Parte 1: Previsões de fluxo de entrada em tempo real em energia hidrelétrica — aprimorando as previsões com aprendizado de máquina

Como os produtores hidrelétricos podem aproveitar as soluções de aprendizado de máquina e previsão para melhorar sua eficiência operacional

Você já se perguntou como é possível prever a quantidade de água que um reservatório hidrelétrico receberá com dias de antecedência? A previsão de fluxo de entrada é um dos três itens essenciais na caixa de ferramentas do produtor hidrelétrico inteligente, ao lado de visualização e planejamento. As previsões inteligentes de fluxo de entrada envolvem aprender com o passado para prever o futuro e minimizar os custos de desequilíbrio. Soluções como o HYDROGRID Insight tornam mais fácil do que nunca coletar, estruturar e organizar dados “brutos” em informações acionáveis sobre futuras entradas de reservatórios com precisão e reatividade impressionantes.

Aproveitando dados para melhores decisões: o papel do aprendizado de máquina nas operações hidrelétricas

Ter a capacidade de prever a entrada de água com precisão é realmente uma tarefa difícil sem a tecnologia certa disponível, mas também uma vantagem competitiva fundamental. Ser capaz de tomar melhores decisões estratégicas e otimizar a produção de energia hidrelétrica com semanas ou até meses de antecedência é o que faz a diferença entre o planejamento reativo e proativo. Essa capacidade, incluindo a capacidade de prever a entrada, é ainda mais crucial para usinas hidrelétricas que não possuem armazenamento flexível, proporcionando uma vantagem competitiva significativa mesmo por meio de planejamento de curto prazo.

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

Criar um modelo que funcione bem “depois do fato” 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 hidrelétrica para uso e utilidade “na vida real”.

É também por isso que o HYDROGRID Insight usa vários modelos de previsão de aprendizado de máquina personalizados para diferentes escalas de tempo e para cada bacia hidrográfica. A capacidade do aprendizado de máquina decorre do uso sofisticado de análise de dados históricos e previsões meteorológicas. Cada bacia hidrográfica terá diferentes níveis de previsibilidade, e é aí que nossos especialistas entram e ajustam nossos modelos de aprendizado de máquina para cada planta em 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 fluxo de entrada 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 contraste, a mesma usina hidrelétrica precisa de previsões de curto prazo, ou “previsões rápidas” (de uma a 48 horas de antecedência), que são cruciais para negociar nos mercados diurnos 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. Neste 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 na precisão — os 'nowcasts' são mais precisos, pois confiamos nos 'reais' da telemetria em vez de padrões históricos.

Compreender todos esses dados em tempo real não é uma tarefa fácil. Para produtores de energia hidrelétrica de todos os tamanhos, apenas manter as previsões de fluxo de entrada alinhadas com as flutuações climáticas exige dezenas e até centenas de previsões todos os dias. Com nossa solução hidrelétrica, garantimos que, depois de considerar todos os fluxos de dados, automatizemos e personalizemos a coleta, estruturação e interpretação da telemetria bruta e, por fim, a computação da previsão de fluxo de entrada em tempo real.

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Combinando forças: aprendizado de máquina, HIRO e inteligência humana

Os planejadores de produção hidrelétrica são altamente treinados para prever uma quantidade física muito imprevisível — a água. Sua visão é inestimável para qualquer gestor de ativos, mas vem com seu conjunto único de desafios. Além da previsão de fluxo de entrada, as tendências de digitalização abrem oportunidades para mesclar modelos meteorológicos tradicionais e experiência humana com resultados de aprendizado de máquina de ponta. Resumindo, não nos limitamos à previsão de fluxo de entrada, mas também a usamos para otimizar o planejamento da produção usando nosso algoritmo proprietário — HIRO.

As restrições ambientais e operacionais de sua usina hidrelétrica, suas curvas de eficiência de turbinas, previsões de preços de energia, suas janelas de manutenção planejadas, eventos climáticos repentinos e do mercado de energia — tudo isso deve ser considerado para um planejamento de produção bem-sucedido. E é aí que entra o HIRO. Ele capacita os operadores a armazenar e despachar energia seguindo os requisitos da rede em tempo real, ao mesmo tempo em que contabiliza todas as limitações esperadas e inesperadas, e é o cérebro por trás de nossa valor da água cálculos.

O 'HYDROGRID Insight' oferece acesso a esse conhecimento para identificar tendências e prever as condições futuras, garantindo que você esteja sempre preparado e um passo à frente em seu planejamento. Usando dados históricos detalhados de entrada e dados telemétricos, juntamente com informações meteorológicas precisas, permitimos que o 'HYDROGRID Insight' reconheça padrões e preveja condições futuras. Essa abordagem não consiste apenas em fazer previsões; trata-se de fornecer uma base sólida para a tomada de decisões estratégicas e informadas que possam melhorar significativamente a eficiência e a produtividade da energia hidrelétrica a longo prazo.

Uma solução como o HYDROGRID Insight leva o gerenciamento da água para o próximo nível, ajudando a gerenciar não apenas a usina hidrelétrica, mas também os recursos naturais que a usina está utilizando e a produção de energia que ela tem — tudo em um único produto integrado. No entanto, a maior força motriz da precisão da produção continua sendo o planejador e o operador da produção, que interagem com o HYDROGRID Insight para tirar o melhor proveito da combinação de inteligência humana e artificial.

Fique atento ao papel colaborativo da visualização e planejamento estratégico com IA partes desta série de blogs para saber como você pode melhorar suas operações hidrelétricas com a ajuda da digitalização.