Archive for the ‘Aerogenerador’ Category
Estimados lectores, esta microgrid fue presentada en un evento en el 2012 al cual he tenido acceso. Tienen ahi las figuras de las partes mas descriptivas: el emplazamiento y los equipos utilizados.
En primer el emplazamiento se puede inducir que está en un zona de viento y sol, cerca al mar, en donde durante el dia iniciar y la noche, hay corrientes de aire por las diferencias de temperatura que se dan entre tierra y mar. Es de ver tambien, las distancias que se tienen tanto entre las cargas como entre las instalaciones de solar y motor diesel. La temperatura juega un factor importante en la eficiencia tanto de la producción de energía por celdas solares (las ecuaciones que describen una celda solar contemplan a la temperatura como una variable) y la eólica (no considerado en este tema) los cuales han sido descritos en anteriores posts. Se observa que la configuración de la microgrid es clásica, es decir: de tipo árbol, alterno (por lo tanto: hay que sincronizar) y con medianas cargas.
El segundo asunto son los equipos. Siendo esta una instalación experimental y demostrativa, se observa equipos de electrónica de potencia, baterías y cosas adicionales. En muchas publicaciones se describe los progresos en el diseño e innovación de cada uno de estos equipos y lo mismo de la generación, procesamiento y recolección de señales. Una de las partes importantes, no sólo es la configuración estable, sino la transitoria y que es a donde se centran los estudios. No sólo la transitoria por falla del sistema, sino la transitoria generada por la operación del sistema, lo cuales suceden en mayor cantidad, y si no se hace el cálculo adecuado o simulaciones del caso, se puede perder estabilidad y por lo tanto, el colapso del sistema.
Se entiende que este como otros es un gran esfuerzo, sea poca carga o mucha carga ayuda a estudiar posibles escenarios o probar y desarrollar estrategias para atender mas complicadas situaciones…
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Presentado en una conferencia internacional en el 2012, desarrollado en Alemania. Se observa que la caraacterística principal es la de tener un gran bus único de transporte de la energía eléctrica a la cual se acoplan todos los elementos (generadores, almacenadores, consumidores) de la microgrid. El bus es del tipo AC (Corriente Alterna) por lo tanto, si es que se tiene generacíón renovable envoltaje continuo, éste debe tener un convertidor DC/AC para acoplarse al bus. Dicho inversor debe tener diseño adecuado para hacer seguimiento de los cambios de frecuencia y voltaje del bus a fin de obtener una buena performance del sistema, cosa que supongo se ha realizado y muestra de ello, en la figura inferior se tiene un demostrativo de la idea en la cual han colocado simulares de algunos elementos que por el mismo hecho de ser un demostrativo en algún evento internacional, no le reta mérito de lo conseguido durante dicha actividad de investigación.
Si los inversores utilizados es de un sólo sentido debido a que está conectado a los paneles fotovoltaicos, de doble sentido de flujo de energía eléctrica deben ser los convertidores conectados a las baterías eléctricas. Hay mucho aún por mejorar en las baterías electroquímicas, hay materiales que almacenan más, pero estas (las baterías) son de bajo costo y fácil implementación, instalación, mantenimiento, etc.
Por lo tanto, se ha previsto lo que es la protección eléctrica, que bajo estos esquemas toma rumbos diferentes a la forma tradicional. Un importante aporte es la simulación de la implementación, la cual luego del diseño de escritorio, se prueba «virtualmente» el diseño y se determina el modus operanti posible de la microgrid. Los datos recolectados en el experimentos, son comparados con los teóricos (simulaciones), lo cual constantamente retroalimentan de información (data) a los investigadores para la mejor comprensión del funcionamiento de la micgrid.
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This is my presentation today (friday 11 January) in Course: Mathematics of Bioeconomy in Henri Poncaire Institute located in Paris – France.
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NACA 4412… no fue sencillo realizarlo pero ahí está hecho en Matlab/Simulink. Hay libros que mencionan que al álabe hay que dividirlo en secciones (como cortes seccionales que hacer un equipo de tomografía computarizada), en eso consiste el modelo, muchos cortes seccionales. Esto porque después se tratará (a corto plazo) en modelar las deformaciones producto de la interacción del álabe con el aire que circula.
Sería intersante modelar la aerodinámica y crear perfiles aerodinámicos de simples a cada vez más complejos. Esto requiere de tiempo y dedicación y progresivamente se irá realizando.
Esto permitirá hacer las simulaciones para luego ser comparadas con las de un túnel de viento. También se puede utilizar para la cuestión de esfuerzos mecánicos y deformaciones (como ya se dijo) en 3D y 4D 🙂 …
Espero que os sirva y quedamos en comunicación, sigan visitando el blog y pasen la voz…
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Los perfiles aerodinámicos NACA son los que usan en los álabes de las turbinas eólicas de eje horizontal (a seguridad, pues son los que más me dedico).
Estos perfiles cuyas dimensiones se pueden extraer de bases de datos en la WWW, sirven para no solo ver la forma y la construcción en el caso de los que son fabricantes, sino tambien, hacer las simulaciones como para mecánica de fluidos y dinámica de gases, ambas cosas complejas pero que se están implementando.
Para simular estas cosas hay que tener en cuenta el código que sea el de menos costo computacional… ante esto en los siguientes entradas iremos colocando los resultados de lo que se vaya desarrollando y que espero sirva como una motivación a quienes visitan el blog.
Los perfiles aerodinámicos son unas características ya bien definidas en su geometría, queda además, estudiar en el caso de deformaciones, usualmente son caros los materiales que tienen una alta resistencia a la deformación, pero en el caso de desarrollo con materiales deformables, es un buen tema para ver como afecta en el rendimiento la deformación del perfil por la deformación del álabe debido a las fuerzas que actúan sobre ella durante el funcionamiento del aerogenerador.
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Muchas gracias por sus visitas al blog durante el mes de Octubre del 2012. Hemos superado todos los meses pasados y eso es muy motivante, dado que esta idea de compartir conocimiento, aportar en algo a la comprensión de la temática de las energías renovables y temas relacionados, se vé reflejado entre otras cosas en la aceptación, lectura y/o crítica de las entradas que realizo.
El tiempo es algo corto cuando se tiene que cumplir con varias responsabilidades con uno mismo y con el entorno social, sin embargo, he tratado siempre de arrancar un poco de tiempo al tiempo a fin de postear, dejando de lado actividades, algunas bien importantes que han llevado a pagar un alto costo… pero en fin, es un sueño, un motivo que nace desde dentro el desarrollar esta vocación.
A veces me pongo a pensar en que colocar en la siguiente entrada, pero tal como la vida lo es, la siguiente entrada es toda una inseguridad que si va a ser la correcta, somos inteligentes y entre la diversidad de información que se pasea ante nuevos ojos, hay que seleccionar lo que se tratará en el siguiente post. No hay aciertos ni desaciertos, considero, que de una u otra manera se aporta tanto al estudiante, al profesional o al público en general, al principiante y al experto dentro de las limitaciones que da el uso del blog.
Nuevamente muchas gracias, quedan invitados a mi facebook, muchos visitantes de mis blog son mis amigos y solemos conversar via este medio (facebook), otros lo prefieren hacer via Skype, algunos se apuntan en mi Linkedin… es grato saber de sus progresos y tratar de resolver sus dudas, inquietudes, preguntas, como también compartir lo que hacen en su trabajo, universidad o empresa.
Seguimos adelante !! 🙂
Jorge Mírez
PERU
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J526: El control por redes neuronales como estrategia de control de potencia de generadores eólicos…
Las redes neuronales son otra técnica del control inteligente que se basa en la forma como trabaja el cerebro humano a través del aprendizaje automático y del entrenamiento. El control de los Sistemas de Conversión de Energía Eólica – SCEE no ha sido ajena a esta técnica de inteligencia artificial y se han desarrollado diferentes controladores con un objetivo común que es mejorar el desempeño de los SCEE. A continuación se revisan algunas investigaciones que han abordado el tema.
En K. L. Shi y Li (2004); Li y colegas (2005) se mostraron las ventajas de la aplicación de una red neural para una pequeña turbina eólica, en donde se verificó la estimación rápida y precisa de la velocidad del viento actual sin el uso del anemómetro y se observó que la potencia mecánica máxima puede ser obtenida en estado estable y dinámico. Adicionalmente, a la red neural se le agregó una función de compensación con el fin de evitar que el coeficiente de potencia se desviara de su valor óptimo. A continuación se presenta la red implementada:
En 2006, Zhang y Li, propusieron una red neural con el fin de estimar el valor de la velocidad del viento sin la utilización de sensores teniendo cmoo entradas a la potencia en el eje del generador y la velocidad angular de la turbina. Esta red fue implementada en una tarjeta FPGA (fiel-programmable-gate array) y fueron realizadas diferentes simulaciones con una turbina eólica pequeña, con mejores resultados con respecto a métodos tradicionales.
En 2006, Bati y leabi, emplearon un sistema de control adaptivo basado en redes neuronales para el control de SCEE de media escala en diferentes condiciones de operación. Este método propuesto consistía de identificadores hacia adelante y hacia atrás, usados para modelar la dinámica del sistema en ambos sentidos, y adaptar los parámetros del controlador neural que es utilizado para entregar una señal de control al actuador del ángulo de paso. Los resultados de las simulaciones indicaron que esta estrategia de control propuesta es una gran contribución al campo del control en los SCEE.
En 2007, Xiangming y colegas, desarrollaron un controlador PID para el control del ángulo de paso por medio de redes neuronales utilizando el algoritmo de aprendizaje supervisado Hebbina, para un SCEE de velocidad variable y frecuencia constante de 1 MW de potencia nominal.
Las redes neuronales artificiales – ANN están inspiradas en las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Están constituidas por elementos que se comportan de forma similar a la neurona biológica en sus funciones más comunes. Estos elementos están organizados de una forma parecida a la que presenta el cerebro humano. Las ANN al margen de «parecerse» al cerebro presentan una serie de características propias del cerebro. Por ejemplo las ANN aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos a ejemplos nuevos y abstraen las características principales de una serie de datos.
- Generalizar: Extender o ampliar una cosa. Las ANN generalizan automáticamente debido a su propia estructura y naturaleza. Estas redes pueden ofrecer, dentro de un margen, respuestas correctas a entradas que presentan pequeñas variaciones debido a los efectos de ruido o distorsión.
- Aprender: Adquirir el conocimiento de una cosa por medio del estudio, ejercicio o experiencia. Las ANN pueden cambiar su comportamiento en función del entorno. Se les muestra un conjunto de entradas y ellas mismas se ajustan para producir unas salidas consistentes.
- Abstraer: Aislar mentalmente o considerar por separado las cualidades de un objeto. Algunas ANN son capaces de abstraer la esencia de un conjunto de entradas que aparentemene no presentan aspectos comunes o relativos.
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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El control por lógica difusa emula la forma en que un ser humano toma decisiones para controlar un proceso a través de una serie de reglas. En los Sistemas de Conversión de Energía Eólica está técnica también ha sido aplicada y en las siguientes referencias se presenta una revisión de las investigaciones realizadas:
En 1997, Simoes y colegas, diseñaron un sistema de control basado en tres controladores difusos, cada uno con un objetivo diferente. El primero, sigue la velocidad del generador con la velocidad del viento para extraer la máxima potencia. El segundo, programa el flujo de la máquina para el mejoramiento de la eficiencia con cargas ligeras. El tercero, entrega un control de velocidad robusto contra las ráfagas de viento y el toeque oscilatorio de la turbina.
En 1999, Perales y colegas, implementaron un controlador difuso que permite maximizar la extracción de la poetncia eólica y suavizar la variación del torque y en combinado con el control del generador que utiliza el método de control vector.
En 2000, Chen y colegas, persentaron un sistema electrónico de potencia basado en lógica difusa para el control del torque electromagnético para la máxima extracción de potencia y el mejoramiento del desempeño dinámico del Sistema de Conversión de Energía Eólica – SCEE. Esta técnica no necesitó de información sobre la velocidad del viento y a través de simulaciones se demostró la efectividad del método.
En el 2002, Prats y colegas, informan los resultados de su investigación cuyo principal objetivo era el mejoramiento del control de velocidad y la extracción de energía de una turbina eólica de 800 kW. El controlador difuso diseñado para el control del ángulo de paso y el torque, tiene como entradas el error de la velocidad y la medida de la velocidad del rotor, y como salidas tiene el ángulo de paso de referencia y el torque eléctrico de referencia. Con simulaciones realizadas se demostró la robustez del controlador difuso y se observó que puede mejorar el desempeño de la turbina eólica en diferentes velocidades de viento, por encima y por debajo de la nominal.
En 2006, Yang y colegas, desarrollaron dos sistemas de control difuso. El primero tenía como objetivo obtener la máxima transferencia de potencia y mantener la frecuencia constante con velocidad variable por medio del control de la velocidad del generador y alcanzar la máxima relación de velocidad de punta en velocidades de viento bajas. El otro control difuso fue diseñado para mantener la frecuencia y la potencia de salida constantes controlando el ángulo depaso y la velocidad de rotación de la turbina eólica.
En el 2006, Zhang y colegas, diseñaron un controlador difuso para controlar el momento de rotación del rotor aerodinámico y el momento inverso del generador. Se realizaron simulaciones y fueron comparadas con las realizadas por un controlador PID obteniendo resultados mejores.
En el 2006, Kumar y colegas, desarrollaron un control basado en lógica difusa para un Sistema de conversión de energía eólica con un generador de inducción de jaula de ardilla conectado a la red eléctrica y que tenía como objetivo mantener constante la velocidad del generador para diferentes velocidades de viento. En este controlador se definieron como entradas el error y su derivada, y como salida, fue definida la amplitud de corriente del estator.
En el 2007, Amendola y Gonzada, diseñaron un controlador difuso que controla la extracción de la energía eólica, aplicado al control del angulo de paso. la velocidad está regulada por otro controlador difuso que actúa sobre el torque del generador de modo que siga el valor de referencia generado por un estimulador óptimo de la velocidad angular. Las simulaciones arrojaron buenos resultados en las tres regiones de operación de la turbina y con vientos turbulentos.
La lógica difusa es una extensión de la lógica tradicional (booleana) que utiliza los conceptos de pertenencia de sets más parecidos a la manera de pensar humana. El concepto de un subset difuso fue introducido por L. A. Zadeh en 1965 como una generalización de un subset exacto (crisp subset) tradicional. Los subsets exactos usan lógica Booleana con valores exactos como por ejemplo la lógica binaria que usa valores de 1 ó 0 para sus operaciones. La lógica difusa no usa valores exactos como 1 ó 0 pero usa valores entre 1 y 0 8inclusive) que pueden indicar valores intermedios (Ej.: 0, 0.1, 0.2, … 0.9, 1.0, 1.1, … etc). La lógica difusa también incluye los valores 0 y 1 entonces se puede considerar como un superset o extensión de la lógica exacta.
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En 2005, Bianchi y colegas propusieron un sistema de control de ganancia programada con el concepto de Sistemas Variantes de Parámetros Lineales (LPV del ingles Linear Parameter Varying) donde los objetivos principales son la maximización de la eficiencia de la conversión de la energía eólica, la operación segura, el amortiguamiento de modos resonantes, la estabilidad y la robustez. Esta estrategia fue aplicada a un Sistema de Conversión de Energía Eólica (SCEE) de velocidad variable.
En el 2007, Muhando y colegas, presentaron una estrategia de control que estabiliza al SCEE de velocidad variable en todos los puntos de operación por medio del método de ganancia programada, y además, utilizando estimadores para obtener el torque aerodinámico y la velocidad rotacional. Este control adaptativo utiliza la técnica Gaussiana Cuadrática Lineal (LQG del inglés Linear Quadratic Gaussian).
En 2007m Ostergaard y colegas, desarrollaron una estrategia de control en la cual se identificaron varias condiciones de operación del SCEE y fue diseñado un controlador cuadrático lineal (LQ del inglés Linear Quadratic) para cada punto de operación. Adicionalmente, como los estados y la variable de ganancia programada no están en línea era necesario el diseño de un observador para la estimación de estados y perturbaciones.
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Otra estrategia de control avanzada es la técnica de control H\inftly. Se da a continuación la revisión de algunas investigación realizadas sobre el tema y aplicadas al control de los Sistemas de COnversión de Energía eólica – SCEE.
Kraan y Bongers en 1993, propusieron un método de control que trabaja en un amplio rango de velocidades conmutando entre 5 controladores H\inftly que fueron acondicionados apropiadamente por medio de aproximación de observadores.
En 2001, Rocha e colegas, presentaron un diseño de un control basado en la metodología de H\inftly para un SCEE controlado por stall en condiciones de velocidad variable. Las funciones de peso son elegidas por el método de configuración de bucle.
En el 2003, Rocha y Filho, presentaron una estrategia de control multivariable que tiene como variables manipuladas al ángulo de paso y el torque del generador con el fin de obtener la máxima eficiencia de conversión de energía eólica reduciendo las cargas dinámicas. Adicionalmente, el modelo de SCEE es desarrollado y linealizado por un método no convencional.
En el 2005, Rathi y colegas desarrollaron una estrategia de control que pretende mitigar el efecto de los desbalances de voltaje de la red eléctrica sobre un SCEE con un DFIG utilizando el conversor del lado de la red, permitiendo que el voltaje del estatdor del DFIG permanezca balanceado y manteniendo al SCEE conectado a la red, resultando en un mejor utilización de la energía eólica.
En el 2006, Guo y Guo, presentaron el desarrollo de un control H\inftly para un SCEE de velocidad varialbe y ángulo de paso ajustable con un modelo indeterminado para trabajar en la zona de producción de potencia constante, con los resultados de las simulaciones se comprobó que esta técnica mantiene la estabilidad y tiene gran robustez.
En el 2006, Sakamoto y y colegas presentaron también un diseño de un controlador para mantener constante el nivel de potencia de salida de un SCEE por encima de la velocidad del viento nominal. Este control H\inftly fue diseñado por el método de Desigualdad de Matrices Lineales y presenta buen desempeño y robustez durante las simulaciones.
El nombre H\inftly se refiere a un espacio de funciones de transferencia propias (el grado del polinomio del denominador es mayor o igual al grado del polinomio del numerador) y estables (con polos estrictamente en el semiplano izquierdo), es decir, en lugar de repetir estos requerimientos sólo se dirá que G(s) pertenece a H\inftly. En control H\inftly, el objeto clásico de interés es una función de transferencia, de hecho se lleva a cabo un proceso de optimización sobre un espacio de funciones de transferencia, en el que se presupone una función objetivo o de costo por minimizar, por lo que es necesario comparar funciones de transferencia para elegir la mejor….
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En 1994, Leith y Leithead, desarrollaron un control no lineal que variaba continuamente, de tal forma que el controlador siempre era el apropiado para la velocidad del viento, aunque no fuera posible tener una medida directa del viento, la que debía ser inferida. Se demostró que el control era robusto y se realizaron diferentes simulaciones que arrojaron como resultado un mejor desempeño frente a los controladores PI (proporcional – integral) y controladores clásicos lineales, en particular, la reducción del tiempo de espera en niveles de potencia altos y como consecuencia una disminución de las cargas del sistema de transmisión mecánico.
En 1999, Song y Dhinakaran presentaron una estrategia de control no lineal donde la velocidad del rotor es controladaa través del ajuste del voltaje del devanada de exitación, con esto se obtiene más potencia de salida sin involucrar otros aspectos mecánicos complejos, adicionalmente, el controlador no requiere de la medición o estimación de la velocidad del viento. En el 2003, Lin and Qingding, presentaron el diseño de un controlador para el régimen de producción de potencia constante, es decir, en la región en que el generador eléctrico trabaja a su capacidad nominal, usando la teoría de control no lineal. Este algoritmo fue aplicado para el ajuste del ángulo de paso en tiempo real buscando minimizar tanto la desviación de la velocidad del rotor de la deseada, así como el movimiento de actuador de cambio de ángulo de paso fuera el deseado.
En el 2005, Boukhezzar y Siguierdidjane, propusieron una estrategia de control no lineal en cascada para un Sistema de Conversión de Energía Eólica – SCEE de velocidad variable y ángulo de paso constante. El lazo interno (lazo de velocidad) es la enrrada y es controlada por el lazo externo (lazo de potencia) que consiste en el seguimiento de una potencia de referencia deseada. Esta estrategia de control fue validada en un simulador de turbina eólica con resultados satisfactorios. Ambos investigadores también presentaron en otra publicación otro diseño de controladores no lineales con realimentación para el seguimiento de la referencia de velocidad del rotor, y con un estimador de la velocidad del viento y el torque aerodinámico usando el filtro de Kalman. Su objetivo fue maximizar la energía extraída del viento mientras se reducían las cargas mecánicas.
El control no lineal es el conjunto de técnicas de análisis y diseño de sistemas de control no-lineales; un sistema de control no-lineal es aquel que tenga al menos un componente no-lineal; un componente es no-lineal si no cumple con las propiedades de homogeneidad o superposición. Los sistemas de control prácticamente siempre presentan no-linealidades, llamadas inherentes. Las siguientes son ejemplos de las más frecuentes de ellas: saturazión, zona muerta, histéresis, todo-nada, juego o huelgo, fricción estática, fricción de coulomb, resorte no-lineal, compresibilidad de fluido, producto de variables, raiz, polinomio, función trigonométrica, etc.
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En el 2000, Song y equipo desarrollaron una combinación entre control adaptativo y control no lineal para regular la velocidad del rotor, lo cual es necesario para aumentar la eficiencia de generación de potencia. Los algoritmos de control se basaron en el modelamiento diánmico de los componentes mecánicos y eléctricos del Sistema de Conversión de Energía Eólica (SCEE) y fueron verificados por simulación en una turbina de eje horizontal de dos aspas. En el 2004, Sakamoto y su equipo presentaron el desarrollo del control del ángulo de paso a través de la técnica de control adaptativo usando un regulador de ausintonía que tiene un método de identificación de mínimos cuadrados. Adicionalmente, realizaron algunas simulaciones variando los parámetros del SCEE y verificaron que el método de control compensará la influencia de esta variación y nivelaría la potencia de salida.
Tanto en el año 2004 y 2006, Johnson y colegas, utilizaron la técnica de control adaptativo para controlar el toque del generador en la región de crecimiento desde la velocidad de disparo hasta la velocidad de potencia nominal ingresa de su curva de potencia, con el objetivo principal de maximizar la extracción de energía de un SCEE de velocidad variable y teniendo constante el ángulo de paso. Adicionalmente, evaluaron la estabilidad del controlador.
El control adaptativo supone, como caso más sencillo, un proceso lineal y variante a controlar. Al ser variante el proceso, los coeficientes de su función de transferencia varían con el tiempo. El control adaptativo consiste en la identificación de parámetros del proceso y el cálculo de un nuevo regulador, todo ello en tiempo real, siguiente las variaciones de los parámetros y mientras se realiza el control.
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Un generador eólico sigue la curva de potencia que se aprecia en la figura de a continuación:
la cual es característica de cada máquina y es obtenida por los fabricantes en laboratorios con condiciones especiales para su elaboración, la cual está normalizada según la norma IEC-61400.
Los objetivos de los sistemas de control de los Sistemas de Conversión de Energía Eólica (SCEE) en relación con la potencia son básicamente dos. El primero, en la región 2, es maximizar la extracción de energía eólica donde las velocidades del viento son bajas y las cargas estructurales también son relativamente pequeñas. El segundo objetivo, en la región 3, con velocidades de viento altas y con un crecimiento dramático de las cargas estructuras, es limitar dichas cargas pero manteniendo la producción de potencia eléctrica, por lo que es necesario limitar la potencia a un valor nominal. Si se superan las velocidades de viento de la región 3, el sistema hará un paro forzado de la máquina, protegiéndola de cargas aerodinámicas excesivamente altas que puean generar daño a los equipos y a las personas.
La curva del coeficiente de potencia representa el desempeño de la turbina eólica para la extracción de la máxima potencia.
Para cada valor de la relación de velocidad de punta (\lamba) existe un valor máximo de C_{p}. Cuando la velocidad del viento cambio, \lamba varía y para mantener el coeficiente de potencia en su valor óptimo es necesario variar el ángulo de paso \beta, éste es el principio fundamental para el control de la potencia de los SCEE.
Básicamente, hay dos formas de limitar la potencia de salida cuando la velocidad del viento es la nominal o cuando está por encima de ella.
- La primera forma, conocida como regulación por pérdida de sustentación (stall regulation), se da aumentando el ángulo de ataque de modo que el flujo de aire se separe del perfil aerodinámico del aspa en el lado de succión. La regulación por stall puede ser pasiva o activa; pasiva, las aspas son fijas y se diseñan para que cuando la velocidad del viento alcance la nominal, el flujo de aire se desprenda de la cara contra el viento; activa, cuando se giran las aspas del rotor de tal forma que aumente el ángulo de ataque.
- La segunda forma es conocida como regulación por cambio en el ángulo de paso (pitch regulation) que se presenta cuando se giran las aspas de tal forma que el ángulo de ataque disminuya.
Los SCEE, dependiendo de su construcción tienen diferentes lazos de control. Entre los más importantes se encuentran: el control del cambio del ángulo de paso, utilizado para regular la potencia de salida en la velocidad del viento nominal o por encima de ella y para seguir una curva de potencia predefinida en el arranque o parada de la máquina; el control del torque del generador, que sirve para la regulación de la velocidad rotacional de los SCEE de velocidad variable; y el control de orientación (yaw control), el cual permite encontrar la dirección en donde la velocidad del viento es máxima.
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Ponencia dictada durante el XIX Congreso Nacional de Estudiantes de Ingeniería Mecánica Eléctrica y Ramas Afines CONEIMERA 2012 que se realizó en la Ciudad de Huancayo del 01 al 06 de Octubre del 2012 http://www.coneimera2012.org/ Comparto las diapositivas de la presentación ppt, pero durante la ponencia se presentarón los archivos *.m y *.mdl mas simulaciones in live para el auditorio presente.
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Minicurso dictado durante el XIX Congreso Nacional de Estudiantes de Ingeniería Mecánica Eléctrica y Ramas Afines CONEIMERA 2012 que se realizó en la Ciudad de Huancayo del 01 al 06 de Octubre del 2012 http://www.coneimera2012.org/ Comparto las diapositivas de la presentación ppt (duración de minicurso 4 horas, se necesita computadoras con Matlab/Simulink, proyector multimedia, una pizarra acrílica, plumones).
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Anteriormente se ha presentado modelos de una turbina de 100 kW, en esta entrada. Se muestra los resultados de una simulación en la que se tiene dos turbinas una a la izquierda y otra a la derecha.
En la izquierda se muestra condiciones de funcionamiento con valores altos de velocidad de viento, en los que se muestra que se dan variaciones en el ángulo de ataque, esto como se comentó, que es para mantener la captura razonada del viento a la máxima potencia nominal del generador.
El de la derecha, tiene valores bajos de velocidad de viento.
Os espero sirva de análisis y comparación… desarrollado en Matlab/Simulink
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Gracias por sus visitas durante el mes de Setiembre 2012, en verdad, se ha hecho un esfuerzo de voluntad para mantener una lectura en temas, apoyado en proyectos de investigación y desarrollo que se viene realizando con empresas y a modo académico en la universidad. Durante estae mes numerosos emails de consultas llegaron al correo electrónico, también, nuevos contactos por el facebook y también incrementamos la cantidad de contactos en el Grupo de Matlab
http://www.facebook.com/groups/52442552232/
en el Facebook del cual soy uno de los Administradores.
Durante este mes de octubre que inicio, habrá mucho mas información que colocaré, dado que ya voy concretando mi agenda de trabajo y de investigación. En energías renovables, hay mucha información en libros, publicaciones, reportes, etc… y de todo este mundo de información es saber ya coger el hilo de la madeja que permita el inicios los diferentes temas.
Difundan el blog, únanse el grupo de Matlab de Facebook y espero que el blog sea de gran ayuda. Muchas gracias a todos los que visitan desde diferentes países de habla hispana y extranjera, WordPress tiene ahora herramienta para mirar desde donde son las visitas. Sus temas, trabajos de investigación, asesorías y consultarias para servirle estoy.
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Desarrollando simulación de dos microredes interconectadas…
Desarrollándolo en Matlab/Simulink se trata de desarrollar la interconectividad eléctrica y de información entre dos microredes eléctricas que buscan optimizar la energía y compartir información e intercambiar energía en caso necesario… veré que sale, pero de hecho esto está muy interesante.
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Hello World !! Creo que éste modelo aún no lo he posteado, corregidme si estoy equivocado 😀
Se trata de una turbina eólica Gamesa G52 de 850 kW de capacidad nominal en la generación. Son turbinas grandes y por lo tanto, se trata de reproducir en ecuaciones su comportamiento, esto facilita en gran medida el estudio de su comportamiento en determinadas situaciones sea en condición estable o transitoria. Lo que en la figura de arriba se observa es que se tiene el modelo construido en un entorno de Matlab/Simulink (de MathWorks Inc), considerando todas las condiciones posibles de funcionamiento con su velocidad de arranque, velocidad de corte etc. El resultado de tal simulación se muestra a continuación:
En ambas curvas se observa la potencia que se genera durante los diferentes valores de velocidad de viento y lo mismo de la corriente a un voltaje de generación de 680 Voltios ac nominales. Se puede apreciar la velocidad de arranque, la velocidad de corte, la velocidad a partir de la cual se obtiene la potencia nominal de generación y en general la forma de la curva de potencia para todos los valores. Con esto se puede acoplar este modelo a diferentes situaciones o procesos de estudio.
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Consiste en la torre de soporte del aerogenerador y su correspondiente fundación de anclaje. Su función es mantener el aerogenerador a la altura correcta de funcionamiento por sobre el nivel del suelo, debiendo ser capaz de tolerar el peso de éste y las diversas exigencias que conllevan la exposición a fuertes vientos y el sostener un cuerpo de gran envergadura rotando.
Hay cuatro tipos de torres, de celosía (o enrejado), de mástil tensado e híbridas, tal como se aprecia en la figura:
Los torres de tipo celosía facilitan la circulación de aire a través de la misma, disminuyendo las solicitaciones mecánicas sobre el rotor de la máquina. Estas pueden estar hechas de hierro o madera. Otra ventaja de las torres de celosía es su costo, puesto que una torre de celosía requiere sólo la mitad de material que una torre tubular sin sustentación adicional con la misma rigidez.
Los diseños tubulares son construídos en metal y concreto, y requieren escaso mantenimiento, menos que el caso de la torre de celosía. La mayoría de los grandes aerogeneradores se entregan con torres tubulares de caero, fabricadas en secciones de 20 – 30 metros con bridas en cada uno de los extremos, y son unidas con pernos en el lugar de instalación. Las torres son tronco – cónicas (es decir, con un diámetro creciente hacia la base), con el fin de aumentar su resistencia y al mismo tiempo ahorrar material.
Muchos de los aerogeneradores pequeños están construidos con delgadas torres de mástil sostenidas por cables tensores. La ventaja es el ahorro de peso y, por lo tanto, de costo. Las desventajas son el difícil acceso a las zonas alrededore de la torre, lo que las hace menos apropiadas para zonas agrícolas.
Algunas torres están hechas con diferentes combinaciones de las ya mencionadas, constituyendo así sistemas híbridos.
Las fundaciones se realizan en concreto reforzado, y deben ser acordes con la altura de la torre y la envergadura de la máquina rotatoria que ésta debe soportar.
En la zona superior de la torre debe existir un cabezal y una plataforma, que permiten anclar el aerogenerador a la torre y a la vez lo deje libre de rotar para orientarse según la dirección del viento.
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Good day. My full name is Jorge Luis MIREZ TARRILLO.
I am Peruvian and live in Lima, capital of Perú in South America.I am Mechanical Electrical Engineering, MSc Physics and Dr. Physics (title doctoral thesis: Control, Optimization, and Management of Microgrid Current Direct)
Too, actually job as Principal Professor in Faculty of Oil, Gas and Petrochemical Engineering of Universidad Nacional de Ingeniería (National University of Engineering) in Lima – PERU (Courses: Modern Physics, Differential Equations and Research's Methodology)
My subjects of my interest are control, signal processing, optimization, simulation, biomedical research, smart grid, microgrid, water.
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