Estimativa de parâmetros de modelos hidrológicos utilizando o método do filtro de Kalman

Abstract

Resumo: A operação em tempo real de sistemas de recursos hídricos, destinados a usos múltiplos, como: controle de cheias, regularização do escoamento através de estruturas hidráulicas, geração de energia elétrica, navegação, abastecimento de água, gerência de qualidade de água, pode diminuir de forma significativa os custos e reduzir os riscos, quando as previsões de vazões são feitas com segurança, a curtos intervalos de tempo e continuamente. O procedimento para previsão de vazões requer, em adição aos modelos utilizados para a estimativa das vazões futuras, um método de correção contínua das previsões a partir dos erros observados nas estimativas anteriores. A presente dissertação teve por objetivo avaliar a utilização de um algoritmo de filtragem de erros, Filtro de Kalman, na estimativa e atualização em tempo real de parâmetros de modelos hidrológicos clássicos. Utilizou-se o hidrograma unitário e o modelo autoregressivo aplicados à bacia do rio Jangada, afluente do rio Iguaçu, com área de drenagem de 1050 Km2. Descreve-se dois algoritmos distintos do Filtro de Kalman em um sentido crescente de generalidade. Os resultados apresentados indicaram a necessidade de se impor restrições aos valores dos parâmetros para garantir a convergência para valores aceitáveis de acordo com a teoria dos modelos hidrológicos utilizados. Conclui-se que o Filtro de Kalman é útil na construção de modelos hidrológicos para previsão de vazões de enchente com correção dos parâmetros em tempo real.

Abstract: Real time operation of water resources systems destinated to multi-purpose uses, such as prevention of floods, regulation of runoff through hydraulic structures, hydroelectric power generation, inland navigation, water supply and water quality management, can improve cost-effectiveness and reduce risks, when forecasting of flows are made with reliability, in short time intervals and in continuous form. Operational forecasting procedures require, in addition to hydrological models, a method for the continuous correction of the forecast from the observed error in earlier forecasts. This dissertation deals with evaluating the use of a filtering algorithm, Kalman Filter, in real time estimative and correction of classical hydrology models parameters. The Unit Hydrograph and Autoregressive Model were used, applied to Jangada river basin, with a drainage area of 1050 Km2. Two different algorithms of Kalman Filter were described in a crescent level of generality. The results showed the necessity to impose restrictions to values of the models parameters to guarantee the convergence to acceptable values according to theory of the hydrology models used in this dissertation. It concludes that Kalman Filter is useful to formulate hydrology models to flood forecasting with real time correction of the model parameters.