Curtailment
Do dado público do operador à decisão de quando parar cada máquina.
Dado público · plataforma pausada
A demonstração ao vivo está pausada por um tempo. Para saber mais, fale comigo.
- Dados de máquina
- Aprendizado
- Decisão sob falha
O problema
Na tela, corte e falha parecem iguais.
O setor
Mais da metade dos registros eólicos de meia hora teve corte.
51%
eólica
34%
solar
Como se desenvolve hoje
Do dado à decisão, conferida.
dado público
agrupar
separar corte de falha
prever 48 h
decidir a hora
o resultado volta medido
- conferida fora do sistemaplanilha e MATLAB
- testada toda madrugadaaté a pausa
- entregue em contêinerDocker
As telas
Quatro perguntas, quatro telas.
(abre em nova aba)Onde e quando o corte acontece?
Usinas solares com corte em 2025, agrupadas pelo perfil do corte.
(abre em nova aba)
A previsão erra menos que a referência?
48 horas: o corte, a previsão feita antes e a referência de 30 dias.
(abre em nova aba)
Em que hora parar?
A semana do plano: o custo de parar, a restrição e a hora escolhida.
(abre em nova aba)Dá para refazer os números publicados?
Doze etapas refeitas em MATLAB, todas verdes.
Conferência
Os números publicados, refeitos fora do sistema.
- 1.255testes
- 236conferências
- 12 de 12etapas em MATLAB
Verificação completa de 28/09/2026.
Planilha com fórmulas vivas e scripts em MATLAB refazem as grandezas publicadas.
Em aberto
- Dado público e simulação: não é laudo.
- A previsão não é o produto: é o modelo do processo.
Ferramentas
- dados abertos do ONS e da CCEE
- k-Means
- k-NN com bootstrap
- DQN
- decisão por condição
- Python
- MATLAB R2026a
- Excel
- pytest
- Docker
- arquitetura hexagonal
Documento
Projeto próprio · 2026 · dados: ONS (abre em nova aba), restrição de geração eólica e fotovoltaica (abre em nova aba) (CC-BY); CCEE (abre em nova aba), PLD horário (CC-BY)