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Planejamento e operação com incertezas climáticas
Adriano Lisboa
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ENACOM e mudanças climáticas
Bases tecnológicas da ENACOM
modelagem computacional
inteligência computacional
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ENACOM e mudanças climáticas
mais de 70% de geração elétrica no Brasil vem de hidrelétricas
chuva é um fator básico na g...
Previsão do futuro
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Inteligência computacional
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Modelagem computacional
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diversos supercomputadores são usados para prever o clima...
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Problemas de otimização
Planejamento: médio prazo
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Tratamento de incertezas climáticas em otimização e modelos computacionais de geração hidrelétrica - Adriano Lisboa (Enacom)

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Dr. Adriano Lisboa discute a experiência sobre o tratamento das incertezas climáticas em modelos computacionais e otimização da geração hidrelétrica.

Publicada em: Meio ambiente
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Tratamento de incertezas climáticas em otimização e modelos computacionais de geração hidrelétrica - Adriano Lisboa (Enacom)

  1. 1. Planejamento e operação com incertezas climáticas Adriano Lisboa 1
  2. 2. 2 ENACOM e mudanças climáticas Bases tecnológicas da ENACOM modelagem computacional inteligência computacional otimização Como incertezas climáticas impactam o que fazemos? Exemplo na linha de geração hidrelétrica projeto de gestão de reservatórios para a CEMIG GT
  3. 3. 3 ENACOM e mudanças climáticas mais de 70% de geração elétrica no Brasil vem de hidrelétricas chuva é um fator básico na geração hidrelétrica planejamento da gestão de reservatórios para 5 anos no futuro como considerar chuvas? como considerar incertezas? como planejar? como operar?
  4. 4. Previsão do futuro 4
  5. 5. 5 Inteligência computacional 2012 2013 2014 2015 0 1000 2000 3000 4000 5000 Furnas ano afluência(m3 /s)
  6. 6. 6 Inteligência computacional 1995 2000 2005 2010 2015 0 1000 2000 3000 4000 5000 Furnas ano afluência(m3 /s)
  7. 7. 7 Inteligência computacional 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 1000 2000 3000 4000 5000 Furnas mês afluência(m3 /s)
  8. 8. 8 Inteligência computacional 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 0 5 10 15 Furnas − janeiro afluência (m3 /s) ocorrências 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 0 10 20 30 Furnas − agosto afluência (m3 /s) ocorrências
  9. 9. 9 Modelagem computacional selecionar todos os fatores que influenciam nas chuvas distribuição de temperatura distribuição de humidade movimentos do ar radiação solar ... precisa de dados ou medidas com incerteza criar modelo para previsão da chuva ao longo do tempo
  10. 10. 10 Modelagem computacional simular o mundo não é fácil diversos supercomputadores são usados para prever o clima... ainda assim é comum não saber se irá chover amanhã... mas as previsões melhoram a cada dia
  11. 11. Diretivas ótimas 11
  12. 12. 12 Problemas de otimização Planejamento: médio prazo geração máxima com volume de água disponível não pode faltar água Operação: curto prazo atender demanda seguir planejamento
  13. 13. 13 Estudo de caso: cenário único Previsão determinística das chuvas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 1000 2000 3000 4000 5000 Furnas − média histórica afluência(m3 /s) mês Se não estiver correta, mesmo assim pode-se... compreender como o sistema deve se comportar em cada caso testar conceitos
  14. 14. 14 Tratamento de incertezas: diversos cenários Previsão estocástica das chuvas 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 0 5 10 15 Furnas − janeiro afluência (m 3 /s) ocorrências 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 0 10 20 30 Furnas − agosto afluência (m 3 /s) ocorrências Diversos cenários de chuvas compõem uma distribuição de probabilidades criam diversos desafios técnicos permitem estimar riscos não eliminam incertezas, apenas as tratam melhor
  15. 15. Obrigado 15
  16. 16. © 2015 ENACOM 16

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