움직임 추정 및 머신 러닝 기반 풍력 발전기 모니터링 시스템

김병진; 천성필; 강석주

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김병진 (서강대학교) 천성필 (서강대학교) 강석주 (서강대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제10호

발행연도: 2017.10

수록면: 1,516 - 1,522 (7page)

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We propose a novel monitoring system for diagnosing crack faults of the wind turbine using image information. The proposed method classifies a normal state and a abnormal state for the blade parts of the wind turbine. Specifically, the images are input to the proposed system in various states of wind turbine rotation. according to the blade condition. Then, the video of rotating blades on the wind turbine is divided into several image frames. Motion vectors are estimated using the previous and current images using the motion estimation, and the change of the motion vectors is analyzed according to the blade state. Finally, we determine the final blade state using the Support Vector Machine (SVM) classifier. In SVM, features are constructed using the area information of the blades and the motion vector values. The experimental results showed that the proposed method had high classification performance and its F1 score was 0.9790.

#Wind turbine #Gaussian mixture model #Block matching method #Motion vector

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Yun-Chyl Hong, Soo-Hun Cho, “Health Effects of Ambient Particulate Pollutants”, Korean J Prev Med, 34(2), 103-108, 2001 Seungmoon Kwon, Euichan Jeon “A study on GHG Emissions Reduction and the Social Costs of the ‘Basic Plan for Electricity Supply and Demand”, Korea Environmental Policy And Administration Society, 24(4), 69-87, 2016.12 Young-Hwan Kim, Hee-Chang Lim, “Study on Development of Onshore Wind Farm and Estimation of Wind Energy Production”, The Wind Engineering Institute of Korea, 14(1), 29-37, 2010.4 KOREA WIND ENERGY INDUSTRY ASSOCATION, “Wind Power Generator Status and Statistics”, www.kweia.or.kr, 2015.10.31. Moon-Ho Nam, Jin-Young Cheong, Chang-Ho Kim, “Analysis of Characteristic of the Wind Turbine Blade Damage”, The Korean Institue of Electrical Engineers, 860-861, 2012.7

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