Geração de cenários sintéticos mensais de vazões condicionadas ao el niño / oscilação sul :aplicação ao planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/21709 |
Resumo: | The energy operation planning of the Brazilian National Interconnected System (NIS) is a complex problem of resources optimization, due to its continental proportions and its hydrothermal energy generation system. Currently, a periodic auto-regressive (PAR(p)) model is used to generate synthetic scenarios of monthly streamflow and energy for the mid-term and long-term optimization models. It is known that the climate phenomenon El Ni˜no - Southern Oscillation (ENSO) is capable of changing the Brazilian hydrological regimes through the reduction or increase of rainfall in several regions. This dissertation aims to propose a methodological improvement on the generation of synthetic scenarios of streamflow, to include information from the ENSO. A new stochastic model called Markov-switching periodic auto-regressive (MS-PAR(p)) is proposed, in which the model parameters are segmented and estimated between different states in the same month. For the scenario generation of the ENSO states, monthly Markov chains are adjusted. A procedure for inclusion of probabilistic forecasts of the climatic phenomenon is developed. The original and proposed models are compared through several simulations performed with the configuration of the NIS. The MS-PAR(p) model presents better performance in the south and north regions, where there is a more significant influence of the ENSO. It is demonstrated that the proposed methodology is able to generate synthetic scenarios which distribution better resembles the observed one. This fact occurs, mainly, during periods when the streamflows are below-average, which may represent an improvement for the planning of the Brazilian energy operation. |
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Geração de cenários sintéticos mensais de vazões condicionadas ao el niño / oscilação sul :aplicação ao planejamento da operação de sistemas hidrotérmicosGeração de cenários sintéticos de vazõesEl Niño - oscilação sulPlanejamento da operação energéticaHidrologiaEngenharia CivilThe energy operation planning of the Brazilian National Interconnected System (NIS) is a complex problem of resources optimization, due to its continental proportions and its hydrothermal energy generation system. Currently, a periodic auto-regressive (PAR(p)) model is used to generate synthetic scenarios of monthly streamflow and energy for the mid-term and long-term optimization models. It is known that the climate phenomenon El Ni˜no - Southern Oscillation (ENSO) is capable of changing the Brazilian hydrological regimes through the reduction or increase of rainfall in several regions. This dissertation aims to propose a methodological improvement on the generation of synthetic scenarios of streamflow, to include information from the ENSO. A new stochastic model called Markov-switching periodic auto-regressive (MS-PAR(p)) is proposed, in which the model parameters are segmented and estimated between different states in the same month. For the scenario generation of the ENSO states, monthly Markov chains are adjusted. A procedure for inclusion of probabilistic forecasts of the climatic phenomenon is developed. The original and proposed models are compared through several simulations performed with the configuration of the NIS. The MS-PAR(p) model presents better performance in the south and north regions, where there is a more significant influence of the ENSO. It is demonstrated that the proposed methodology is able to generate synthetic scenarios which distribution better resembles the observed one. This fact occurs, mainly, during periods when the streamflows are below-average, which may represent an improvement for the planning of the Brazilian energy operation.O planejamento da operação energética do Sistema Interligado Nacional brasileiro (SIN) é um complexo problema de otimização de recursos, devido às suas proporções continentais e seu sistema de geração de energia hidrotérmico. Atualmente, utiliza-se um modelo periódico auto-regressivo (PAR(p)) para a geração de séries sintéticas mensais de vazão e energia natural afluente como insumo para os modelos de otimização de curto e m´médio/longo prazo. O fenômeno climático El Niño - Oscilação Sul (ENOS) é capaz de alterar os regimes hidrológicos brasileiros, através da redução ou aumento da precipitação em diversas regiões, e assim, impactando a geração de energia. Esta dissertação tem como objetivo propor um aprimoramento metodológico para a geração de cenários de vazões de forma a incluir informações sobre o ENOS. Propõe-se um novo modelo estocástico, chamado de modelo autorregressivo periódico com chaveamento markoviano (MS-PAR(p)), no qual os parâmetros do modelo passam a ser segmentados e ajustados entre diferentes estados no mesmo mês. Para a geração de cenários dos estados de ENOS, são ajustadas cadeias de Markov mensais. Um procedimento para inclusão de previsões probabilísticas do fenômeno climático é desenvolvido. Os modelos original e proposto são comparados através de diversas simulações realizadas com a configuração do SIN. O modelo MS-PAR(p) apresenta melhor desempenho nas regiões sul e norte, onde há uma maior influencia do fenômeno climático, sendo capaz de gerar cenários sintéticos cuja distribuição se assemelha mais à observada. Esse fato ocorre, principalmente, durante períodos onde as vazões afluentes estão abaixo da media, o que pode representar um ganho para o planejamento da operação energética do Brasil.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia CivilUFRJRotunno Filho, Otto Corrêahttp://lattes.cnpq.br/552741824407043Piñeiro Maceira, Maria ElviraAraujo, Afonso Augusto Magalhães deDereczynsky, Claudine PereiraPenna, Débora Dias JardimKelman, JersonDamazio, Jorge MachadoTreistman, Felipe.2023-09-27T14:15:06Z2023-12-21T03:02:04Z2018-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/11422/21709porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:02:04Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/21709Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:02:04Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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