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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.3.2016.tde-01072016-132359
Documento
Autor
Nombre completo
Aline Hayashi Suzuki
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2016
Director
Tribunal
Zambon, Renato Carlos (Presidente)
Francato, Alberto Luiz
Zahed Filho, Kamel
Título en portugués
Otimização não linear aplicada à operação de sistemas com múltiplos reservatórios para abastecimento de água.
Palabras clave en portugués
Abastecimento de água
Programação não linear
Recursos hídricos
Reservatórios (Operação)
Resumen en portugués
O presente estudo considera a aplicação do modelo SISAGUA de simulação matemática e de otimização para a operação de sistemas de reservatórios integrados em sistemas complexos para o abastecimento de água. O SISAGUA utiliza a programação não linear inteira mista (PNLIM) com os objetivos de evitar ou minimizar racionamentos, equilibrar a distribuição dos armazenamentos em sistemas com múltiplos reservatórios e minimizar os custos de operação. A metodologia de otimização foi aplicada para o sistema produtor de água da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), que enfrenta a crise hídrica diante de um cenário de estiagem em 2013-2015, o pior na série histórica dos últimos 85 anos. Trata-se de uma região com 20,4 milhões de habitantes. O sistema é formado por oito sistemas produtores parcialmente integrados e operados pela Sabesp (Companhia de Saneamento do Estado de São Paulo). A RMSP é uma região com alta densidade demográfica, localizada na Bacia Hidrográfica do Alto Tietê e caracterizada pela baixa disponibilidade hídrica per capita. Foi abordada a possibilidade de considerar a evaporação durante as simulações, e a aplicação de uma regra de racionamento contínua nos reservatórios, que transforma a formulação do problema em programação não linear (PNL). A evaporação se mostrou pouco representativa em relação a vazão de atendimento à demanda, com cerca de 1% da vazão. Se por um lado uma vazão desta magnitude pode contribuir em um cenário crítico, por outro essa ordem de grandeza pode ser comparada às incertezas de medições ou previsões de afluências. O teste de sensibilidade das diferentes taxas de racionamento em função do volume armazenado permite analisar o tempo de resposta de cada sistema. A variação do tempo de recuperação, porém, não se mostrou muito significativo.
Título en inglés
Nonlinear optimization applied to multi reservoirs operation systems for water supply.
Palabras clave en inglés
Nonlinear analysis
Reservoir operation
Water resources
Water supply
Resumen en inglés
The current study considers the mathematical simulation and optimization model SISAGUA applied to operation of complex multireservoir systems for water supply. The SISAGUA model uses mixed integer nonlinear programming (MINLP) with objectives of avoid or minimize shortages, balance storage distribution in multireservoir systems and minimize operation costs. The optimization methodology was applied in the water supply system from São Paulo Metropolitan Region, which faces a water crisis in a drought scenario in 2013-2015, the worst in the last 85 years historical series. It is a region with 20.4 million inhabitants, and the system consists of eight partially integrated supply systems operated by Sabesp (Sanitation Company of Sao Paulo State). The metropolitan region presents a high population density, located in the Upper Tiete hydrographic basin, characterized by low water availability per capita. It was discussed the possibility of considering evaporation during simulations, and the application of a continuous hedging rule in the reservoirs which modifies the mathematical formulation to nonlinear programming (NLP). Evaporation proved barely representative in relation to demand flow, with about 1% of the flow. On one hand, a flow rate of this magnitude may be considered in a critical scenario, on the other hand, this order of magnitude can be compared to the uncertainties of measurement or inflow forecasts. The sensitivity test of different rationing rates depending on the stored volume can analyze the time of response of each system. The change in recovery time, however, was not very significant.
 
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Fecha de Publicación
2016-07-01
 
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