REVISÃO DE APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING NO APRIMORAMENTO DE MÉTODOS DE MONITORAMENTO DE TURBINAS EÓLICAS COM FOCO EM CAIXAS DE ENGRENAGENS

Autores

  • Rivanilso dos Santos Mangueira UFC
  • João Gabriel Ramos Arraes de Alencar UFC
  • João Victor Santos Fernandes UFC
  • Gilderlanio Barbosa Palacio UFC

Palavras-chave:

Machine Learning, Energia Eólica, Caixas de Engrenagens

Resumo

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.

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Outras fontes renováveis de energia - Simulação, análise, equipamentos e sistemas de conversão eólica para eletricidade