Modelo Baseado na Técnica de Redes Neurais para Previsão de Vazões na Bacia do Rio São Francisco

Autores

Luana Ferreira Gomes De Paiva, Suzana Maria Gico Lima Montenegro, Meuser Valenca

Resumo

Um dos principais insumos na definição da geração das usinas hidrelétricas é a previsão de vazões. Na elaboração dessas previsões, diversos modelos podem ser utilizados. Pode-se citar como exemplo os modelos físicos, estatísticos e os baseados na técnica de redes neurais. O uso da técnica de redes neurais tem se intensificado cada vez mais, uma vez que, modelos baseados nessa técnica são de fácil aplicação e têm proporcionado resultados satisfatórios. A análise prévia das informações que serão usadas na calibração e utilização da rede neural pode trazer ganhos significativos no desempenho da mesma. Assim, esse trabalho apresenta a análise dos dados pluviométricos e fluviométricos da área a montante do reservatório de Três Marias, no rio São Francisco, bem como a calibração de um modelo baseado na técnica de redes neurais para a previsão de vazões naturais afluentes. São apresentados o processo de preenchimento de falhas históricas, análise de consistência e análise geoestatística, como ferramenta para seleção de postos pluviométricos e análise de precipitação média da área. Os resultados obtidos mostraram que o modelo calibrado com a técnica de redes neurais teve um desempenho superior ao modelo estocástico PREVIVAZ e, entre as redes neurais analisadas, a NSRBN teve um desempenho um pouco superior a MLP.

Palavras-chave

redes neurais, previsão de vazões, Reservatório de Três Marias.

Authors

Luana Ferreira Gomes De Paiva, Suzana Maria Gico Lima Montenegro, Meuser Valenca

Keywords

redes neurais, previsão de vazões, Reservatório de Três MariaS.