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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.86.2017.tde-22032017-142748
Documento
Autor
Nome completo
Alcantaro Lemes Rodrigues
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2016
Orientador
Banca examinadora
Sauer, Ildo Luís (Presidente)
Alencar, Airlane Pereira
Ambrizzi, Tercio
Molion, Luiz Carlos Baldicero
Zambon, Renato Carlos
Título em português
Informações macroclimáticas aplicadas na previsão de vazões
Palavras-chave em português
1. Climatologia estatística. 2. Hidroeletricidade. 3. Afluentes. 4. Energia 5. Séries Temporais.
Resumo em português
Fontes renováveis de energia representam alternativas para a mitigação da mudança do clima global, no entanto, são mais suscetíveis a mudanças nas condições climáticas. O sistema elétrico brasileiro (SEB) possui a peculiaridade de ter maior parte de sua energia gerada a partir de fontes renováveis, principalmente usinas hidrelétricas. Por essa razão, constitui uma amostra representativa das dificuldades de operar uma matriz energética de base predominantemente renovável. A geração predominantemente hidrelétrica de energia permite operar com baixas emissões e baixos custos operacionais, nada obstante a forte dependência dessa envolve considerável risco hidrológico, principalmente em um contexto em que as restrições à armazenagem de energia em grandes barragens são maiores. Por conseguinte, a combinação de investimentos inadequados na capacidade de geração com escassez de chuvas pode, eventualmente, levar a situações nas quais a capacidade de oferta seja inferior à demanda e até mesmo a racionamentos (2001). É evidente que a capacidade de prever com precisão o índice de chuvas e, consequentemente, as vazões disponíveis para o próximo período caracteriza-se como uma importante ferramenta para a operação do setor elétrico brasileiro. Hoje, as previsões de vazões futuras são realizadas com base na observação de vazões passadas sem incorporar nas análises as variáveis que as determinam (por exemplo, variáveis climáticas). Entretanto, existem evidências de que a variabilidade das vazões na América do Sul é cadenciada pelos sistemas acoplados do tipo oceano-atmosférico, os chamados fenômenos de grande escala como é o caso do El Niño. No entanto as técnicas tradicionais de previsão até então não utilizam de forma sistêmica as informações climáticas. A metodologia aqui apresentada incorpora informações sobre o clima para tomada de decisões envolvendo recursos hídricos, sendo demonstrada sua aplicação para a região Sudeste do Brasil. Demonstra-se que o manuseamento de variáveis climáticas (mais particularmente aquelas vinculadas ao fenômeno do El Niño) permite calcular a previsão de vazões tão bem quanto os programas oficiais, tendo como vantagem acompanhar as mudanças climáticas eminentes. A metodologia proposta é formada pelas seguintes partes: Modelo SARIMAX; Levantamento de Dados; Análise Gráfica de Correlações; Análise de Séries Temporais; Análise de Gráfica de wavelets e Análise de correlação em Mapas georreferenciados. Esses procedimentos são necessários para visualizar-se com clareza o histórico embutido nas informações analisadas e uma melhor compreensão para a fase de modelagem com o método SARIMAX. Os resultados indicam que o modelo SARIMAX, com variáveis macroclimáticas, é melhor que o NEWAVE.
Título em inglês
Large scale information applied in the forecast streamflow
Palavras-chave em inglês
Statistical Climatology. Hydroelectricity. Streamflow. Inflow. Power. Time series. Heuristic.
Resumo em inglês
Renewable energy sources represent alternatives to the mitigation of global climate change, but they are more susceptible to changing on weather conditions. The Brazilian electricity system has the peculiarity that most of its energy is generated from renewable sources, mainly by hydroelectric plants. For this reason, it provides a representative sample of the difficulties for operating a predominantly renewable basis energy matrix. On one hand, the main hydroelectric generation allows low emissions and low operating costs; on the other hand, the heavy dependence on hydropower involves considerable hydrological risks, specially in an environment where restrictions on energy storage (large dams) are high. Thus, the combination of inadequate investment in generation capacity with low rainfall may, eventually, lead to situations in which the supply capacity is less than the demand, leading even rationing (2002). It is then clear that the ability to accurately predict the rainfall index and hence flow rates available for the next period is an important tool for the operation of the Brazilian electric sector (SEB). Presently, future flows forecasting are only based on observation of past flows without incorporating the analysis of the variables that determine such flows (e.g. climate variables). However, there are evidences that the variability of flows in South America is punctuated by coupled ocean-atmosphere type systems, the so-called large-scale phenomena such as El Niño. However, the traditional forecasting techniques still do not use climate information in a systematic way. The methodology presented here incorporates weather information for decision making in water resources, and demonstrates its applicability to the Southeastern region of Brazil. It is showed that the use of climatic variables (particularly those related to the El Niño phenomenon) predicts streamflow forecasting as well as the official programs do, with the advantage of following eminent climate change. The proposed methodology is formed of the following parts, not necessarily in this order: Model SARIMAX; Data Collection; Graphic analysis of correlations; Time Series Analysis; Wavelets Graphical analysis and Correlation analysis of geo-referenced maps. These procedures are necessary to clearly see the embedded historical information of the information analyzed and better understanding of the modeling stage with SARIMAX method. The results indicate that the SARIMAX model, with large scale variables, is better than the NEWAVE.
 
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TeseAlcantaro105.pdf (22.26 Mbytes)
Data de Publicação
2017-04-20
 
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