特許ウォッチ

公開番号2025178140
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-12-05
出願番号2025075387,2024083538
出願日2025-04-30,2024-05-22
発明の名称風車のブレードの補修を行うべきタイミングを予測するためのシステム、方法、およびプログラム
出願人LEBO ROBOTICS株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類F03D 17/00 20160101AFI20251128BHJP(液体用機械または機関;風力原動機,ばね原動機,重力原動機;他類に属さない機械動力または反動推進力を発生するもの)
要約【課題】風車のブレードの補修を適切なタイミングで行うことを可能にするシステム等を提供すること
【解決手段】本発明は、風車のブレードの補修を行うべきタイミングを予測するためのシステムを提供し、前記システムは、風車のブレードの表面形状を表すデータを受信する受信手段と、前記データに基づいて、前記タイミングを予測する予測手段とを備える。前記予測手段は、前記データ内に示される前記ブレードの表面の損傷部分の態様に基づいて、予測モデルを選択することと、前記選択された予測モデルを用いて、前記データに基づいて、前記タイミングを予測することとを行うように構成されている。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
本明細書に記載の発明。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、風車のブレードの補修を行うべきタイミングを予測するためのシステム、方法、およびプログラムに関する。
続きを表示（約 2,800 文字）【背景技術】
【０００２】
大型風力発電機は、そのナセルが約１００ｍの高さを有する。大型風力発電機のブレードの翼端周速は約１００～１２０ｍ／ｓであり、ブレードの風を切る方の縁であるリーディングエッジ（前縁）は、毎年約２０μｍ摩耗する。また、大型風力発電機のブレードは雷による被害を受けやすい。そのため、ブレードには、耐雷対策として雷撃電流を地面に流すための受雷部（レセプタ）が設けられているが、故障により受雷部が導通不良であると、ブレードは、落雷よる雷撃電流を地面に流すことができずに大破してしまう。従って、大型風力発電機のブレードには、定期的なメンテナンスが必要であり、損傷部がある場合には、補修が必要である。
【０００３】
風車のブレードのメンテナンスを行うための装置が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０１８／１５５７０４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
風車のブレードの補修を適切なタイミングで行うことを可能にするシステム等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、風車のブレードの表面形状を表すデータを用いて、風車のブレードの補修を行うべきタイミングを予測するシステム等を提供する。
【０００７】
本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
（項目１）
風車のブレードの補修を行うべきタイミングを予測するためのシステムであって、
風車のブレードの表面形状を表すデータを受信する受信手段と、
前記データに基づいて、前記タイミングを予測する予測手段と
を備えるシステム。
（項目２）
前記予測手段は、
前記データ内に示される前記ブレードの表面の損傷部分の態様に基づいて、予測モデルを選択することと、
前記選択された予測モデルを用いて、前記データに基づいて、前記タイミングを予測することと
を行うように構成されている、上記項目に記載のシステム。
（項目３）
前記損傷部分の態様は、前記損傷部分の浸食パターンを含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目４）
前記予測モデルを選択することは、
前記損傷部分が、一次損傷部から前記表面に対して垂直な方向に拡張する浸食パターンを有する場合に、第１の予測モデルを選択することと、
前記損傷部分が、一次損傷部から前記表面に対して平行な方向に拡張する浸食パターンを有する場合に、第２の予測モデルを選択することと
を少なくとも含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５）
前記風車のブレードの表面形状を表すデータは、前記ブレードの表面の損傷部分の深さ、幅、および、位置を含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目６）
前記受信手段は、前記風車の周囲の環境を表す環境データをさらに受信し、
前記予測手段は、前記データと前記環境データとに基づいて、前記タイミングを予測する、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目７）
前記環境データは、風速データ、雨量データ、雨滴データ、ＵＶ量データ、立地を表すデータのうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目８）
前記受信手段は、前記ブレードの少なくとも一部の材料を表す材料データをさらに受信し、
前記予測手段は、前記データと前記環境データと前記材料データとに基づいて、前記タイミングを予測する、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目９）
前記材料データは、前記ブレードの表面上の塗料の材料を表す塗料データ、前記ブレードの表面上のパテの材料を表すパテデータのうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１０）
風車のブレードの補修を行うべきタイミングを予測するための方法であって、
風車のブレードの表面形状を表すデータを受信することと、
前記データに基づいて、前記タイミングを予測することと
を含む方法。
（項目１０Ａ）
上記項目のいずれか一項に記載の特徴を含む、項目１０に記載の方法。
（項目１１）
風車のブレードの補修を行うべきタイミングを予測するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサを備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
風車のブレードの表面形状を表すデータを受信することと、
前記データに基づいて、前記タイミングを予測することと
を含む処理を前記プロセッサに行わせる、プログラム。
（項目１１Ａ）
上記項目のいずれか一項に記載の特徴を含む、項目１１に記載のプログラム。
（項目１１Ｂ）
項目１１または項目１１Ａに記載のプログラムを記憶している非一過性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、風車のブレードの補修を行うべきタイミングを予測するためのシステム等を提供することができ、これにより、風車のブレードの補修を適切なタイミングで行うことを可能にし、補修にかかる労力およびコストを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
風車のブレードのメンテナンスを行う手順を説明する図
風車のブレードのメンテナンスを行う手順を説明する図
風車のブレードのメンテナンスを行う手順を説明する図
風車のブレードのメンテナンスを行う手順を説明する図
本発明のシステム１００によるフローの一例を示す図
本発明のシステム１００の構成の一例を示す図
ブレードの表面形状を表すデータを二次元平面内にプロットした例を示す図
予測手段１２０によって利用され得る予測モデルを構築するニューラルネットワークモデルの構造の一例を示す図
浸食パターンの２つの例を概略的に示す図
システム１００を実装する情報処理装置２００の構成の一例を示す図
本発明のシステム１００における処理７００の一例を示すフローチャート
処理７００におけるステップＳ７０２の処理の一例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許