論文の概要: Early wind turbine alarm prediction based on machine learning: AlarmForecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06831v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 09:53:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.406175
• Title: Early wind turbine alarm prediction based on machine learning: AlarmForecasting
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく早期風力タービン警報予測:AlarmForecasting
• Authors: Syed Shazaib Shah, Daoliang Tan,
• Abstract要約: 本研究の目的は、アラームをプリエンプトし、アラームが完全にトリガーされないようにするためのトランスフォーマティブリープを提供することである。 提案するAlarm Forecasting and Classification (AFC) フレームワークは,2相モジュール上に設計されている。 14個のセンビオンMM82タービンを症例として用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Alarm data is pivotal in curbing fault behavior in Wind Turbines (WTs) and forms the backbone for advancedpredictive monitoring systems. Traditionally, research cohorts have been confined to utilizing alarm data solelyas a diagnostic tool, merely indicative of unhealthy status. However, this study aims to offer a transformativeleap towards preempting alarms, preventing alarms from triggering altogether, and consequently avertingimpending failures. Our proposed Alarm Forecasting and Classification (AFC) framework is designed on twosuccessive modules: first, the regression module based on long short-term memory (LSTM) for time-series alarmforecasting, and thereafter, the classification module to implement alarm tagging on the forecasted alarm. Thisway, the entire alarm taxonomy can be forecasted reliably rather than a few specific alarms. 14 Senvion MM82turbines with an operational period of 5 years are used as a case study; the results demonstrated 82%, 52%,and 41% accurate forecasts for 10, 20, and 30 min alarm forecasts, respectively. The results substantiateanticipating and averting alarms, which is significant in curbing alarm frequency and enhancing operationalefficiency through proactive intervention.
• Abstract（参考訳）: アラームデータは、風力タービン(WT)の故障挙動を抑制する上で重要なものであり、先進予測監視システムのバックボーンを形成する。 伝統的に、研究コホートは診断ツールとしてのみアラームデータを活用することに制限されており、単に不健康な状態を示すだけである。 しかし,本研究の目的は,アラームをプリエンプトし,アラームが完全にトリガーされないようにするためのトランスフォーメーションリープを提供することである。 提案するAlarm Forecasting and Classification(AFC)フレームワークは,まず,時系列アラーム予報のための長寿命メモリ(LSTM)に基づく回帰モジュールを設計し,その後,予測アラームにアラームタグを実装するための分類モジュールを設計した。 このようにして、アラームの分類は、いくつかの特定のアラームよりも確実に予測できる。 14個のセンビオンMM82タービンをケーススタディとして使用し, それぞれ82%, 52%, 41%の精度で10, 20, 30分間のアラーム予測を行った。 その結果,アラームの発生頻度を抑え,能動的介入による操作効率の向上に寄与するアラームの沈降・回避効果が示唆された。

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