Estudo da UFJF contribui para planejamento de geração de energia em hidrelétricas

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Uma pesquisa de mestrado realizada no Programa de Pós–graduação em Engenharia Elétrica, da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), utilizou métodos de inteligência computacional para analisar a previsão de vazões em três sub-bacias brasileiras que integram a grande bacia do Rio Paranaíba, que tem sua nascente em Minas Gerais. A dissertação foi desenvolvida por Rafael Brandão e Silva, e comparou os meios empregados atualmente pelo Operador Nacional de Sistema Elétrico (ONS) com outras ferramentas recentes, no intuito de aprimorar os parâmetros do modelo SMAP (Soil Moisture Accounting Procedure).

Segundo Rafael, o modelo SMAP determina a simulação hidrológica do tipo transformação chuva-vazão, ou seja, procura simular o ciclo da água em uma bacia hidrográfica. Ele explica que modelos como este utilizam dados de previsão de chuva e podem ser aplicados para prognósticos de vazão em locais específicos. O estudo foi pautado nas sub-bacias de Emborcação, Nova Ponte e Corumbá. O acadêmico avalia que a pesquisa pode contribuir para uma melhor utilização dos recursos hídricos das diversas bacias hidrográficas existentes no Brasil, especialmente sob o ponto de vista de planejamento de geração de energia para as usinas hidrelétricas.

Entre as inúmeras técnicas de inteligência computacional existentes, o pesquisador explica que optou por abordar três, para realizar uma comparação com o modelo SMAP: BAT ALGORITHM (BA), técnica atualmente utilizada pelo ONS na otimização do modelo SMAP; GREY WOLF OPTIMIZATION (GWO) e SALP SWARM ALGORITHM (SSA), métodos bastante recentes e ainda pouco difundidos quando comparados com os demais existentes na literatura.

O professor e orientador da dissertação, Ivo Chaves da Silva Junior, reafirmou a importância da dissertação, salientando que modelos como o SMAP, bem elaborados e trabalhados, trazem ganhos para toda a sociedade, já que interferem também no valor cobrado pela energia elétrica.

Fonte: Universidade Federal de Juiz de Fora