HYDROFORECAST: UM MODELO INOVADOR PARA PREVISÃO DE VAZÃO - APLICAÇÃO NA UHE CASTRO ALVES - RS

Código

XXVI-SBRH0143

Autores

GEOENGENHARIA CONSULTORIA E SERVICOS LTDA, Thaiana Todeschini, Beatriz Sepulveda Pires, Sarah Dantas Rothéia Carvalho

Tema

F - Processos Hidrológicos e Monitoramento Integrado de Recursos Hídricos

Resumo

A variabilidade hidrológica, intensificada por fatores climáticos e antrópicos, tem comprometido a operação eficiente e a segurança de usinas hidrelétricas. No Brasil, onde a matriz elétrica é majoritariamente hidrelétrica, a previsão de vazão torna-se essencial para o planejamento energético e a mitigação de riscos. Este trabalho apresenta a aplicação do modelo HydroForecast na UHE Castro Alves, no Rio Grande do Sul, região frequentemente afetada por eventos climáticos extremos nos últimos anos. O modelo combina técnicas de aprendizagem de máquina com fundamentos da teoria hidrológica, gerando previsões de vazões horárias com até 10 dias de antecedência. Durante o período de validação, a avaliação do desempenho foi realizada com base em métricas como NSE, RMSE, MAE, MAPE e KGE, comparando as previsões horárias do HydroForecast com as de um modelo de persistência. O RMSE agregado do HydroForecast foi 40% inferior ao do benchmark (146,45 frente a 246,05), e o KGE foi significativamente superior (0,61 contra -0,14). O modelo também continua a demonstrar performance semelhante durante o período operacional de 4 meses até o momento. Os resultados destacam a primeira aplicação prática do modelo no Brasil e o potencial do modelo para apoiar a gestão hidrelétrica diante da crescente incerteza climática.