Otimização estocástica implícita de redes neurais artificiais para auxílio na operação mensal do sistema Coremas - Mãe D'Água.

• Autor(a) principal: CARNEIRO, Tatiane Carolyne.
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12519
• topic: Recursos Florestais e Engenharia Florestal; Recursos Hídricos; Water resources; Redes Neurais Artificiais; Artificial neural networks; Otimização estocástica; Stochastic optimization; Modelos de simulação; Simulation models; Operação de reservatórios; Reservoir operation

Este trabalho apresenta regras mensais de operação baseadas em Otlmização Estocástica Implícita (OEI) e Redes Neurais Artificiais (RNA) para um sistema hídrico localizado no sertão Paraibano. A técnica de OEI consiste em otimizar a operação do sistema usando um conjunto de possíveis cenários de entrada e posteriormente. na utilização dos dados ótimos gerados para construção de regras operacionais. Neste estudo, utilizou-se RNA para relacionar alocações do reservatório com volume inicial, vazão corrente, estimativas mensais de evaporação potencial e demanda. e valor anterior de alocação. Os cenários sintéticos de vazões afluentes foram obtidos a partir do Método dos Fragmentos (MF). Os resultados gerados pelo MF indicam que o modelo apresenta potencial para simulação mensal de vazões em regiões semiáridas. As regras operacionais mensais obtidas com o modelo OEl-RNA foram aplicadas para operação do reservatório Coremas - Mãe d'Água e critérios de sustentabilidade foram utilizados para análise dos resultados. Os índices de sustentabilidade indicam que o modelo OEl-RNA foi superior às regras de operação padrão e similar a um modelo determinístico com o conhecimento de todo o horizonte de operação. Sendo assim, espera-se que este modelo possa servir como apoio na tomada (]e decisão para a operação mensal de reservatórios em regiões semiáridas.