Desenvolvimento de um sistema simplificado para previsões probabilísticas de afluências ao reservatório da UHE Itaipu
| Autor: | Mariana Maria Werlang |
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| Přispěvatelé: | Wilson dos Santos Fernandes, Francisco Eustáquio Oliveira e Silva, Fernando Mainard Fan, Eber José de Andrade Pinto |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2021 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da UFMG Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) instacron:UFMG |
| Popis: | A previsão de vazões afluentes a um aproveitamento hidrelétrico é de extrema importância para a operação de seu reservatório, uma vez que permite o planejamento de sua produção conforme a disponibilidade hídrica e desempenha um papel fundamental na gestão da segurança da barragem. Desse modo, uma previsão hidrológica de qualidade é essencial para que se faça um bom planejamento de gestão dos recursos disponíveis, de forma a aproveitá-los de maneira eficiente, com foco na segurança operacional e na produção hidroenergética, associados à responsabilidade ambiental e social. Nesse sentido, tem sido cada vez mais frequente o uso da modelagem hidrológica como uma ferramenta para apoiar a tomada de decisões quanto ao uso e gerenciamento dos recursos hídricos. No entanto, a modelagem hidrológica e as previsões dela obtidas estão sujeitas a vários tipos de incertezas; assim, as estimativas dessas incertezas devem estar associadas às previsões hidrológicas para subsidiar a tomada de decisões, a fim de se quantificar a confiabilidade acerca dessas previsões e permitir que o tomador de decisões tenha a informação de forma completa, para o gerenciamento de riscos e planejamento de controle. Uma forma de se explicitarem essas incertezas é a partir da geração de previsões probabilísticas de vazão, em lugar de previsões determinísticas, permitindo sinalizar os possíveis cenários futuros diante das diversas incertezas associadas a essas previsões. Esse tipo de abordagem já é bastante difundido na Meteorologia e tem evoluído no que se refere às previsões hidrológicas, mas ainda pode ser considerada incipiente no Brasil e em toda a América do Sul, de forma geral. Nesse contexto, o presente trabalho aborda a utilização de previsões hidrológicas probabilísticas de longo prazo (ou sazonais), com incorporação de incertezas, para o planejamento da operação do reservatório da Usina Hidrelétrica de Itaipu. Para tanto, foi desenvolvido um sistema operacional de previsão sazonal de vazões afluentes ao seu reservatório, composto pelo modelo hidrológico SMAP, em sua versão mensal, associado às previsões climáticas por conjunto (ou ensemble) elaboradas pelo ECMWF. A esse sistema são incorporadas, além das incertezas associadas às previsões de precipitação, representadas pelo espalhamento do ensemble, aquelas relacionadas aos parâmetros e às variáveis de estado do SMAP. Para tanto, o método GLUE foi aplicado, de forma a se estimarem as incertezas associadas ao modelo hidrológico. O sistema desenvolvido se mostrou uma ferramenta potencialmente útil para a previsão probabilística de vazões afluentes à Itaipu, e a amostra de previsões analisadas, apesar de limitada e insuficiente para a generalização dos resultados, indicou os benefícios de uso das previsões probabilísticas em prol daquelas estritamente determinísticas, representadas pela mediana do conjunto de previsões. The inflows forecast to a hydroelectric plant is extremely important for its reservoir operation, since it allows planning its production according to water availability and also plays a fundamental role in dam safety management. Thus, a hydrological quality forecast is essential for a good planning of the available resources management, in order to employ them efficiently, focusing on operational safety and power plant production, associated with environmental and social responsibility. In this sense, hydrological modeling has been increasingly used as a tool to support decision making in the use and management of water resources. However, hydrological modeling and its predictions are subject to several types of uncertainties; thus, estimates of these uncertainties must be associated with hydrological forecasts to support decision making, in order to quantify the reliability of these forecasts and allow the decision maker to have complete information for risk and control management. One way of explaining these uncertainties is through the use of probabilistic forecasts, instead of deterministic ones, allowing to signal possible future scenarios in view of the various uncertainties associated with these forecasts. This type of approach is already widespread in Meteorology and has evolved in hydrological forecasts, but it can still be considered incipient in Brazil and all South America, in general. In this context, this work addresses the use of long-term (or seasonal) probabilistic hydrological forecasts, with the incorporation of uncertainties, for operation planning of the Itaipu Hydroelectric Power Plant reservoir. For this purpose, an operating system for seasonal forecasting of its reservoir inflows was developed, composed of the hydrological model SMAP, in its monthly version, associated with the climate forecasts by ensemble prepared by ECMWF. Besides the uncertainties associated with precipitation forecasts, represented by the spread of the ensemble, this systems also incorporates those related to model parameters and model states. For this purpose, the GLUE method was applied, in order to estimate the uncertainties associated with the hydrological model. The developed system proved to be a potentially useful tool for probabilistic forecasting of Itaipu’s inflows, and the forecasts’ sample analyzed, although limited and insufficient for generalizing the results, indicated the benefits of using probabilistic forecasts in favor of strictly deterministic ones, represented by the median of the forecasts ensemble. |
| Databáze: | OpenAIRE |
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