| Abstract | dc.description.abstract | En Chile la mayoría de las centrales hidroeléctricas en operación, que abastecen al Sistema Interconectado Central (SIC), se ubican al norte de la cuenca del Bío Bío, alimentadas por ríos de régimen predominantemente nival. Inclusive las centrales que se ubican en la desembocadura de los ríos en el Océano Pacífico, los que presentan un régimen pluvial, dependen igualmente del escurrimiento proveniente del deshielo. Es incuestionable que en la medida que se tenga un conocimiento más completo de la magnitud de los recursos hídricos se podrá tener mayor control sobre ellos. Es en este contexto que en Chile se realizan desde mediados de los años 50 pronósticos del escurrimiento de deshielo, los que permiten elaborar programas de generación y de planificación de las actividades desarrolladas.
El presente Trabajo de Título tiene como principal objetivo la elaboración de modelos de pronóstico de caudales medios mensuales de deshielo para las cuencas de los ríos Baker y Pascua, pertenecientes a la XI región de Aysén del General Carlos Ibáñez del Campo. La memoria se realiza para la Empresa de Ingeniería Ingendesa, apoyando los estudios del Proyecto Hidroeléctrico Aysén (PHA), responsabilidad del conglomerado HidroAysén formado por Endesa S.A. y Colbún S.A., que considera la construcción de cinco centrales de embalse, dos en el río Baker y tres en el Pascua.
Los objetivos planteados se enfrentaron a través de modelos de pronóstico en que se incluyeron las variables relevantes del fenómeno en estudio relacionadas mediante la aplicación de métodos estadísticos. Para esto se utilizó tres tipos de modelos; basados en el planteamiento de regresiones múltiples; fundados en el análisis de las componentes principales y los modelos de redes neuronales. Los modelos de regresiones múltiples y los de componentes principales son de tipo lineal, es decir, relacionan la variable dependiente, en este caso el volumen de deshielo, con las variables independientes a través de una función lineal. Por otra parte los modelos de redes neuronales relacionan la variable dependiente con las variables independientes a través de una red formada de neuronas que se conectan y transmiten información utilizando una función que puede ser del tipo no lineal. En el presente trabajo de título se utiliza la función sigmoide por ser representativa de la generación de escorrentía.
La región de Aysén presenta un patrón de precipitaciones distribuidas en mayor medida en el invierno, pero con un porcentaje no menor en el período estival, lo que se afrontó a través del desarrollo de dos tipos de modelos; primero incluyendo solo variables conocidas al día de realización del pronóstico; y los segundos incorporando las precipitaciones de deshielo. Solo los primeros modelos serán útiles para el pronóstico, los del segundo tipo son únicamente de uso referencial.
Otra de las finalidades del presente trabajo consiste en concluir en base a los resultados de los modelos de pronóstico para cada punto de control acerca de la necesidad de complementar la red hidrometeorológica actual en caso que sea necesario. Para ello se presenta una recomendación de los tipos de datos que se requieren y la ubicación tentativa de las estaciones en que se medirían.
Finalmente se concluye que los modelos que mejor representan el fenómeno en estudio son los basados en las redes neuronales, con los cuales se obtuvo un coeficiente de correlación del orden de 0.9 para todos los puntos de pronóstico y se minimizaron los errores en comparación a los modelos lineales, por lo que se recomienda dicha metodología para el pronóstico en la zona. Por lo demás se sugiere mejorar y complementar los modelos con la inclusión de otras variables o de datos de otras estaciones de la zona. | |
