Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

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Métodos estatísticos de previsão aplicados a dados de subpressão de uma usina hidrelétrica
Larissa Maria Martinello, Jairo Marlon Corrêa, Samuel Bellido Rodrigues, Tásia Hickmann

Última alteração: 2021-10-19

Resumo


Localizada no Rio Paraná, a barragem de Itaipu é uma grande obra da engenharia e representa enormeimportância no abastecimento energético do Brasil e Paraguai. A barragem é composta por váriosinstrumentos de auscultação que fornecem dados contínuos sobre a sua estrutura e desempenho. Ospiezômetros medem a subpressão que a estrutura está submetida, logo, o artigo apresenta uma técnica deprevisão de dados deste instrumento, que está no bloco D-38 da barragem de Itaipu. Os modelosutilizados foram o ETS (suavização exponencial) e SARIMA (média móvel sazonal autorregressivaintegrada). Para tal análise foram utilizados os dados mensais referentes aos piezômetros PS-D-085 e PSD-086. Foram consideradas para as modelagens as séries com periodicidade mensal de Janeiro/2000 aAgosto/2017, com previsões para os meses de Setembro/2017 a Agosto/2018, os quais foram comparadoscom os dados reais. A modelagem que apresentou o melhor ajuste para os três conjunto de dados foi aETS, pois apresentou o menor MAPE em relação ao modelo SARIMA, o que o torna o mais adequadopara as séries estudadas.

Palavras-chave


Software R; Séries temporais; SARIMA; ETS