AI요약

기존 풍력 발전 유지보수는 인력 의존도가 높고 사후 대응 시 막대한 경제적 손실이 발생하는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 머신러닝 기반의 디지털 트윈 모델을 활용한 상태 진단 시스템이 개발되었습니다. 5차원 모델링과 DNN 알고리즘을 통해 정상 운전 정보를 학습하고 실시간 검출 데이터와 상태 진단 모델의 예측값 사이의 편차를 분석하여 이상 유무를 결정합니다. 이 기술은 작업자의 모니터링 부담을 낮추고 유지보수 비용을 최대 47% 절감하며 가동 중단 시간을 단축하여 발전 운영 효율을 극대화합니다.