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RBRH
Revista Brasileira de Recursos Hídricos
Brazilian Journal of Water Resources

ISSN 2318-0331

A partir de 2017, a RBRH publica os artigos de forma continua. Os artigos estão disponíveis para consulta em:
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_issuetoc&pid=2318-033120170001&lng=en&nrm=iso
ARTICLE
Monthly streamflow forecast for National Interconnected System (NIS) using Periodic Auto-regressive Endogenous Models (PAR) and Exogenous (PARX) with climate information
Abstract:
This study aims to find a seasonal streamflow forecast model simultaneous to all stations of SIN using periodic autoregressive models with exogenous variables (PARX) using climate indexes. Comparing the results from PAR and PARX Models, this research analyzes the impact on forecasts by using climate information. The proposed models for streamflow forecast has been carried out using natural streamflow data from Operador Nacional do Sistema (ONS) and statistical techniques (such as multiple linear regression and stepwise method to choose explanatory variables). On 27 climate indexes utilized, 4 of them are suggested in this work. The performance analysis methodology is based on the ELECTRE method further the NASH coefficient, the mean absolute percentage error, the multi-criteria distance and correlation. Forecasts with one month lead, the PAR models present better results for most stations of SIN within seasons DJF, MAM, and JJA, while for SON season there is greater efficiency from PARX model. This kind of model shows better performance during dry season in the basins at Northern Brazil - Amazonas and Araguaia-Tocantins; Central-Eastern Brazil - Eastern Atlantic and the most rivers located in the Paraná basin.

 
Keywords: Monthly streamflow forecast; Climate information; National Interconnected System 

 

 

Previsão de vazões mensais para o Sistema Interligado Nacional (SIN) utilizando modelos Periódicos Autorregresivos Endógenos (PAR) e Exógenos (PARX) com a utilização de informações climáticas
Resumo:
Este estudo propõe um modelo de previsão simultânea de vazões sazonais para todos os locais SIN através de modelos periódicos autorregressivos simples (PAR) e com variáveis exógenas (PARX) utilizando índices climáticos. Os modelos propostos de previsão de afluência utilizam os dados de vazões naturais gerados pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) e técnicas estatísticas como as de regressão linear múltipla e o método stepwise para escolha de variáveis explanatórias. São utilizados 27 índices climáticos, dos quais 4 foram sugeridos neste trabalho. A análise de desempenho das metodologias é baseada no método ELECTRE com o uso do coeficiente de NASH, do erro médio percentual absoluto, da distância multicritério e da correlação. Para previsões com um mês de antecedência, os modelos do tipo PAR apresentam melhores desempenhos na maioria dos postos do SIN nos trimestres DJF, MAM e JJA, enquanto para o período SON a uma maior eficiência do modelo PARX. O PARX apresenta melhor desempenho no período seco das bacias do norte do Brasil - Amazonas e Araguaia-Tocantins; centro-leste brasileiro - Atlântico Leste e na maioria dos rios que formam a Bacia do Paraná.

 
Palavras-chave: Previsão sazonal; Índices climáticos; Setor elétrico 

 

 

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