Archive for the ‘Generador’ Category
En el estudio de las variables medioambientales hay que tener bastante cuidado, dado que su comportamiento aleatorio influye grandemente en el funcionamiento de los generadores de electricidad, los cuales dependiendo de tu capacidad constan de varias unidades. Por lo tanto en un emplazamiento con varios aerogeneradores, todo podrían tener comportamientos diferentes. Al igual podría decir de la generación solar fotovoltaica, en que cada panel podría tener diferente irradiación o sección de planta solar; pero en este caso de la generación solar fotovoltaica también hay que tener en cuenta que cuando la planta llega a su máxima capacidad, ésta debe tener mecanismos de evacuación de la energía sobrante o de regulación del voltaje de salida. Todo ello debe estar escrito en el código que realiza la simulación de tal manera que se tenga una apreciación más realista del fenómeno. En la figura se muestra el resultado de un planta solar fotovoltaica usando las técnicas de recuperación y procesamiento de información mencionadas en el post anterior (J666), es de observar el peliculiar comportamiento que tiene hacia el mediodía en que existe el máximo de irradiación solar.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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El regulador de un motor de combustión interna en un grupo electrógeno es un dispositivo mecánico diseñado para mantener una velocidad constante del motor con relación a los requisitos de carga. La frecuencia del motor está relacionada a la frecuencia de salida del alternador.
Hay varios conceptos de potencia generada en el motor: potencia principal, potencia continua, potencia de emergencia. En todo caso los sistema de control y automatización deben estar adecuadamente afinados y el sistema en condiciones de capacidad suficiente para responder a las necesidades de generación. Un buen criterio de selección es importante para tener el grupo electrógeno adecuado no sólo para condiciones de operación normal sino también para condiciones de emergencia.
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Llego a esta entrada y veo que sigue habiendo mucho por compartir. Las turbina eólicas offshore, es decir, aquellas que se colocan en mar, se han implementado en muchos países y cada vez su uso se expande (es la tendencia mundial ir a fuentes de energías renovables). Sin embargo, su configuración cambia de acuerdo a la profundidad a la que se encuentra el suelo marino desde la superficie del agua. La figura muestra configuraciones típicas de turbinas eólicas offshore. Un análisis local de las velocidades de viento, características hidrodinámicas de las corrientes del mar durante un año típico, tráfico naval, entre otros… afinan los criterios de diseño e implementación de un parque eólico offshore.
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Para crear este campo eléctrico en la estructura del dispositivo, se introduce en el semiconductor una cierta cantidad controlada de impurezas (llamados dopantes), es decir, átomos de otro elemento distinto al material de partida que presenta un exceso o un defecto de electrones en sus capas más externas respecto al material intrínseco (libre de impurezas).
Una impureza se considera donadora cuando el elemento utilizado tiene un electrón de valencia más que el material intrínseco (caso de dopantes como el P, As o Sb añadidos al Si). Un material semiconductor dopa con una impureza donadora se dice que es del tipo n. Es decir, obsérvese que introducir impurezas aceptoras supone un incremento en la concentración de huecos en el material mientras que impurezas donadoras provocan un aumento en la concentración de electrones. Cuando el material extrínseco ha ganado electrones, se dice que es de tipo negativo o de tipo-n.
La impureza se considera aceptora cuando el dopante tiene un electrón de valencia menos que el semiconductor intrínseco (caso del B, Ga, In, o Al agregados al Si). Un material semiconductor dopa con una impureza donadora se dice que es del tipo p, porque ha aumentado la densidad de huecos.
Lo esencial del proceso de dopaje es que la presencia de estas impurezas en cantidad suficiente modifica notablemente la concentración de portadores en el semiconductor en un rango de temperaturas muy amplio, tal como muestra la figura, debido a que las impurezas introducidas se ionizan muy fácilmente a temperaturas relativamente bajas. El semiconductor así dopado se denomina extrínseco para indicar que su densidad de portadores está alterada respecto a su concentración inicial.
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Son las turbinas de gas una forma cada vez más usual de obtener energía eléctrica y calor, sea por gas natural o por metano proveniente de rellenos sanitarios. En la figura superior se observa un arreglo de turbina de gas simple. Existe ahora lo que son las microturbinas de gas. Novel tecnologías que se adaptan a las necesidades del hogar. Más el elemento clave de todo esto son los álabres, hechos de materiales que soportes las temperaturas, los esfuerzos térmicos y debido a las altas velocidades de rotación. Una forma de como se observa en una turbina y como es que están insertados en el eje se puede apreciar en la figura inferior.
A todo esto, estudiar las turbinas de gas o microturbinas de gas es un tema bastante interesante, no sólo la parte estructural, sino la dinámica, el balance energético, entre otros. Los álabes que son los elementos básicos de este equipo, tienen especial énfasis de análisis, dado que su diseño, construcción, instalación y evaluación de desempeño es fundamental en este tipo de equipos.
