■光ファイバを振動センサーとして活用する光ファイバセンシング技術と人工知能(AI)技術を適用し、センシングなった振動データで電柱の亀裂であるかどうかを判定
Deep learning技術を搭載した’NEC Advanced Analytics-RAPID機械学習’ソリューションのイメージ(写真:NEC)
NECは日本電力中央研究所とコンクリート電柱(以下電柱)に、従来の通信用光ファイバを振動センサーとして活用する光ファイバセンシング技術と人工知能(AI)技術を適用した実証実験を通じてセンシングなった振動データで電柱の亀裂であるかどうかを判定して亀裂電柱を遠隔で約75%の精度で判定することに成功したと1日明らかにした。
日本電力送配電事業者達は送配電設備の保全、工事担当者不足や災害の際は設備被害状況を迅速に把握するなどの課題や配電設備の点検、管理業務の高度化と効率化を実現する仕組みが求められていた。 特に、現在日本には2200万個以上の電柱を保有しているため、経年劣化(時間がたつに弱体化される現象)によって異常状態や災害時の被害状況などの状態把握が難しいというのが課題となっている。
コンクリート電柱の状態(左から)首脳、横亀裂、縦亀裂
実証実験はNECの光ファイバセンシング技術のうち光ファイバケーブルの一端で光パルスを送信して微弱なバンフヮングヮン(後方散乱光)の地位の変化を検出することで、経路上に生じた振動などの状態の変化を測定するものと各電柱の設置地点を事前に特定し、電柱から得られる振動波形を各電信柱の自然振動として継続的に収集する。
ここに、NECの人工知能のプラットフォームである’NEC the WISE’の一つであるDeep learning技術を搭載した’NEC Advanced Analytics-RAPID機械学習’ソリューションを通じてこの振動波形や電柱の亀裂の有無をセットにした学習モデルを構築して、これを通じて、遠隔での電柱の状態や亀裂の発生有無を約75%の精度で判定した。