Desenvolvimento de modelo computacional para transposição de dados fluviométricos para aplicação no cálculo da garantia física de centrais geradoras hidrelétricas
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Monografia de especialização
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Development of a computational model for regionalization of fluviometric data applied in the calculation of hydroelectric power yield
Primeiro orientador
Membros da banca
Aloysio Portugal Maia Saliba
Resumo
O presente trabalho retrata o estado da arte de metodologias para regionalização de dados fluviométricos em bacias sem monitoramento hidrológico. Ademais, discorre sobre as incertezas associadas aos métodos de coleta e transporte de dados propondo a implementação e teste de um modelo simplificado para a regionalização de dados fluviométricos, com o objetivo de avaliar as incertezas alcançadas. O modelo apresentado foi desenvolvido na plataforma MATLAB® e tem como proposta a automação completa do processo de regionalização de dados fluviométricos. A fim de verificar o nível de incerteza dos resultados obtidos com o software, foi conduzida a análise de 271 postos fluviométricos distribuídos pelo Brasil, concluindo que o modelo é aplicável a 40% dos locais analisados, apresentando erros abaixo de 30%. No entanto, para os 60% dos locais restantes o modelo não foi capaz de explicar corretamente as descargas líquidas locais, apresentando erros superiores a 30% e, portanto, recomenda-se a introdução de um número maior de informações, como dados de entrada, como objetivo de minimizar os erros.
Abstract
The present study displays the state-of-the-art methodologies for estimation of fluviometric data in ungauged catchments besides discussing the uncertainties associated with data collection and streamflow estimation methods. In order to evaluate the uncertainties achieved with this type of methods, it was proposed the implementation and test of a simplified model for streamflow data estimation in ungauged catchments. The proposed model was developed on MATLAB® platform and seeks for complete automation of the process. In order to verify the uncertainty level of the results obtained with the software, an analysis of 271 gauges distributed around the Brazilian territory was conducted, concluding that the model is applicable to 40% of the sites, presenting errors below 30%. However, for the remaining 60% of the sites the model was unable to explain the discharges with great accuracy, showing errors greater than 30%. Therefore, it is recommended an increase in the number of variables as input data, seeking to minimize errors.
Assunto
Engenharia elétrica, Energia renovável, Hidrologia, Hidrometria, Incerteza
Palavras-chave
Regionalização de dados fluviométricos, Hidrologia, Hidrometria, Incertezas, Bacias sem medições
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