Ferramenta de Aprendizado de Máquina para Previsão de Falha de Transformadores de Rede Elétrica

Resumo

Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta de previsão de falhas detransformadores de rede elétrica para suporte da equipe técnica de manutenção preventiva. Comesse propósito, é feito o tratamento de uma base de registros de falha, conversão dos dados para oformato de uma série histórica mensal de falhas por transformador, cálculo de novos atributos apartir das informações da base, seguido pela estimação do risco de falha no mês seguinte de cadatransformador da rede e pelo ranqueamento dos transformadores com base nesse risco. A estimaçãode risco é feita baseando na metodologia Aprendendo a Ranquear (Learning To Rank - LTR), pontoa-ponto, na qual os itens de uma lista são ranqueados com base numa métrica calculada a partir dealgoritmos de classificação ou regressão. É demonstrado um ganho significativo no desempenho dopreditor devido ao processo de engenharia de atributos.