Mudanças entre as edições de "Tema de TCC de LUCAS COELHO RAUPP"
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| − | ;Desenvolvimento de uma Metodologia Para Detecção de Anomalias em Usinas Fotovoltaicas de Grande Porte | + | ;Desenvolvimento de uma Metodologia Para Detecção de Anomalias em Usinas Fotovoltaicas de Grande Porte |
| − | : Lucas Coelho Raupp | + | : Lucas Coelho Raupp |
| − | : Mario de Noronha Neto, Dr. | + | : Mario de Noronha Neto, Dr. |
| − | : Trabalho realizado como parte das atividades da disciplina TCC29009 | + | : Trabalho realizado como parte das atividades da disciplina TCC29009 |
| − | : 1 Estudante do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC | + | : 1 Estudante do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC |
| − | : 2 Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC | + | : 2 Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC</center> |
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| − | ;Resumo: Diante da crescente demanda por fontes energéticas limpas, a energia solar tem se destacado globalmente por sua capacidade e eficiência. | + | ;Resumo: Diante da crescente demanda por fontes energéticas limpas, a energia solar tem se destacado globalmente por sua capacidade e eficiência. Noentanto, diversas anomalias tendem a afetar o rendimento de suas usinas, resultando em redução na geração de energia e acarretando desafios significativos para os operadores, que precisam dedicar esforços e recursos para identificar e corrigir tais problemas. Nesse contexto, este trabalho visa desenvolveruma metodologia baseada em algoritmos de Machine Learning (ML) para detectar, classificar e quantificar as possíveis anomalias em usinas fotovoltaicas degrande porte. |
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| + | ;Palavras-chave: Energia solar. Usinas fotovoltaicas de grande porte. Anomalias.Machine Learning. | ||
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Edição atual tal como às 12h10min de 4 de maio de 2024
- Desenvolvimento de uma Metodologia Para Detecção de Anomalias em Usinas Fotovoltaicas de Grande Porte
- Lucas Coelho Raupp
- Mario de Noronha Neto, Dr.
- Trabalho realizado como parte das atividades da disciplina TCC29009
- 1 Estudante do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC
- 2 Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC
- Resumo
- Diante da crescente demanda por fontes energéticas limpas, a energia solar tem se destacado globalmente por sua capacidade e eficiência. Noentanto, diversas anomalias tendem a afetar o rendimento de suas usinas, resultando em redução na geração de energia e acarretando desafios significativos para os operadores, que precisam dedicar esforços e recursos para identificar e corrigir tais problemas. Nesse contexto, este trabalho visa desenvolveruma metodologia baseada em algoritmos de Machine Learning (ML) para detectar, classificar e quantificar as possíveis anomalias em usinas fotovoltaicas degrande porte.
- Palavras-chave
- Energia solar. Usinas fotovoltaicas de grande porte. Anomalias.Machine Learning.
- Arquivos do TCC
- Postar aqui os arquivos do Resumo Expandido, Projeto de TCC e versão final do TCC. Troque o nome do arquivo pdf usando como sufixo o seu nome completo.