REVISÃO DE APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING NO APRIMORAMENTO DE MÉTODOS DE MONITORAMENTO DE TURBINAS EÓLICAS COM FOCO EM CAIXAS DE ENGRENAGENS
DOI:
https://doi.org/10.59627/cbens.2020.956Palavras-chave:
Machine Learning, Energia Eólica, Caixas de EngrenagensResumo
A caixa de engrenagens é um dos componentes mais importantes para o funcionamento de um aerogerador e um dos que merece maior atenção dos operadores no que concerne a manutenção, uma vez que está entre os cinco fatores que falham com maior frequência e é o que representa o maior tempo percentual total de inatividade da turbina. Nesse contexto, este trabalho visa expor como a tecnologia dos algoritmos de Machine Learning (ML) tem sido aplicada recentemente no melhoramento dos métodos de monitoramento de condições e performance do sistema, com foco na parte supracitada. Relacionado ao conceito de inteligência artificial, o ML consiste no aprendizado de uma máquina computadorizada a partir de um conjunto de dados previamente fornecidos de modo que o método possa produzir novos dados, tem se demonstrado útil no âmbito da manutenção, possibilitando, por meio de modelos como redes neurais e processos gaussianos, a previsão de falhas com antecedência, amplificando a ação de métodos tradicionais como de análise de dados de vibração, de temperatura ou de curva de potência, evitando custos e despesas associados com correções ao facilitar a prevenção. Os resultados desta revisão bibliográfica apontam caminhos promissores para o desenvolvimento de estudos na área, particularmente no que diz respeito ao monitoramento de temperatura.Downloads
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Publicado
2020-11-27
Como Citar
dos Santos Mangueira, R., Gabriel Ramos Arraes de Alencar, J., Victor Santos Fernandes, J., & Barbosa Palacio, G. (2020). REVISÃO DE APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING NO APRIMORAMENTO DE MÉTODOS DE MONITORAMENTO DE TURBINAS EÓLICAS COM FOCO EM CAIXAS DE ENGRENAGENS. Anais Congresso Brasileiro De Energia Solar - CBENS. https://doi.org/10.59627/cbens.2020.956
Edição
Seção
Outras fontes renováveis de energia - Simulação, análise, equipamentos e sistemas de conversão eólica para eletricidade