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Título: Interferência da previsão climática na previsão de vazões e suas consequências para a operação e planejamento do sistema interligado nacional : aplicação na Bacia do Rio São Francisco
Autor(es): PAIVA, Luana Ferreira Gomes de
Palavras-chave: Engenharia Civil; Simulação hidrológica; CFS; Gevazp; Redes neurais; SMAP; Geração de cenários
Data do documento: 14-Fev-2020
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: PAIVA, Luana Ferreira Gomes. Interferência da previsão climática na previsão de vazões e suas consequências para a operação e planejamento do sistema interligado nacional: aplicação na Bacia do Rio São Francisco. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.
Abstract: O Brasil tem um sistema que é fortemente dependente da situação hidrológica das Bacias Hidrológicas. Com isso, as previsões precipitação e de de vazões são de fundamental importância, tendo em vista que subsidiam a tomada de decisão, através de sua utilização nos modelos de otimização e simulação energética. Para as avaliações energéticas no Setor Elétrico, são utilizados os modelos Decomp e NEWAVE que utilizam o Modelo Gevazp para a geração dos cenários através de um modelo AR(p).O presente trabalho tem o objetivo de mostrar o impacto da previsão de precipitação na previsão de vazõese compará-las com a faixa prevista do Modelo Gevazp. Para isso foi feita correção na chuva prevista pelo Modelo CFS, período de 2011 a 2016 através da metodologia PDF e Linear, e foram calibrados modelos chuva-vazão para os reservatórios de Três Marias e Sobradinho. Como conclusão, foram comparadas essas previsões de vazões com os resultados do Modelo Gevazp, mostrando que há possibilidade de reduzir a faixa gerada por esse último e, consequentemente, fazer com que o modelo DECOMP não visite essas faixas com pouca ou nenhuma probabilidade de ocorrência. Também foram avaliadas as perdas ao reservatório de Sobradinho, onde observa-se sua relação estreita com a chuva média no lago e seu impacto para a previsão de vazões incrementais a este reservatório. Em relação à previsão do Modelo CFS, observou-se que seus valores tendem a superestimar a chuva prevista nos meses de pouca ou nenhuma chuva. Observou-se também que o modelo de Redes Neurais teve um bom desempenho no acerto dessa faixa da vazão, tendo em vista que mesmo quando não acertou a faixa, gerou valores bem próximos a esta. Chama-se atenção a clara melhora nas previsões de vazões com a da incorporação da chuva verificada um e dois meses à frente, principalmente na previsão de altas vazões. Por fim, os índices climáticos apresentaram boa relação com as variáveis de vazão e de chuva.
Descrição: PAIVA, Luana Ferreira Gomes, também é conhecida em citações bibliográficas por: GOMES, Luana Ferreira C.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38998
Aparece nas coleções:Teses de Doutorado - Engenharia Civil

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