Aplicação de técnicas de data science para avaliação de métricas em parques eólicos (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: SILVA, EMERSON PEDRO GONÇALVES DA - EP
- School: EP
- Subjects: ENERGIA EÓLICA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Português
- Abstract: Atualmente os dados estão em todo lugar: em nossos telefones, relógios, carros, lâmpadas e até geladeira, gerando dados sobre o comportamento dos dispositivos e de seus usuários. Quanto tempo passamos na internet, quanto nos movemos, quanto nos exercitamos, quantas vezes apagamos as luzes, essas smart things acabam por aprender nossos padrões e comportamentos. Estes dados coletados são transformados em informação útil, pois organizados podem ter alguma utilidade, como oferecer produtos para compra, caminhos mais rápidos, recomendações de saúde etc. Esse excesso de dados gerados é conhecido como Big Data, e o bom uso da análise desse conceito tem revolucionado a maneira que os negócios funcionam, auxiliando em levantamentos e previsão de padrões, comportamentos, redução de custos e aumento de lucro. O recurso principal para energia eólica são os ventos, que são imprevisíveis e intermitentes. Não é possível prever quando irá ventar, mas através de levantamento de dados, monitoramento e estudo da localidade é possível levantar padrões de comportamento como médias de velocidade, desvio padrão, constância etc. Daí é possível determinar qual e quantas turbinas utilizar, qual o layout do parque, quanto vai gerar de energia, e a partir disso, determinar qual o Payback, VPL, lucro ou qualquer outro parâmetro financeiro que auxilie a viabilizar o projeto, já que parques eólicos requerem investimentos elevados. Além disso, os dados podem monitorar padrões de comportamento no funcionamento das turbinas, a fim de encontrar desvios que possam indicar possíveis falhas, desgastes e até danos à infraestrutura. Assim, percebe-se que utilizar esses dados de maneira eficiente pode auxiliar na eficiência, seja ela econômica, energética ou operacional. Nesse caso, os dados não tratam de uma quantidade quecaiba numa planilha ou possam ser avaliados de maneira simples. A quantidade de dados gerados para a avaliação de um parque eólico é muito elevada: sensores coletam informações da localidade por longos períodos (meses e até anos), coletam dados do funcionamento da turbina etc. Realizar essa avaliação, requer ferramentas, conhecimentos e técnicas para lidar com grandes volumes de dados. Como o volume de dados é grande, as ações tomadas sobre eles também são, aqui entram as pessoas que trabalham com estes dados, organizando, agrupando e analisando, esses profissionais podem gerar informações úteis, insights que podem auxiliar na tomada de decisões corporativas, avanço tecnológico e entendimento de questões sociais. Este trabalho tem como objetivo aplicar estas ferramentas, métodos e técnicas de data Science no setor de geração de energia eólica, visando apresentar a importância e os benefícios da análise de dados no segmento eólico.
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ABNT
SILVA, Emerson Pedro Gonçalves da. Aplicação de técnicas de data science para avaliação de métricas em parques eólicos. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c8fe53e5-7d9d-4788-847d-010fda0eeb21/EmersonPedroGoncalvesdaSilva21.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Silva, E. P. G. da. (2022). Aplicação de técnicas de data science para avaliação de métricas em parques eólicos (Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c8fe53e5-7d9d-4788-847d-010fda0eeb21/EmersonPedroGoncalvesdaSilva21.pdf -
NLM
Silva EPG da. Aplicação de técnicas de data science para avaliação de métricas em parques eólicos [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c8fe53e5-7d9d-4788-847d-010fda0eeb21/EmersonPedroGoncalvesdaSilva21.pdf -
Vancouver
Silva EPG da. Aplicação de técnicas de data science para avaliação de métricas em parques eólicos [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c8fe53e5-7d9d-4788-847d-010fda0eeb21/EmersonPedroGoncalvesdaSilva21.pdf
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