Este é um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a licença Creative Commons Attribution, que permite uso, distribuição e reprodução em qualquer meio, sem restrições desde que o trabalho original seja corretamente citado. Previsões multiescala de vazões para o sistema hidrelétrico brasileiro utilizando ponderação bayesiana de modelos (BMA)Multiscale streamflow forecasts for the Brazilian hydropower system using bayesian model averaging (BMA) RESUMOO uso de sistemas eficientes de previsão de afluências nas diversas escalas temporais permite otimizar a operação do conjunto de reservatórios hidrelétricos brasileiros, elevando o grau de segurança no fornecimento de energia elétrica e minimizando os custos operacionais. Entretanto, os modelos atuais de previsão utilizados pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) tendem a ser limitados no horizonte de previsão e na modelagem da dependência existente entre as diversas escalas de tempo, reduzindo a qualidade das previsões. Neste trabalho é proposta uma nova contribuição para os modelos de previsão de afluências em uso pelo ONS a partir do conceito de ponderação bayesiana de modelos (BMA), que permite integrar previsões mensais e semanais de vazões com objetivo de melhorar o desempenho das previsões semanais. As previsões mensais são obtidas por meio de um modelo periódico auto-regressivo exógeno (PARX), que busca captar a persistência das vazões na parte auto-regressiva e a contribuição do escoamento superficial na parcela exógena por meio do uso de informações climáticas de larga escala. Previsões semanais de afluência com até seis semanas de antecedência são obtidas a partir das informações disponibilizadas pelo ONS nos relatórios do Programa Mensal de Operação (PMO). A metodologia proposta é aplicada em séries de afluências semanais aos 28 principais reservatórios hidroelétricos brasileiros. Os resultados de previsão semanal de afluências obtidos com a ponderação das saídas dos modelos de previsão semanal e mensal indicam uma melhoria significativa em indicadores de desempenho de previsões (NS, MAPE e DM) quando comparados com os resultados de previsão oriundos do modelo semanal isolado. Os ganhos obtidos nos indicadores de desempenho são mais significativos a partir da segunda semana de antecedência. A abordagem proposta é flexível em termos de implementação, permitindo integrar outras escalas de previsão assim como diferentes modelos preditivos (por exemplo, modelos de base física).Palavras-chave: Ponderação bayesiana de modelos; BMA; Previsões de vazão; Reservatórios; Hidroelétricas. ABSTRACTThe use of efficient streamflow forecast systems at different time scales allows the operational optimization of the Brazilian interconnected hydropower reservoirs, raising the security level of electricity supply and minimizing operating costs. However, current forecasting models used by the National Electric System Operator (ONS) tend to be limited over the forecast horizon and in the modeling of the dependence structure across the various time scales, t...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.