Distributed Intelligent System Architecture for UAV-Assisted Monitoring of Wind Energy Infrastructure

要約

グリーン エネルギーの急速な発展に伴い、風力タービンの効率と信頼性が持続可能な再生可能エネルギー生産の鍵となります。
そのため、この論文では、風力タービンの欠陥を検出するための視覚データの動的収集とリアルタイム処理のために設計された新しいインテリジェント システム アーキテクチャを紹介します。
このシステムは、分散フレームワーク内で高度なアルゴリズムを採用し、統合された視覚センサーと熱センサーを備えた無人航空機 (UAV) を使用して検査の精度と効率を向上させます。
ウクライナの「Staryi Sambir-1」風力発電所で実施された実験研究では、システムの有効性が実証され、欠陥検出精度の大幅な向上（最大94%）とタービンあたりの検査時間の短縮（1.5時間まで）が示されました。
従来の方法と比較して。
結果は、提案されたインテリジェント システム アーキテクチャが風力タービンのメンテナンスに拡張性と信頼性の高いソリューションを提供し、再生可能エネルギー インフラストラクチャの耐久性とパフォーマンスに貢献することを示しています。

要約(オリジナル)

With the rapid development of green energy, the efficiency and reliability of wind turbines are key to sustainable renewable energy production. For that reason, this paper presents a novel intelligent system architecture designed for the dynamic collection and real-time processing of visual data to detect defects in wind turbines. The system employs advanced algorithms within a distributed framework to enhance inspection accuracy and efficiency using unmanned aerial vehicles (UAVs) with integrated visual and thermal sensors. An experimental study conducted at the ‘Staryi Sambir-1’ wind power plant in Ukraine demonstrates the system’s effectiveness, showing a significant improvement in defect detection accuracy (up to 94%) and a reduction in inspection time per turbine (down to 1.5 hours) compared to traditional methods. The results show that the proposed intelligent system architecture provides a scalable and reliable solution for wind turbine maintenance, contributing to the durability and performance of renewable energy infrastructure.

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