Título:
Uso de algoritmos genéticos e redes neurais construtivas para estabelecimento de volumes de espera e
Resumo:
A operação de reservatórios de armazenamento (no Brasil em especial) visando principalmente à geração energética tem-se deparado no presente com um sério conflito operacional. A população localizada a jusante, dos mesmos, confiante no amortecimento das cheias pelo reservatório, tem procurado aproveitar ao máximo toda área anteriormente inundada freqüentemente pelas cheias, bem como, exigir controle de descargas não previstas em projeto. Este trabalho tem como objetivo adaptar e testar uma metodologia visando o estabelecimento de regras de operação para o controle ótimo de um reservatório de armazenamento durante um período de cheias. O sistema proposto é caracterizado por apresentar uma arquitetura inteligente híbrida uma vez que utiliza a técnica de algoritmos genéticos para otimização do controle ótimo do reservatório, tendo como base as previsões de vazões afluentes feitas com a técnica de redes neurais construtiva associada a um modelo determinístico de propagação de vazões. Em trabalho anterior apresentamos uma versão desta metodologia onde as previsões eram realizadas apenas do 150 ao 210 com a técnica de redes neurais. Neste trabalho a previsão de vazões para os primeiros 15 dias é realizada com um sistema híbrido composto por um modelo determinístico de propagação de vazões (modelo SSARR – Streamflow Synthesis And Reservoir Regulation) e redes neurais construtivas que faz a previsão das incrementais. A novidade neste trabalho é que a restrição probabilista de violação da vazão máxima defluente terá sua distribuição condicional de probabilidade estimada em função dos erros de previsão em função de 2 (dois) modelos de previsão.
Autores:
Mêuser Valença