APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NO SETOR ELÉTRICO E INDÚSTRIA: INTEGRAÇÃO COM ENERGIAS RENOVÁVEIS E HIDROGÊNIO DE BAIXO CARBONO

Descrição

O presente projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento, validação e aplicação de modelos de Aprendizado de Máquina (AM) voltados à otimização de processos no setor elétrico e na indústria, com ênfase especial na integração de energias renováveis e no aproveitamento do hidrogênio de baixo carbono como vetor energético sustentável. O projeto será conduzido pelo Departamento de Engenharia Elétrica (DEE) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), com a participação de pesquisadores dos laboratórios LEEQE (Laboratório de Eficiência Energética e Qualidade de Energia), e LAM (Laboratório de Armazenamento e Mobilidade), reconhecidos como referência nacional em microrredes, sistemas elétricos e inteligência artificial aplicada. As atividades concentram-se em cinco frentes principais: manutenção preditiva e diagnóstico de falhas em equipamentos elétricos e industriais; controle e otimização de microrredes híbridas com integração de fontes renováveis e células de combustível a hidrogênio; previsão de demanda e geração de energia; otimização de sistemas de produção de hidrogênio verde por eletrólise (tecnologia Power-to-Power); e avaliação da viabilidade técnica e econômica de aplicações de hidrogênio como vetor energético, incluindo a redução de perdas por curtailment e sobrecarga de linhas de transmissão. A metodologia prevê revisão bibliográfica, modelagem computacional com ferramentas de AM, experimentos laboratoriais em infraestrutura de referência, validação dos modelos e publicação dos resultados. O projeto, que dialoga diretamente com o Programa Nacional do Hidrogênio (PNH2) e com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU, visa como resultados publicar artigos em periódicos indexados; orientar e trabalhos de conclusão de curso, dissertações e teses; ofertar disciplinas voltadas ao tema e gerar bases de dados estruturadas para a comunidade científica.