Detecção de falhas em aerogerador com o emprego de rede neural do tipo autoencoder (2025)
- Authors:
- Autor USP: NOGUEIRA, WELKER FACCHINI - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: REDES NEURAIS; ENERGIA
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Em meio à crescente transição global para fontes limpas, a geração eólica emerge como um pilar central no cenário energético mundial. Sua capacidade de fornecer eletricidade sustentável e ambientalmente responsável a torna uma alternativa essencial para a diversificação da matriz energética. Garantir a operação eficiente e confiável desses parques eólicos é, portanto, um requisito fundamental para atender à demanda energética atual. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo desenvolver um sistema para a detecção precoce de degradações em aerogeradores. Para a detecção de anomalias, foram implementados modelos de autoencoder, capazes de identificar discrepâncias nos padrões normais de operação a partir do erro de reconstrução. Adicionalmente, desenvolveu-se uma etapa de pós-processamento baseada em uma regra de persistência temporal, responsável por classificar o estado do ativo para modelos não supervisionados, gerando o menor número possível de falsos positivos. Inicialmente, a abordagem foi validada em um conjunto de dados simulados, contendo dados normais e dados de falha de 1% de desbalanceamento de massa em uma pá, permitindo a verificação de sua eficácia em um ambiente controlado. Em seguida, a metodologia foi aplicada a um estudo de caso real utilizando dados históricos de operação de alguns aerogeradores, baseados em dados térmicos de certos componentes, além de variáveis operacionais como velocidade do vento e potência gerada, ampliando a análise para um contexto mais complexo e representativo. A classificação alcançou 99% de acurácia para os dados simulados e resultados de antecipação variando de 32 a 60 dias nos dados de operação real, demonstrando a capacidade do sistema em identificar precocemente o desenvolvimento de falhas em diferentes componentes, como transformador,caixa de engrenagens, gerador e grupo hidráulico, evidenciando seu potencial para dar suporte ao emprego da prática de manutenção preditiva. A partir desses achados, conclui-se que a aplicação de autoencoders na detecção de falhas em aerogeradores representa uma abordagem promissora, especialmente quando integrada a estratégias complementares, como técnica de FMSA que relaciona os sinais monitorados com a capacidade de detecção do desenvolvimento de modos de falha. Com esses avanços, espera-se contribuir para a otimização do desempenho operacional e para a evolução da manutenção preditiva no setor eólico, fortalecendo a transição para um futuro energético mais sustentável e confiável.
- Imprenta:
- Data da defesa: 09.09.2025
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ABNT
NOGUEIRA, Welker Facchini. Detecção de falhas em aerogerador com o emprego de rede neural do tipo autoencoder. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-18032026-140124/pt-br.php. Acesso em: 11 abr. 2026. -
APA
Nogueira, W. F. (2025). Detecção de falhas em aerogerador com o emprego de rede neural do tipo autoencoder (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-18032026-140124/pt-br.php -
NLM
Nogueira WF. Detecção de falhas em aerogerador com o emprego de rede neural do tipo autoencoder [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-18032026-140124/pt-br.php -
Vancouver
Nogueira WF. Detecção de falhas em aerogerador com o emprego de rede neural do tipo autoencoder [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-18032026-140124/pt-br.php
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