Exploraςão de Alternativas Lineares para Previsão de Séries de Vazões

Abstract

A previsão das séries de vazões em usinas hidrelétricas é de vital importância para o planejamento energético em países como o Brasil, que possuem um parque gerador predominantemente hidráulico. Técnicas lineares são bastante utilizadas no âmbito desse problema, sobretudo filtros com resposta ao impulso finita, cujos coeficientes ótimos podem ser calculados com o auxílio das equações de Yule-Walker (ou Wiener-Hopf). Entretanto, o projeto de preditores lineares gerais exige que estruturas de resposta ao impulso infinita possam ser utilizadas, embora o processo de obtenção dos coeficientes ótimos de estruturas desse tipo seja significativamente mais complexo. É exatamente nesse contexto que se insere este trabalho, que busca avaliar o desempenho de diversos modelos lineares de previsão e metodologias de ajuste de parâmetros junto a séries de vazões mensais da Usina Hidrelétrica de FURNAS. É proposta a utilização de modelos auto-regressivos e médias móveis (ARMA) e de filtros lineares com resposta ao impulso infinita, ambos tendo seus coeficientes calculados através de três algoritmos bio-inspirados: um algoritmo genético e duas propostas de algoritmos imunológicos, uma baseada em pequenas alterações do CLONALG e a opt-aiNet. Os resultados indicam a validade do uso de meta-heurísticas bio-inspiradas e estruturas recorrentes.