【検証事例】風力タービンコンポーネントの故障予測 風力発電会社（仮想） 様
故障の6日前に予測することに成功
風力タービンの故障から、突発的な停止が頻発。
その結果、メンテナンスコストが高騰し、発電効率が低下していました。
「NTech Predict」の予知保全機能を活用して風力タービンの故障予測を行い、6日前に異常を予測することに成功しました。
導入前の課題
風力タービンの故障により、予期せぬ停止が頻繁に発生していました。
これにより、メンテナンスコストが増大し、発電効率が低下していました。
さらに、突発的な故障によるダウンタイムが長く、運用に課題がありました。
投入データ
異常予測には、下記データを使用しました。
- データ項目の種類：シャフトに発生する振動データ（加速度）
- データの観測間隔：0.1秒ごと(1日20分間）
- データ量：約12000×60行 (60日分)
設備を問わず予測できる汎用性
「NTech Predict」の予知保全機能では、CSVの数値データがあれば、設備を問わず異常予測することができます。
また異常を予測するには、現場担当者の知識を活用し、異常に寄与するであろう箇所にセンサーを設置することが重要です。
なお、収集データが異常に寄与しているとは限らないため、2か所以上からデータを収集することを推奨しています。
設備異常を事前に予測することで、メンテナンスコストの削減・突発的なダウンタイム短縮に繋がります。
お困りごと・お悩みがありましたら、お気軽にお問い合わせください。