Terminou a sua tese ou trabalho de investigação ou desenvolveu um novo algoritmo?
Fique a par do que outros utilizadores alcançaram com os nossos dados.
Conheça alguns exemplos do que outros utilizadores conseguiram com os nossos dados.
Hack the Wind 2018
Do conjunto de dados: Parque Eólico 1 - Falhas 2016
O Hack the Wind® dedica-se a fazer avançar a indústria da energia eólica convidando designers, criadores, cientistas e analistas de dados, bem como especialistas em energia eólica, a trabalhar com alguns dos nomes mais relevantes da indústria com o intuito de criar soluções para os desafios propostos.
Desafio da EDP Renováveis: tempo é dinheiro e a antecipação de falhas nas turbinas eólicas reduz a manutenção e produção devido à indisponibilidade, abrindo caminho a custos mais baixos e nivelados de energia limpa. Quantas falhas conseguirá cada equipa prever? A equipa que detetar o maior número de falhas em fase inicial permitirá alcançar o maior nível de economia de custos. Se uma das equipas for capaz de o fazer, para além de visualizar os dados que lhe são apresentados, será nomeada a vencedora do desafio.
Falkonry
Do conjunto de dados: Sunlab Faro - Meteo 2016
A EDP utiliza o sistema PI da OSIsoft como parte da sua infraestrutura de dados para recolher e gerir dados de sequências cronológicas nas suas operações. A EDP Inovação aplicou o sistema de aprendizagem automática Falkonry LRS para identificar e classificar automaticamente o eventual baixo desempenho dos painéis solares no Sunlab. Esta perspetiva permitiu à EDP melhorar as operações através da identificação remota de padrões inesperados relacionados com o rendimento dos painéis solares com base na irradiação que estes, efetivamente, recebem.
A Falkonry é um dos principais fornecedores de aprendizagem automática operacional das empresas industriais Global 2000. O sistema pronto a usar da Falkonry capacita os profissionais, com o intuito de acelerar a transformação digital das operações industriais, através do fornecimento de novas perspetivas analíticas a partir de padrões contidos nos dados operacionais.
Distribuição angular da radiação solar
Do conjunto de dados: Sunlab Faro - Meteo 2015
A distribuição angular da radiação solar é condicionada por dois componentes: a radiação direta, cuja descrição matemática é bem conhecida, e a radiação difusa, que, devido à sua natureza, é mais difícil de modelar. O objetivo da presente dissertação é avaliar o modelo de Perez em Portugal em superfícies com diferentes ângulos de inclinação.
Para o efeito, foram analisados dados de radiação solar direta e difusa, bem como dados de produção fotovoltaica obtidos em módulos com diferentes ângulos de inclinação em dois locais. Os dados experimentais foram recolhidos em Seia e Faro, nos SunLabs da EDP Inovação. De modo a avaliar o modelo de Perez, foi também necessário implementar um modelo empírico para a conversão da radiação solar em geração fotovoltaica. Os resultados gerais obtidos para ambos os locais sugerem que o modelo de Perez não insere erros significativos na estimativa da produção fotovoltaica em superfícies inclinadas.
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