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Assessment of the significance of the autocorrelation for the series trend analysis historical National Operator Flow of the Electrical System (ONS) in Brazil / AvaliaÃÃo da importÃncia da autocorrelaÃÃo para a anÃlise de tendÃncias das sÃries histÃricas de vazÃo do Operador Nacional do Sistema ElÃtrico (ONS) no BrasilPriscilla Paiva de Medeiros 29 May 2015 (has links)
Brazil has majority share of hydroelectric power in its generation matrix
electricity, depending on the rainy seasons and settlement of multiannual
reservoirs to ensure safety in the generation and distribution system power
national power. In this context, time series analysis can provide information
useful for planning and more efficient operation of the reservoirs, identifying
possible trends in the flow of data or precipitation of the integrated stations
hydroelectric plants. The trend analysis in hydrological series is held
traditionally using non-parametric tests such as the Mann-Kendall test, and
You can treat both monotonic trends or abrupt as in various ways.
Such tests, although not require information about the distribution of data,
require data to be independent, which rarely occurs in series
hydrologic variables. Thus, new tests have arisen in the trend analysis, with
objective of taking the autocorrelation of the series under consideration. This paper proposes
trend analysis of historical streamflow series of major basins
contribute to the National Interconnected System (SIN), obtained from data
National Electric System Operator (ONS). The analysis will aim check
importance of considering the autocorrelation of the data to detect trends,
analyzing the first series without considering the autocorrelation - the nonparametric method
Traditional Mann-Kendall with Sen estimator - and then
applying filters Pre-Whitening and Trend-Free Pre-Whitening. The tests were
implemented through the MatLab program to analyze the average natural flow
monthly provided by the ONS. The spatial distribution of trends found
It was presented through maps created the Free Software QGIS. The results
found for the ONS posts corroborated the theory that the autocorrelation
influences the detection of trends.
Keywords: autocorrelation, trend analysis, hydropower se / O Brasil possui participaÃÃo majoritÃria de energia hidroelÃtrica em sua matriz de geraÃÃo
de energia elÃtrica, dependendo das estaÃÃes chuvosas e da regularizaÃÃo plurianual dos
reservatÃrios para garantir a seguranÃa na geraÃÃo e distribuiÃÃo de energia do sistema
elÃtrico nacional. Nesse contexto, a anÃlise de sÃries temporais pode oferecer informaÃÃes
Ãteis para o planejamento e a operaÃÃo mais eficientes dos reservatÃrios, identificando
possÃveis tendÃncias nos dados de vazÃo ou de precipitaÃÃo dos postos integrados Ãs
usinas hidrelÃtricas. A anÃlise de tendÃncias em sÃries hidrolÃgicas à realizada
tradicionalmente atravÃs de testes nÃo-paramÃtricos, como o teste de Mann-Kendall, e
pode tratar tanto de tendÃncias monotÃnicas, quanto de abruptas ou de formas diversas.
Esses testes, apesar de nÃo requererem informaÃÃes sobre a distribuiÃÃo dos dados,
requerem que os dados sejam independentes, o que raramente ocorre nas sÃries de
variÃveis hidrolÃgicas. Assim, novos testes surgiram na anÃlise de tendÃncias, com o
objetivo de levar a autocorrelaÃÃo das sÃries em consideraÃÃo. O presente trabalho propÃe
a anÃlise de tendÃncias das sÃries histÃricas de vazÃes das principais bacias que
contribuem para o Sistema Interligado Nacional (SIN), obtidas a partir de dados do
Operador Nacional do Sistema ElÃtrico (ONS). A anÃlise terà por objetivo verificar a
importÃncia da consideraÃÃo da autocorrelaÃÃo dos dados na detecÃÃo de tendÃncias,
analisando as sÃries primeiramente sem considerar a autocorrelaÃÃo - pelo mÃtodo nÃoparamÃtrico
tradicional de Mann-Kendall com estimador de Sen - e, em seguida,
aplicando os filtros do Pre-Whitening e do Trend-Free Pre-Whitening. Os testes foram
implementados atravÃs do programa MatLab, para anÃlise das vazÃes naturais mÃdias
mensais disponibilizadas pelo ONS. A distribuiÃÃo espacial das tendÃncias encontradas
foi apresentada atravÃs de mapas criados no software livre QGIS. Os resultados
encontrados para os postos do ONS corroboraram a teoria de que a autocorrelaÃÃo
influencia na detecÃÃo de tendÃncias.
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