A previsão de vazões e geração de cenários de afluências definidas em ONS (2009c, 2012) estabelece os processos para a previsão de vazões mensais, semanais e diárias e para a geração de cenários de afluências naturais médias mensais utilizadas na elaboração do Programa Mensal da Operação Energética (PMO).
Em razão das metodologias e critérios atualmente adotados na previsão de vazões, pode-se abrir mão da disponibilidade de vazões mensais para alguns locais de aproveitamentos em operação. Para tanto, adota-se, em geral, a realização de previsão de vazões para um subconjunto de aproveitamentos de cada bacia, denominados de Postos Base. No restante dos locais de aproveitamento, as vazões são previstas através de regressões lineares mensais a partir dos dados previstos nos Postos Bases para complementar as previsões de vazões para todo o SIN (ONS, 2011b). A ONS trabalha, atualmente, com um número total de 88 Postos Base representativo dos diversos regimes hidrográficos regionais encontrados em território brasileiro. Tais Postos Base encontram-se definidos no Capítulo 4 desse estudo.
Ferramentas computacionais dão suporte às diversas atividades nos procedimentos de rede de acordo com o horizonte de planejamento, tipo de geração de vazão e operação, e discretização temporal (Ver Figura 3.7).
Figura 3.7 – Interação entre os modelos hidrológicos e a cadeia de planejamento da operação do SIN
Fonte: Costa et al. (2007)
Neste estudo, será utilizado um planejamento de médio prazo, com horizonte de até 10 anos e discretização temporal com base no mês, portanto serão aqui descritos somente os modelos utilizados pelo ONS de acordo com os critérios definidos em ONS (2009c, 2012). Uma descrição geral dos modelos hidrológicos de previsão de vazões e dos modelos de planejamento estratégico da operação, em suas diversas escalas de tempo, pode ser observada em COSTA et al. (2007).
A previsão de vazões mensais é realizada para os diversos aproveitamentos hidrelétricos do SIN e em sua maioria obtida através da combinação entre modelos hidrológicos de transformação precipitação-vazão com passo de tempo diário agregado ao modelo de previsão estocástico de vazões semanais PREVIVAZ (MACEIRA et al., 1999). Os modelos precipitação-vazão utilizam os dados das séries históricas e pseudo-históricas dos postos fluviométricos e de precipitação nas bacias hidrográficas de referência (ONS, 2009d e 2012).
A estrutura de previsão de vazões mensais para as usinas hidroelétricas (UHE) do SIN pode ser observadas a seguir (ONS, 2012).
Para a UHE Três Marias, na bacia do rio São Francisco, foi utilizado um modelo baseado em inteligência artificial, redes neurais, Neuro3M para a 1ª semana de previsão e o PREVIVAZ para as demais semanas do mês.
No trecho incremental entre Três Marias, Queimado e Sobradinho, na bacia do rio São Francisco, utiliza-se o modelo CPINS (rotina de propagação do modelo hidrológico SSARR) para 1ª e 2ª semanas de previsão e o PREVIVAZ para as demais semanas.
Para a bacia do rio Uruguai foi utilizado o Modelo de Previsão de Classes de Vazões – MPCV (baseado em técnicas de mineração de dados) somente para a 1ª semana de previsão e o PREVIVAZ para as demais semanas do mês.
Para a bacia do rio Iguaçu foi utilizada um modelo baseado em inteligência artificial, redes neurais do tipo Fuzzy recorrente, somente para a 1ª semana de previsão e o PREVIVAZ para as demais semanas do mês.
Para o trecho da bacia do rio Paraná entre as UHEs Rosana, Porto Primavera e Itaipu foi utilizado, somente para a 1ª semana de previsão, o modelo SMAP-MEL (Combinação linear de modelagem conceitual concentrada SMAP e de Modelagem Estocástica Linear – MEL) e o PREVIVAZ para as demais semanas do mês.
Para a bacia do rio Paranaíba, entre a UHE Itumbiara e São Simão, foi utilizado o modelo físico distribuído MGB-IPH somente para a 1ª semana de previsão e o PREVIVAZ para as demais semanas do mês.
