Archive for junio, 2023

Curso-Taller: «Programación en MATLAB/Simulink – Edición Julio 2023». Inicio Miércoles 05 de julio de 2023.

junio 22, 2023 in Jorge Luis Mírez Tarrillo, Matlab, Matlab / Simulink, Modelamiento, Modelling, Simulación, Simulink

Curso-Taller: «Programación en MATLAB/Simulink – Edición Julio 2023». Inicio Miércoles 05 de julio del 2023. Clases virtuales en vivo (Zoom). La grabación, códigos y materiales de clase (PPT, apuntes de clase) serán compartidas mediante Drive. Son 4 sesiones: los miércoles 05, 12, 19 y 26 de julio, de 7 pm a 10 pm (Lima). Costo 100 soles. Se dará certificado y asesoría en el desarrollo de códigos. Dirigido a todo estudiante universitario y profesional en ciencias, ingenierías y arquitectura. Informes e Inscripciones WhatssApp (+51) 970030394

Información del Docente:

Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation (GMMNS).
Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
E-mail: jmirez@uni.edu.pe
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J1150: Simulación de flujo de potencia [kW] entre dos barras en transmisión DC con MATLAB

junio 18, 2023 in Baja Tensión, DC Microgrid, Distribuited Generation, Distribution system, Energía Eléctrica, Energy Renewable, Generación Distribuida, Interconexión de Redes Eléctricas, Interconnection, Jorge Luis Mírez Tarrillo, Matlab, Matlab / Simulink, Micro-source, Microgrid DC, Modelamiento, Modelling, National University of Engineerning, Lima, Peru, Sistema Eléctrico System Electric, Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grid, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú

En una configuración de dos barras en DC, la diferencia de voltaje determina la cantidad de energía que fluye por unidad de tiempo, se llama potencia eléctrica, y; que en las dos gráficas del presente post se puede apreciar. En una se observa la diferencia de voltaje considerando la barra fuente con voltaje constante, usualmente asociado a su conexión con un gran sistema eléctrica de potencia o por la autoregulación de voltaje de una fuente. En la otra gráfica, el flujo de potencia eléctrica producido por esa la diferencia de voltaje respectiva. Hecho en MATLAB, con generación de números aleatorios, para lo que vengo investigando que con las DC Microgrids.

Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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J1149: Una simulación de potencia activa en 10 nodos en que se conectan generadores y demanda

junio 17, 2023 in AC Grid, Distribuited Generation, Distribution system, Generación Distribuida, Jorge Luis Mírez Tarrillo, Matlab, Matlab / Simulink, Modelamiento, Modelling, Power Plant, Sistema Eléctrico System Electric, Sistemas Eléctricos de Potencia

En los sistemas eléctricos hay nodos en que tanto los generadores y los usuarios (demanda) se conectan, esto lo realizan lo que en micro-escala se ve como aleatorio y en macro-escala existe una tendencia a un comportamiento de curva de demanda diaria. El código MATLAB y la figura, generan la potencia activa (absoluta) de unos 10 nodos (para ejemplo del presente post) con comportamiento aleatorio (que es lo que mejor sirve para emular el comportamiento real). Saludos cordiales desde Lima, Perú.

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J1148: Emulación de la evolución de potencia ideal de turbina de viento con velocidad de viento aleatorio (hecho en MATLAB)…

junio 6, 2023 in Aerogenerador, Eólica, Generación Distribuida, Jorge Luis Mírez Tarrillo, Matlab, Matlab / Simulink, Modelamiento, Modelling, National University of Engineerning, Lima, Peru, Parque Eólico, peru, Simulación, Turbina, Turbina Eólica, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú, Viento, Wind Power, Wind PV, Wind Turbine

Estimados lectores, y resulta que una de las cosas más interesantes es acercarse hacia las condiciones reales de velocidad de viento y de potencia, sea para la valorización energética sino para también probar los sistemas de respaldo y de control ante escenarios recreados en computadora. La gráfica desarrollado muestra las variaciones de velocidad de viento y de potencia. Hecho en MATLAB, en el que detrás hay obviamente matemáticos con generación de números aleatorios entre 4 m/s a 15 m/s., Sólo está contemplado una turbina con densidad de aire y coeficiente de potencia constante, pero se puede recrear escenarios más reales. Bienvenido el apoyo y colaboración para seguir investigando y publicando.

