Classificação binária do estado operacional de transformadores de potência utilizando Índice de Desempenho e Modelos de Aprendizado de Máquina - Mendanha, Vinícius Faria Costa; Marques, André Pereira; Ribeiro, Cacilda de Jesus (Brazilian Journal of Production Engineering, 2026)
Transformadores de potência são ativos valiosos e estratégicos em sistemas elétricos, uma vez que falhas inesperadas deles podem resultar em prejuízos operacionais e financeiros expressivos às empresas do setor elétrico e aos consumidores. Embora haja avanços no monitoramento de suas condições operativas, algumas metodologias ainda requerem interpretação especializada, além de serem pouco padronizadas ou adotarem modelos cuja complexidade pode dificultar a integração com práticas operacionais usuais dos profissionais de manutenção. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é desenvolver classificadores binários relacionados a algoritmos de aprendizado de máquina para predição rápida e eficiente do estado operacional de transformadores de potência, rotuladas como Satisfatório ou Insatisfatório, com base em dados oriundos de ensaios físico-químicos, Análise de gases dissolvidos (AGD), e índices de desempenho, a partir de exemplos reais de equipamentos. Na metodologia, desenvolvem-se modelos supervisionados de aprendizado de máquinas, como Random Forest, HistGradientBoosting, Regressão Logística Balanceada e XGBoost, implementados com validação cruzada estratificada. Os resultados indicam que os classificadores são capazes de identificar satisfatoriamente os transformadores em condição crítica, mesmo em um cenário com relevante dispersão nos dados. Portanto, a abordagem desenvolvida representa uma ferramenta promissora à decisão técnica em estratégias de manutenção preventiva, aliando confiabilidade, escalabilidade e facilidade de aplicação em ambientes de campo.
Keywords: Aprendizado de Máquinas; Classificador; Índice de Desempenho; Técnicas Preditivas; Transformador de Potência