HTW 2018: deteção de falhas em turbinas eólicas

Concurso terminado

• Data-limite: 27 de setembro de 2018, 10:00 (CET)
• Primeiro prémio: 5000 € para a equipa vencedora do desafio da EDP
• Melhor Solução Técnica: 2000 € para a equipa com os melhores resultados do algoritmo
   

Descrição

Tempo é dinheiro e a antecipação de falhas nas turbinas eólicas pode reduzir o tempo de manutenção e o decréscimo da produção devido à indisponibilidade, abrindo caminho a custos mais baixos e nivelados de energia limpa. Quantas falhas conseguirá prever? Desafiamo-lo a desenvolver uma solução global para este problema, atribuindo especial atenção às capacidades de antecipação, de forma a detetar falhas na fase inicial e, consequentemente, reduzir os custos de manutenção. As componentes a ser monitorizadas serão as seguintes:

• Caixa de velocidades
• Gerador
• Rolamento do gerador
• Transformador
• Grupo hidráulico

Disponibilizamos 2 anos de registos SCADA referentes a 5 turbinas eólicas e dados meteorológicos para que possa criar, treinar e testar os seus modelos. Incluímos, também, 1 ano de falhas anteriormente detetadas.
 

Regras

Aqui, pedimos que cada equipa ponha à prova as suas capacidades de previsão! O objetivo deste desafio de dados é fomentar novas estratégias de manutenção preventiva inovadoras e fiáveis que evitem a ocorrência de medidas corretivas de grande dimensão, de forma a prever e minimizar o tempo de inatividade dos recursos e diminuir os custos associados.

Regras mais relevantes:

• Data-limite de envio: 27 de setembro de 2018, 10:00;

• Prémio:

  • 5000 € para a equipa com a melhor solução global;

  • 2000 € para a equipa com a melhor solução técnica;
    
    A equipa vencedora do Primeiro prémio não é elegível para ganhar o prémio de Melhor Solução Técnica.

• Elegibilidade:
  • Aqueles que estiverem inscritos no concurso;
  • Aqueles cuja idade seja superior à idade exigida por lei no seu país de residência para participar neste concurso;
  • Aqueles que forem titulares de uma conta bancária no seu país de residência fiscal;
  • Aqueles que possuírem competências de TI, técnicas, de design, ou de marketing; e
  • Aqueles que possuírem o seu próprio equipamento informático em condições de funcionamento durante a totalidade do período de duração do concurso.
    
    Para serem elegíveis para vencer o desafio, os participantes devem, também, estar presentes durante a apresentação do protótipo da sua equipa ou, se necessário, ser dispensados pelos restantes membros da sua equipa.
     
• Conjuntos de dados externos: apenas os conjuntos de dados fornecidos devem ser exigidos para a solução.
  
  Para mais informações sobre as regras, consulte os Termos e Condições da organização do Hack the Wind 2018 (disponível em inglês).

Avaliação do desafio

Este desafio integra o Hack The Wind 2018 e, como tal, queremos desafiar cada equipa a desenvolver mais do que apenas um simples algoritmo preditivo. Procuramos uma solução global, não apenas centrada nas capacidades preditivas da equipa, mas também no modelo de negócio como um todo e na forma como apresentam a vossa solução.
 

A avaliação será dividida em dois momentos:

• A primeira fase consiste num processo de avaliação científico justo, no qual uma equipa de um mentor encarregue da avaliação irá reunir com as equipas individualmente, ouvir as suas apresentações e selecionar os finalistas. Nesta fase, a sua pontuação será gerada de acordo com os seguintes critérios: 35% proveniente da opinião dos juízes; 65% proveniente dos resultados dos algoritmos.
   
• Na segunda fase, cada equipa finalista irá apresentar o seu protótipo ao júri. Nesta fase, a pontuação será de acordo com os seguintes critérios: 40% proveniente dos resultados dos algoritmos; 25% proveniente da apresentação; 20% proveniente do design de UI/UX; 15% proveniente do modelo de negócio.
   

Prémios:

Em conformidade com os critérios acima mencionados, 2 equipas receberão os seguintes prémios:

• Primeiro prémio de 5000 € para a equipa com a melhor solução global, isto é, a equipa com a pontuação mais alta em todas as componentes dos critérios de avaliação da fase 2.
   
• Prémio de melhor solução técnica, no valor de 2000 €, para a equipa com a pontuação mais alta na componente "Resultados do algoritmo" dos critérios de avaliação da fase 2

A equipa vencedora do Primeiro prémio não é elegível para ganhar o prémio de Melhor Solução Técnica.


Para perceber de que forma o algoritmo é avaliado, consulte o separador "Avaliação do algoritmo".

Avaliação do algoritmo

Relativamente ao algoritmo preditivo, as apresentações serão classificadas com base na poupança total relacionada com a previsão, isto é, a capacidade de reduzir os custos de manutenção (incluindo preventivos e corretivos).

As previsões podem ser classificadas como:

• Os verdadeiros positivos (TP) são falhas na turbina e no subsistema eólicos corretos, detetadas entre 2 a 60 dias antes da data do intervalo. Se for detetada uma falha no período certo mas na turbina ou subsistema eólico errados, esta contará como falso positivo. Os verdadeiros positivos traduzem-se em poupanças, que representam a diferença entre os custos de substituição e os custos de reparação. 

• Os falsos negativos (FN) são falhas reais numa turbina e num subsistema eólicos que não foram detetadas nos 2 a 60 dias anteriores. Os falsos negativos traduzem-se em custos de substituição.

• Os falsos positivos (FP) são detetados numa turbina e num subsistema eólicos onde não existam falhas nos 2 a 60 dias seguintes. Os falsos positivos traduzem-se em custos de inspeção.

De acordo com a classificação anterior, as suas previsões implicarão Custos de Substituição (RP), Custos de Reparação (RC) ou Custos de Inspeção (IC). Os RP, RC e IC para cada componente encontram-se descritos na tabela abaixo:

Sistema de classificação:

Com base na poupança de custos decorrente do algoritmo de manutenção preditiva, os resultados serão classificados entre 0 e 20, recorrendo a uma função de ativação sigmoide não revelada, conforme descrito a seguir:

• Poupança com base na previsão positiva (parte verde da curva) significa que o seu modelo permitiu poupanças e que obteve uma nota positiva (>10).
• Poupança com base na previsão negativa (parte azul da curva) significa que o seu modelo resultou em despesas adicionais e que obteve uma nota negativa (<10).
• Poupança com base na previsão nula significa que a despesa adicional causada por previsões erradas é compensada pela poupança adicional causada por previsões precisas e que obteve a nota 10.