電柱のひび割れ有無の判定に成功、配電設備の遠隔保全に向けた取り組みを加速

　NECは9月1日、電力中央研究所(以下、電中研)の協力のもと、コンクリート電柱(以下、電柱)に共架している既存の通信用光ファイバを振動センサとして活用する光ファイバセンシング技術やAI技術を応用した実証実験を実施し、振動データから電柱のひび割れの有無を判定することに成功したと発表した。

背景

　近年、国内の電力送配電事業者においては、送配電設備の保全・工事の担い手不足や、災害時の設備被害の状況の迅速な把握といった課題があり、配電設備の点検・管理業務の高度化且つ効率化を実現する仕組みが求められている。
　特に現在、国内の電力会社は2200万本以上の電柱を保有しており、これらの経年劣化の状態や、災害時における被害状況の把握の効率化が課題となっている。
　今回、NECは電中研の協力のもと、光ファイバの振動波形の遠隔測定を可能とする光ファイバセンシング技術や、振動データを基に解析・分類を行うAI技術を組み合わせた分析システムを用いて、電柱の劣化状態を判定する際の重要な基準であるひび割れの有無を遠隔で判定できることを確認した。

実証実験の概要

　NECの光ファイバセンシング技術では、光ファイバケーブルの片端から光パルスを送信し、微弱な戻り光(後方散乱光)の位相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変化を測定する。
　同実証では各電柱設置地点を事前に特定し、そこから得られる振動波形を各電柱の自然振動として継続的に取得。また、NECのAI技術群「NEC the WISE」の一つである「RAPID機械学習」により、この振動波形と電柱のひび割れの有無をセットとした学習モデルを構築。これらにより、遠隔での電柱のひび割れ有無の判定を行う。

　光ファイバから得られる振動には周辺音響や交通振動まで様々含まれるため、フィルタを適用して電柱に起因する振動成分を抽出する必要がある。今回の実証では、試験対象の電柱群の振動特性を事前に調査・設定することで振動成分を抽出している。

　同実証は電中研 赤城試験センター構内の電柱を用いて行われ、その結果、ひび割れ電柱を遠隔から約75％の精度で判定することに成功した。

　NECは「電中研とともに、今後はより広範囲な構造・材質の電柱へ対象を広げる等、多様な環境での評価検証・判定制度の向上に取り組む」としている。

　今回の活動は、9月9日～11日に開催される「令和2年 電気学会 電力・エネルギー部門大会」での発表が予定されている。

　同発表にあたり、電中研 エネルギーイノベーション創発センター 上席研究員の中島慶人氏は「今後、労働人口の急速な減少が進む中で、点検作業の効率化は必須です。作業の効率化や業務そのものの変革の道具に本技術が役立つものと期待しています。また当所は、電気事業全体に関わる研究実績や知見を多数有しております。今回実証で使用した赤城試験センターを始め、横須賀地区、我孫子地区、狛江地区、塩原実験場では大型の研究設備を多数有しており、実環境を想定した様々な新技術の検証が可能となっている。これらの研究設備を活用し、本センシング技術の更なる応用可能性についても引き続き検討していく」とコメントを出している。