NECは、一般財団法人電力中央研究所（電中研）の協力のもと、光ファイバセンシング技術やAI技術を応用した、コンクリート電柱のひび割れ検知の実証実験を実施している。

近年は国内の電力送配電事業者において、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に直面しており、配電設備の点検・管理業務の高度化かつ効率化を実現する仕組みが求められているという。

とりわけ現在では、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。

そこで今回、NECは電中研と共同で、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、振動データをもとに解析・分類を行うAI技術を組み合わせた分析システムを活用。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することに成功したと発表した。

▲ 正常電柱と劣化電柱の比較

同社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。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する。

▲ 実証に用いたシステムの概要

また、同社の最先端AI技術群「NEC the WISE」のひとつ「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が可能となる。

▲ 同実証での電柱の正常・劣化の判別例

この実証は電中研・赤城試験センター構内の電柱を用いて行われており、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そうだ。