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APLICAÇÃO DE UM MODELO AUTOAGRESSIVO MULTIVARIADO PARA GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE AFLUÊNCIAS INCORPORANDO INFORMAÇÕES CLIMÁTICAS

Documento

  • William_Cossich_Marcial_de_Farias_mestrado
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Informações da Dissertação

Título

APLICAÇÃO DE UM MODELO AUTOAGRESSIVO MULTIVARIADO PARA GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE AFLUÊNCIAS INCORPORANDO INFORMAÇÕES CLIMÁTICAS

Autor

William Cossich Marcial de Farias

Resumo

Os recursos hídricos têm um papel fundamental na matriz energética brasileira, onde cerca de 90% do total de geração do país é hidrelétrico. Adicionalmente, o planejamento e a programação eletroenergética do Sistema Interligado Nacional têm uma estreita correlação entre os estoques de água dos reservatórios das usinas hidrelétricas e suas afluências. O objetivo deste trabalho é propor uma metodologi a para a previsão de vazão, no horizonte de 3 meses, por intermédio de modelos estocásticos, que considerem além da informação de vazões passadas, informações climáticas. Foram gerados cenári os de afluências para bacia do rio Grande, utilizando a modelagem autoregressiva univariada - AR, que considera apenas afluências passadas, e multivariada - ARx, que também considera dados de precipitação observados e previstos pelo model o ECHAM 4.5. Os resultados indicam que modelos AR capturam a sazonalidade do regime de afluências, mas não conseguem antecipar variações da vazão. Com o model o ARx, os cenários gerados capturaram melhor a variabilidade do estado da vazão futura, destacando um desempenho mais adequado desse tipo de modelagem quando comparada à modelagem univariada.

Abstract

Water resources play an essential rol e in the energy matrix of Brazil, where hydroel ectric power corresponds to more than 90%. In addition, the integrated Brazilian hydroel ectric planning and programming for electricity generation and transmission works based on a strong relationship between reservoir water storages and the corresponding reservoir inflows. The broad objective of this work is to propose a methodological approach for inflow forecast ing into 3-months horizon through the use of different stochastic autoregressive models, considering past inflows information

Ano

2012

Orientadores

Otto Corrêa Rotunno Filho | Marcio Cataldi

Anexos

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PEC

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