Detección de anomalías en turbinas eólicas

Abstract

El contexto de emergencia climática y el agotamiento de los combustibles fósiles ha llevado a organizaciones privadas y a entidades públicas a aumentar los esfuerzos en el desarrollo e investigación de fuentes de energía alternativas y limpias, entre las que destaca la energía eólica. En este artículo se propone la implementación de diferentes algoritmos de aprendizaje automático para tareas de detección de anomalías en datos de aerogeneradores. Se ha realizado una batería de experimentos con diferentes algoritmos de aprendizaje automático para realizar un análisis comparativo del rendimiento de estos métodos. El objetivo final es contribuir con herramientas computacionales a mejorar la operación y mantenimiento de las turbinas eólicas tanto terrestres como marinas.