Banca de DEFESA: FLÁVIO HENRIQUES GONÇALVES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FLÁVIO HENRIQUES GONÇALVES
DATA : 23/08/2024
HORA: 09:00
LOCAL: Sala 02 DCA
TÍTULO:

DESENVOLVIMENTO DA PLATAFORMA HÓRUS PARA PREVISÃO DE FALHA - ESTUDO DE CASO: CONJUNTO DE MOTORES DO ÂNGULO DE PÁ EM AEROGERADOR.

PALAVRAS-CHAVES:

Aerogeradores; usinas eólicas; manutenção preditiva; previsão; confiabilidade.

PÁGINAS: 108
RESUMO:

A gestão eficiente de parques eólicos é essencial para garantir a sustentabilidade e maximização da produção de energia renovável. Um dos principais desafios é a manutenção preventiva e a previsão de falhas em componentes críticos, como o conjunto de motores do ângulo de pá em aerogerador, cotidianamente chamados de “motores de pitch”. A manutenção preditiva é um campo emergente que promete maior eficiência operacional e redução de custos. Nesse contexto, a plataforma Hórus, a qual é o produto deste trabalho, surge como uma alternativa viável, visando contribuir com a gestão da saúde dos aerogeradores. A plataforma Hórus foi desenvolvida para prever falhas em “motores de pitch” das turbinas eólicas, com uma arquitetura flexível que permite a inclusão de outros equipamentos e técnicas de manutenção preditiva. A escolha do nome Hórus, inspirado no deus egípcio da visão, reflete a essência da plataforma: oferecer uma visão clara e antecipada das necessidades de manutenção, evitando interrupções inesperadas e maximizando a eficiência operacional. A estrutura tecnológica da Hórus combina ferramentas de análise e visualização de dados, como Power BI para processamento de grandes volumes de dados e Python para algoritmos complexos. A interface visual é desenvolvida com HTML e CSS, proporcionando uma experiência amigável e interativa. A coleta de dados pela Hórus envolve múltiplos pontos, como dados de falhas das máquinas, alarmes, diretrizes de operação, histórico de vento, entre outros. A integração desses dados permite uma análise abrangente e detalhada, essencial para previsões precisas e adaptadas às particularidades de cada parque eólico. A interface amigável facilita a interpretação dos dados pelos gestores, enquanto a capacidade de integração com outros sistemas de gestão garante uma visão holística das operações. A metodologia de previsão de falhas inclui o Diagrama de Jack-knife, Distribuição de Weibull e um método empírico de peso e penalização baseado na experiência do autor deste trabalho no setor eólico, permitindo uma classificação eficaz e priorização das falhas. A plataforma Hórus combina ferramentas analíticas avançadas e de baixo custo; personalização das telas de análises e relatório; integração de múltiplas fontes fornecedoras de dados para análises; contínua evolução em modo beta. Os primeiros resultados da implementação da plataforma Hórus, iniciada em 2022, mostram uma taxa de assertividade satisfatória nas previsões realizadas. O propósito deste trabalho é oferecer uma “visão preditiva” que permite aos gestores e corpo técnico dos parques eólicos, identificar e resolver problemas potenciais antes que afetem a produção de energia elétrica, promovendo assim a eficiência operacional, a redução de custo da energia elétrica e a sustentabilidade dos parques eólicos.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1770049 - GABRIEL IVAN MEDINA TAPIA
Interno - 346989 - JOSE TAVARES DE OLIVEIRA
Presidente - 347427 - RICARDO FERREIRA PINHEIRO
Externo à Instituição - UBIRATAN HOLANDA BEZERRA - UFPA