論文の概要: Condition Monitoring with Machine Learning: A Data-Driven Framework for Quantifying Wind Turbine Energy Loss
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13012v1
- Date: Mon, 16 Jun 2025 00:44:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.28834
- Title: Condition Monitoring with Machine Learning: A Data-Driven Framework for Quantifying Wind Turbine Energy Loss
- Title（参考訳）: 機械学習によるコンディションモニタリング:風力発電エネルギー損失の定量化のためのデータ駆動フレームワーク
- Authors: Emil Marcus Buchberg, Kent Vugs Nielsen,
- Abstract要約: 本研究では,風力タービンのコンディションモニタリングのための高度でスケーラブルな機械学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、厳密な前処理によって正常なタービン挙動を効果的に分離し、ドメイン固有のルールと異常検出フィルタを取り入れている。
データ前処理法は、ウィンドファーム当たりのSCADAデータの平均31%を保持し、大幅なデータ削減をもたらした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wind energy significantly contributes to the global shift towards renewable energy, yet operational challenges, such as Leading-Edge Erosion on wind turbine blades, notably reduce energy output. This study introduces an advanced, scalable machine learning framework for condition monitoring of wind turbines, specifically targeting improved detection of anomalies using Supervisory Control and Data Acquisition data. The framework effectively isolates normal turbine behavior through rigorous preprocessing, incorporating domain-specific rules and anomaly detection filters, including Gaussian Mixture Models and a predictive power score. The data cleaning and feature selection process enables identification of deviations indicative of performance degradation, facilitating estimates of annual energy production losses. The data preprocessing methods resulted in significant data reduction, retaining on average 31% of the original SCADA data per wind farm. Notably, 24 out of 35 turbines exhibited clear performance declines. At the same time, seven improved, and four showed no significant changes when employing the power curve feature set, which consisted of wind speed and ambient temperature. Models such as Random Forest, XGBoost, and KNN consistently captured subtle but persistent declines in turbine performance. The developed framework provides a novel approach to existing condition monitoring methodologies by isolating normal operational data and estimating annual energy loss, which can be a key part in reducing maintenance expenditures and mitigating economic impacts from turbine downtime.
- Abstract（参考訳）: 風力エネルギーは、再生可能エネルギーへの世界的シフトに大きく貢献するが、風力タービンブレードのリード・エッジ・エロージョン(英語版)のような運用上の課題は、特にエネルギー出力を減少させる。
本研究では,風力タービンのコンディションモニタリングのための高度でスケーラブルな機械学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、厳密な前処理によって正常なタービン挙動を効果的に分離し、ドメイン固有のルールとガウス混合モデルや予測パワースコアを含む異常検出フィルタを組み込んだ。
データクリーニング及び特徴選択プロセスは、性能劣化を示す偏差の識別を可能にし、年間エネルギー生産損失の推定を容易にする。
データ前処理法は、ウィンドファーム当たりのSCADAデータの平均31%を保持し、データ削減に寄与した。
特筆すべきは、35基中24基のタービンが明らかに性能低下を示したことである。
同時に、風速と周囲温度からなるパワーカーブ特徴セットを用いることで、7つの改善、4つの改善点が有意な変化を示さなかった。
ランダムフォレスト、XGBoost、KNNといったモデルではタービンの性能は微妙に低下する傾向にあった。
本研究の枠組みは, 通常の運転データを分離し, 年次エネルギー損失を推定し, 保守費の削減, タービンのダウンタイムによる経済的影響を軽減し, 既存状態モニタリング手法への新たなアプローチを提供するものである。
関連論文リスト
- Inter-turbine Modelling of Wind-Farm Power using Multi-task Learning [0.0]
この研究は、まず、データから学習した覚醒効果を調節する風車パワーを予測する確率論的回帰モデルを導入する。
異なるタスクに対する学習モデルパラメータの空間的相関を階層的ベイズモデルで活用して「メタモデル」を開発する
その結果、メタモデルは一連のベンチマークモデルより優れており、構造体の個体群における推論に効率的にデータを利用するための新しい戦略が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-20T13:01:07Z) - Barely-Visible Surface Crack Detection for Wind Turbine Sustainability [0.0]
本稿では,多くの風車検査から収集したほとんど見えないヘアラインひび割れのデータセットについて紹介する。
本データセットの有効性を証明するため, エンド・ツー・エンドのタービンき裂検出パイプラインについて詳述した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T19:03:48Z) - Bias correction of wind power forecasts with SCADA data and continuous
learning [0.0]
我々は,4つの機械学習に基づく風力予測モデルを提示し,評価し,比較する。
本モデルは,65基の風力タービンからなるウィンドパークのデータセットを用いて評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T16:31:45Z) - Butterfly Effects of SGD Noise: Error Amplification in Behavior Cloning
and Autoregression [70.78523583702209]
深層ニューラルネットワークを用いた行動クローニングの訓練不安定性について検討した。
トレーニング中のSGD更新の最小化は,長期的報奨の急激な振動をもたらすことが観察された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-17T17:39:40Z) - Prediction of wind turbines power with physics-informed neural networks
and evidential uncertainty quantification [2.126171264016785]
物理インフォームドニューラルネットワークを用いて、風力発電所の4基のタービンから得られた履歴データを再現する。
パワー, トルク, パワー係数の回帰モデルでは, 実データ, 物理式ともに精度が高いことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T07:58:38Z) - Benchmarks and Custom Package for Energy Forecasting [55.460452605056894]
エネルギー予測は、電力グリッドディスパッチのようなその後のタスクのコストを最小化することを目的としている。
本稿では,大規模負荷データセットを収集し,再生可能エネルギーデータセットを新たにリリースした。
評価指標の異なるレベルにおいて,21種類の予測手法を用いた広範囲な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-14T06:50:02Z) - Long-term Wind Power Forecasting with Hierarchical Spatial-Temporal
Transformer [112.12271800369741]
風力発電は、再生可能、汚染のないその他の利点により、世界中の注目を集めている。
正確な風力発電予測(WPF)は、電力系統の運用における電力変動を効果的に低減することができる。
既存の手法は主に短期的な予測のために設計されており、効果的な時空間的特徴増強が欠如している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T04:03:15Z) - An XAI framework for robust and transparent data-driven wind turbine
power curve models [0.8547032097715571]
風力タービン動力曲線モデルは周囲の条件をタービン出力に変換する。
近年、複雑化する機械学習手法がこのタスクの最先端となっている。
本稿では,データ駆動パワーカーブモデルから得られた戦略を検証し,検証するための説明可能な人工知能フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T17:37:58Z) - Measuring Wind Turbine Health Using Drifting Concepts [55.87342698167776]
風力タービンの健全性解析のための2つの新しい手法を提案する。
第1の方法は、比較的高低電力生産の減少または増加を評価することを目的とする。
第2の方法は抽出された概念の全体的ドリフトを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-09T14:04:55Z) - Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of
Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。
降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T21:10:47Z) - T$^2$-Net: A Semi-supervised Deep Model for Turbulence Forecasting [65.498967509424]
空気の乱気流予測は、乗客の安全を保ち、効率を最大化し、コストを下げるガイドルートである有害な乱気流を避けるのに役立つ。
従来の予測手法は、動的で複雑な気象条件では効果の低い、高度にカスタマイズされた乱流指数に依存している。
本研究では,(1)複雑な時間的相関関係と(2)希少性,非常に限られた乱流ラベルが得られるという2つの課題から,機械学習による乱流予測システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T21:14:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。