Para o trecho alto-médio da bacia do rio Grande, até Porto Colômbia foi utilizado o modelo conceitual concentrado SMAP somente para a 1ª semana de previsão e o PREVIVAZ para as demais semanas do mês.
Para a bacia do rio Paranapanema foi utilizada o modelo conceitual concentrado SMAP para a 1ª semana de previsão, e o PREVIVAZ para as demais semanas do mês.
O PREVIVAZ constitui-se num modelo estocástico de previsão de vazões semanais para um horizonte de até seis semanas com o uso de informações de até 4 semanas anteriores. Sua rotina permite que em toda semana seja feita uma revisão da programação da próxima semana em diante até o fechamento do mês. O modelo se baseia em 94 combinações de: estrutura de correlação periódica ou estacionária, tipos de transformação e métodos de estimação de parâmetros (ONS, 2009d). Em sua versão mais recente, PREVIVAZ 5.3, além de permitir a escolha automática do tipo de transformação permite a adoção de limites no
processo de previsão de vazões para evitar valores que se distanciem muito do histórico recente ou passado (ONS, 2010a).
A geração de cenários de afluências é obtida a partir do processamento do modelo GEVAZP, considerando normalmente 1.000 cenários gerados a partir de uma série histórica de vazões naturais com 12 meses anteriores (ONS, 2009c).
GEVAZP – Modelo estocástico multivariado de geração de séries sintéticas de vazões incrementais e totais afluentes as unidades de aproveitamentos hidroelétricos, que se baseia em modelos estocásticos Periódicos Autorregressivos e utiliza informações de até 11 meses anteriores. Esse modelo gera cenários em paralelo com a mesma probabilidade de ocorrência, incluindo, dessa forma, a incerteza dessas energias (ONS, 2009d).
De posse das vazões naturais afluentes semanais previstas define-se o intervalo de confiança para se obter o limite inferior e superior, eliminam-se as vazões incrementais negativas através de aumento e/ou diminuir de vazões dependendo da semana ou estação em questão, tendo como base as características bacia hidrográfica a qual o posto se encontra. As médias mensais são calculadas utilizando-se uma proporcionalidade das semanas do PMO, considerando o número de dias do mês que pertencem a cada semana. Por fim, definem-se os valores das Energias Naturais Afluentes (ENA) a serem considerados na rodada do modelo NEWAVE, para os quatro subsistemas.
NEWAVE – Modelo para otimização hidrotérmica para subsistemas equivalentes interligados, baseado na técnica de Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE). Este tem como objetivo determinar a estratégia de operação de médio prazo, de forma a minimizar o valor esperado do custo total de operação ao longo do período de planejamento da operação; analisar as condições de atendimento energético no horizonte de médio prazo; informar as condições de fronteira por meio da função de custo futuro para o modelo de programação de curto prazo; e calcular os custos marginais de operação mensais para cada patamar de carga (ONS, 2009d).
Uma modelagem alternativa como se pode observar na Figura 3.7 é proposta Costa et al. (2003) através do uso do PREVIVAZM, o qual possui uma estrutura de cálculo semelhante a do PREVIVAZ com um passo de tempo mensal. As séries de vazões naturais afluentes mensais geradas pelo PREVIVAZM irão alimentar o modelo NEWAVE na etapa de planejamento. Segundo os autores do modelo PREVIVAZM, este foi elaborado como uma
ferramenta para estudos especiais de verificação de condições de atendimento da demanda energética.
De acordo com Quintão et al. (2009), analisou-se a previsão de vazão de um mês(i+1), para os aproveitamentos hidroelétricos de Tucuruí e de Curuá-Una, e chegou-se à
conclusão de que o uso das vazões da 1ª, 2ª e 3ª semanas do mês(i) obtidas através do modelo
PREVIVAZ possui melhor desempenho que a previsão através do PREVIVAZM com dados do mês(i-2). A previsão através do PREVIVAZM das vazões do mês(i+1) só possui desempenho
superior na “situação ideal” de se utilizar como variável explanatória a vazão do mês(i).
Assim, os autores concluem que o uso acoplado dos modelos PREVIVAZ e PREVIVAZM pode aumentar o desempenho na previsão de vazões mensais.