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Previous issue date: 2012-08-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The Brazilian energetic system is mainly based on hydropower, which is highly
dependent on the watershed water availability. In order to minimize the risk of failure,
which affects the uptake from the water bodies, this system is interconnected. During
the dry season, there is less volume stored in the reservoirs, which leads to a lower
production of energy. Before the flood period, in order to attend the multiple uses of the
water resources, it is necessary to keep an operational volume in the reservoir, which
also decreases the water level and has impacts on power generation. In order to make
the flood control, the electricity sector forecasts the availability of a waiting volume in
the reservoirs, which are capable of receiving parts of the inflows to prevent, at prefixed
risk, damage at downstream. It is in this scenario that the problem highlighted in this
dissertation arises, the forecasting of inflow to a reservoir, in order to have a judicious
allocation of these void spaces in the reservoirs for the flood control. Thus, the main
objective of this study is to analyze the use of the wavelet transform to forecast daily
inflows in Sobradinho reservoir (Bahia State) seven days ahead, by a wavelet-ANN
hybrid system, with the following specific objectives: (a) eliminate the noise present in
the observed inflow time series by wavelet analysis, (b) define the optimal level for
decomposition of the signals, (c) determine the appropriate mother-wavelet for this type
of forecasting with ANN, and (d) carry out simulations with the proposed wavelet-ANN
hybrid system and compare the results with the predictions made without the application
of wavelet transform. It was used the daily data for the period from January 1931 to
December 2010. From the obtained results, it was observed that the wavelet-ANN
hybrid system performed better forecasting for seven days ahead than the system using
the ANN with the raw data, and the approximation A3 from the discrete mother-wavelet
Meyer obtained the best result (R2 = 0.9977; Nash = 0.9954 and RMS = 96.4523 m³/s),
whereas the prediction using RNA with raw data obtained the following results:
R2 = 0.9481; Nash = 0.8971 and RMS = 456.7712 m³/s, i.e., the RMS decreased almost
80%, while the Nash and R2 coefficients have increased more than 5% and 10%,
respectively, when compared with the forecasts using the raw data. / O sistema energético brasileiro é fortemente baseado na energia hidroelétrica, a qual é
altamente dependente da disponibilidade hídrica das bacias hidrográficas. A fim de
minimizar os riscos de falha que afetam o aporte de água aos mananciais, esse sistema é
interligado, pois, nas épocas secas, tem-se um menor volume armazenado nos
reservatórios, o que leva a uma menor produção de energia, e antes das épocas de cheias,
para atender ao uso múltiplo dos recursos hídricos, deve-se deixar um volume
operacional no reservatório, o que também diminui o seu nível de água e tem impactos
na geração de energia. Para efetuar o controle de cheias, o setor elétrico prevê a
disponibilidade de um volume de espera nos reservatórios, capazes de absorver parcelas
das afluências, para evitar, com um risco prefixado, que sejam causados danos a jusante.
É nesse cenário que surge o problema destacado no presente trabalho, a previsão da
vazão afluente a um reservatório, a fim de se ter uma alocação criteriosa desses espaços
vazios nos reservatórios para o controle de cheias. Diante do exposto, o objetivo geral
deste trabalho é analisar o uso da transformada wavelet para realizar previsões das
vazões diárias afluentes ao reservatório de Sobradinho BA com sete dias de
antecedência, por meio de um sistema híbrido wavelet-RNA, sendo os objetivos
específicos: (a) eliminar os ruídos presentes nas séries históricas de vazão através da
análise wavelet; (b) definir o nível ótimo de decomposição dos sinais; (c) determinar a
wavelet-mãe adequada para este tipo de previsão com RNAs; e (d) realizar simulações
com o sistema híbrido wavelet-RNA proposto e comparar os resultados com as
previsões realizadas sem a aplicação da transformada wavelet. Utilizou-se dados de
médias diárias de vazões naturais do período de janeiro de 1931 a dezembro de 2010.
Diante dos resultados apresentados, observa-se que o sistema híbrido wavelet-RNA
proposto obteve resultados melhores de previsão para sete dias de antecedência que o
sistema utilizando a RNA com os dados brutos, sendo a aproximação A3 da waveletmãe
Meyer Discreta a que obteve o melhor resultado na validação (R2 = 0,9977;
Nash = 0,9954 e RMS = 96,4523 m³/s), enquanto que a previsão utilizando os dados
brutos forneceu os seguintes resultados: R2 = 0,9481; Nash = 0,8971 e
RMS = 456,7712 m³/s; i.e., o RMS diminuiu quase 80%, enquanto que os coeficientes
R2 e Nash tiveram um aumento maior que 5% e 10%, respectivamente, em relação às
previsões com os dados brutos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/5514 |
| Date | 17 August 2012 |
| Creators | Freire, Paula Karenina de Macedo Machado |
| Contributors | Santos, Celso Augusto Guimarâes |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Urbana e Ambiental, UFPB, BR, Engenharia Cívil e Ambiental |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -8546755868633584958, 600, 600, 600, 600, -6802672734029945274, -6274833215046395772, 3590462550136975366 |
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