A operação de um reservatório de geração de energia elétrica é definida em função das vazões afluentes da bacia hidrográfica. Como esta variável é aleatória, existem riscos na sua estimativa, que se refletem na operação da Usina.
Para reduzir estes riscos é necessário prever as vazões afluentes. A previsão com antecedência pode ser realizada a partir da precipitação observada, utilizando um modelo hidrológico que transforma precipitação em vazão. A previsão em tempo real dos volumes permite antecipar a ocorrência de eventos extremos, atualizando os níveis do reservatório ao longo do tempo.
Neste estudo, o modelo IPH II foi adaptado para previsão em tempo real e utilizado para a previsão das vazões afluentes do reservatório de Ernestina com base na precipitação.
O estudo introduziu critérios de atualização de estado no modelo IPH II, mostrando melhoria na previsão para antecedência de curto prazo. Além disso, foi observado que para antecedência maior é necessário a previsão de precipitação de curto prazo.

The operation of an electric power generation reservoir is defined as a function of the river basin streamflows. Since this is a random variable there are risks inherent to its estimation, and this is reflected in the Power Plant operation.
In order to reduce these risks, it is necessary to forecast inflows. Early forecasting can be performed based on observed precipitation, using a hydrological model that transforms precipitation into streamflow. The real time forecasting of volumes allows a forecast of extreme events, updating the reservoir levels over time.
In this study the IPH model was adapted to real time forecasting and used to predict the inflows to Ernestina reservoir, based on precipitation.
The study introduced state update criteria in the IPH II model, showing an improvement of short-term forecasting. Furthermore, it was observed that for longer-term forecasts short term forecasts of precipitation are required.