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Un flywheel (volante de inercia) es un dispositivo que almacena energía eléctrica como energía cinética (o inercial) de una masa dispuesto en forma de rotor girando a una velocidad muy alta. La figura muestra la estructura de una unidad convencional de volante de inercia.
La carga/descarga del dispositivo se realiza a través de un máquina eléctrica integrada operando como un motor para acelerar el rotor hasta la velocidad requerida para potencia nominal de absorción desde la red eléctrica (modo carga( o como generador para producir la energía eléctrica para la demanda usando la energía almacenada en la masa de la volante de inercia por la desaceleración del rotor (modo descarga). La energía almacenada es directamente proporcional al momento del rotor del flywheel y al cuadrado del momento angular, una razón por el cual se incrementa la velocidad de rotación es porque trae grandes bebeficios sobre la densidad de energía almacenada. Se tiene actualmente dos tipos de flywheels: de alta velocidad (HS: cerca de los 40000 RPM) y de baja velocidad (LS: alrededor de los 7000 RPM). Modernas flywheels con cojinetes magnéticos superconductores posee una muy alta eficiencia que es superior al 90%.
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Un SMES es un dispositivo DES (Almacenamiento de Energía Distribuida) el cual permanentemente almacena energía en un campo magnértico generado por el flujo de corriente DC en una bobina superconductora (SC). La bobina es criogénicamente enfriada a una temperatura más baja que su temperatura crítica y con ello muestra su propiedad superconductora. El principio básico de un SMES es que una vez que la SC es cargada, la corriente no decae y la energía magnética puede ser almacenada indefinidamente. Este almacenamiento de energía puede ser inyectada a la red eléctrica por simple descarga de la bobina. Un potencialmente opción de costo efectiva para sistemas SMES es usar un superconductor de alta temperatura (HTS: Ceramic oxide compoud) enfriado por nitrógeno líquido en vez de un usual superconductor de baja temperatura (LTS: Niobium-titanium alloy) enfriado por helio líquido.
La estructura básica de un dispositivo SMES se muestra en la figura a continuación.
La base de este dispositivo es un gran SC, cuya estructura básica está compuesto de los componentes de la bobina (el SC con su soporte y componentes de conexión, y el criostato) y el sistema de refrigeración criogénico.
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Un colector solar es un tipo especial de intercambiador de calor que transforma la energía radiante procedente del Sol en energía térmica. Presentan problemas muy particulares de flujos de energía bajos y variables y según su tipología, son más sensibles a los distintos fenómenos de radiación solar. La mayoría de los estudios sobre aprovechamiento térmico de la radiación solar realizan su análisis partiendo de una clasificación tradicional que distingue entre colectores para aplicaciones de baja, media y alta temperatura.
En el colector de concentración se pueden distinguir dos elementos claramente diferenciados: el absorbedor (o receptor) y el sistema óptico de concentración o concentrador, con funcionalidades y ubicaciones distintas.
El receptor es el elemento del sistema donde la radiación se absorbe y se convierte en otro tipo distinto de energía. El concentrador es el sistema óptico del colector que dirige la radiación sobre el receptor. La apertura del concentrador es el espacio abierto a través del cual se intercepta la radiación solar.
En las aplicaciones solares de baja temperatura se emplean colectores solares sin concentración. Sin embargo, si se necesitan temperaturas de trabajo más elevadas, hay que recurrir a instalaciones de concentración solar. Se pueden señalar dos condiciones necesarias para estar hablando de una instalación solar de concentración. En primer lugar es necesario reducir el área de la zona donde se produzcan las pérdidas térmicas (el absorbedor). En segundo lugar, hay que interponer algún tipo de sistema óptico entre la fuente de radiación solar y el sistema absorbedor que permita recoger la mayor cantidad de energía solar posible y concentrarla sobre dicho absorbedor.
La manera de cuantificar las veces que se puede incrementar la energía solar sobre la superficie absorbedora es mediante el factor de concentración. La definición de este parámetro varía según los autores consultados, pero la definición más práctica se refiere a la relación entre el área del plano de apertura del colector y el área del plano que
recibe la radiación concentrada y se encarga de absorberla:
C = (Area de apertura) / ( Area del absorvedor)
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Se tiene que la energía es la integral de la potencia en el tiempo, o mejor dicho, el área debajo de la curva de potencia durante el período de análisis. Esta forma de operación es sencilla y bastante operativa más aun si se tiene a la mano una tabla de integrales para todas las expresiones posibles de p(t) que uno se pueda imaginar y que quizás la memoria no recuerda como es la solución de alguna integral.
