Monitoramento Remoto para Detecção e Classificação de Falhas em Sistemas Fotovoltaicos: Abordagem com Wavelet e Desvio Relativo Local

Em monitoramento remoto de plantas fotovoltaicas via redes IoT de baixa capacidade, flutuações ambientais nos sinais elétricos dificultam a detecção de falhas. Propõe-se desvio relativo local e decomposição Wavelet para normalização e extração de características em dispositivos de borda, classificadas por um ensemble assimétrico de Floresta Aleatória e Máquina de Vetores de Suporte, combinando robustez e precisão em classes de assinatura espectral distinta (circuito aberto atingiu F1-score de 92,7%). O processamento local viabiliza gateways LoRaWAN com mais nós, alcançando F1-score macro de 87,8% e acurácia balanceada de 90,9%.