Modelo de predicción de aportaciones mensuales utilizando Redes Neuronales Artificiales. Aplicación a la cuenca del río Amambaí (Brasil)

[EN] Hydrological modeling, for flow prediction purposes, has today several alternatives regarding to traditional modeling. These alternative prediction methods are growing in terms of usage and knowledge in hydrology. The limitations found in the implementation of a classical conceptual hydrological model, either distributed or lumped, in terms of the data required for its application makes that, in some cases and depending on the target, is feasible to choose for an alternative model approach based exclusively on data, such as Artificial Neural Networks (ANN). The ANN are a structured computer system based on the behavior of the human brain, in which inputs data are processed along the network to obtain an output data, and could be an interesting prediction tool, not only because the advantages above-mentioned, concerning to a classical hydrological prediction model, but also because they have a great advantage of being very adaptable for the "modeler" requirements, who defines from the initial design to the training algorithm. Despite being considered as a "black-box" model, its versatility is one of the main advantages of this type of model. Early flow prediction, it is extremely important for any hydroelectric plant, especially for the planning and operation and even more for one like Itaipu (14.000 MW installed capacity) because of its generation and contribution to the electrical systems for both countries, Paraguay (75%) and Brazil (15%). Based on a real need of the Division of Hydrological and Energy Studies of Itaipu to improve its monthly hydrological predictions, a monthly flow prediction model using ANN have been developed for one of the five rivers in the incremental basin, the Amambaí River, located in the state of Mato Grosso do Sul, Brazil. Six ANN have been designed and evaluated varying the inputs data and hidden neurons, obtaining 83% to 90% of correlation coefficient in the verification phase with other events.[ES] La modelación hidrológica, con fines de previsión de caudales tiene hoy varias alternativas con relación a la modelación clásica. Estos métodos alternativos de predicciones, van ganando espacio y conocimiento en hidrología. Las limitaciones encontradas en la implementación de un modelo hidrológico conceptual clásico, ya sea distribuido o agregado, en cuanto a los datos necesarios para su aplicación, hace que en algunos casos y dependiendo del objetivo, sea factible optar por una metodología basada exclusivamente en datos, como son las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Las RNA son un sistema computacional estructurado, basado en el funcionamiento del cerebro humano, en el que se procesan datos de entradas a lo largo de la red, para obtener un dato de salida, y pueden ser una interesante herramienta de predicción, que no solo tienen las ventajas mencionadas más arriba, con relación a un modelo clásico de previsión hidrológica, sino que, tienen la gran ventaja de ser muy adaptables a las necesidades del modelador , que define desde el diseño inicial hasta el algoritmo de calibración. Por más que sea considerado como un modelo de caja negra , su versatilidad es una de las principales ventajas para este tipo de modelo. La predicción temprana de caudales, es de fundamental importancia para cualquier hidroeléctrica, especialmente para la planificación y operación y más aún, para una tan importante como la Itaipu (14.000 MW capacidad instalada), por su generación y aporte a los sistemas eléctricos tanto para el Paraguay ( 75%) y el Brasil (15%). Basado en una necesidad real de la División de Estudios Hidrológicos y Energéticos de la Itaipu, de mejorar sus predicciones hidrológicas mensuales, se ha desarrollado un modelo de previsión de caudales mensuales usando RNA, de uno de los cinco ríos de la cuenca incremental, el río Amambaí, localizado en el estado de Mato Grosso do Sul, Brasil. Han sido diseñadas y evaluadas seis RNA variando datos de entradas y neuronas ocultas, y se han obtenido resultados con coeficientes de correlación de 83% a 90% en la fase de verificación con otros eventos.Gomes Villa Trinidad, G. (2017). Modelo de predicción de aportaciones mensuales utilizando Redes Neuronales Artificiales. Aplicación a la cuenca del río Amambaí (Brasil). http://hdl.handle.net/10251/78117TFG

Atualização em tempo real do modelo HEC-RAS para previsão de vazões utilizando um algoritmo de otimização

