Subsídios à operação de reservatórios baseada na previsão de variáveis hidrológicas

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Bravo, Juan Martín
• Orientador(a): Collischonn, Walter
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Operacao de reservatorios; Previsao de vazoes; Modelos hidrológicos; Redes neurais artificiais; Tabelas de contingência; Algoritmos evolutivos
• Palavras-chave em Inglês: Streamflow forecast; Precipitation forecast; Performance measures; Artificial neural networks; Evolutionary algorithms; Reservoir operation; Contingency tables
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/26916

Diversas atividades humanas são fortemente dependentes do clima e da sua variabilidade, especialmente aquelas relacionadas ao uso da água. A operação integrada de reservatórios com múltiplos usos requer uma série de decisões que definem quanta água deve ser alocada, ao longo do tempo para cada um dos usos, e quais os volumes dos reservatórios a serem mantidos. O conhecimento antecipado das condições climáticas resulta de vital importância para os operadores de reservatórios, pois o insumo dos reservatórios é a vazão dos rios, que por sua vez é dependente de condições atmosféricas e hidrológicas em diferentes escalas de tempo e espaço. A pesquisa trata sobre três importantes elementos de subsídio à tomada de decisão na operação de reservatórios baseada na previsão de variáveis hidrológicas: (a) as previsões de vazão de curto prazo; (b) as previsões de precipitação de longo prazo e (c) as medidas de desempenho das previsões. O reservatório de Furnas, localizado na bacia do Rio Grande, em Minas Gerais, foi selecionado como estudo de caso devido, principalmente, à disponibilidade de previsões quantitativas de chuva e pela importância desse reservatório na região analisada. A previsão de curto prazo de vazão com base na precipitação foi estimada com um modelo empírico (rede neural artificial) e a previsão de precipitação foi obtida pelo modelo regional ETA. Uma metodologia de treinamento e validação da rede neural artificial foi desenvolvida utilizando previsões perfeitas de chuva (considerando a chuva observada como previsão) e utilizando o maior número de dados disponíveis, favorecendo a representatividade dos resultados obtidos. A metodologia empírica alcançou os desempenhos obtidos com um modelo hidrológico conceitual, mostrando-se menos sensitiva aos erros na previsão quantitativa de precipitação nessa bacia. Os resultados obtidos mostraram que as previsões de vazão utilizando modelos empíricos e conceituais e incorporando previsões quantitativas de precipitação são melhores que a metodologia utilizada pelo ONS no local de estudo. A redução dos erros de previsão relativos à metodologia empregada pelo ONS foi em torno de 20% quando usadas previsões quantitativas de precipitação definidas pelo modelo regional ETA e superiores a 50% quando usadas previsões perfeitas de precipitação. Embora essas últimas previsões nunca possam ser obtidas na prática, os resultados sugerem o quanto o incremento do desempenho das previsões quantitativas de chuva melhoraria as previsões de vazão. A previsão de precipitação de longo prazo para a bacia analisada foi também estimada com um modelo empírico de redes neurais artificiais e utilizando índices climáticos como variáveis de entrada. Nesse sentido, foram estimadas previsões de precipitação acumulada no período mais chuvoso (DJF) utilizando índices climáticos associados a fenômenos climáticos, como o El Niño - Oscilação Sul e a Oscilação Decadal do Pacífico, e a modos de variabilidade climática, como a Oscilação do Atlântico Norte e o Modo Anular do Hemisfério Sul. Apesar das redes neurais artificiais terem sido aplicadas em diversos problemas relacionados a hidrometeorologia, a aplicação dessas técnicas na previsão de precipitação de longo prazo é ainda rara. Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que consideráveis reduções dos erros da previsão relativos ao uso apenas da média climatológica como previsão podem ser obtidos com a metodologia utilizada. Foram obtidas reduções dos erros de, no mínimo 50%, e chegando até um valor próximo a 75% nos diferentes testes efetuados no estudo de caso. Uma medida de desempenho da previsão foi desenvolvida baseada no uso de tabelas de contingência e levando em conta a utilidade da previsão. Essa medida de desempenho foi calculada com base nos resultados do uso das previsões por um modelo de operação de reservatório, e não apenas na comparação de vazões previstas e observadas. Nos testes realizados durante essa pesquisa, ficou evidente que não existe uma relação unívoca entre qualidade das previsões e utilidade das previsões. No entanto, em função de comportamentos particulares das previsões, tendências foram encontradas, como por exemplo nos modelos cuja previsão apresenta apenas defasagem. Nesses modelos, a utilidade das previsões tende a crescer na medida que a qualidade das mesmas aumenta. Por fim, uma das grandes virtudes da medida de desempenho desenvolvida nesse trabalho foi sua capacidade de distinguir o desempenho de modelos que apresentaram a mesma qualidade.