Previsão de Vazões Naturais Diárias Afluentes ao Reservatório da UHE Tucuruí Utilizando a Técnica de Redes Neurais Artificiais / Daily natural incoming flow to the reservoir Tucuruí using the technique of artificial neural networks

AUTOR(ES)

Carlos da Costa Ferreira

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

05/09/2012

RESUMO

A previsão de vazões naturais aos reservatórios das usinas hidrelétricas é insumo fundamental para o planejamento e operação do SIN. Diversos modelos são utilizados na determinação dessas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles baseados na técnica de Redes Neurais Artificiais. Atualmente, o ONS realiza as previsões diárias de vazões naturais para a Usina Hidrelétrica Tucuruí com base no modelo estocástico univariado denominado PREVIVAZH, desenvolvido pelo CEPEL. Ao longo da última década, muitos trabalhos têm mostrado a evolução da aplicação da metodologia de Redes Neurais Artificiais em diversas áreas e em particular na previsão de vazões naturais, para intervalos de tempo diários, semanais e mensais. O objetivo deste trabalho foi calibrar e avaliar um modelo de previsão de vazões naturais, utilizando a metodologia de RNA, mais especificamente as redes construtivas do tipo NSRBN(Non-Linear Sigmoidal Regression Blocks Networks) (VALENCA; LUDERMIR, 2001), no horizonte de 1 até 12 dias à frente, para a Usina Hidrelétrica Tucuruí, considerando as informações advindas de postos hidrométricos localizados à montante do seu reservatório. Adicionalmente, foi realizada uma análise comparativa dos resultados encontrados pela rede neural calibrada e aqueles obtidos e divulgados pelo ONS. Os resultados obtidos mostram a vantagem da metodologia de redes neurais artificiais sobre os modelos auto-regressivos. Os valores do Erro Percentual Médio Absoluto - MAPE foram, em média, 48% inferiores aos divulgados pelo ONS.

ASSUNTO(S)

previsão de vazões naturais redes neurais artificiais usinas hidrelétricas planejamento da geração redes neurais por combinação de blocos de regressões sigmoides não-linear engenharias forecasting artificial neural networks hydroelectric power generation power generation planning non-linear sigmoidal regression blocks networks

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