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Este trabalho propõe um modelo estocástico em conjunto com conceitos de análise de confiabilidade. Nestes modelos, a afluência que atinge o reservatório durante uma cheia é considerada como uma carga, e a capacidade do reservatório para amortecer esta cheia é considerada como uma resistência que o reservatório oferece à sua propagação. Aqui, a carga e a resistência são modeladas como processo do tipo difusão, e utili7a-se a fórmula de Itô para calcular o volume de espera associado a um determinado risco de falha A inferência dos parâmetros do modelo é feita por meio de inferência bayesiana usando-se o algoritmo de simulação de Monte Carlo em cadeias de Markov. Os estimadores de máxima verossimilhança são usados para comparação. O método foi aplicado para um conjunto de dados utilizando-se nove anos de vazões afluentes diárias em período de cheia que chegam à usina de Xavantes. O volume de espera foi calculado pelo método proposto, usando-se descarga de referência constante, e comparado com os volumes obtidos por outros métodos existentes. O método da curva volume x duração deixa um volume de espera constante durante todo o período chuvoso, usando-se somente 83,6% da capacidade do reservatório. O método proposto faz uma alocação dinâmica do volume de espera, utilizando-se 96.5% e 95.3% da capacidade do reservatório quando a abordagem bayesiana e o método de máxima verossimilhança são adotados, respectivamente. Dentre os métodos propostos, o método bayesiano mostrou-se mais vantajoso em relação ao desperdício de energia devido à utilinção da capacidade do reservatório. O método das trajetórias críticas necessita de séries com um comprimento significativo de vazões diárias, e na prática só pode ser aplicado com séries sintéticas de vazões.This work proposes a stochastic model together with the concepts of reliability analysis. In these models, the inflow that reaches the reservoir during the flood is considered as a load, and the capacity of the reservoir for deaden this flood is considered as a resistance that the reservoir offers to its spreading. Here, the load and the resistance are modelled like a diffusion process, and it is used the 11(3 formula to calculate the waiting volume associate with a fali risk. The inference of the parameter of the model is done by Bayesian inference using the MCMC. The estimates of the maximum likelihood are used to compare. The method was applied together with the date record of mine year of daily streamflow during the period of the flood that come to Xavantes Power Station. The wait volume was calculated by the proposed method, using the discharge of the constant reference, and comparing with the volumes obtained through other existing methods. The curve volume x duration, leave a constant wait volume during the whole wet period, using onty 83.6% of the reservoir capacity. The method proposed does a dinamic allocation of the wait volume, using 96.5% and 95.3% of the capacity from the reservoir when the Bayesian approach and the maximum likelihood method are adopted, respectively. Within the proposed methods, the Bayesian method showed to be with more advantageons in relation to the waste of the energy due to the urilization of the reservoir capacity. The method of the critical trajectories need some series with the significant lenght of the daily discharge, in practive this only can applied with synthetic streamflow series