Archive for the ‘Líneas de Transmisión’ Category
En el presente entrada es el trabajo en conjunto que venimos haciendo sobre simulación mediante monte carlo de indicadores de fiabilidad en un sistema eléctrico. Han sido necesarios varias reuniones y aún seguimos trabajando. En el eje horizontal es el número de elementos del sistema eléctrico, ahí cada quien presenta un número de fallas, un probabilidad de falla, un tiempo medio de respuesta luego de un tiempo de simulación de varios años. Permite pues estas simulaciones que a base de datos reales, imaginar un visión de la performance del sistema eléctrico a futuro. Hecho en Matlab de MathWorks.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Una red eléctrica está compuesta por diferentes elementos entre líneas, centros de transformación, seccionadores, etc. Todos estos tienen ya sea por estadísticas o por probabilidades, un valor de tantas fallas por año. Sin embargo, para pensar en futuros escenarios, se hace necesario generar números aleatorios para cada elemento de la red eléctrica de tal manera que podamos «ver» que elemento es el que fallará primero y luego el siguiente etc… en todo caso, se asume muchos años para analizar luego de ese período de análisis (unos 100 años o 1000 años) los costos asociados a la red eléctrica. La imagen muestra el tiempo de falla de cada elemento, hay elementos muy prontos a fallar (valores pequeños) y elementos de larga duración sin fallas (valor altos). Hecho en Matlab de MathWork Inc. y quedo presto a quienes desean que les brinde mis servicios de programación y análisis (e-mail: jorgemirez2002@gmail.com)
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«El Dr. Norrby comentó a los estudiantes de nuestro campus que para algún día ser Premios Nobel, no deben olvidar seis ingredientes fundamentales: mucha curiosidad por explicar ciertos fenómenos, una educación de base sólida, un buen mentor [alguien que te clarifique el camino y esté al tanto de lo que sucede en el mundo, de la importancia de tal o cual investigación en beneficio de la humanidad… tan importante es tener un buen mentor], un lugar donde se esté desarrollando ciencia de buen nivel, experimentos fuera de serie que rompan paradigmas en una rama que los intrigue y, sobre todo, una forma de pensar poco convencional».
Estimados (gentlement) lo comparto porque lo veo importante… muy importante lo diría si uno se fija en lo que sugiere el entrevistado y la realidad universitaria.
Fuente: http://www2.ccm.itesm.mx/sites/ccm.itesm.mx.talentotec/files/historico/talentotec055.pdf
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La presente entrada muestra una simulación que conlleva a calcular la duración media entre fallas. En un post anterior había mostrado durante un periodo de tiempo de 100 años como es que mediante aleatorios se determinaba que años había fallas y que años no. Después de cada falla, surge la necesidad de reparar el sistema, para ello las empresas eléctricas disponen de personal y equipo para minimizar el tiempo de inactividad de la red eléctrica, toda vez que ello representa dinero y malestar para el usuario. La gráfica muestra de manera aleatorio los tiempos de recuperación o de reconexión de la interrupción la cual esta simulado en Matlab de MathWork Inc. Pero he ahí no acaba todo, hay que realizar una sumatoria de todos los tiempos y luego dividirlos entre el número de interrupciones durante dicho período para determinar la duración media entre fallas, en que la unidad de medida es de horas/falla… Espero les guste.
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La confiabilidad de los sistemas de distribución de energía se valora mediante índices de confiabilidad de los puntos de carga de los usuarios en los circuitos primarios de distribución; estos puntos de carga generalmente corresponden a los secundarios de los transformadores de distribución. Quiere esto decir que por lo general no se incluye en esta valoración el efecto de la red secundaria de distribución ni de elementos de conexión de los usuarios como acometidas y contadores de energía.
Al obtener los índices de confiabilidad de los puntos de carga de los usuarios, estos se pueden acumular para obtener los índices del circuito primario. Los índices de confiabilidad de los circuitos primarios se pueden acumular para obtener los índices de confiabilidad de la subestación y los de las subestaciones se pueden acumular para obtener los índices de confiabilidad del sistema.
Generalmente, el modelo de predicción solo incluye los componentes del circuito primario de distribución, por lo cual, debe definirse si luego se incorporará el efecto sobre los índices de los puntos de carga de la confiabilidad de la subestación de distribución.
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Dentro de todas las posibilidad existe la situación en que una variable vaya decayendo con el tiempo, sea por ejemplo la presión o un voltaje. Los sensores ubicados van reportando información dándonos datos de sus mediciones, por lo general, cuando llegan a una computadora o tarjeta tienen que ser discretizados si es que quizás ya vienen discretizados. Con ello, y tras numerosos datos uno puede apreciar como va la tendencia de pendiente como se puede observar en la gráfica, en que una variable tras pasar varias medidas se observa claramente una tendencia de pendiente negativa, a pesar de que hay valores por encima de dicho promedio o por debajo también hay muchas, pero un cálculo rápido permite determinar y visualizarla mejor. El programa esta hecho en Matlab y simula una línea recta de pendiente negativa con valor inicial de 14.4 con ruido de valor medio cero y una desviación estándar. Sirve también para otros campos y a quien le interese, podemos hacer cooperación con el fin de tener, al menos, publicaciones ISI.
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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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Cuando se requiere calcular la fiabilidad de un sistema, se considera por lo general dos estados de cada componente: en servicio o inoperativo. Dichos estados son en lo particular discretos y aleatorios, por lo tanto, se debe trabajar en base a funciones de probabilidades y datos medidos de campo. Con ello se crea modelos aleatorios que reproducen condiciones de operación a ser evaluadas. Es necesario crear un modelo matemático del sistema. Para la estimación del modelo se siguen los siguientes pasos:
- De los datos recolectados se determina el número de fallas, y para cada falla, los respectivos tiempos para falla y reparación.
