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株式会社 日立製作所 電力ビジネスユニット
新エネルギーソリューション事業部
自然エネルギー発電運営部
自然エネルギー発電システム生産本部
自然エネルギー製造・サービス部
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課題
Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ
長期間安定的に発電するため
長期停止を未然に防止したい
ソリューション
運転ログデータを活用し
発電機軸受等の異常を予兆診断
Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ
特徴
最適化を実現する
検討プロセス・ノウハウ
Ｆｅａｔｕｒｅｓ
効果
ダウンタイムの大幅低減による
収益性向上
Ｏｕｔｃｏｍｅｓ
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課題
Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ
長期間安定的に発電するため
長期停止を未然に防止したい
風力発電は風況に応じて運転・停止を頻繁に繰り返す
ため、発電機（軸受）の損耗を予測することが難しい。
36.1
%
9.4
%
1.9
%
9.1
%
15.8
%
10.2
%
17.8
%
修理
1）重機手配
作業者手配・派遣
未回答
参照文献：国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「平成28年度風力発電故障･事故調査結果報告書」
復旧に時間がかかった要因
調査
その他
２）4.8
%
予兆あり
78.9
%
不明 8.3％
記入なし 8.0％
予兆なし
故障・事故発生前の予兆の有無割合（平成28年度）
部品調達
復旧に時間がかかった要因として
「部品調達」が多数を占めている。
故障前の「予兆あり」は、定期点検中
などに確認されたもので、日常的に
予兆を検知する有効な手段が無かった。
長納期部品の予兆を早期に検知する
ことがダウンタイム低減のための
課題である。
１）工事の手配、現場条件への対応、補修作業に時間を要した、修理時に悪天候に見舞われたなど
２）他の故障風車対応を優先した、休日を挟んだなど
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風車に標準装備のＳＣＡＤＡ
１）を用いて、発電機軸受等
の劣化と進行具合を早期に検知。風車の運転を継続し
ながら、修理部品や作業員を先行手配することで、発電
停止となる前に軸受交換修理を実施。
ソリューション
運転ログデータを活用し
発電機軸受等の異常を予兆診断
Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ
正常単位空間
診断データ
(類似データの集合)
センサー1
セ
ンサー
2
多変量データを一つの指標で評価！
異常度
？
センサー2
センサー1
センサー3
異常度
時刻歴
従来の監視
予兆診断による監視
予兆診断アルゴリズムの概念
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これまで培ってきた技術的見識を活かして、200項目以上の
統計情報から最適センター群の絞り込みを実施。
さらに、風車の運転知識を活かして、センサー間の相関の
崩れの進行度を判断し、発電機の軸受損傷等を予測します。
特徴
最適化を実現する
検討プロセス・ノウハウ
ナセル外
増速機
発電機
主軸
上部：風向・風速
ピッチモータ：電流、温度
バッテリー：充電率
ナセル内
架構：振動
室内環境：温度、煙
タワー
連系設備
電力：有効・無効電力、
電圧・電流、周波数
室内環境：温度、煙
ブレード・ハブ
軸受：振動、温度
軸受：振動、温度
ステーター：温度
軸受：振動
潤滑油：汚れ、油温
室内環境：温度、煙
各部のセンサーデータ
最適なセンサー選定を実施せずに
学習・診断した場合
適切なセンサー選定が行われた
モデルにて学習・診断を実施した場合
Ｆｅａｔｕｒｅｓ
予兆検知に直接関係ないセンサーが学習の安定に
とって障害となっており、検出感度が鈍っている。
最適なセンサー群の選定により
小さな異変の早期検出が可能。
時刻歴
異
常
度
時刻歴
異
常
度
１）センサーデータ イメージ図
1)
1)
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効果
Ｏｕｔｃｏｍｅｓ
発電機の軸受損傷等を早期に予兆し、長納期部品や
作業員を先行手配することで、風車停止日数を最小化。
修理を定期点検内で実施することで不必要な停止時間減少。
ダウンタイムの大幅低減による
収益性向上
故障停止
運転
事後保守
※売電単価22円/kWh,設備利用率25%,2MW風車の場合
予兆診断による予防保守
修理停止
運転
部品手配(1～2ヶ月)
作業(10日)
作業手配
作業(5日)
作業
手配
事後保守 予防保守
５
１３０
逸失売電額
(万円)
風車停止日数
(日)
６０
事後保守
予防保守
１,６００
予兆
！
アラーム
トリップ
軸受損傷が進行し発電機交換となった場合
軸受損傷のみの場合
発電機軸受交換
○短納期
○重機手配不要
発電機交換
×長納期
×重機手配要
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予兆検出
Detect the Signs
定常監視
Constant Monitoring
予防保守
Preventive Maintenance
予兆原因特定
Identify the Cause
日立の故障予兆診断ソリューションが
ダウンタイム低減を実現いたします
6
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Constant Monitoring
定常監視
風車のＳＣＡＤＡデータを
統合データベースに毎日蓄積
稼働状況を一括監視
停止号機の早期対応を実現
稼働状況により保守計画を
迅速に組み替え稼働率を最大化
全サイトの
統計情報・
稼働情報
を表示
全サイト概況
①長期停止号機一覧
②異常予兆検知号機一覧
③保証終了、非LTSA
１）サイトはグレー
日本地図上に各ファームの
稼働状況
や
風況
を表示
１） LTSA : Long Term Service Agreement
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Detect the Signs
予兆検出
風車の異常予兆診断を
毎時間実施
１７０基以上の中からしきい値を
超過した風車のみ抽出
異常度推移や異常を最も検知
しているセンサーの特定が可能
01_Farm01 1号機１時間に１回、予兆診断により健全性を自動分析
通常監視では見落としがちな異変を早期検出可能
ＳＣＡＤＡ データ分析ツール
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Identify the Cause
予兆原因特定
異常予兆風車の原因切り分け
異常検出設備に対して
ＦＴＡ
１）
に従い詳細に調査
有識者の知見により
迅速に原因切り分けを実施
LTSA契約のお客様はグリース等
調査により対策案を判断
異音
調査
配線
調査
グリース
調査
弊社有識者の知見により制定した
ＦＴＡに従い迅速に異常予兆原因調査
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Preventive Maintenance
予防保守
ＬＴＳＡ契約のお客さまには
無償で予防保守を実施
ＬＴＳＡ未契約のお客さまには
推奨対応策をご提案
早期対応により
ダウンタイムの大幅低減
発電機交換の場合
軸受交換の場合
７
1
2
輸送管理他
１３
部品(発電機本体)
２５
クレーン
２２
作業費
１０
予防
保守
事後
保守
早期対応で修理費用を大幅抑制
修 理 費 用
予兆
予兆診断に
よ
る
異常度
異常判定値
0
100
200
300
400
9/1
9/21
10/11
10/31
○短納期
○重機手配不要
×長納期
×重機手配要
8 6 ％
減
１ ）
１
２
３
Ｍｕｌｔｉ SCADAにて定時監視中、異常度の急増を確認。
早急に現地駐在者へ連絡。
異音やグリースを確認。
調査結果を総合的に判断し、軸受交換を決定。
軸受交換後の分解調査の結果、転走面の圧痕や
保持器傷が認められ、予兆診断により修理費用や
ダウンタイムを最低限に抑えることができた。
予兆検知による予防保守対応の事例紹介
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１） 当社調べ
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