OUTFLOW FORECAST BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETORKS AND WAVELET TRANSFORM

• Main Author: MARCELO ALFREDO DE ASSIS FAYAL
• Other Authors: MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2008
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=12169@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=12169@2

O sistema hidroelétrico é responsável por 83,7% da energia elétrica gerada no país. Assim sendo, a geração de energia elétrica no Brasil depende basicamente das vazões naturais que afluem aos aproveitamentos hidroelétricos distribuídos por doze bacias hidrográficas no país. Sendo o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) o órgão responsável por elaborar a previsão e a geração de cenários de vazões naturais médias diárias, semanais e mensais para todos os locais de aproveitamentos hidroelétricos do Sistema Interligado Nacional (SIN), a qualidade da previsão da vazão natural é de suma importância para este órgão. A qualidade dessa previsão impacta diretamente no planejamento e em programas de operação do SIN, tal como o Programa Mensal de Operação - PMO. Mesmo com a melhoria na qualidade da previsão de vazões por meio da criação e adoção dos mais diversos modelos determinísticos e estocásticos nos últimos anos, os erros de previsão são, ainda, significativos. Deste modo, o objetivo principal desta dissertação foi propor um novo modelo capaz de proporcionar um significativo ganho de qualidade na previsão de vazões nas regiões dos aproveitamentos hidrelétricos das bacias hidrográficas do país. O modelo proposto, baseado em redes neurais, tem como ferramenta primordial a utilização de transformadas wavelets, que filtram os dados históricos de vazões, ou seja, as entradas das redes neurais de previsão, dividindo esses dados de entrada (sinais) em diversas escalas, no intuito de que as redes neurais possam melhor analisá-los. Para verificar a eficácia do modelo proposto, aqui denominado MIP (Modelo Inteligente de Previsão), procedeu-se um estudo de caso que realiza a previsão de vazões naturais incrementais médias diárias e semanais no trecho incremental entre as Usinas Hidroelétricas (UHE) Porto Primavera, Rosana e Itaipu da Bacia do Rio Paraná, chegando-se a um erro de aproximadamente 3,5% para previsão de vazões um dia à frente, 16% para 12 dias à frente, e 9% para previsão média semanal. Esta dissertação objetiva, também, investigar a eficácia do uso de informações das precipitações observadas e previstas na previsão de vazão, em conjunção com o uso do histórico de vazões. === The hydroelectricity system is responsible for 83.7% of the electric energy generated at Brazil. Therefore, the generation of electric power in Brazil depends basically on the natural flow rates distributed by twelve basins in the country. The quality of prediction of natural flow is of crucial importance for the Brazilian governmental agency, ONS (from the portuguese language Electrical National Operator System), responsible for preparing the forecast and the generation of scenarios of daily, weekly and monthly average natural streamflows of all places of hydroelectric exploitations of SIN (from the portuguese language National Linked System). The quality of that forecast impacts directly in the planning and operation programs of SIN, for example, the PMO (from the portuguese language Monthly Operation Program). Even with the improvement in the quality of river flow forecasts through the creation and adoption of the various deterministic and stochastic models in recent years, the errors of forecasting are still significant. Thus, the main goal of this dissertation was proposing a new model capable of providing a significant improvement in Streamflow forecasts in regions of exploitations of hydroelectric basins of the country. The proposed model, based on neural networks, has the primary tool the use of wavelet transforms, to filter streamflows historical data, or the entries of predict neural networks, dividing the input data (signals) in several scales, in order that the neural networks can better analyse them. In order to check the effectiveness of the proposed model, here called MIP (from the portuguese language Forecast Intelligent Model), it was developed a case study to forecast daily and weekly average of natural incremental streamflows between the Hydroelectric Plants: Porto Primavera, Rosana e Itaipu belonging to the the Parana River Basin. The model reaches up an error of about 3,5% to estimates of streamflows one day ahead, 16% to 12 days ahead, and 9% for average weekly forecast. This thesis aims to also investigate the effectiveness of the use of information of observed and predicted rainfall in the forecast flow, in conjunction with the use of the historical streamflows.