Real-time updating of channel flow routing models is essential for error reduction in hydrological forecasting. Recent updating techniques found in scientific literature, although very promising, are complex and often applied in models that demand much time and expert knowledge for their development, posing challenges for using in an operational context. Since powerful and well-known computational tools are currently available, which provide easy-to-use and less time-consuming platforms for preparation of hydrodynamic models, it becomes interesting to develop updating techniques adaptable to such tools, taking full advantage of previously calibrated models as well as the experience of the users. In this work, we present a real-time updating procedure for streamflow forecasting in HEC-RAS model, using the Shuffled Complex Evolution - University of Arizona (SCE-UA) optimization algorithm. The procedure consists in a simultaneous correction of boundary conditions and model parameters through: (i) generation of a lateral inflow, based on Soil Conservation Service (SCS) dimensionless unit hydrograph and; (ii) estimation of Manning roughness in the river channel. The algorithm works in an optimization window in order to minimize an objective function, given by the weighted sum of squared errors between simulated and observed flows where differences in later intervals (start of forecast) are more penalized. As a case study, the procedure was applied in a river reach between Salto Caxias dam and Hotel Cataratas stream gauge, located in the Lower Iguazu Basin. Results showed that, with a small population of candidate solutions in the optimization algorithm, it is possible to efficiently improve the model performance for streamflow forecasting and reduce negative effects caused by lag errors in simulation. An advantage of the developed procedure is the reduction of both excessive handling of external files and manual adjustments of HEC-RAS model, which is important when operational decisions must be taken in relatively short times.A atualização em tempo real de modelos de propagação do escoamento em rios é essencial para a redução de erros na previsão hidrológica. As técnicas de atualização recentes encontradas na literatura, apesar de promissoras, são complexas e geralmente aplicadas em modelos cujo desenvolvimento demanda tempo e conhecimento muito especializado, representando desafios para sua utilização em ambientes operacionais. Dado que atualmente existem ferramentas computacionais amplamente difundidas, que reduzem tempo e simplificam a preparação de modelos hidrodinâmicos, torna-se interessante desenvolver técnicas que sejam facilmente acopladas a estas ferramentas de modo a aproveitar um modelo já calibrado e a experiência dos usuários. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de atualização em tempo real do modelo HEC-RAS para previsão de vazões, utilizando o algoritmo de otimização Shuffled Complex Evolution - University of Arizona (SCE-UA). O procedimento consiste na atualização simultânea de condições de contorno e parâmetros no modelo hidrodinâmico, através de: (i) geração de um aporte lateral concentrado, definido por uma adaptação do hidrograma unitário adimensional do Soil Conservation Service - SCS e; (ii) estimativa do coeficiente de Manning no trecho simulado. O algoritmo opera em uma janela de otimização com a minimização de uma função-objetivo, que considera a soma ponderada dos erros quadráticos das vazões dando maior peso aos erros nos últimos intervalos com dados observados (início da previsão). Como estudo de caso, a metodologia foi aplicada em um trecho localizado na bacia do rio Iguaçu, entre a UHE Salto Caxias e o posto fluviométrico de Hotel Cataratas. Os resultados mostraram que, com um conjunto relativamente pequeno de soluções candidatas no algoritmo de otimização, é possível melhorar, de forma eficiente, o desempenho do modelo na previsão de vazões e reduzir efeitos negativos causados por erros de fase nos hidrogramas calculados. Uma vantagem da metodologia desenvolvida é que ela permite reduzir tanto a necessidade de manipulações excessivas de arquivos como de ajustes manuais do modelo HEC-RAS, o que é importante quando decisões operacionais devem ser tomadas em tempo relativamente curto

Atualização em tempo real do modelo HEC-RAS para previsão de vazões utilizando um algoritmo de otimização

Real-time updating of channel flow routing models is essential for error reduction in hydrological forecasting. Recent updating techniques found in scientific literature, although very promising, are complex and often applied in models that demand much time and expert knowledge for their development, posing challenges for using in an operational context. Since powerful and well-known computational tools are currently available, which provide easy-to-use and less time-consuming platforms for preparation of hydrodynamic models, it becomes interesting to develop updating techniques adaptable to such tools, taking full advantage of previously calibrated models as well as the experience of the users. In this work, we present a real-time updating procedure for streamflow forecasting in HEC-RAS model, using the Shuffled Complex Evolution - University of Arizona (SCE-UA) optimization algorithm. The procedure consists in a simultaneous correction of boundary conditions and model parameters through: (i) generation of a lateral inflow, based on Soil Conservation Service (SCS) dimensionless unit hydrograph and; (ii) estimation of Manning roughness in the river channel. The algorithm works in an optimization window in order to minimize an objective function, given by the weighted sum of squared errors between simulated and observed flows where differences in later intervals (start of forecast) are more penalized. As a case study, the procedure was applied in a river reach between Salto Caxias dam and Hotel Cataratas stream gauge, located in the Lower Iguazu Basin. Results showed that, with a small population of candidate solutions in the optimization algorithm, it is possible to efficiently improve the model performance for streamflow forecasting and reduce negative effects caused by lag errors in simulation. An advantage of the developed procedure is the reduction of both excessive handling of external files and manual adjustments of HEC-RAS model, which is important when operational decisions must be taken in relatively short times.A atualização em tempo real de modelos de propagação do escoamento em rios é essencial para a redução de erros na previsão hidrológica. As técnicas de atualização recentes encontradas na literatura, apesar de promissoras, são complexas e geralmente aplicadas em modelos cujo desenvolvimento demanda tempo e conhecimento muito especializado, representando desafios para sua utilização em ambientes operacionais. Dado que atualmente existem ferramentas computacionais amplamente difundidas, que reduzem tempo e simplificam a preparação de modelos hidrodinâmicos, torna-se interessante desenvolver técnicas que sejam facilmente acopladas a estas ferramentas de modo a aproveitar um modelo já calibrado e a experiência dos usuários. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de atualização em tempo real do modelo HEC-RAS para previsão de vazões, utilizando o algoritmo de otimização Shuffled Complex Evolution - University of Arizona (SCE-UA). O procedimento consiste na atualização simultânea de condições de contorno e parâmetros no modelo hidrodinâmico, através de: (i) geração de um aporte lateral concentrado, definido por uma adaptação do hidrograma unitário adimensional do Soil Conservation Service - SCS e; (ii) estimativa do coeficiente de Manning no trecho simulado. O algoritmo opera em uma janela de otimização com a minimização de uma função-objetivo, que considera a soma ponderada dos erros quadráticos das vazões dando maior peso aos erros nos últimos intervalos com dados observados (início da previsão). Como estudo de caso, a metodologia foi aplicada em um trecho localizado na bacia do rio Iguaçu, entre a UHE Salto Caxias e o posto fluviométrico de Hotel Cataratas. Os resultados mostraram que, com um conjunto relativamente pequeno de soluções candidatas no algoritmo de otimização, é possível melhorar, de forma eficiente, o desempenho do modelo na previsão de vazões e reduzir efeitos negativos causados por erros de fase nos hidrogramas calculados. Uma vantagem da metodologia desenvolvida é que ela permite reduzir tanto a necessidade de manipulações excessivas de arquivos como de ajustes manuais do modelo HEC-RAS, o que é importante quando decisões operacionais devem ser tomadas em tempo relativamente curto