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Parte 1: Previsões de afluência em tempo real em centrais hidrelétricas – aprimorando as previsões com aprendizado de máquina

Saiba como as usinas hidrelétricas podem aproveitar o aprendizado de máquina e as soluções de previsão para aumentar sua eficiência.

Você já se perguntou como é possível prever a quantidade de água que os reservatórios das hidrelétricas receberão com dias de antecedência?

Ter a capacidade de prever a vazão de água com precisão é realmente uma tarefa difícil e requer a tecnologia adequada, que pode fornecer uma vantagem competitiva fundamental aos seus ativos. Ser capaz de tomar decisões estratégicas e otimizar a previsão da geração com semanas ou até meses de antecedência é o que faz a diferença entre o planejamento reativo e o proativo. Esse recurso, incluindo a capacidade de prever a afluência, é ainda mais crucial para usinas hidrelétricas que não possuem flexibilidade no armazenamento, proporcionando uma vantagem competitiva significativa, mesmo com planejamento de curto prazo.

Isso vai muito além do processamento de dados; estamos falando de gerar informativos necessários em todos os níveis da gestão hidrológica – desde a detecção de emergências que exigem ação imediata até a tomada de decisões estratégicas informadas com até doze meses de antecedência. Na prática, um único modelo de previsão normalmente não consegue atender a todos esses requisitos em todos esses prazos.

Criar um modelo que funcione bem “após o fato” e em condições de laboratório é fácil – criar modelos que sejam robustos o suficiente para lidar com erros de dados em tempo real é muito mais complicado – é por isso que nós da HYDROGRID passamos quase 8 anos aperfeiçoando nossos modelos de previsão hidrológica para uso e utilidade na “vida real”.

É também por isso que o HYDROGRID Insight usa vários modelos de previsão que utilizam aprendizado de máquina, adaptados a diferentes escalas de tempo e a cada bacia hidrográfica. A capacidade do aprendizado de máquina decorre do uso sofisticado da análise de dados históricos e das previsões meteorológicas. Cada bacia hidrográfica terá diferentes níveis de previsibilidade, e é aí que nossos especialistas entram em cena e ajustam nossos modelos de aprendizado de máquina para cada usina de seu portfólio. Após a modelagem da bacia, eles selecionam os parâmetros corretos e os modelos corretos de detecção e correção de erros de dados para cada horizonte de tempo.

Para ilustrar, considere uma usina hidrelétrica com uma capacidade de armazenamento significativa. Para o planejamento de médio e longo prazo (semanas ou meses à frente) necessário para o planejamento operacional sazonal, planejamento de manutenção e mitigação de inundações ou secas, os cálculos de previsão de afluência devem considerar padrões sazonais, cobertura de neve e tendências de longo prazo. Com cada ponto de dados sazonal adicionado, essas previsões de longo prazo ganham precisão e confiança.

Em contrapartida, a mesma usina precisa de previsões de curto prazo, ou curtíssimo prazo (uma a 48 horas à frente), que são cruciais para a negociação nos mercados diários e intradiários, dizem respeito a uma janela de tempo muito mais curta, e os conjuntos de dados usados podem ser confiáveis com um nível mais alto de certeza. Nesse segundo caso, o modelo considerará eventos de chuva localizados e desenvolvimentos em tempo real na área de captação, e será atualizado automaticamente a cada hora. O tempo também desempenha um papel importante na precisão – os “nowcasts” são mais precisos, pois dependemos de dados reais de telemetria em vez de padrões históricos.

Entender todos esses dados em tempo real não é tarefa fácil. Para hidrelétricas de todos os portes, apenas o fato de manter as previsões de afluência alinhadas com as flutuações climáticas exige dezenas e até centenas de previsões todos os dias. Com nossa solução personalizada para hidrelétricas, garantimos que, depois de considerarmos todos os fluxos de dados, automatizamos e personalizamos a coleta, a estruturação e a interpretação da telemetria bruta e, por fim, o cálculo da previsão de vazão em tempo real.

Combinando forças: aprendizado de máquina, HIRO e inteligência humana

Os planejadores de geração de centrais hidrelétricas são treinados para prever um elemento muito imprevisível: a água. Seu diagnóstico é desafiador para qualquer gerente de ativos, sendo um conjunto complexo de desafios. Além da previsão de afluência, a digitalização abre oportunidade para mesclar modelos meteorológicos tradicionais e conhecimento humano com resultados obtidos por aprendizagem de máquina de última geração. Em suma, não ficamos só na previsão de afluência, mas também a usamos para otimizar o planejamento da produção usando nosso algoritmo proprietário – HIRO.

As restrições ambientais e operacionais da sua usina, as curvas de eficiência da turbina, as previsões de preço da energia, as janelas de manutenção planejadas, a repentina mudança no clima e os eventos do mercado de energia – tudo isso deve ser levado em conta para um planejamento de geração bem-sucedido. E é aí que entra o HIRO. Ele permite que os operadores armazenem e despachem a água de acordo com os requisitos em tempo real, levando em conta todas as limitações esperadas e inesperadas, e é o cérebro por trás dos nossos cálculos de valor da água.

O “HYDROGRID Insight” oferece acesso a esse conhecimento para identificar tendências e prever condições futuras, garantindo que você esteja sempre preparado e um passo à frente em seu planejamento. Ao utilizar dados históricos detalhados de afluência e dados telemétricos, juntamente com informações meteorológicas precisas, possibilitamos que o “HYDROGRID Insight” reconheça padrões e preveja condições futuras. Essa abordagem não se trata apenas de fazer previsões; trata-se de fornecer uma base sólida para a tomada de decisões estratégicas e embasadas, que podem melhorar significativamente a eficiência e o aumento na produtividade a longo prazo.

Uma solução como o HYDROGRID Insight leva a gestão da água a um novo patamar, ajudando a gerenciar não apenas as usinas, mas também os recursos naturais que as usinas utilizam e a de energia gerada por elas – tudo em um único produto integrado. No entanto, a parte mais importante para a precisão da geração continua sendo o conhecimento dos planejadores e o operadores, que interagem com o HYDROGRID Insight para tirar o melhor proveito da combinação de inteligência humana e artificial.

Fique ligado a esta série de blogs sobre as funções colaborativas e de planejamento estratégico com IA para saber como você pode melhorar as operações de suas hidrelétricas com a ajuda da digitalização.

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