Interferência da previsão climática na previsão de vazões e suas consequências para a operação e planejamento do sistema interligado nacional : aplicação na Bacia do Rio São Francisco

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: PAIVA, Luana Ferreira Gomes de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38998
Resumo: PAIVA, Luana Ferreira Gomes, também é conhecida em citações bibliográficas por: GOMES, Luana Ferreira C.
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Com isso, as previsões precipitação e de de vazões são de fundamental importância, tendo em vista que subsidiam a tomada de decisão, através de sua utilização nos modelos de otimização e simulação energética. Para as avaliações energéticas no Setor Elétrico, são utilizados os modelos Decomp e NEWAVE que utilizam o Modelo Gevazp para a geração dos cenários através de um modelo AR(p).O presente trabalho tem o objetivo de mostrar o impacto da previsão de precipitação na previsão de vazõese compará-las com a faixa prevista do Modelo Gevazp. Para isso foi feita correção na chuva prevista pelo Modelo CFS, período de 2011 a 2016 através da metodologia PDF e Linear, e foram calibrados modelos chuva-vazão para os reservatórios de Três Marias e Sobradinho. Como conclusão, foram comparadas essas previsões de vazões com os resultados do Modelo Gevazp, mostrando que há possibilidade de reduzir a faixa gerada por esse último e, consequentemente, fazer com que o modelo DECOMP não visite essas faixas com pouca ou nenhuma probabilidade de ocorrência. Também foram avaliadas as perdas ao reservatório de Sobradinho, onde observa-se sua relação estreita com a chuva média no lago e seu impacto para a previsão de vazões incrementais a este reservatório. Em relação à previsão do Modelo CFS, observou-se que seus valores tendem a superestimar a chuva prevista nos meses de pouca ou nenhuma chuva. Observou-se também que o modelo de Redes Neurais teve um bom desempenho no acerto dessa faixa da vazão, tendo em vista que mesmo quando não acertou a faixa, gerou valores bem próximos a esta. Chama-se atenção a clara melhora nas previsões de vazões com a da incorporação da chuva verificada um e dois meses à frente, principalmente na previsão de altas vazões. Por fim, os índices climáticos apresentaram boa relação com as variáveis de vazão e de chuva.Brazil has a system that is strongly dependent on the hydrological situation of the Hydrological Basins. Thus, precipitation and flow forecasts are of fundamental importance, since they support decision making, through their use in energy optimization and simulation models. For energy assessments in the Electric Sector, the Decomp and NEWAVE models are used, which use the Gevazp Model to generate the scenarios through an AR (p) model. The present work aims to show the impact of the precipitation forecast in the forecast flow rates and compare them with the expected range of the Gevazp Model. For this purpose, a correction was made in the rain forecast by the CFS Model, from 2011 to 2016 using the PDF and Linear methodology, and rainfall-runoff models were calibrated for the Três Marias and Sobradinho reservoirs. As a conclusion, these flow forecasts were compared with the results of the Gevazp Model, showing that it is possible to reduce the range generated by the latter and, consequently, to prevent the DECOMP model from visiting these ranges with little or no probability of occurrence. Losses to the Sobradinho reservoir were also evaluated, where its close relationship with the average rainfall in the lake and its impact on the forecast of incremental flows to this reservoir are observed. Regarding the forecast of the CFS Model, it was observed that its values tend to overestimate the expected rain in the months of little or no rain. It was also observed that the Neural Networks model had a good performance in the correctness of this flow range, considering that even when it did not hit the range, it generated values very close to it. Attention is drawn to the clear improvement in flow forecasts with the incorporation of rain verified one and two months ahead, mainly in the forecast of high flows. Finally, the climatic indexes showed a good relationship with the flow and rainfall variables.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia CivilUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia CivilSimulação hidrológicaCFSGevazpRedes neuraisSMAPGeração de cenáriosInterferência da previsão climática na previsão de vazões e suas consequências para a operação e planejamento do sistema interligado nacional : aplicação na Bacia do Rio São Franciscoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Luana Ferreira Gomes de Paiva.pdfTESE Luana Ferreira Gomes de Paiva.pdfapplication/pdf9504656https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/38998/1/TESE%20Luana%20Ferreira%20Gomes%20de%20Paiva.pdfab5b951d33e2c561f412fce29f46c8cdMD51TEXTTESE Luana Ferreira Gomes de Paiva.pdf.txtTESE Luana Ferreira Gomes de Paiva.pdf.txtExtracted texttext/plain351353https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/38998/4/TESE%20Luana%20Ferreira%20Gomes%20de%20Paiva.pdf.txt44befbc1e2a70d343bd3c4d87a49fe02MD54THUMBNAILTESE Luana Ferreira Gomes de Paiva.pdf.jpgTESE Luana Ferreira Gomes de Paiva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1319https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/38998/5/TESE%20Luana%20Ferreira%20Gomes%20de%20Paiva.pdf.jpg7f7b7d459a18f40a5d534f08c51b9da2MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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