Pero si vemos que el voltaje era la energía que ingresa o sale de un paquete de cargas electricas (v=dw/dq) y la corriente es el cambio de la carta eléctrica que se desplaza entre dos instantes de comparación (i=di/dt). Entonces los valores que podemos determinar mediante mediciones son el voltage (voltímetro), corriente (amperímetro) y watímetro (potencia) [o lo que haga sus veces en experimentos más complicados], con ellos se puede calcular mediante un proceso inverso tanto la carga que se transporta como la energía involucrada en tal proceso, ideal por supuesto. Hay pérdidas en la transmisión, es cierto, como también lo hay casos más complicados en que la transferencia de cargas ya no es unidimencional sino en 2D ó 3D y por lo tanto se hace necesario calcular estas cosas para mejor comprender un fenómeno. Pos os dejo con este caso de 1D que os espero sirva y motive.
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Hola, esta figura si que es muy importante y muestra mucho de lo que actualmente se necesita en el negocio de la electricidad. No es sólo que haya almacenamiento y que se dé energía eléctrica desde la fuente de almacenamiento para cuando «falte» energía en las cargas.
Se tiene diferentes potencias y tiempos de almacenamiento para diferente uso, es decir: para asegurar la calidad eléctrica, la fiabilidad del sistema eléctrico, la estabilidad del sistema de transmisión, la regulación del voltaje, las reservas, entre otros… Estos criterios se ajustan a la experiencia en las experiencias en renovables realizadas en la actualidad y que progresivamente se están recopilando en normas técnicas nacionales e internacionales, las cuales continuamente están en mejoras o en revisión, para lo cual las agencias encargadas emiten versiones cada año o cada cierto tiempo. Se mencionó que la demanda de energía eléctrica a nivel mundial va a seguir en crecimiento y a esto, añadiendo la tendencia a cambiar de matriz energética a un entorno más «verde», es de hecho, que numerosas tecnologias se desarrollan en cada uno de los objetivos del uso del almacenamiento de energía mostrados en la figura.
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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.
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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.
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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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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Esta imagen muestra la interacción la creación de campos magnético (en una vista estática) de la geometría. Creado con ayuda de la herramienta pdetool de Matlab permite una cierta facilidad en estudiar geometrías complejas.
Por ejemplo para iniciar estudios de B en entornos como armaduras, carcasas, rotores, etc… generadores también, un primer acercamiento de cálculo puede ser utilizando estas herramientas, ya mas adelante, en la medida de la disponibilidad presupuestaria, uno puede optar por programas en el mercado que implican también altos costos para su compra, mantenimiento, actualización y las licencias son limitadas a cierta cantidad de computadoras según sea el costo.
Por mientras, esto lo utilizaré para generadores de imanes permanentes, haber como nos sale.
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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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Comparto la presentación que hice en el Encuentro Científico Internacional ECI de Invierno, exposición de jueves 02 de Agosto del 2012 http://www.encuentrocientificointernacional.org
También mostré los códigos en Matlab, pero eso sólo es para el auditorio que estuvo presente. Gracias por su lectura.
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La entropía es una variable termodinámica que refleja el grado de desorden de un proceso, aunque hay diferentes formas de interpretarlo según los diferentes autores que se puedan citar o recordar en sus textos. Debido a que la sustancia parte de un estado inicial y es sometida a un proceso, se tiene que durante ese proceso ésta sufre modificaciones en su constitución y/o propiedades físicas y/o químicas, lo que deviene a una «degeneración» del estado inicial a otro final de la sustancia, este cambio viene a ser representada por la entropía.
En las celdas de combustible se trabaja tanto con oxígeno, hidrógeno y agua. El agua que al inicio sirve para producir el hidrógeno y oxígeno, y luego de que éstos constituyentes atraviesan las celda de combustible o circuito eléctrico, se reunen nuevamente formando agua, por lo tanto, es necesaria la cuantificación de la entropía de tales sustancias, cosa que se muestra en la figura del presente post para diferentes valores de temperatura debido a que las celdas de combustible generan calor producto de sus mismos procesos.
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Una de las variables termodinámicas importantes es la entalpía, ella refleja el contenido de energía de una sustancia a partir de un estado de referencia. Existen tablas termodinámicas para las diferentes sustancias y se ponen en mayor uso aquellos que están relacionados con la industria.
Dos sustancias bastante usadas en lo que son los estudios de celdas de combustible son el hidrógeno y el oxígeno. Siendo la forma básica de una celda de combustible el tener que utilizar agua para luego descomponerla en sus dos constituyentes: hidrógeno y oxígeno. El hidrógeno que al interior de la celda de combustible se separa en sus constituyentes, iendo el protón desnudo a través de la membrana protónica y el electrón a través del conductor hacia las cargas eléctricas para luego retornar a la celda de combustible y reunirse formando hidrógeno y agua.
La gráfica mostrada en la presente entrada son las entalpías del hidrógeno y oxígeno en función de la temperatura, toda vez que las celdas de combustible trabajan a cierta temperatura y es necesario tener todos los estados posibles computados para que cuando sea necesario, simplemente se utilice el código desarrollado en Matlab según los fines buscados.
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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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