Identificação de Falhas em Turbinas Eólicas Utilizando Abordagens de Aprendizado de Máquina - Pinna, Danielle R.; Toso, Rodrigo F.; Belloze, Kele; de Sá, Fernando; Guerra, Raphael; Brandão, Diego N. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2023: Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2023.232700, 2023)
Os últimos anos têm sido marcados pela inserção de tecnologias renováveis na matriz energética mundial, como a energia eólica e solar, que são energias limpas e de baixo impacto ambiental. As turbinas eólicas, responsáveis pelo processo de conversão energética, se constituem por equipamentos complexos de alto custo e suscetíveis a inúmeras falhas. O monitoramento dos componentes das turbinas pode auxiliar na detecção de falhas antes que elas ocorram, reduzindo os custos de manutenção do equipamento. Este trabalho compara duas técnicas para determinação de hiperparâmetros de modelos centrados em dados na detecção de falhas em turbinas eólicas. Resultados mostram a importância da seleção e otimização de dados para o problema.