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Enterprise 飛行ドローンで風力発電設備点検を実現!専門家の知見&機械学習を活用し、作業時間の大幅短縮を可能に

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飛行ドローンで風力発電設備点検を実現!専門家の知見&機械学習を活用し、作業時間の大幅短縮を可能に

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ドローンは今や産業界においても存在感を増してきている。災害対策やプラント内で用いられるなど、今後ますます利用の拡大が見込まれる。

風力発電設備等の構造物をロープ高所作業を用いてメンテナンスをおこなう株式会社ジョインテックと、ドローンの産業利用に取り組む株式会社東北ドローンは、このほど、専門家の知見を用いて、ドローンによる風力発電設備のブレード点検を30基実行した。

損傷評価、補修見積り積算をおこなえるレベルで実施し、風力発電事業者へ報告書の納品を完了したという。

今後は、風力発電ブレードの損傷データを基に機械学習を実行し、AIによるサービスをアルビト株式会社と協業で展開していく予定だ。

・国内の風力発電設備利用率が低い現状

現状、日本国内における風力発電設備導入量は右肩上がり(図-1)で伸びている一方、国内の風力発電設備の利用率は平均21%程度(※1)に留まっており、計画時の設備利用率と比べ、実績としての設備利用率が低くなっているという課題があるという。

設備利用率が低下している原因として、日本の気候特性でもある雷被害(特に東北~北陸の日本海側)に代表される外的要因があるという。設備の損傷・故障による停止や補修・メンテナンスに要する時間が、事業者に重い負担としてのしかかっている。

クリーンエネルギーである自然エネルギー(風力発電)は今後の拡大が期待されており、点検可能な期間内(季節)に“的確に無駄なく”維持・管理をおこない、運転停止期間を最小限に抑えるための仕組みづくりが必要とされている。

※1:RPS 法ホームページ 平成 23 年度の認定設備容量、新エネルギー当発電設備による新エネルギー当電気供給量より算出

図-1出典:新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO) 「日本における風力発電設備・導入実績」
https://www.nedo.go.jp/library/fuuryoku/pdf/02_dounyuu_suii.pdf

・安全性を保ちつつ、点検作業の時間短縮を目指す

そんな現状にメスを入れるのが、飛行ドローンによる点検という新たな手法だ。風力発電設備という「衝突してはいけない物」に対する「安全性の担保」、人手でおこなうのに比べ「点検作業に要する時間の短縮」、その両方を実現できる。

〈安全性の担保におけるポイント〉
▼点検専用機材を採用することにより、離隔距離を保ち撮影が可能
単独測位ではなくRTK測位によるホバリング性能の向上が可能となる機材を利用し、高倍率ズームでもブレの少ない点検写真の撮影ができる。

風力発電設備点検・補修の専門家の知見を用いることにより、実用に足る撮影データを取得するための専用カメラを選定し、正対目視点検と遜色ない精度を実現可能。

高精度ホバリング撮影の為、ドローン本体の移動距離を短くし、点検作業時間を大幅に削減が可能。

1基3ブレードあたりの点検時間をブレード停止から1時間~1時間半程度で撮影をおこなえる工夫として、ドローンを定点に据えカメラジンバルのみを動かす手法を採用し、移動による時間のロスを削減。

〈設備保有企業におけるメリット〉
▼予防保全型の維持管理がおこなえるため、ライフサイクルコストが削減可能
▼安価に高精度の点検結果を得ることができる
▼点検に要する時間が1~1.5h/基となるため、発電停止時間の低減が可能
▼点検に要する期間が短く、補修計画の立案にゆとりが生じる

〈設備補修・メンテナンス企業におけるメリット〉
▼詳細点検可能なカメラを使用しての空撮のため、遠望での撮影データに比べ、より詳細な補修計画の立案ができる

・今後の展望は?

同社では今後、ドローンが取得した膨大な画像データとAI等の技術を活用し、ドローンでの撮影時点でリアルタイムに点検結果をレポートとして提供するサービスを開発中で、近日オープンベータテストにて画像解析をデータアップロードのみでおこなえるサービスを展開し、機械学習による精度向上を図っていく。
※ベータ版のサービスリリースは3月初旬予定

また、風力発電施設のみに限らず、ダム、高速道路といった高所作業が必要となっている設備に汎用的に対応できるように、サービスの拡張を目指すという。

危険な場所、人が入りにくい場所でこそ、ドローンの価値が光る。精細なデータを取得し、累積したデータを解析することで、今後の運用の大きな助けとなってくれそうだ。

株式会社東北ドローン
専門家×ドローンによる風力発電設備点検を実現 PR TIMESリリース
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