論文の概要: Scientometric Review of Artificial Intelligence for Operations &
Maintenance of Wind Turbines: The Past, Present and Future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02360v1
- Date: Wed, 30 Mar 2022 21:42:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-10 10:36:08.956288
- Title: Scientometric Review of Artificial Intelligence for Operations &
Maintenance of Wind Turbines: The Past, Present and Future
- Title（参考訳）: 風力タービンの運転・保守のための人工知能のサイエントメトリー : 過去・現在・未来
- Authors: Joyjit Chatterjee, Nina Dethlefs
- Abstract要約: コンディションベースモニタリング(CBM)とタービンの性能評価・分析は、効率的な運転・保守の確保に不可欠である。
データ駆動による意思決定技術は、過去10年間に風力産業におけるこのようなO&Mタスクの急速な進化を目撃してきた。
私たちは、データ可用性と品質における現在の重要な課題、ブラックボックスに飽和したAIモデルの透明性の欠如、そして、リアルタイムな意思決定サポートのためのモデルをデプロイする際の一般的な問題について、未来と現在の展望を提供しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Wind energy has emerged as a highly promising source of renewable energy in
recent times. However, wind turbines regularly suffer from operational
inconsistencies, leading to significant costs and challenges in operations and
maintenance (O&M). Condition-based monitoring (CBM) and performance
assessment/analysis of turbines are vital aspects for ensuring efficient O&M
planning and cost minimisation. Data-driven decision making techniques have
witnessed rapid evolution in the wind industry for such O&M tasks during the
last decade, from applying signal processing methods in early 2010 to
artificial intelligence (AI) techniques, especially deep learning in 2020. In
this article, we utilise statistical computing to present a scientometric
review of the conceptual and thematic evolution of AI in the wind energy
sector, providing evidence-based insights into present strengths and
limitations of data-driven decision making in the wind industry. We provide a
perspective into the future and on current key challenges in data availability
and quality, lack of transparency in black box-natured AI models, and
prevailing issues in deploying models for real-time decision support, along
with possible strategies to overcome these problems. We hope that a systematic
analysis of the past, present and future of CBM and performance assessment can
encourage more organisations to adopt data-driven decision making techniques in
O&M towards making wind energy sources more reliable, contributing to the
global efforts of tackling climate change.
- Abstract（参考訳）: 近年、風力エネルギーは再生可能エネルギーの非常に有望な源となっている。
しかし、風力タービンは定期的に運用上の不整合に苦しめられ、運用と保守(o&m)の大幅なコストと課題が生じた。
コンディションベースのモニタリング(CBM)とタービンの性能評価・分析は、効率的なO&M計画とコスト最小化の確保に不可欠である。
データ駆動による意思決定技術は、2010年初頭の信号処理手法から人工知能(AI)技術、特に2020年のディープラーニングまで、過去10年間、風力産業におけるこのようなO&Mタスクの急速な進化を目撃してきた。
本稿では, 風力エネルギー分野におけるAIの概念的, テーマ的進化に関するサイエントメトリックな考察を行うために, 統計計算を活用し, 風力産業におけるデータ駆動意思決定の強みと限界に関するエビデンスに基づく洞察を提供する。
我々は、データ可用性と品質における現在の主要な課題、ブラックボックスで成熟したaiモデルの透明性の欠如、リアルタイム意思決定サポートのためのモデルのデプロイに関する問題、およびこれらの問題を解決するための可能な戦略について、将来と現在の展望を提供する。
我々は、CBMの過去、現在、未来を体系的に分析し、より多くの組織がO&Mでデータ駆動意思決定技術を採用し、風力エネルギーの信頼性を高め、気候変動に対処するグローバルな取り組みに寄与することを願っている。
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