Este projeto tem como objetivo analisar dados de desempenho de turbinas eólicas usando um conjunto de dados do Kaggle. Vamos realizar algumas etapas importantes de análise e visualização dos dados usando Python e bibliotecas populares como pandas, matplotlib e seaborn.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsOs dados estão sendo lidos de um arquivo CSV obtido no Kaggle que contém informações como data/hora, potência ativa, velocidade do vento e valores teóricos de potência. Algumas colunas são renomeadas para melhor entendimento.
Vamos criar um gráfico de dispersão para visualizar a relação entre a velocidade do vento e a potência ativa das turbinas.
Outro gráfico de dispersão será criado para comparar a velocidade do vento com os valores teóricos de potência.
Criaremos limites aceitáveis de potência com base nos valores teóricos, adicionando-os ao conjunto de dados.
Uma análise é realizada para determinar quantas leituras de potência estão dentro dos limites aceitáveis.
O gráfico de dispersão será plotado novamente, desta vez colorindo os pontos com base nos limites operacionais (dentro ou fora dos limites aceitáveis).
raw_turbina_scala.csv: Arquivo de dados original obtido do Kaggle.README.md: Este arquivo, fornecendo uma visão geral do projeto e das etapas realizadas.
Para executar este projeto, é necessário ter Python instalado juntamente com as bibliotecas pandas, matplotlib e seaborn. Certifique-se de ter o arquivo CSV raw_turbina_scala.csv no diretório ../data/raw/ para que o código possa ler os dados corretamente.
pip install pandas matplotlib seabornEste projeto oferece uma visão inicial da análise de dados de turbinas eólicas, explorando a relação entre a velocidade do vento e a potência gerada. Além disso, introduzimos a ideia de limites operacionais e como eles podem ser visualizados para monitorar o desempenho das turbinas.
O artigo completo sobre esta análise de dados de turbinas eólicas pode ser encontrado no Medium: Análise de Dados de Turbinas Eólicas.