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Type: Dissertação
Title: Previsão das vazões afluentes diárias por rede neural para projeção de PLD
Author(s)/Inventor(s): Mendes, Natalia Dias Sardinha
Advisor: Calôba, Luiz Pereira
Co-advisor: Tolmasquim, Maurício Tiomno
Abstract: A previsão de vazões afluentes é um dos principais insumos na formação do Custo Mensal de Operação - CMO do sistema elétrico nacional, bem como, do Preço de Liquidação das Diferenças - PLD, sendo assim, esta área é desafiadora em relação à complexidade na sua previsibilidade, além da possibilidade de gerar altos lucros financeiros para os agentes do mercado energético. Esse trabalho teve o objetivo de calibrar um modelo de previsão de vazões afluentes diárias na usina hidrelétrica de Três Marias, na bacia do São Francisco, 7 dias à frente, utilizando a técnica de redes neurais, considerando as vazões afluentes naturais do próprio reservatório da usina, e as informações pluviométricas e fluviométricas advindas de postos hidrométricos a montante da região de estudo. Ressalta-se que o modelo de previsão desta dissertação atingiu seu objetivo, pois produziu resultados superiores aos modelos utilizados pelo sistema elétrico, tais como o tradicional estatístico PREVIVAZH e, até mesmo, ao modelo de rede neural, Neuro3M que foi usado até o início deste ano no mesmo reservatório.
Abstract: The prediction of affluent flows is one of the main inputs in the definition of the Monthly Operating Cost - CMO of the Brazilian electrical system, as well as, the Market Clearing Price – PLD. Therefore the prediction of affluent flows is a challenging area in relation to the complexity of problems, besides the possibility of generating high financial profits for the energy market agents. This work aimed to calibrate a daily affluent flow forecasting model at the Três Marias hydroelectric plant in the São Francisco basin, 7 days ahead, using the neural networks technique, considering the natural affluent flows from the plant's own reservoir, and pluviometric and fluviometric information from hydrometric stations upstream of the study region. The prediction model of this paper using the neural network technique produced better results than the models used by the electrical system, such as the PREVIVAZH traditional statistician and even the Neuro3M neural network model, which was used until the beginning of this year in the same reservoir.
Keywords: Engenharia elétrica
Previsão das vazões afluentes diárias
Rede neural artificial
Projeção de PLD
Subject CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Department : Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Publisher: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date: Aug-2019
Publisher country: Brasil
Language: por
Right access: Acesso Aberto
Appears in Collections:Engenharia Elétrica

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