本業でもある風力発電について人工知能と合わせて紹介します。

従来型のエネルギー源のコスト上昇に伴い、世界は風力エネルギーを含む持続可能なエネルギー源へと移行しています。

風力タービンは複数の電気・機械部品で構成されており、膨大な量の不規則な負荷が発生するため、その運転挙動に一貫性がありません。

運転保守（O&M）は、近い将来に発生する可能性のある障害を予測して防止するために、タービンのこのような一貫性のない挙動を監視する上で重要な要素となります。機械学習は、過去10年以上にわたって風力エネルギーの分野に適用され、風力タービンの故障の分析、診断、予測を行ってきました。

特に、タービンの性能を出力曲線としてモデル化し、その曲線から外れた出力を性能エラーとみなすという考え方に基づいています。

この考え方を用いた既存の研究では、タービンの監視制御・収集（SCADA）システムからのデータを使用して、回帰技術を用いて故障・警報データをフィルタリングして分析しています。これまでの研究とは対照的に、

オープンアクセスの気象データのみからの故障予測に

ディープラーニングをどのように適用できるかを探ります。