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Esta seção apresenta a estratégia utilizada para determinação de metodologias de previsão de vazões mensais afluentes aos aproveitamentos hidroelétricos considerados como Postos Base (PB’s) do Sistema Interligado Nacional (SIN), a partir de diferentes métodos estatísticos e estruturas de modelagem (ver Figura 4.1).

Neste estudo, foram utilizados três métodos de manutenção de correlação espacial entre as séries de vazões afluentes aos PB’s na previsão de vazões simultânea para todo o SIN e a consequente geração de cenários. O Método-1 utiliza na geração de vazões a Correlação de Ruídos (CRD) entre os PB’s, definidos no momento da calibração dos modelos de regressão. O Método-2 utiliza a Correlação de Vazões (CVZ) de forma explicita, onde as vazões afluentes dos outros PB’s do SIN fazem parte do conjunto das variáveis explanatórias no modelo de regressão de um dado PB. O Método-3 utiliza a Análise de Componentes Principais (ACP), tal técnica possui a capacidade diminuir as dimensões de um conjunto de

dados representando a maior parte da variabilidade em um menor número de componentes ortogonais entre si.

Figura 4.1 – Estratégia metodológica utilizada para determinação de modelos de previsão de vazões para o Sistema Interligado Nacional

Fonte: Produção do próprio autor.

A manutenção da estrutura espacial torna-se fundamental em sistemas de reservatórios localizados em regiões com regime hidrográfico homogêneo ou interligados através de rios em formação de cascata. As séries de vazões afluentes a estes reservatórios quando modelados de forma agregada podem apresentar uma duplicidade de informações, o reconhecimento e uso dessa correlação de dados possibilita a extração das características mais importantes desse regime local, e a sua consequente manutenção no momento da geração de vazões afluentes a cada um dos PB’s. Outro fator deveras importante na manutenção da correlação estrutura espacial dos dados de vazões se dá nos aproveitamentos hidroelétricos localizados dentro das diferentes zonas geoclimáticas que formam SIN, pois regimes hidrológicos variados podem vir a aumentar a capacidade de tirar proveito das informações disponíveis a partir do uso apropriado destes fatores, permitindo assim uma melhor gestão de risco do setor.

Para cada um dos métodos de manutenção da estrutura correlacional citados foram gerados dois modelos estatísticos. Os modelos utilizados são do tipo Periódico Autoregressivos (PAR) e Periódico Autoregressivos com Variáveis Exógenas (PARX). Os modelos periódicos se diferenciam dos modelos do tipo Autoregressivos (AR) na medida em estes são representados por apenas uma regressão para todos os meses do ano de uma série de vazão. Considera-se um modelo como periódico quando o coeficiente da regressão varia com

o tempo, no caso desta tese, têm-se para cada um dos PB’s uma regressão específica para os meses de janeiro, outra para os meses de fevereiro, ... , outra para os meses de novembro, e outra para os meses de dezembro (Exemplo: a regressão para o mês de janeiro do PB1 utiliza para sua calibração os dados dos meses de janeiro de 1951 a 1997, da série de vazões afluentes observada do PB1). Para o uso das variáveis explanatórias, as séries temporais são recompostas mês a mês e os modelos do tipo PAR as utilizam, de acordo com a metodologia utilizada neste estudo, em um conjunto formado pelos 11 (onze) meses de vazões anteriores ao mês que se deseja prever (Exemplo: No caso da regressão para o mês de fevereiro, serão testadas como variáveis explanatórias da regressão de um dado PB os seguintes dados: vazão de janeiro do mesmo ano (lag1), vazão de dezembro do ano anterior (lag2), vazão novembro do ano anterior (lag3), ... , vazão de abril do ano anterior (lag10), e vazão de março do ano anterior (lag11). No caso dos modelos do tipo PARX, o conjunto de possíveis variáveis explanatórias é formado pelos dados de vazões dos onze meses anteriores (variáveis endógenas), além das variáveis consideradas enxógenas, ou seja, não fazem parte da série de vazões do local que se deseja prever. Nesta tese foi utilizado com variável exógena o conjunto formado por índices climáticos apresentados no Item 4.2.2 e vazões de outros PB’s com um mês de antecedência (lag1).

No caso dos métodos CRD e ACP foram determinados modelos do tipo PAR e PARX para cada um dos métodos. Neste caso o conjunto de variáveis exógenas é composto pelos índices climáticos. No caso do método CVZ foram gerados dois modelos do tipo PARX onde o primeiro (PARX1) utiliza como variáveis exógenas as vazões dos outros PB’s do SIN com 1 (um) mês de antecedência (lag1); para o modelo PARX2, além destas variáveis, foram acrescentados os índices climáticos. Portanto, contamos com um total de seis tipos de modelos de previsão de vazões afluentes aos aproveitamentos hidroelétricos do SIN.

Para cada um dos modelos definidos usaremos um mês como horizonte de previsão, o que corresponde à previsão de vazões de um mês à frente. A partir da definição da regressão para um determinado modelo serão previstas as vazões e aplicada às métricas de análise.

Com o objetivo de um melhor entendimento do leitor, as metodologias de previsão de vazões utilizando modelos estatísticos do tipo PAR e PARX foram aplicadas ao caso de um único reservatório. O Posto Base Furnas foi escolhido devido sua importância no contexto do SIN.

Em relação aos dados utilizados neste estudo, os modelos de previsão foram gerados e validados a partir de duas grandes bases de dados: a primeira é composta pelas séries de Vazões Naturais Afluentes (VNA) aos Postos Base representantes do Sistema Hidroelétrico Nacional (SIN) utilizado pelo Operador Nacional do Sistema (ONS) na geração de vazão simultânea no período de 1951 a 2003 (53 anos); a segunda base é formada por 27 índices climáticos, representados pela Temperatura da Superfície do Mar (SST), Ventos Zonais (ZW), Pressões Atmosféricas, entre outras variáveis, esta base de dados são disponibilizadas pelos institutos de pesquisa NOAA e IRI. Estas bases encontram-se descritas no Item 4.2 desta tese.