Previsão em tempo real de vazões afluentes a reservatórios de usinas hidrelétricas

Abstract

A previsão em tempo real de vazões afluentes a reservatórios hidrelétricos é fundamental para garantir a sua eficácia operacional com objetivos econômicos e de segurança. A vazão afluente é composta pela contribuição da bacia superior (seção logo a montante do reservatório) e pela bacia de contribuição lateral ao reservatório. Para a primeira, geralmente, é possível uma previsão com antecedência maior, mas para a bacia de contribuição direta, o tempo de antecedência é menor. Esta bacia é importante quando o volume de contribuição pode alterar as regras operacionais. Neste estudo, foi utilizada a combinação de um modelo empírico (concepção estocástica) para a previsão da bacia de montante, e um modelo determinístico precipitação-vazão para a previsão da bacia contribuinte direta ao lago. Estes modelos foram utilizados para a previsão da vazão afluente da Usina de Foz do Areia no rio Iguaçu, que possui restrições operacionais tanto a montante como a jusante. Para a previsão com o modelo determinístico foram realizadas as seguintes hipóteses quanto à precipitação: i) previsão da precipitação: chuva futura conhecida e chuva futura nula; ii) sensibilidade a diferentes densidades de estações. Os resultados obtidos mostraram que: i) o modelo estima muito bem as vazões e volumes afluentes; ii) o modelo com chuva futura nula não comprometeu de forma significativa a previsão de volumes; iii) a menor densidade de postos também não comprometeu de forma significativa os resultados.

This paper describes a real time streamflow forecasting system, based on a combined aproach using both stochastic and deterministic concepts. Real time streamflow forecasts are very useful in short term decision making. These forecasts allow antecipation of extreme events, continuously correcting the reservoir levels, without violating operational restrictions, producing benefits in terms of increased power generation and more effective flood control. Two alternatives for rainfall prediction were considered for different lead times: i) rainfall ceases immediately after the moment when streamflow is forecasted. This alternative is called “zero rainfall”. ii) The rainfall forecast is perfect and this alternative is called “known rainfall”. A case study was performed using data of the Foz do Areia Hydropower Plant in the Iguaçu River in the southern Brazilian state of Paraná and a drainage area of 30.000 km2. The results of the proposed forecasting system were considered satisfactory, and simulated/predictions very close to the actual flood volumes for several floods observed in the past.