PrevisÃo de VazÃes Mensais para o Sistema Interligado Nacional Utilizando InformaÃÃes ClimÃticas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alan Michell Barros Alexandre
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8293
Resumo: FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisPrevisÃo de VazÃes Mensais para o Sistema Interligado Nacional Utilizando InformaÃÃes ClimÃticasForecast of Monthly Flows for the National Interconnected System Using Climate Information2012-07-31Francisco de Assis de Souza Filho23199610382http://lattes.cnpq.br/4988966386848759Ticiana Marinho de Carvalho Studart21418080306Josà Nilson Beserra Campos00096768304http://lattes.cnpq.br/0852243918381426Oscar de Moraes Cordeiro Netto11253339104http://lattes.cnpq.br/6062647392392102Erika da Justa Teixeira Rocha 68833520315http://lattes.cnpq.br/5529104805521519 74325205349 http://lattes.cnpq.br/4965511270462130Alan Michell Barros AlexandreUniversidade Federal do CearÃPrograma de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia CivilUFCBRPrevisÃo de VazÃo Modelos matemÃticosRecursos hÃdricosStreamflow Forecasting PARX Brazilian Hydropower NetworkENGENHARIA CIVILFundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgicoA hegemonia da hidroeletricidade na matriz de energia elÃtrica brasileira impÃe cautelosa anÃlise sobre o regime fluvial, tendo em vista o significativo impacto que possÃveis variaÃÃes das vazÃes possam produzir na oferta de energia e consequentemente em toda a economia nacional. Com base nisto, modelos estatÃsticos de previsÃo de afluÃncias tÃm sido uma ferramenta importante no suporte à tomada de decisÃes, no planejamento e na gestÃo de recursos hÃdricos aplicados ao Sistema Interligado Nacional (SIN). Neste sentido, a presente tese propÃe metodologias de previsÃo simultÃneas e elaboraÃÃo de cenÃrios de vazÃes mensais afluentes aos Postos Base (PBâs) do SIN atravÃs de modelos estatÃsticos; visando ao melhor aproveitamento dos dados disponÃveis a partir da inserÃÃo de mÃtodos que mantenham a estrutura espacial da rede hidrogrÃfica nacional. Esta visa tambÃm a analisar o impacto da incorporaÃÃo de informaÃÃes climÃticas na previsÃo de vazÃes mensais. Os modelos propostos de previsÃo de afluÃncia utilizam os dados de vazÃes naturais gerados pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) e tÃcnicas estatÃsticas com as de RegressÃo Linear MÃltipla, AnÃlise de Componentes Principais, mÃtodo Stepwise para escolha de variÃveis explanatÃrias; alÃm de modelos do tipo PeriÃdico Autorregressivo (PAR) e periÃdico Autorregressivo com variÃveis exÃgenas (PARX). Os modelos do tipo PAR apresentam os melhores desempenhos, de acordo com o Ãndice de DistÃncia MulticritÃrio, na maioria dos meses e dos PBâs do SIN quando comparados aos modelos PARX. Entre os mÃtodos de correlaÃÃo espacial para os modelos PAR, destacam-se a correlaÃÃo entre os ruÃdos da regressÃo (CRD) e a anÃlise de componentes principais (ACP). NÃo hà um predomÃnio entre esses mÃtodos para todos os meses e PBâs do SIN. Os melhores modelos do tipo PARX sÃo os que fazem uso de Ãndices climÃticos como variÃveis exÃgenas, dentre os quais se destacam os Ãndices AMO (OscilaÃÃo AtlÃntica Multidecadal) e TNI (TransâNINO). Estes apresentam melhor desempenho no perÃodo seco das bacias do norte do Brasil â Amazonas e Araguaia-Tocantins; centro-leste brasileiro â AtlÃntico Leste e na maioria dos rios que formam a Bacia do ParanÃ.http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=8293application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCinstname:Universidade Federal do Cearáinstacron:UFC2019-01-21T11:21:19Zmail@mail.com -
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