Modelagem da dinâmica hidrológica para previsão do nível de jusante da UHE Tucuruí por redes neurais artificiais

Abstract

This work investigates the application of LSTM, GRU, and TCN artificial neural networks in forecasting the downstream level of the Tucuruí Hydroelectric Plant, whose dynamic, nonlinear, and multivariable nature requires modeling formalisms based on deep learning. The need for the study is linked to the fact that the city of Tucuruí is located The need for the study is linked to the fact that the city of Tucuruí is located downstream from the plant and has inhabited areas near the banks of the Tocantins River, and this scenario requires control and monitoring of water levels in the city. For this to happen, there is a need for accurate downstream level forecasts in a timely manner so that intervention measures, when necessary, can be carried out by the competent authorities at the right time. To this end, in this work, several models were developed to be trained by artificial neural networks. The trained networks seek to model the complex relationships between inflow and outflow and the target variable, the downstream level. Hourly sampling series of real data from the period 2010 to 2025 are used, totaling 140,279 samples. The models are trained to predict up to 10 hours ahead, a window considered appropriate for the desired real scenario. Data preprocessing played a key role in the quality of the forecasts, with the moving average being applied, followed by normalization by maximum value, a strategy that contributed to the reduction of high-frequency noise and the stabilization of the training process. Subsequently, denormalization allowed the analysis of the results in real physical units, enabling (or providing) consistent hydrological interpretations. The quantitative evaluation was conducted using the MSE, FitNRMSE, and FitR² metrics, which enabled a complementary analysis of precision, absolute error, and explanatory power of the real signal variance. The results show high FitR² values (above 99%) for all networks, showing that the models were able to explain most of the variability in the downstream level. In addition, FitNRMSE values also remained high, demonstrating that forecast errors are small when compared to the natural occurrence of the system. After comparative analysis between the models, it was observed that GRU presented the best overall performance, less degradation of forecasts, and slight superiority in metrics, especially in the H3 model. LSTM performed similarly to GRU, but with greater sensitivity in regions of greater signal variability, while TCN demonstrated good average performance, but with a tendency to smooth predictions in more abrupt transitions. Thus, it is concluded that the H1, H2, and H3 models, together with the proposed LSTM, GRU, and TCN architectures, are capable of adequately representing the dynamics of the downstream level, with emphasis on H3 and GRU, which together showed superior performance to the other combinations.Figures 42 and 43 highlight the results obtained in the forecast analysis, called “real alerts,” whose simulation shows two events in sequence recorded at 11:00 a.m. and 12:00 pm on March 10, 2025, with sliding windows for the 10 future samples, including the actual values proven to validate the performance of the forecasts. These results constitute a solid basis for future applications in operational forecasting, decision support, and iintegration with predictive control strategies, such as MPC.Este trabalho investiga a aplicação de redes neurais artificiais tipo Temporal Convoluti onal Network (TCN), recorrentes como a Long Short-Term Memory (LSTM) e a Gated Recurrent Unit (GRU) na previsão do nível de jusante da UHE de Tucuruí, cuja natureza dinâmica, não linear e multivariável demanda por formalismos de modelagem baseados em aprendizagem profunda. A necessidade do estudo está atrelada ao fato da cidade de Tucuruí estar a jusante da Usina e possuir áreas habitadas próximas às margens do Rio Tocantins e este cenário exige controle e acompanhamento dos níveis na cidade. Para que isso aconteça, é necessária a obtenção de previsões assertivas do nível de jusante em tempo hábil. Desse modo, as ações de intervenções, quando necessárias, podem ser reali zadas pelos órgãos competentes no tempo certo. Com esse intuito, neste trabalho, vários modelos foram desenvolvidos para serem treinados por redes neurais artificiais. As redes treinadas buscam modelar as complexas relações entre as vazões afluente e defluente e a variável-alvo, o nível de jusante. São utilizadas séries com amostragem horária de dados reais do período de 2010 a 2025, totalizando 140.279 amostras. Os modelos são treinados para predição de até 10 horas à frente, janela considerada apropriada para o cenário real desejado. O pré-processamento dos dados desempenhou papel fundamental na qualidade das previsões, sendo aplicada a média móvel, seguida de normalização por valor máximo, estratégia que contribuiu para a redução de ruídos de alta frequência e para a estabilização do processo de treinamento. Posteriormente, a desnormalização permitiu a análise dos resultados em unidades físicas reais, permitindo (ou proporcionando) interpretações hidrológicas consistentes. A avaliação quantitativa foi conduzida por meio das métricas Erro Médio Quadrático (MSE), Erro Quadrático Médio Normalizado (FitNRMSE) e Erro Quadrático do Ajuste (FitR²), que possibilitaram uma análise complementar entre precisão, erro absoluto e capacidade explicativa da variância do sinal real. Os resultados apresentam valores elevados de FitR² (superiores a 99%) para todas as redes, evidenciando que os modelos foram capazes de esclarecer a maior parte da variabilidade do nível de jusante. Além disso, os valores de FitNRMSE permaneceram também elevados, demonstrando que os erros de previsão são pequenos quando comparados à intercorrência natural do sistema. Após análise comparativa entre os modelos, observou-se que a Gated Recurrent Unit (GRU) apresentou o melhor desempenho global, menor degradação das previsões e leve superioridade nas métricas, sobretudo no modelo H3. A LSTM apresentou desempenho próximo ao da GRU, porém com maior sensibilidade em regiões de maior variabilidade do sinal, já a TCN demonstrou bom desempenho médio, porém com tendência à suavização das predições em transições mais abruptas. Assim, conclui-se que os modelos H1, H2 e H3, conjuntamente com as arquiteturas LSTM, GRU e TCN propostas, são capazes de representar adequadamente a dinâmica do nível de jusante, com destaque para H3 e a GRU, que juntas mostraram desempenho superior às demais combinações. Nas figuras 42 e 43, destacam-se os resultados obtidos na análise de previsão, denominada de "alertas reais", cuja simulação mostra dois eventos em sequência registrados nos horários das 11:00 e 12:00 horas do dia 10/03/2025, com janelas deslizantes para as 10 amostras futuras, incluindo os valores reais comprovados para validar o desempenho das previsões. Tais resultados constituem uma base sólida para aplicações futuras em previsão operacional, apoio à tomada de decisão e integração com estratégias de controle preditivo, como o Model Predictive Control (MPC)