사업화 유망 기술
연구내용
- 풍력발전기 주요 부품에서 측정한 신호 분석을 통해 실시간으로 부품의 건전성을 분석/평가하고 운영 및 유지보수에 필요한 정보를 제공할 수 있는 알고리즘 풍력발전기의 실시간 이상 진단을 위한 상태감시시스템(Condition monitoring system, CMS)을 기반으로 하고 있으나, 기존의 CMS들이 현시점에서의 결함발생 유무만을 감지하는데 비해 주요 부품의 결함 진단과 더불어 향후 고장 발생시점을 예측하여 부품의 잔존수명을 추정하여 표시 본 기술의 결함 진단 및 수명예측에는 빅데이터 처리 및 인공지능/기계학습 기법(신경망, 확장형 은닉마르코프 모델)을 적용하여 결함진단율을 99%까지 향상시켰으며, 베이지안 통계기법 및 몬테카를로 시뮬레이션 등 통계적 접근법을 통해 수명예측 오차를 10% 이내로 저감 시시각각 변화하는 바람에 의해 변동 하중이 존재하더라도 주요 부품의 결함진단과 수명예측이 가능