Pesquisadora da Poli cria método para prever consumo de água
Uma tese de doutorado, defendida neste mês, no Departamento de Engenharia Hidráulica e Sanitária da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP), resultou num método para prever a demanda de água em regiões urbanas, que poderá ser usado para otimizar o abastecimento da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). A autora do trabalho, a engenheira civil Cláudia Cristina dos Santos, usou Redes Neurais Artificiais (RNA) para analisar as variáveis socioambientais e meteorológicas que influenciam o consumo água na RMSP e desenvolver um modelo de previsão de demanda a curto prazo.
De acordo com a pesquisadora, as RNAs têm sido utilizadas em tarefas de reconhecimento de padrões, processamento de sinais, controle de processos, otimização de sistemas e previsões. No caso do seu trabalho, o sistema pode prever o consumo para o dia seguinte ou até mesmo para a próxima hora. Sabendo a previsão para próxima hora pode-se fazer a otimização de um sistema, diz Cláudia. Devido ao aumento do crescimento populacional da RMSP, a disponibilidade hídrica existente e a complexidade do sistema de abastecimento, esta pesquisa é uma importante ferramenta para auxiliar na operação e melhorar o fornecimento de água.
Segundo a pesquisadora, a ETA Cantareira e o setor Itaim Paulista foram utilizados para avaliar a relação entre o consumo e as variáveis socioambientais e meteorológicas para o ano de 2005. Os dados obtidos foram usados para o treinamento, o teste e a previsão feitas pelas RNAs. Para a ETA Cantareira foram criados 8 modelos de previsão e para o setor ltaim Paulista, 57. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio de vários parâmetros estatísticos. Os resultados mostraram a importância da "memória" das RNAs, pois ela ajuda a melhorar o desempenho da previsão, conta Cláudia. Os resultados das previsões tiveram níveis de erros aceitáveis.
Perfil de consumo
O levantamento do consumo médio mensal, por sua vez, mostrou que ele varia ao longo do ano, sendo maior no verão, com pico em março, e menor no inverno, com destaque para julho. Em geral, a tendência do consumo é diminuir a partir do mês de março e aumentar a partir do mês de novembro. O mês de agosto tem um pico em relação aos meses de inverno, consequência do tempo seco que ocorre nesse período, que provoca um aumento no consumo. Durante a semana, o domingo é o dia de menor consumo e a sexta-feira o de maior, sendo que as quartas-feiras e os sábados são dias de consumo próximos da média. Mas isto não é regra, porque esta variação depende de fatores inerentes à região de cada sistema, diz Cláudia.
O mesmo pode ocorrer em relação ao consumo no decorrer do dia. Em geral o pico do consumo acontece a partir das 12 horas, quando passa a ser mais ou menos constante, com pequenas variações até as 17 horas, revela Cláudia. Depois começa a diminuir por volta das 18 horas, tornando-se quase constante no período entre 21 e 24 horas. O período entre 1 às 6 horas da manhã apresenta uma redução do consumo, sendo que o mínimo ocorre às 6 horas da manhã. Após este período passa a aumentar novamente".
Fonte: USP.
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De acordo com a pesquisadora, as RNAs têm sido utilizadas em tarefas de reconhecimento de padrões, processamento de sinais, controle de processos, otimização de sistemas e previsões. No caso do seu trabalho, o sistema pode prever o consumo para o dia seguinte ou até mesmo para a próxima hora. Sabendo a previsão para próxima hora pode-se fazer a otimização de um sistema, diz Cláudia. Devido ao aumento do crescimento populacional da RMSP, a disponibilidade hídrica existente e a complexidade do sistema de abastecimento, esta pesquisa é uma importante ferramenta para auxiliar na operação e melhorar o fornecimento de água.
Segundo a pesquisadora, a ETA Cantareira e o setor Itaim Paulista foram utilizados para avaliar a relação entre o consumo e as variáveis socioambientais e meteorológicas para o ano de 2005. Os dados obtidos foram usados para o treinamento, o teste e a previsão feitas pelas RNAs. Para a ETA Cantareira foram criados 8 modelos de previsão e para o setor ltaim Paulista, 57. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio de vários parâmetros estatísticos. Os resultados mostraram a importância da "memória" das RNAs, pois ela ajuda a melhorar o desempenho da previsão, conta Cláudia. Os resultados das previsões tiveram níveis de erros aceitáveis.
Perfil de consumo
O levantamento do consumo médio mensal, por sua vez, mostrou que ele varia ao longo do ano, sendo maior no verão, com pico em março, e menor no inverno, com destaque para julho. Em geral, a tendência do consumo é diminuir a partir do mês de março e aumentar a partir do mês de novembro. O mês de agosto tem um pico em relação aos meses de inverno, consequência do tempo seco que ocorre nesse período, que provoca um aumento no consumo. Durante a semana, o domingo é o dia de menor consumo e a sexta-feira o de maior, sendo que as quartas-feiras e os sábados são dias de consumo próximos da média. Mas isto não é regra, porque esta variação depende de fatores inerentes à região de cada sistema, diz Cláudia.
O mesmo pode ocorrer em relação ao consumo no decorrer do dia. Em geral o pico do consumo acontece a partir das 12 horas, quando passa a ser mais ou menos constante, com pequenas variações até as 17 horas, revela Cláudia. Depois começa a diminuir por volta das 18 horas, tornando-se quase constante no período entre 21 e 24 horas. O período entre 1 às 6 horas da manhã apresenta uma redução do consumo, sendo que o mínimo ocorre às 6 horas da manhã. Após este período passa a aumentar novamente".
Fonte: USP.
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