ANÁLISE DO DESEMPENHO DE DISTRIBUIÇÕES WEIBULL TRIPARAMÉTRICAS NA GERAÇÃO DE CENÁRIOS SINTÉTICOS DE ENERGIAS AFLUENTES AOS RESERVATÓRIOS DE USINAS HIDRELÉTRICAS Maria Elvira Piñeiro Maceira Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ melvira@ime.uerj.br Albert Geber de Melo Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ albert.melo@ime.uerj.br José Francisco Moreira Pessanha Centro de Pesquisas de Energia Elétrica Cepel, Universidade do Estado do Rio de Janeiro UERJ francisc@cepel.br RESUMO Este trabalho propõe uma metodologia baseada em distribuições Weibull tri-paramétricas para a modelagem de resíduos correlacionados e geração de séries sintéticas de afluências mensais (ENAs) aos reservatórios de hidrelétricas, utilizando um modelo autorregressivo periódico-PAR(p) em um esquema de PDDE. A metodologia e o algoritmo desenvolvidos (MoM-3/Iter) procuram preservar a média, desvio-padrão e a assimetria das ENAs históricas. Partindo de uma estimativa inicial do parâmetro posição, obtido através do método dos momentos de 3a ordem calculam-se estimativas dos outros parâmetros e, de forma iterativa, atualiza-se a estimativa inicial com vistas a reduzir a diferença entre as assimetrias das ENAs sintéticas e históricas até um valor considerado aceitável. A metodologia foi aplicada a 7 casos de estudo considerando distintos REEs, meses do ano e ordem do modelo PAR(p), e mostrou-se robusta, apresentando desempenho superior a 17 métodos encontrados na literatura. Também, a abordagem proposta obteve desempenho superior em relação a atualmente empregada (distribuições Lognormal tri-paramétricas). Por fim, a abordagem proposta é geral, podendo também ser utilizada em outras aplicações. PALAVRAS CHAVE. Distribuições Lognormal e Weibull, Geração de séries sintéticas, Energias afluentes às hidrelétricas, Planejamento da expansão e da operação. EN&PG, EST&MP, SIM ABSTRACT This work proposes a methodology based on tri-parametric Weibull distributions for modeling correlated residuals and generating synthetic series of monthly inflows (ENAs) to hydropower reservoirs, using a periodic autoregressive model-PAR(p) in a PDDE scheme. The developed methodology and algorithm (MoM-3/Iter) seek to preserve the mean, standard deviation and skewness of historical ENAs. Starting from an initial estimate of the position parameter, obtained through the 3 rd order method of moments, estimates of the other parameters are calculated and, iteratively, the initial estimate is updated in order to reduce the difference between the asymmetries of the synthetic and historical values up to a value considered acceptable. The methodology was applied to 7 case studies considering different REEs, months of the year and order of the PAR(p) model, and proved to be robust, presenting superior performance than 17 methods found in the literature. Also, the proposed approach achieved superior performance in relation to the currently employed one (tri-parametric Lognormal distributions). Finally, the proposed approach is general and can also be used in other applications. KEYWORDS. Lognormal and Weibull Distributions. Synthetic time series generation, Inflows to hydropower plants, Power systems expansion and operation planning. EN&PG, EST&MP, SIM https://proceedings.science/p/175101?lang=pt-br