A Nonparametric Approach for River Flow Forecasting Based on Autonomous Neural Network Models

Ferreira, Vitor Hugo; Silva, Alexandre P. Alves da

doi:10.1002/9781119260295.ch8

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“…Considerando o histórico de vazões afluentes (sejam mensais, semanais ou diárias) como uma série temporal, é possível desenvolver um modelo com técnicas de redes neurais artificiais (RNAs), o que pode ser uma boa saída para lidar com o comportamento não linear das vazões afluentes utilizadas. Esta linha de pesquisa tem sido investigada por diversos autores, tais como Dias, Cataldi e Ferreira (2017), Ferreira e Da Silva (2017), Ferreira e Leocádio (2011), Ferreira e Leocádio (2012), Ferreira, Flores e Fortes (2017 e Ferreira e Flores (2018).…”

Section: Introductionunclassified

Previsão de Vazões Diárias com Redes Neurais Artificiais e Impacto na Formação do Preço de Liquidação das Diferenças Horário

Nunes

Ferreira

Pinho

2022

Proceedings IX Simpósio Brasileiro De Sistemas Elétricos

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As the forecast of inflows to hydroelectric plants is one of the input information in the process of SIN operation programming, it is important that these forecasts are increasingly assertive so that the outputs of this process are more consistent with the real conditions. The main goal of this work is to model a daily inflow forecast using neural network technique whose outputs are incorporated into the very short-term hydrothermal dispatch optimization program in order to analyze the impact on the spot price in the electric energy market. The results regarding the flow forecast showed that the predictor proposed was equivalent or more assertive than the models officially used in the energy sector for a considerable part of the hydroelectric plants evaluated, especially for the first forecasted day. On the other hand, the results referring to price indicated the close tracking of the curve created to the official reference, following even the movements of higher volatility. At the end, a price curve referring to the application of the realized flows is adopted, providing a conclusion about the affluence used as input data for the forecaster.Resumo: Como a previsão de vazões afluentes a hidrelétricas é uma das informações de entrada do processo de programação da operação do SIN, é importante que as previsões geradas sejam cada vez mais assertivas de modo que as saídas desse processo estejam cada vez mais condizentes com as reais condições do sistema. O objetivo deste trabalho é a modelagem de um previsor de afluências diárias com técnicas de redes neurais cujas saídas sejam incorporadas ao programa de otimização de despacho hidrotérmico de curtíssimo prazo, a fim de se analisar o impacto em uma das saídas desse modelo computacional: o preço spot do mercado de energia elétrica. Os resultados em relação à previsão de vazões mostraram que o previsor criado foi equivalente ou mais assertivo que os modelos utilizados oficialmente no setor para uma parte considerável das hidrelétricas avaliadas, sobretudo para o primeiro dia previsto, enquanto os resultados referentes ao preço indicaram o acompanhamento de perto da curva criada à referência oficial, seguindo movimentos de subida e descida de maior volatilidade. Ao final, adota-se curva de preço referente à aplicação das vazões realizadas, proporcionando conclusão acerca da afluência usada como dado de entrada do previsor.

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