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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Diana Ruth Mejia de Lima
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2018
Orientador
Banca examinadora
Flauzino, Rogério Andrade (Presidente)
Fernandes, Ricardo Augusto Souza
Spatti, Danilo Hernane
Título em português
Previsão de vazões afluentes a usinas hidrelétricas aplicada à programação da operação do sistema elétrico brasileiro
Palavras-chave em português
Modelos lineares
Planejamento da operação
Previsão de vazão hidrológica
Sistema hidrotérmico
Sistemas de inferência fuzzy
Resumo em português
Este trabalho aborda o problema de modelagem de séries de vazões afluentes aos aproveitamentos hidrelétricos. A previsão de vazão natural fluvial é realizada semanalmente para 158 usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional (SIN), pois trata-se de insumo fundamental para o planejamento e operação do sistema elétrico brasileiro. Diversos modelos são utilizados na determinação destas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles que aplicam sistemas inteligentes. Apesar de contínuos aprimoramentos terem sido incorporados ao processo de previsão de vazão, existem alguns aproveitamentos hidrelétricos para os quais os resultados de estimação têm apresentado grandes desvios. Neste contexto, com a motivação de se obter uma resposta acurada, investigam-se os sistemas fuzzy como modelos concorrentes aplicados à previsão de vazões semanais. O objetivo do trabalho é reduzir os erros de estimação para uma usina piloto, incorporando à previsão de vazão os dados de precipitação. Para a construção da série histórica de precipitação média da bacia hidrográfica, fez-se uma exaustiva pesquisa por estações pluviométricas, seguida por tratamento de dados de medição e método de interpolação. Ao final do trabalho, é apresentada uma análise comparativa entre os resultados obtidos com o Modelo Autorregressivo Periódico (PAR) e o sistema de inferência fuzzy. Com base no desempenho observado, superior ao modelo autorregressivo, comprova-se a adequação do modelo proposto para a modelagem do processo hidrológico.
Título em inglês
Streamflow forecasting applied to the operation planning of the Brazilian electric power system
Palavras-chave em inglês
Fuzzy inference system
Hydrothermal system
Linear statistical models
Planning of the operation
Streamflow forecast
Resumo em inglês
This work addresses the modelling problem of hydropower plants reservoir streamflow series. The natural streamflow forecasting for 157 hydroelectric power plants of the National Interconnected System - NIS is updated on a weekly basis, which is an essential input for the planning and operation of the Brazilian Electric Power System. Several models are used to determine this prediction, such as physicals, statisticals and the ones that use intelligent systems. Despite the improvements to natural streamflow forecasting, substantial deviation has been found for the expected results of some hydropower plants. Highlighted the importance of this variable, fuzzy systems applied to weekly streamflows forecasts will be investigated as alternative models, in order to obtain better results. The purpose of this work is to reduce the estimation errors for a pilot hydropower plant, incorporating precipitation data into the forecast. Therefore, an exhaustive research to acquire data from hydrometeorological stations was conducted. After being treated, a variable selection method was applied to the data, defining the most relevant input variables for the prediction model. At the end, a comparative analysis shows that the fuzzy model presents a better performance than the periodic autoregressive model used by ONS to plan the operation of the electric power system.
 
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Diana.pdf (3.71 Mbytes)
Data de Publicação
2019-02-11
 
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