Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALAN DE GOIS BARBOSA
DATA: 01/08/2019
HORA: 09:00
LOCAL: Miniauditório PROEC
TÍTULO: Otimização da operação do sistema de usinas hidrelétricas da bacia do rio São Francisco pelo uso de Programação Não Linear e técnicas de previsão de afluências
PALAVRAS-CHAVES: Operação multicritério; Modelos autorregressivos; Rede neural artificial
PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Civil
SUBÁREA: Engenharia Hidráulica
ESPECIALIDADE: Hidrologia
RESUMO:
A evolução da gestão dos recursos hídricos, principalmente a operação de reservatórios, muda ao decorrer das décadas. O desafio atual consiste em operar uma rede hidrotérmica sujeita além da aleatoriedade dos eventos hidrológicos, aos El Niño Oscilação Sul e às mudanças climáticas. O Nordeste brasileiro ainda enfrenta o elevado déficit hídrico, fazendo com que a Bacia Hidrográfica do rio São Francisco seja um alicerce para seu desenvolvimento, principalmente após o Projeto de Integração da Bacia Hidrográfica do rio São Francisco e Nordeste Setentrional. Assim, o presente trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de um modelo de previsão de curto prazo para as usinas hidrelétricas baseado em séries autorregressivas (ARMA, ARIMA) e/ou redes neurais artificiais, além de sua operação pela técnica de programação não-linear, usando a linguagem open-source Julia Language. Espera-se que o modelo proposto obtenha um desempenho igual ou superior ao utilizado pelo Operador Nacional do Sistema nos estudos de volume-meta dos reservatórios brasileiros. Para realizar esta avaliação, serão calculados índices de desempenho no atendimento às demandas consuntivas e não consuntivas dos reservatórios das usinas hidrelétricas da bacia do rio São Francisco.