風力エネルギーの健康予測および維持管理意思決定：包括的な概要

風力発電設備が急速に拡大する中、風力タービンの寿命にわたって信頼性が高くコスト効果のある運用およびメンテナンス（O&M）を確保することがますます重要になっています。インダストリー4.0の発展に伴い、風力タービンの健康状態を予測し、情報に基づいたメンテナンスの決定を行うことは、次世代のO&Mパラダイムを実現するために対処すべき緊急の課題となっています。本論文は、風力タービンの健康予測に関する包括的なレビューから始まります。既存のアプローチは一般的に二つの主要なカテゴリに分けられます：（1）物理に基づくおよび知識ベースのアプローチを含むモデルベースの方法、および（2）統計的手法および人工知能（AI）ベースの手法、従来のAI手法と新興のAI手法を含むデータ駆動型の方法。その後、風力タービンの健康情報に基づくメンテナンス意思決定問題が系統的にまとめられ、特に歴史的な進展、問題の定式化、データの課題、モデリング技術、最適化目標、および解法技術に焦点が当てられます。最後に、将来のデジタルおよびインテリジェントO&Mの文脈における主要な未解決課題が強調され、これらの課題に対処するための潜在的な研究方向が概説されます。 • 健康予測のためのモデルベースおよびデータ駆動型方法のレビュー。 • 特に新興の実用的な課題に対処するAIベースの予測に焦点。 • 健康情報に基づくメンテナンス意思決定方法の概要。 • 研究のギャップの特定と高度なO&Mのための将来の方向性の概要。