O documento discute a detecção de anomalias em aerogeradores através de aprendizado de máquina. Apresenta como o Matlab pode ser usado para analisar curvas de potência, identificar padrões anormais e prever falhas usando técnicas como k-vizinhos mais próximos. Um exemplo mostra como este método pode identificar com sucesso anomalias em dados reais de turbinas eólicas.

1. Detecção de Operação Anormal em
Aero Geradores

2. Impacto da Energia Eólica
Gerenciamento de Ativos – O&M
CBM ou PHM aplicado em Wind Turbine
E a Eficiência ?
Matlab ToolBox
Anomalias Curva de Potência
Detecção de Anomalias Curva de Potência
Conclusão
AGENDA

3. Sobre Nós...

4. Sobre Nós...

5. Impacto da Energia Eólica na Matriz Energética Nacional
Fonte: http://abeeolica.org.br/

6. Impacto da Energia Eólica na Matriz Energética Nacional
Fonte: http://abeeolica.org.br/

7. Impacto da Energia Eólica no Mundo
Fonte: http://abeeolica.org.br/

8. Gerenciamento de Ativos – O&M
• Diariamente acumula-se diversos dados em banco de dados, tornando-os verdadeiros tesouros de
informação sobre os vários processos e procedimentos das funções da empresa,
• Inclusive com dados e rotinas de manutenções, meio ambiente e de segurança, suas histórias de sucesso e
fracassos.

9. Gerenciamento de Ativos – O&M

10. Gerenciamento de Ativos – O&M

11. CBM ou PHM aplicado em Wind Turbine

12. E a Eficiência ?

13. Matlab ToolBox
• Curve Fitting
• Machine Learning
• Time Series

14. Anomalias Curva de Potência

15. Anomalias Curva de Potência

16. Impacto das Anomalias

17. Detecção de Anormalidades – Machine Learning
Fonte: Mathworks

18. Detecção de Anormalidades – Machine Learning

19. Detecção de Anormalidades – Machine Learning
Fonte:Mathworks

20. Detecção de Anormalidades – Machine Learning
Fonte:Mathworks

21. Detecção de Anormalidades – Machine Learning

22. Detecção de Anormalidades – Machine Learning

23. Exemplo de Resultado – Melhor Modelo Inicial W-kNN

24. Exemplo de Resultado – Melhor Modelo Inicial W-kNN

25. Exemplo de Resultado – Melhor Modelo Inicial W-kNN

26. Conclusão
• Aplicação nas mais diversas áreas da Engenharia;
• Redução de custos devido a perdas ou operação ineficiente;
• Facilidades de Desenvolvimento e Simulações com Toolboxes Matlab;
• Mais tempo disponível para dedicação a pesquisa, solução de novos problemas;
• Facilidade de Desenvolvimento de Novas Ferramentas (crie seus apps);