Laboratório da UFSC atua na detecção de anomalias que afetam o desempenho de aerogeradores espalhados pelo país
A energia eólica é responsável por quase 11% do consumo brasileiro e deve chegar a 13,6% em 2025. Hoje já é uma realidade como fonte de energia sustentável, e ainda com um potencial muito grande a ser explorado. E esse futuro vai sendo sustentado com apoio de dois professores e três alunos de doutorado do Laboratório de Integração Software / Hardware (Lisha) do Centro de Tecnologia da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). O projeto de “Detecção de anomalias em aerogeradores usando inteligência artificial” é financiado e desenvolvido em parceria com a empresa AQTech S.A. A Fundação de Amparo à Pesquisa de Extensão Universitária faz a gestão financeira e jurídica do projeto. “A Fapeu faz essa gestão com excelência, permitindo-nos focar nos aspectos técnicos e científicos do projeto”, destaca o professor Antonio Augusto Medeiros Fröhlich, coordenador dos trabalhos na UFSC.
O projeto começou em abril de 2020, e também conta com a participação de dois mestres em engenharia e três engenheiros da AQTech. A empresa, com sede em Florianópolis, atua no desenvolvimento de soluções de monitoramento e diagnóstico para o mercado de energia. A parceria busca aplicar técnicas de inteligência artificial (AI), machine learning (aprendizado de máquina) em particular, a dados operacionais e de vibração para detectar condições específicas de desempenho na operação de geradores eólicos de energia elétrica. “A QTech investiu em uma equipe muito qualificada para o projeto e desenvolve suas atividades também de forma muito consistente. Nos reunimos semanalmente para troca de informações e conhecimentos e desenvolvemos os modelos conjuntamente. Os modelos são avaliados na plataforma de IoT (Internet das Coisas, em inglês, IoT - Internet of Things) do Lisha e os aerogeradores são monitorados constantemente pela empresa”, relata o professor Antonio Augusto Fröhlich.
Hoje há aerogeradores espalhados pelo país em plantas de empresas conectadas à plataforma de IoT do Lisha e acompanhadas pela AQTech. “Desenvolvemos vários modelos para detecção e até mesmo antecipação baseados em dados para modos de falha relevantes. Tais modelos são constantemente avaliados à medida em que as máquinas operam, identificando condições anormais e gerando alertas antes que condições mais graves ocorram”, explica o coordenador do projeto.
Como máquinas que são, os aerogeradores estão sujeitos a forças que vão além daquela aplicada pelos ventos nos rotores, e essas forças podem causar vibrações em diversos componentes do aerogerador, principalmente na caixa de transmissão. “A correlação dos dados operacionais, como a velocidade e a direção do vento, a velocidade nas partes móveis e a potência gerada, com dados sensoriais, que capturam tais vibrações, nos permite diagnosticar a máquina enquanto ela opera”, explica Antonio Augusto Fröhlich.
Menos custo, mais renda
A AQTech instrumentou um conjunto de aerogeradores com sensores de vibração, incluindo vibrações acústicas. A instrumentação alinha-se com a plataforma de IoT do Lisha e a telemetria permite a aplicação de técnicas de inteligência artificial em diversos estágios do monitoramento. O pricinpal benefício da detecção de anomalias nos aerogeradores é a possibilidade de manutenção antecipada do ativo, e, consequentemente, o aumento da disponibilidade da máquina.
Isto representa vantagem para o dono do ativo, com a redução dos custos de manutenção, e até mais renda, com o equipamento disponível por mais tempo. Já o impacto social mais relevante está relacionado ao aumento do uso de energias renováveis, principalmente em momentos de crise hídrica como a registrada recentemente no Brasil. “Com o aumento da geração eólica se reduz o uso de térmicas, e, consequentemente, diminuem o custo do MWh e os impactos ambientais”, observa o professor Fröhlich.
O principal modo de falha detectado até o momento diz respeito a defeitos no eixo da alta velocidade da caixa de transmissão do aerogerador. As vibrações observadas dependem da velocidade de rotação, e o treinamento de modelos robustos que capturem as variações é considerada uma grande conquista para a equipe do Lisha. “Hoje conseguimos prever tais falhas com antecedência, alertando a empresa para que possa escalonar manutenções preventivas, evitando assim que a máquina sofra defeitos permanentes”, destaca o professor.
Com todos os objetivos alcançados, a parceria agora parte para a ampliação do número de aerogeradores monitorados e para a ampliação do espectro de outros modos de falhas. E, claro, colaborar cada vez com aumento acelerado de geração de energias renováveis e ambientalmente sustentáveis.
PROJETO: DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM AEROGERADORES USANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL / COORDENADOR: Antonio Augusto Medeiros Fröhlich	/ guto@lisha.ufsc.br / UFSC / Departamento de Informática e Estatística / CTC / 5 participantes
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