Análise de metodologias linear e não linear para previsão de vazões em usinas hidroelétricas
Eventos extremos de cheia sempre foram motivos para preocupação da população ribeirinha e dos residentes próximos às barragens de usinas hidroelétricas. Por outro lado, os períodos secos, extremamente severos, vêm afetando cada vez mais o abastecimento de água e os demais usos dos recursos hídricos....
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Online |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade Estadual de Campinas
2019
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/2328 |
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| Summary: | Eventos extremos de cheia sempre foram motivos para preocupação da população ribeirinha e dos residentes próximos às barragens de usinas hidroelétricas. Por outro lado, os períodos secos, extremamente severos, vêm afetando cada vez mais o abastecimento de água e os demais usos dos recursos hídricos. Dessa forma, avanços tecnológicos nos modelos para previsão de vazões tem-se apresentado como uma alternativa de grande importância na redução dos prejuízos decorrentes da variação da disponibilidade de água nos cursos d'água. O objetivo da pesquisa foi realizar uma análise comparativa entre modelos estocásticos lineares e não lineares para previsão de vazões. Houve o desenvolvimento de um algoritmo, capaz de efetuar calibração, validação e previsão de vazões em seções de cursos d’água de uma bacia hidrográfica. Os dados usados para a modelagem foram: histórico de vazões no ponto de interesse de previsão, histórico de vazões em pontos de controle a montante, histórico de precipitação na bacia hidrográfica e cenário de previsão pluviométrica na bacia, com horizonte de um ano e intervalo de discretização mensal. Os ajustes de parâmetros dos modelos de previsão foram obtidos via algoritmo de otimização, modelado no Solver do Excel. Nos estudos de casos verificou-se um desempenho ligeiramente superior da metodologia não linear sobre a linear, tal resultado era esperado, principalmente diante das novas técnicas para solução de problemas não lineares. |
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| ISSN: | 2596-1969 |
