Previsão das vazões afluentes diárias por rede neural para projeção de PLD

• Autor(a) principal: Mendes, Natalia Dias Sardinha
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/12287
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Engenharia elétrica; Previsão das vazões afluentes diárias; Rede neural artificial; Projeção de PLD

A previsão de vazões afluentes é um dos principais insumos na formação do Custo Mensal de Operação - CMO do sistema elétrico nacional, bem como, do Preço de Liquidação das Diferenças - PLD, sendo assim, esta área é desafiadora em relação à complexidade na sua previsibilidade, além da possibilidade de gerar altos lucros financeiros para os agentes do mercado energético. Esse trabalho teve o objetivo de calibrar um modelo de previsão de vazões afluentes diárias na usina hidrelétrica de Três Marias, na bacia do São Francisco, 7 dias à frente, utilizando a técnica de redes neurais, considerando as vazões afluentes naturais do próprio reservatório da usina, e as informações pluviométricas e fluviométricas advindas de postos hidrométricos a montante da região de estudo. Ressalta-se que o modelo de previsão desta dissertação atingiu seu objetivo, pois produziu resultados superiores aos modelos utilizados pelo sistema elétrico, tais como o tradicional estatístico PREVIVAZH e, até mesmo, ao modelo de rede neural, Neuro3M que foi usado até o início deste ano no mesmo reservatório.