O Instituto Fraunhofer de Economia de Energia e Tecnologia de Sistemas Energéticos (IEE) desenvolveu o EnergyFaultDetector, uma plataforma de código aberto para a detecção precoce de falhas em sistemas técnicos. A solução utiliza detecção de anomalias com suporte de inteligência artificial para identificar falhas iminentes em turbinas eólicas, processos energéticos e infraestrutura de aquecimento urbano em um estágio inicial. Ela se baseia em algoritmos de autoaprendizagem que detectam comportamentos incomuns em tempo real, utilizando dados operacionais existentes (dados SCADA), sem a necessidade de sensores adicionais.
Desenvolvida no âmbito de diversos projetos de pesquisa, incluindo ModernWindABS e ADWENTURE, a estrutura é escalável e adaptável a vários sistemas. Ela utiliza uma abordagem de autoencoder e permite o ajuste automático do modelo. Além da detecção de falhas, o EnergyFaultDetector suporta a análise da causa raiz por meio do algoritmo ARCANA, que identifica com precisão as fontes de falha em subcomponentes.
O software está disponível como uma biblioteca Python via pip e inclui o módulo "quick_fault_detector", que analisa dados operacionais de arquivos CSV com uma única linha de código. O Fraunhofer IEE oferece suporte para integração em sistemas existentes, bem como acesso gratuito para demonstração da plataforma de monitoramento eólico.
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