Construcción y aplicación de herramientas matemáticas para la detección de anomalías en el funcionamiento de aerogeneradores
Agustín López de Lacalle
Master thesis from Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. IIE-IMERL
Advisor(s): Alvaro Díaz
- Jun. 2020
Research group(s):  (unspecified)
Department(s):  (unspecified)
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Abstract

La predicción de fallas en aerogeneradores es un tema en pleno auge a nivel mundial, para el que diversos autores han propuesto técnicas para reducir los costos de Operación y Mantenimiento asociados. En esta tesis se presentan cuatro herramientas de detección de anomalías en la operación de aerogeneradores, basadas en datos provenientes de sistemas SCADA. Los métodos presentados buscan responder a distintas naturalezas y enfoques dentro del universo de herramientas existentes para este fin; (1) la construcción de un modelo probabilístico basado en un Proceso Gaussiano, (2) la generación de un modelo no lineal que minimiza el error entre las observaciones y lo modelado, (3) el estudio de la evolución de la curva de potencia a partir de Cópulas y, (4) una técnica de aprendizaje automático basada en Support Vector Machine, incorporando el método de Componentes Principales. Cada uno de estos métodos son puestos a evaluación en hasta cuatro casos de estudio reales, ya sea con el fin de predecir fallas asociadas al funcionamiento de los aerogeneradores o, identificar cambios en el funcionamiento mediante un monitoreo por condición. Finalmente, los resultados abordados son cuantificados con el fin de comparar el desempeño de estos algoritmos.

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