PREVISÃO DE POTÊNCIA PARA AVALIAÇÃO DE CONDIÇÕES OPERACIONAIS DE TURBINAS EÓLICAS USANDO REDES DO TIPO TRANSFORMERS
Energia Eólica, Análise de Previsão, Redes Transformers, Séries Temporais, Aprendizado Profundo.
O aumento na demanda global por energia elétrica é uma constante atual. Isto é consequência direta do grande aumento da população mundial, como também do estilo de vida moderno. Além disso, é cada vez mais essencial a necessidade de fontes energéticas com menores impactos ambientais. Dessa forma, a energia eólica surgiu como uma solução extremamente viável para isto. Porém, este tipo de energia ainda apresenta diversos desafios a serem enfrentados, como: previsão precisa do potencial energético a ser explorado, tempo de vida útil restante dos componentes críticos do sistema, alto investimento financeiro, dentre outros. Estes desafios, algumas vezes, podem comprometer a eficiência produtiva dos parques eólicos, trazendo problemas de ordem econômica, ambiental, social e cultural. Para enfrentar os desafios citados anteriormente, várias ferramentas de análise de previsão podem ser utilizadas, a exemplo daquelas relacionados a Inteligência Artificial (IA). São modelos que possibilitam alta acurácia no domínio da análise de dados. Dessa forma, destacam-se as redes Transformers. Uma rede com aplicações em Processamento de Linguagem Natural e visão computacional. O objetivo deste trabalho é propor um modelo com alta capacidade na previsão de potência, e na análise de condições operacionais de turbinas eólicas. O modelo utilizará as redes Transformers aplicadas a séries temporais, para determinar horizontes temporais em cada previsão. Sendo assim, busca-se um novo estado da arte, do que diz respeito a análise de previsão, e de condições operacionais de aerogeradores. A partir de uma boa previsão, é possível realizar tomadas de decisões importantes, e garantir a produção sustentável e eficiente de energia eólica.