Descritivo do Projeto
Perda de geração solar, só com a telemetria do inversor
Uma fileira de placas parou, e o inversor não avisou. Só com a telemetria dele, o estudo estima quanto o sistema deveria gerar e acha a perda; o Sunny explica o resultado em palavras simples.
- Papel
- Coautor, em dupla
- Período
- 2026
- Situação
- em andamento
- Machine learning e dados
- Python
- pandas
- scikit-learn
- XGBoost
- Flask
- Cloudflare Pages
Evidências
Erro cerca de 41% menor que a linha de base
MAE diário médio no hold-out de 1º de agosto a 27 de setembro de 2026 (55 dias), aberto uma única vez, contra a mediana por horário. Ganho exploratório, calculado depois da abertura.
Medido.
1 alerta em 221 dias avaliados
Detector por fileira; 58 desses dias são do hold-out. O alerta caiu em 27 de setembro, na perda real de uma fileira que o inversor não registrou.
Medido.
Modelo e protocolo congelados por SHA-256
Hash conferido antes e depois de cada etapa; o programa se recusa a rodar de novo sobre o hold-out.
Medido.
A pergunta
A telemetria nativa de um inversor híbrido residencial, sem irradiância medida, basta para estimar a potência esperada e para detectar e localizar perdas de geração?
Dados
63.897 registros de 5 em 5 minutos, com 55 variáveis, coletados pela API do fabricante entre 15 de janeiro e 27 de setembro de 2026. A modelagem usa só registros diurnos de dias válidos.
Validação
- Cinco modelos: a linha de base (mediana por horário), o Random Forest V1 e três XGBoost.
- O V1 foi congelado em 7 de julho e o protocolo em 28 de setembro, os dois por SHA-256, antes de abrir o hold-out de agosto e setembro uma única vez.
- Das três hipóteses registradas antes do teste, duas foram refutadas, e a monografia relata isso.
Limites
Uma única instalação, com cerca de oito meses e meio de dados. O ganho de 41% vale para MAE e contra uma linha de base simples de propósito. A causa da perda de 27 de setembro não foi confirmada em campo.
Na tela
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Como funciona
Da telemetria do inversor ao relatório em palavras simples. A IA explica; quem decide são as regras e os modelos.
- Telemetria
55 variáveis do inversor, de 5 em 5 minutos, de 15/01 a 27/09/2026.
Python63.897 registros - Limpeza
Só registros diurnos de dias válidos. Dia sem dado suficiente não conta como dia sem alerta.
pandas - Geração esperada
A mediana por horário, o Random Forest V1 e três XGBoost estimam quanto o sistema deveria gerar.
scikit-learn, XGBoost41% menos erro - Detector
Compara as duas fileiras de placas com o Sol alto e localiza a que perdeu.
pandas1 alerta em 221 dias - Relatório
Regras fixas transformam tudo em Tudo certo, Atenção, Problema ou Sem dados, com causas possíveis e o que fazer.
Python - Guia
Um assistente por LLM explica o relatório da tela e só executa ações de uma lista fechada.
Three.js
Os modelos foram treinados com o histórico da própria instalação e congelados. Antes de qualquer etapa, o programa confere o SHA-256 de cada um e do protocolo, e se recusa a rodar de novo sobre o período reservado. O trecho ao lado é uma forma simplificada do protocolo congelado.
O Sunny avisa e sugere. Quem confirma a causa é sempre o instalador.
{
"congelado_em": "2026-09-28T23:08:03",
"abertura": "única",
"modelos_sha256": {
"v1": "f9302efd…ef084"
},
"base_sha256": "753e397c…a925"
}Decisões
Em vez de: Ajustar o modelo olhando o período de teste.
Custo aceito: As hipóteses que não passaram ficam como refutadas; duas das três foram, e a monografia diz isso.
Em vez de: Comparar só modelos sofisticados entre si.
Custo aceito: O ganho de 41% é medido contra uma referência ingênua, e assim é apresentado.
Em vez de: Instalar um sensor de irradiância na casa.
Custo aceito: Separar nuvem de defeito fica mais difícil; daí comparar uma fileira com a outra.
Em vez de: Olhar só a geração total contra a esperada.
Custo aceito: Precisa de duas fileiras; localiza a perda, mas não diagnostica a causa.
Em vez de: Deixar o assistente dar o diagnóstico.
Custo aceito: Respostas mais contidas; ele fala do relatório da tela e não afirma a causa física.
Como foi construído
- 15/01Começa a série
A telemetria do inversor passa a ser gravada de 5 em 5 minutos.
- 07/07O Random Forest congelado
A V1 é salva e conferida por SHA-256 antes de qualquer teste.
- 27/09A perda real
A corrente da fileira 2 fica em zero desde as 7h30, e o inversor não registra falha.
- 28/09O teste, uma única vez
O protocolo é congelado às 23h08, e o período reservado de agosto e setembro é aberto uma única vez.
- 06/10O Sunny no ar
O relatório em palavras simples vai ao ar; em 10/10 chegam o guia por voz e o Sunny 3D solto na tela.
Hoje e a seguir
Hoje
O estudo está concluído. O Sunny é um protótipo no ar, que lê os dados novos todos os dias com os modelos congelados e explica cada aviso em texto, com a regra usada para o técnico.
A seguir
- Aprendizado contínuo: os modelos evoluírem com os dados novos, validados antes de cada troca.
- Mais instalações, para medir a sensibilidade do detector além de um único evento real.
No ar
- SunnyCloudflare Pages, conferido em 15 de outubro de 2026
TCC em dupla, com orientação na UCL.