Previsão de Vazões da Duke Energy Duke Energy International, Geração Paranapanema Carlos Antônio Severino Costa
MODELO DE PREVISÃO DE VAZÕES: SMAP (Soil Moisture Accounting Procedure) -Modelo determinístico de simulação hidrológica (chuva-vazão). - desenvolvido - 1981 (Water Resourses Publications (Lopes et all,1982)). -Base: experiência nos modelo Stanford Watershed IV e Mero (no DAEE SP)
Tela de Previsão do Modelo SMAP
Banco de Dados e Simulador Hidráulico SMAP BDP HydroSim SMAP Previsão de vazões médias diárias afluentes às usinas HydroSim Simulação detalhada da operação hidráulica de curto prazo (base 1/2 hora) Validação hidráulica do despacho BDP Base de dados SQL Server
Cálculo de desagregação da vazão média diária em horária - média móvel centrada de 24 horas (preserva os volumes das séries). SUB-BACIAS DESAGREGADA USINA CMA BUR FAA sbjur CMA BUR FAA sbjur soma transl. 1 302 113 213 497 302 113 213 497 1124 1033 2 303 115 222 506 303 115 222 506 1147 1056 3 305 117 231 516 305 117 231 516 1169 1079 4 307 120 240 525 307 120 240 525 1192 1101 5 309 122 250 534 309 122 250 534 1215 1124 6 310 124 259 544 310 124 259 544 1237 1146 7 312 126 268 553 312 126 268 553 1260 1169 8 314 129 277 563 314 129 277 563 1282 1192 9 321 137 314 600 314 128 276 562 1280 1204 10 321 137 314 600 315 130 281 567 1293 1222 11 321 137 314 600 316 131 286 572 1305 1241 12 24/01/97 321 137 314 600 317 132 291 577 1316 1259 13 321 137 314 600 321 143 298 598 1360 1293 14 321 137 314 600 326 154 304 618 1402 1326 15 321 137 314 600 330 165 310 638 1443 1357 16 321 137 314 600 334 177 315 658 1483 1377 17 321 137 314 600 339 187 320 677 1523 1403 18 321 137 314 600 343 198 325 695 1561 1429 19 321 137 314 600 347 209 329 714 1599 1458 20 321 137 314 600 351 220 333 732 1635 1498 21 321 137 314 600 355 230 335 748 1668 1537 22 321 137 314 600 358 240 337 765 1701 1574 23 321 137 314 600 362 250 340 781 1734 1611 24 321 137 314 600 366 261 342 798 1766 1648 Dados observados horários telemétricos são incorporados em tempo real sobrepondo-se aos valores de vazão prevista média diária.
Destaques: Modelo SMAP é processado em intervalo diário e seu resultado é desagregado em intervalo horário, considerando routing dos hidrogramas. Modelo roda a cada hora considerando novos dados adquiridos pela telemetria, que são confrontados com a previsão de chuva. Processamento automático com acoplamento ao banco de dados da empresa, permitindo intervenções manuais para reajuste de variáveis de estado. Sistema permite operação à distancia em situações de contingência através de conexão remota a rede da empresa.???
Sistema Integrado de Estimativas e Previsão de Precipitação SIMEPAR USP
Integração das Estimativas de Precipitação Estimativas por Radar Estimativas por Satélite (GOES 12) Integração por Análise Objetiva Estatística stica Previsão Quantitativa de Precipitação Implementação de modelos na USP e no SIMEPAR Assimilação de dados
Integração das Estimativas de Precipitação - 22 Automáticas ticas da Duke + 32 SIMEPAR e 5 do Inmet
Integração das Estimativas de Precipitação Estimativas por Radar - Imagens a cada 5 min - Relação ZR, ou seja, relação entre chuva e refletividade de Marshal- Palmer: : Z=200R1.6, onde Z é a refletividade e R a precipitação. As estimativas são geradas a partir de imagens CAPPI, ou seja, um plano p projetado a 3 km de altura constantes sobre a superfície terrestre. - Acumulações em 6h - ANOBES aplicação das curvas de correlação de pluviômetros com a acumulação de radar gerando uma matriz corrigida.
Integração das Estimativas de Precipitação Estimativas por Satélite - Imagens a cada 30 min - Utilização da técnica t CST (Convective-Stratiform Technique) para converter temperatura de brilho (irradiâncias) em precipitação - Acumulações em 6h - ANOBES aplicação das curvas de correlação de pluviômetros com a acumulação de satélite gerando uma matriz corrigida
Técnica de Integração das Estimativas de Precipitacão Exemplo de Estimativas Integradas A integração foi pensada de modo a manter as características da distribuição espacial da precipitação, porém, corrigindo a intensidade conforme a rede de pluviômetros. Assim, tem-se um campo não apenas interpolado, mas um campo com o melhor possível das medições disponíveis. Pluviômetro+Radar Satélite Integração
Previsão Quantitativa de Precipitação Implementação de modelos numéricos atmosféricos na USP e no SIMEPAR Avaliação Estatística stica de 6h Análise das previsões com os dados das estimativas de precipitação
Previsão Quantitativa de Precipitação Previsões por sub-bacias bacias A previsão obtida pelo modelo é quantificada para cada sub-bacia bacia por meio da média m dos pontos dentro da respectiva sub-bacia. bacia. Gerar previsões por sub-bacias bacias
RESULTADOS Exemplo de Estimativas e Previsão de Precipitação 18 janeiro de 2007 00-06UTC 06UTC Pluviômetro+Radar Satélite - CST Integração Previsão 36h
CONCLUSÃO Bom funcionamento do modelo com 4 anos de utilização. Agrega valor ao trabalho de programação com fácil absorção da equipe. A utilização das estimativas por satélite e radar proporcionam uma nova visão no campo de precipitação principalmente na obtenção da distribuição espacial; Não se deve trabalhar com sistemas isolados de medição de precipitação. Apenas utilizar pluviômetros perde-se potencialmente a análise espacial da chuva. Apenas utilizar sensoriamento remoto não proporciona medições de alta precisão, pois são estimativas obtidas por curvas aplicadas a radiâncias e refletividade
Obrigado! Carlos Antônio Severino Costa cascosta@duke-energy.com