Estudo de modelos de reconstrução de séries temporais de caudal em sistemas de abastecimento de água

• Autor(a) principal: Ascenção, Carlos Ferreira Pinto
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.26/47273
• topic: Caudal; Previsão; Métodos de reconstrução; Séries temporais; Sistemas de abastecimento de água; Flow rate; Forecasting; Reconstruction methods; Time series; Water supply systems

O presente trabalho de mestrado, apresenta um estudo comparativo de técnicas de reconstrução de séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, recorrendo a modelos de previsão. Normalmente, nas séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, são encontrados dados erróneos que devem ser tratados e validados. Estas falhas nos dados, podem ter origem durante o processo de aquisição e/ou serem resultantes de problemas nos sensores que recolhem a informação. A presença destes dados erróneos, nas séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, restringe o seu uso em tarefas de gestão, de operacionalização e monitorização dos sistemas. O processo de validação, identifica os dados anómalos e remove-os da série temporal, originando dados omissos. Estes dados podem ser estimados, recorrendo a modelos de previsão. Com o intuito de reconstruir as séries temporais de caudal de sistemas de abastecimento de água, comparou-se o desempenho e o tempo de computação entre um modelo autorregressivo (ARIMA sazonal), dois modelos de suavização exponencial (Holt Winters e Holt Winters de dupla sazonalidade), um modelo de aprendizagem automática (SVR), um modelo híbrido (abordagem Quevedo) e uma melhoria ao modelo híbrido. O desempenho e o tempo de computação dos modelos foram avaliados considerando três casos de estudo reais, representativos de uma grande percentagem das entidades gestoras portuguesas. Foi considerado, no máximo, um mês e cinco dias de registos históricos com intervalos de 1 hora e 10 minutos, para a previsão de um dia da semana e de um feriado, respetivamente. Na previsão de um dia da semana, com intervalos de 10 minutos entre cada medição, o modelo SVR obteve o melhor desempenho e foi dos modelos mais rápidos a realizar a previsão, à semelhança da abordagem preconizada por Quevedo. Na previsão de um feriado com intervalos de 10 minutos entre cada medição, nenhum modelo conseguiu prever o feriado, apenas abordagem de Quevedo modificada conseguiu aproximar-se dos valores reais de caudal, sendo o mais rápido a obter uma previsão.