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J1147: Gráfica tridimensional de la potencia ideal de la turbina eólica en función del diámetro del rotor y la velocidad del viento (hecho en MATLAB)…

junio 6, 2023 in Aerogenerador, Energía Eólica, Matlab, Matlab / Simulink, Modelamiento, Modelling, Parque Eólico, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú, Wind Power, Wind PV, Wind Turbine

Estimados lectores, lo que considero relevante es al admirar el plano es ver que el punto que marca la potencia ideal de una turbina eólica realizaría una trayectoria sobre esa superficie que en éste caso toma constante el valor de la densidad y del coeficiente de potencia. Hecho en MATLAB. Bienvenido todo apoyo y colaboración para continuar investigando.

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Curso-Taller: Edición Junio 2023 «Programación en MATLAB/Simulink». Inicio 07 de junio de 2023.

junio 3, 2023 in Investigación, Matlab, Matlab / Simulink, Research

Curso-Taller: Edición Junio 20’23 «Programación en MATLAB/Simulink». Inicio 07 de junio de 2023. Las clases serán virtuales Zoom y grabadas las que junto con los códigos desarrollados y materiales del curso (PPT, apuntes de clase) serán compartidas mediante link Drive. Son 4 sesiones: los miércoles 07, 14, 21 y 28 de junio, de 7 pm a 10 pm (Hora Lima, Perú). Costo 100 soles. Se dará certificado y asesoría en el desarrollo de códigos. Útil y necesario para todo estudiante y profesional de carreras técnicas (electricidad, programación, contabilidad, estadística, etc) y universitarias de ciencias (física, matemática, química, biología) e ingenierías. Informes e Inscripciones WhatssApp 970030394 (Perú)

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Curso-Taller: Edición Junio 2023 «Metodología de la Investigación». Inicio 09 de junio de 2023.

junio 3, 2023 in Investigación, Jorge Luis Mírez Tarrillo, Matlab, Matlab / Simulink, Research

Curso-Taller: Edición Junio 20’23 «Metodología de la Investigación». Inicio 09 de junio de 2023. Las clases serán virtuales Zoom y grabadas las que junto con los códigos desarrollados y materiales del curso (PPT, apuntes de clase) serán compartidas mediante link Drive. Son 4 sesiones: los viernes 09, 16, 23 y 30 de junio, de 7 pm a 10 pm (Hora Lima, Perú). Costo 300 soles. Se dará certificado y asesoramiento en temas de estudio, tesis y/o de investigación. Útil y necesario para todo estudiante y profesional de carreras técnicas (electricidad, programación, contabilidad, estadística, etc) y universitarias de ciencias (física, matemática, química, biología) e ingenierías. Informes e Inscripciones WhatssApp 970030394 (Perú)

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J1146: Las distribuciones como parte de la probabilidad de falla de componentes eléctricos…

junio 3, 2023 in Aerogenerador, Almacenamiento de Energía Térmica, Distribuited Generation, Distribution system, Energía Eólica, Energy Renewable, Flywheel, Fuel Cell, Generación Distribuida, Hidrógeno, HVDC, Hydrogen, Interconexión de Redes Eléctricas, Interconnection, Jorge Luis Mírez Tarrillo, Matlab, Matlab / Simulink, Micro-source, micro-turbine, Microgrid, Microgrid DC, MicroGrid Eléctrica, Microred eléctrica, Modelamiento, Modelling, Nanotechnology, Nanotecnología, National University of Engineerning, Lima, Peru, Oil, Optimización, Optimization, Parque Eólico, Power Electronic, Power Quality Calidad de la Energía, PV, Quality Energy, Recurso natural, Renewable Energy, Seguridad Energética, Simulación, Simulink, Sistema Eléctrico System Electric, Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grid, Solar, Solar Cell, Solar Térmica, Storage, Supercondensador, Sustainable management, Thermal Energy Storage, Transferencia de Calor, Transformador, Transformer, Transmission Line, Turbina, Turbina Eólica, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú, Wind Power, Wind PV, Wind Turbine

Todo artefacto, componente, máquina, sistema, etc… presenta un progresivo envejecimiento que conlleva a la falla de los equipos los cuales se van registrando durante los años de funcionamiento y con esa información se crea histogramas como el que se muestra en el presente post. Obviamente mientras más fallas se presentan la curva de distribución se forma mejor, y a partir de ello se puede normalizar y tener una función de probabilidad característica de la marca y modelo del equipo, máquina, etc. Elaborado con MATLAB para ustedes queda la gráfica.

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