Cognite Data Fusion™によってMainstream Renewable Power社が風力発電所レイアウトの最適化を実現

Mainstream Renewable Power社はCogniteと協力し、風力発電所が地域の野生生物におよぼす害を減らそうしています。

このコラボレーションによって、Mainstream Renewable Power社の開発チームは、鳥の行動パターンを利用して風力発電所のレイアウトを最適化できるようになりました。

タービンが地域の生態系に与える影響を軽減

風力発電業界は、野生生物や地域の生態系に悪影響を与える可能性があるという重要な課題に直面しています。タービンと衝突することによる直接的な影響のほか、騒音、生息地の損失、生存率や繁殖率の低下といった間接的な影響も考えられます。これは建設段階だけでの問題ではなく、風力発電所の運用が始まってからも継続的に悪影響を与え続ける可能性があります。

新しく風力発電所の建設を検討するにあたって、開発業者は野生生物、特に鳥やコウモリといった飛翔動物の生息地を記録する必要があります。洋上風力発電所では、海洋生物も含むことになるでしょう。

これらの評価は重要ですが、費用のかさむプロセスでもあります。場合によっては、開発事業者は現場評価のために20人のフルタイムの鳥類学者を1年間雇わなければなりません。

風力発電所の運用が始まると、発電事業者は地域の野生生物を追跡し、野生生物の保護を目指します。たとえば、鳥の群れが発電所内を移動しているときにタービンを停止する、またはスピードを落とすことで野生生物を保護できます。

コンピュータビジョンで鳥を検出

風力・太陽光発電の専業開発事業者であるMainstream Renewable Power社は、Cogniteと協力し、同社の陸上風力発電所での鳥の死亡率の低下を目指しています。

Mainstream Renewable Power社は、南アフリカの風力発電所の1つに3台の固定カメラを設置し、コンピュータビジョンを使って鳥の行動を分析しています。1万枚近い画像による情報はカスタムメイドの画像抽出ツールでCognite Data Fusion™に取り込まれ、Plotlyのローコード技術を使って構築された分析ダッシュボードで可視化されます。

Cognite Data Fusion™では、ユーザーは画像を検索・確認し、手作業でアノテーションを追加できます。Mainstream Renewable Power社の分析ダッシュボードではさらに機能が追加され、ユーザーは特定のカメラを選択し、検出された鳥の数を時系列で確認し、検出された鳥の数に基づく行動パターン分析を把握できます。

風力発電業界は世界中で大きく成長を遂げています。風力発電の普及に伴い、風力発電事業者は地域の生態系をどのように保全しているのか説明をせまられるでしょう。

Cognite Data Fusion™を利用した鳥の検出システムにより、Mainstream Renewable Power社の専門家は容易に発電所での鳥の行動を監視できるようになり、同社の開発チームは鳥の行動パターンに関する情報を利用して風力発電所のレイアウトを最適化できます。

継続的にデータを取得することで、野生生物の健康や安全に配慮しながら費用効率よくタービンをシャットダウンできます。データを一元管理することで、情報へのアクセス・共有が容易になり、当局や外部の専門家と連携しやすくなります。

コンピュータビジョンで鳥を検出することのメリットは時間の経過とともにより大きなものとなるでしょう。システムがより多くの画像を撮影することで、モデルが改善され、将来的にはより性格に検出できるようになります。たとえば、現在のモデルではあらゆる鳥を検出しますが、将来的には異なる種類の鳥を識別できるようになるかもしれません。