CESP Integrated Precipitation Estimation and Forecasting System for its Watersheds

Autor: Carlos H. Moribe, Felipe Vemado, Augusto José Pereira Filho, Amarílio Costa e Carvalho Pinto, Ivon Wilson da Silva Júnior, Fabiano Alves de Lima, Mírian Adelaide R.R. Costa Pinto, Laércio Manfredini
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Revista Brasileira de Meteorologia, Vol 35, Iss 4, Pp 529-552 (2020)
Revista Brasileira de Meteorologia, Issue: ahead, Published: 30 NOV 2020
Revista Brasileira de Meteorologia v.35 n.4 2020
Revista Brasileira de Meteorologia
Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)
instacron:SBMET
ISSN: 1982-4351
0102-7786
DOI: 10.1590/0102-7786352023
Popis: Resumo A previsão de vazão é uma das mais importantes informações na programação da geração de energia hidroelétrica e no planejamento de curto a longo prazo. A previsão de vazão é mais relevante em cenários de escassez hídrica, quando há redução da geração hidroelétrica e aumento da produção por usinas termelétricas para garantir outros usos da água nessas condições. Prever e prognosticar a precipitação por meio de modelos estocásticos e determinísticos é essencial mesmo com as limitações inerentes à complexidade fenomenológica atmosférica. Estabelecer diretriz com base em tais modelos fundamentados em variáveis hidrometeorológicas (e.g., séries de precipitação) e fenômenos climáticos podem reduzir erros e melhorar a operação de reservatórios. O Operador Nacional do Sistema (ONS) e agentes de geração podem decidir com menos riscos operacionais, otimizar os recursos energéticos, minimizar custos para o consumidor e suprir energia elétrica mesmo em períodos de escassez hídrica. Assim, este trabalho apresenta um sistema de monitoramento e previsão de precipitação nas bacias hidrográficas da CESP para melhorar as estimativas de vazão afluentes aos seus reservatórios. A previsão de chuva com até cinco dias de antecedência foi realizada com o sistema ARPS. As estimativas, medições e simulações de chuva obtidas foram utilizadas em simulações de vazão afluente nas bacias da CESP com o modelo SMAP para verificação. Os resultados sugerem melhoria de desempenho por meio da integração de dados e previsão de precipitação com o sistema ARPS. Abstract Flow forecasting is one of the most important information to scheduling hydroelectric power generation and short- to long-term planning. Flow prediction is most relevant in water scarcity scenarios, when there is a reduction in hydroelectric power generation and an increase in production by thermoelectric plants to guarantee other uses of water under such conditions. The prediction and prognostic precipitation through stochastic and deterministic models is essential even with the inherent limitations of atmospheric phenomenological complexity. Establishing guidelines upon such models based on hydrometeorological variables (e.g., precipitation time series) and climate phenomena can reduce errors and improve reservoir operations. The National System Operator (ONS) and generation agencies may decide with fewer operational risks in order to optimize energy resources, minimize consumer costs and supply electricity even in times of water scarcity. Thus, this paper describes a rain monitoring and forecasting system in the CESP watersheds to improve the streamflow estimation of CESP reservoirs. We present an objective statistical analysis scheme (ANOBES) that integrates the meteorological satellite precipitation estimation with CESP, DAEE and ANA telemetric network rainfall measurements. Rain forecasting up to five days in advance is performed with the ARPS system. The estimates, measurements and rainfall simulations obtained were used in tributary flow simulations of CESP watersheds with the SMAP model for verification. Rain forecast up to five days in advance was made with the ARPS system. The estimates, measurements and rainfall simulations obtained were used in tributary flow simulations in CESP basins with the SMAP model for verification. The results suggest performance improvement with data integration and precipitation prediction with the ARPS system.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: