Archive for the ‘Aerogenerador’ Category
Atrás han quedado los cálculos en que se fijan valores conocidos o recolectados como datos estadísticos. Ahora se realiza también los análisis con datos estocásticos, debido a la forma en que algunas fuentes de energía renovable funcionan debido a la variable medioambiental de la irradiación solar o de la velocidad del viento. Para ejemplo de esto, Laboratorios Sandia tiene una configuración de experimentación como se muestra en la figura. Es un gran avance y trabajo de investigación, dado que en la parte experimental se refleja todos aquellos efectos que un modelo matemático no puede contemplar, pero eso no significa, que lo experimental sea lo único que vale (como suele pensarse en Perú), sino que, junto con un adecuado modelamiento matemático, los datos experimentales sirven de mucho para que con un adecuado análisis permitan conocer aquellas causas que permiten esa variación entre lo ideal y el resultado experimental. Tratar con variables estocásticas, sirve de mucho en el comportamiento de las redes eléctricas del futuro (smart grid, microgrid, generación distribuida).
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Las microgrids (micro redes de energía eléctrica y de calor) con potencias involucradas de hasta 10 MVA. pueden tener diferentes diseños. Su definición involucra que se pueden utilizar tecnologías desarrolladas localmente y eso es muy importante, dado que localmente se pueden desarrollar y construir equipos tanto de generación y de almacenamiento. En el presente se tiene un sistema común de almacenamiento de energía que está conectado al bus de ac que alimenta dos bloques de mini-microgrid conectados a un convertidor ac-dc. Cada bloque cuenta con diferentes fuentes de generación eléctrica (viento en un una y solar en otra). El PCC significa el punto de común acoplamiento. Diferentes diseños de microgrids son desarrollados, simulados y/o probados en diferentes universidades, institutos y empresas alrededor del mundo.
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Creo que es una de las figuras que mejor representa la tendencia hacia lo que deben ser las microredes de energía, hecho por Pika Energy y que la comparto en un 100 %. Puedo tener diferentes formas de generación de electricidad, las cuales las puedo convertir en modo dc las que sean necesarias y por lo tanto, con el modo de transmisión en DC me permite muchas ventajas que la forma AC resultaría difícil e incluso costosa y con mucha requerimiento de equipo especializado tanto en máquinas como en personas. Pero si la forma de interconexión hacia los usuarios es un punto a debatir, considero que hasta la casa debe ir una alimentación en DC, interiormente debe tener su inversor. En cuanto a la conección con la red eléctrica externa, esta debe ser con un inversor de alta potencia necesaria para inyectar todo el sobrante a la red. En todo ello, numerosas simulaciones con análisis imaginarios y de campo son necesarios para ello.
NOTA: Dado que en mi país no tengo las instalaciones necesarias para hacer experimentación, sólo simulaciones en mi computadora personal, hago un llamado a profesionales, investigadores, estudiantes y universidades para poder trabajar en conjunto esta temática y así yo pueda concluir mi tesis doctoral con dos publicaciones internacionales incluido. Gracias a quien escriba a jorgemirez2002@gmail.com
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Estimados lectores, creo haber puesto esta información en algún post anterior (sería bueno que lo busquen). Sin embargo, quería acá la secuencia del análisis de los datos de viento durante un año. Los datos pueden ser generados aleatoriamente o ser recolectados. En lo que son recolectados son tomados cada cierto tiempo y por lo tanto, entre esos espacios (entre cada dato) se puede también aleatoreamente colocar valores de velocidad de viento para comprender mejor la dinámica de las turbinas simuladas. Por mientras, en todo un año se puede generar una data recolectada, un análisis de estadísticas y una curva que represente aproximadamente todo ello. Por lo demás, esto puede ser trabajado en software, en mi caso con Matlab de MathWorks Inc. … los códigos están a la venta (favor escribir al email). Saludos a todos mis lectores (My greetings for all readers in all countries)
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El viento es masa de aire en movimiento y por lo tanto energía cinética neta. Esta masa en movimiento antes de interactuar con las palas de una turbina eólica se desplaza libremente según la diferencia de presiones entre dos zonas de la atmósfera que permite la creación de los vientos. Esta presión permite que se definan unas líneas de flujo. Al momento de interactuar con la turbina parte de la energía cinética contenida en el viento es capturada por los álabres de la turbina y por lo tanto, disminuye su energía cinética que es la esencia de la energía que contienen, y por lo tanto, como resultado se observa una reducción de la velocidad del viento y una expansión de las líneas de flujo caracterizado por una leve reducción de la densidad. Pasada cierta distancia el aire de alrededor de esta velocidad reducida comienza a compensar y comprimir estas líneas de flujo expandidas a un estado normal para ello se gasta parte de energía del viento circundante interactuada por goles cinéticos entre las moléculas de los diferentes componentes del aire.
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Conversemos acerca de la producción de energía eléctrica en cantidad apreciable y como suele suceder en potencias del orden de los 2 MW como se tiene en la figura. Resulta que cambios en la cantidad de velocidad de viento, involucra una gran cantidad de energía generada, de cambios en la velocidad angular y del ángulo de ataque. Una forma de amortiguar dichos cambios es la inercia de las partes móviles de la turbina eólica (álabes, transmisión, caja de cambios y generadores). Aún así, se puede observar que pueden ser apreciables los cambios en la velocidad de rotación de manera rápida si se considera que la escala de tiempo está en segundos, y lo mismo para las otras variables, como puede ser el ángulo de ataque. Todo esto, debe ser automáticamente definido si consideran que la velocidad de viento tiene un comportamiento aleatorio. La producción de electricidad si bien es cierto puede variar unos cuantos decenas o centenas de kW pero trabajando varias turbinas pueden compensar esas leves variaciones. Y en ello, hay varias diferentes tecnologías usadas para extraer la mayor cantidad del viento.
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… to IEEE CWCAS 2014 in collaboration with my colombian colleagues
(URL: http://www.ieee.org.co/e.php?id2=22&id=15&t)
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Recurriendo al concepto de líneas de corriente en un fluido en movimiento nos servirá para explicar como es que se genera el empuje en el álabe de un aerogenerador, ala de avión o álabe de turbina submarina. El gas aire que viene hacia el álabe al incidir sobre el álabe se divide en dos partes una que pasa por una zona concava de tal manera que es compromido (se crea una zona de alta presión) y las líneas de fuerza se unen desarrollando una fuerza sobre el área expuesta del álabe; y otra zona, sobre el lado convexo en que las líneas de flujo se separan creando una zona de baja presión y que produce una fuerza en la misma dirección de la que se genera en la zona de alta presión. Pero de estas dos fuerzas la que predomina es el de la zona de alta presión, y que se suma al de baja presión, creando el concepto de empuje que permite el movimiento en la dirección de la fuerza resultante del álabe.
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La confiabilidad del servicio de energía eléctrica, medida a través de índices de desempeño, tiene dos orientaciones diferentes: el registro de eventos pasados y la predicción de confiabilidad. Las empresas de servicio eléctrico normalmente llevan un registro estadístico de los eventos pasados, con los cuales pueden evaluar el desempeño de sus sistemas y algunos indicadores económicos, especialmente la energía no suministrada. La predicción de índices de confiabilidad pretende determinar el comportamiento que tendrá la red, basado en el desempeño pasado, y ayudar en la toma de decisiones sobre modificaciones de elementos componentes de la red y/o topología
Como concepto general, puede plantearse que la confiabilidad es una función que expresa una probabilidad de sobrevivencia a través del tiempo. Para un componente aislado, corresponde a una exponencial decreciente, indicando que la probabilidad de estar operando es mayor en los instantes iniciales a su puesto en funcionamiento o “nacimiento” que después de pasado un largo tiempo. Evidentemente, en el tiempo infinito tal probabilidad será cero.
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Para interpretar y ajustar las estimaciones de la velocidad del viento se han de tener en cuenta los siguientes puntos:
- En los cálculos se ha supuesto que todos los puntos están libres de obstáculos susceptibles de alterar o de impedir el curso del viento. No se consideran obstáculos los árboles si son habituales en el entorno del punto de interés porque sus efectos ya se han tenido en cuenta por el modelo. Las singularidades, como puede ser una edificación aislada o un grupo de árboles en un espacio abierto, si que se consideran obstáculos. Por regla general, el efecto de estos obstáculos se manifiesta a una altura que duplica la del propio obstáculo, y una distancia a sotavento de entre 10 a 20 veces de la altura del propio obstáculo.
- Generalmente, los emplazamientos situados a una altura superior a la media del elemento de cuadrícula de 1000 x 1000 metros cuadrados son más ventosos que los que puedan estar por debajo. Se puede considerar que la velocidad se incrementa alrededor de 1 m/s por cada 100 m de ascenso, siendo mejor esta aproximación cuanto más aislado sea el elemento que se encuentra por encima de su entorno.
- Las alteraciones del parámetro de rugosidad de la superficie – determinado esencialmente por la edificación y el tipo de vegetación – pueden causar un impacto importante en el potencial eólico de un emplazamiento determinado, con un radio de influencia de entre 1 y 2 km. Si la rugosidad es mucho más pequeña que la utilizada por el modelo, la velocidad media será probablemente mayor. Los valores típicos de rugosidad van de 0.001 m en campo abierto sin árboles o arbustos significativos, a 0.1 m en terrenos mayoritariamente arbustivos, y a 1 m o más en zonas con muchos árboles. Vale la pena aclarar aquí que estos valores han sido relacionados indirectamente con la medida de la vegetación: en realidad se trata de una escala de longitud que se utiliza en las ecuaciones que gobiernan la estructura de la capa límite
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Droop tiene muchos usos y aplicaciones en el control de motores. Sin algún forma de droop, el control de velocidad del motor sería inestable en la mayoría de los casos. Droop se define como una disminución en el ajuste de velocidad en la carga aumenta. Droop se expresa como un porcentaje de la velocidad original de ajuste desde sin carga hasta plena carga. El porcentaje normal de recomendada de droop es de 3% a 5%. Un mínimo de 2,5% es necesario para mantener la estabilidad en un regulador de velocidad-droop. Droop se calcula con la siguiente fórmula:
Si en lugar de una disminución en la velocidad de ajuste de un incremento tiene lugar, el gobernador es mostrando droop negativa. Droop negativa causará inestabilidad en un gobernador. Gobernadores hidro-mecánicos simples tienen la función droop incorporado y siempre operar en droop. Gobernadores más complejos incluyen droop temporal, que
devuelve el valor de velocidad en su valor original después de la velocidad del motor a recuperado de un cambio en la velocidad o de cargas. La droop temporal se llama «Compensación».
En un sistema sin droop, un aumento de la carga hará que el motor se desacelere. El gobernador responderá aumentando el combustible hasta que la velocidad del motor haya regresado a la velocidad original.
Debido a las propiedades combinadas de la inercia y la potencia de retardo, la velocidad del motor continuará aumentando más allá de la ajuste de velocidad original, provocando un sobrepico en la velocidad. Tendrá el gobernador que responder disminuyendo la velocidad para corregir la rebasamiento. Esto puede ahora demasiado corregir la velocidad en la otra dirección que provoca un sobrereducción. Esta corrección excesiva de la velocidad en ambas direcciones (inestabilidad) se amplificar hasta que el motor se dispara por sobre exceso de velocidad (ver figura)
Figure: Response curves of governor without droop or compensation
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Luego de tener los datos de campo de velocidad de viento y luego de haber depurado todos los elementos no importantes, puedo hacer una distribución de frecuencias en función a la velocidad de viento. Sin embargo, es necesario definirlo como una función continua y no discreta basada en los datos. Por lo tanto la curva que se muestra es la función de distribución de la velocidad de viento de Rayleigh (del post anterior). Son ecuaciones sin embargo, hay que depurar los varios errores que puede haber durante la escritura del código de Matlab que lleva como resultado a esta gráfica. Lo hice en Matlab de MathWork Inc.
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Con los datos recolectados en el lugar potencial de emplazamiento de una turbina o de una parque eólico, un primer paso es el de analizar la frecuencia con que se repite una determinada velocidad de viento. En la gráfica se representa la cantidad de eventos según la velocidad del viento (en el eje horizontal)… Fue algo trabajoso analizar la data y crear el código necesario para limpiar los valores cero que se tenía (obvio eran mas de 8700 datos y no se iba a ser uno por uno) pero luego de crear la lógica necesaria nos muestran un excelente histograma con velocidad máximas en el orden de 5 m/s pero con velocidades altas también. Posteriores análisis podrían conllevar a determinar la potencia de la posible instalación, el factor de planta entre otras variables de importancia técnica y económica. Lo hice en Matlab de MathWork Inc.
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Conseguir datos reales de una instalación potencial de parque eólica es algo difícil pero ahi tenemos una figura. No sólo es la data lo importante sino como es que viene estructura, a momentos tenemos que ajustar la línea de tiempo y los valores máximos y mínimos de la escala. En nuestro caso la escala horizontal es en número de días del año y la escala vertical es a partir de la velocidad nula del viento. Podemos observar en la figura que hay fechas durante el año en que no existen datos; esto es un problema pero resulta ser una situación que se puede dar y se da. Ante este problema se puede usar varias técnicas para hacer una tendencia del comportamiento, pero no el tema de este post. Este post trata de mostrar la data recolectada y ser el punto de inicio para análisis por histogramas de capacidad de planta, potencia posible, etc. Hecho en Matlab de MathWork Inc…
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Datos Generales
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.
I have experience in Matlab/Simulink programming, biomedical equipment, electrical systems, renewable energies, microgrids, saturated steam systems 100 psi and organizing academic events.
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