Resumo:
Este trabalho apresenta modelos de previsão de vazão natural para a Bacia do Rio Iguaçu, incorporando informações de precipitação, baseados em redes neurais artificiais e métodos estatísticos. Há dois tipos de dados de precipitação disponíveis: medidas oriundas de postos pluviométricos distribuídos ao longo da bacia, e previsões de precipitação utilizando o modelo ETA do CPTEC em um horizonte de 10 dias. O modelo neural utiliza ainda medidas de vazão observada, fornecidas por postos fluviométricos existentes ao longo do Rio Iguaçu, e o histórico das séries de vazão natural que se deseja prever. Inicialmente, foram aplicados métodos de pré-processamento das diversas séries, seguidos por métodos de seleção das variáveis de entrada mais relevantes para o modelo de previsão. Este trabalho é um resumo do trabalho de modelagem de previsões de vazões naturais para a Bacia do Rio Iguaçu. O trabalho para esta Bacia envolveu modelos baseados em previsões estatísticas e de redes neurais artificiais. Os métodos estatísticos utilizados foram de Análise multivariada com incorporação de informações hidrometereológicas e de regressão dinâmica. Ao final do trabalho são apresentadas, junto com o resumo dos métodos estatísticos utilizados, as comparações para os resultados em relação aos modelos estatísticos e de redes neurais. Os resultados obtidos comprovam a viabilidade da utilização de métodos quantitativos (redes neurais artificiais e métodos estatísticos) neste problema, que é altamente não-linear e muito complexo, permitindo obter previsões com boa acurácia que podem ser utilizadas no planejamento da operação hidroelétrica das bacias em questão.