Previsão de séries temporais de pressão em redes de distribuição de água aplicando modelos generalizados autorregressivos de médias móveis (GARMA)

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Campos, Fabrizio Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Abastecimento de água; Autorregressive models; Modelos autorregressivos; Pressure signals; Sinais de pressão; Smart Water; Smart water; Water supply
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-08012024-111307/

A eficiência na gestão do sistema de distribuição de água é essencial para fornecer água potável de forma contínua e adequada. Companhias de saneamento estão investindo em automação da coleta de dados em campo por meio de sensores, como vazão e pressão, mas ainda não exploram totalmente as informações disponíveis nos dados históricos. Este estudo visa aplicar análise de séries temporais e o modelo GARMA para modelar séries de pressão em redes de abastecimento de água real. Foram descritos o comportamento das séries temporais de pressão e ajustados modelos ARIMA, SARIMA e GARMA a dados de pressão classificados como de comportamento normal. Comparando o desempenho dos modelos em diferentes sensores, períodos e horizontes de previsão, pode-se concluir que o modelo GARMA (2,0 ) com densidade de probabilidade gama e séries de Fourier é adequado para essas séries temporais. A aplicação da função de densidade de probabilidade gama permitiu lidar com a heterocedasticidade inerente ao mecanismo gerador dos dados e a transformação da série de pressão em "Energia Consumida" permitiu generalizar o modelo para a maioria dos sensores do setor estudado. Isso proporcionou previsões mais precisas em vários sensores do mesmo setor hidráulico. Além disso, essa abordagem mostrou-se útil para identificar anomalias e estabelecer um arcabouço técnico para futuras pesquisas na área de controle operacional. Assim, conclui-se que a análise de séries temporais aplicada a séries de pressão em redes de abastecimento é uma abordagem robusta que pode melhorar a modelagem das séries históricas obtidas pelas companhias de saneamento, transformando uma massa de dados em informações úteis, fornecendo previsões precisas e insights valiosos para o processo de tomada de decisão.