- Se construye un histograma de frecuencia tanto para los tiempos para falla como para los tiempos de reparación, con el fin de mirar su comportamiento y deducir cuales de las distribuciones teóricas se pueden ajustar a los datos recolectados.
- Para las distribuciones teóricas que se pueden ajustar a los datos se determinan los parámetros a partir de las estadísticas de las muestras de los datos.
- Por medio de la prueba de bondad de ajuste Kolmogorov Smimov se elige la función que representa los datos con más confianza.
Las distribuciones usadas se muestran en la figura del presente con su respectiva función de distribución de probabilidad, el valor esperado y su función inversa
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En el Perú, el SEIN son las siglas de Sistema Eléctrico Interconectado, la principal red de transmisión y subtransmisión de energía eléctrica del país. Para quienes les guste los datos estadísticos, he aquí la máxima demanda mensual desde el año 2003 al 2008.
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convencion_mars_society_2014_USA (image in pdf)
CV Jorge Mírez: CV_Jorge_Mirez_Super_Short_2014
memory help about i in Mars Desert Research Station (April/May 2013) ayuda_memoria_MDRS_2014
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El concepto de microgrid es impulsado por dos principios fundamentales:
1) Una perspectiva de sistemas para usuarios, empresas de electricidad y sociedad para capturar todos los beneficios de la integración de los recursos de energía distribuidos dentro de un sistema energético; y
2) el caso de negocios para acelerar la adopción de estos avanzados conceptos que son impulsados, al inicio, por una reducción del gasto inicial y mejorar el valor de la microgrids.
En el punto 1) hay muchos beneficios relacionados a tener generadores de electricidad cerca de las cargas, entre ellas, no sobrecargar las redes eléctricas de transmisión y subtransmisión; otro es disminuir las pérdidas eléctricas debido a la transmisión desde grandes generadores eléctricos ubicado a grandes distancias y mucho más beneficios.
En el punto 2) el campo de la generación distribuida apertura nuevos y potenciales grandes negocios, con interacción entre empresas y usuarios a través de la red eléctrica. Empresas a nivel mundial ya vienen impulsando la creación de productos y servicios, sin embargo, en América Latina el panorama es aún poco alentador.
El hacer estudios e investigación sobre ello se hace interesante, estaría gustoso de laborar para empresas, centros de investigación y/o universidades y aportar al conocimiento y/o creación/implementación de nuevos negocios. Vos deseas hacer lo mismo ?
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J637: Ejemplo de un sistema de gestión de energía inteligente y distribuido (DIEMS) en una microgrid
En esta entrada muestro un ejemplo de un DIEMS implementado en una microgrid de alta frecuencia. Para el pronóstico de las potencias entrantes y salientes lo han hecho mediante un red neuronal fuzzy. Con ello han podido optimizar los costos de operación. La optimización tiene que ver de todas formas con dinero. El tiempo de vida de la batería se ha extendido, eso es bueno, considerando que las baterías son elementos que en unos años hay que cambiarse y además son contaminantes. En la gráfica superior se nuestra el esquema de la microgrid de alta frecuencia (HFAC) y el DIEMS. En la parte inferior se dan a saber los resultados con o sin DIEMS: Es un tema muy interesante y se necesitaría muchos entradas para mostrar códigos y seudocódigos, pero los iré mostrando a pocos en el blog. Espero esto les sirva estimados cyberlectores.
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En este post he estado indagando hacer de un forma de control de microredes, de las ecuaciones revisadas encuentro una con que se puede determinar el comportamiento de la potencia activa y reactiva considerando que lo que varía es el ángulo de desfasaje de la carga eléctrica que se conecta a un generador de energía eólica con una línea de transmisión corta. Simulado en Matlab de MathWorks Inc, la figura de la izquierda muestra los valores de la potencia activa y reactiva los cuales son valores en función al ángulo de desfase de la carga. En la gráfica de la derecha es la representación de forma polar en que la potencia aparente tiene un mismo valor, sin embargo, cambia de posición debido a los distintos valores que toma la potencia activa y reactiva para mantener el mismo valor final de potencia aparente a pesar del cambio en el ángulo de desfasaje de la carga eléctrica que se alimenta.
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La red eléctrica actual ha sido diseñada como una estructura vertical consistente en generación, transmisión y distribución y es soportado por controles y sensores para mantener la fiabilidad, estabilidad y la eficiencia. Sin embargo, los operadores del sistema están teniendo ahora nuevos cambios incluyendo la penetración de RER en el sistema, rápidos cambios tecnológicos y diferentes tipos de mercados y de usuarios finales. La siguiente iteración, las smart grid, será equipada con sistemas de apoyo en comunicaciones y técnicas de medición en tiempo real que aseguren la resilencia y el pronóstico tan bien como se pueda para protegerse de eventos internos y externos. El marco de diseño de una smart grid es basado sobre la separación y reestructuración del sector eléctrico y su optimización. La nueva red debe ser cada de:
- Manejo de la incertidumbre en los horarios y las transferencias de energía entre las regiones.
- Recibir el emplazamiento de fuentes de energías renovables.
- Optimizar la capacidad de transferencia de la redes de transmisión y distribución de tal manera que se atienda la demanda con un incremento de la calidad y de la fiabilidad.
- Gestionar y resolver eventos impredecibles e inciertos en operaciones y en planificación del funcionamiento más agresivamente.
Finalmente presento un diagrama de la comparación entre las Smart Grid y las Redes Eléctricas de hoy.
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La fórmula de la potencia eléctrica que es: p=(dw/dq)(dq/dt)=vi , es relativamente comprendida si se escribe como p=vi ; de hech es ampliamente conocido. Más sin embargo, cada componente de dicha escuación es importante si se desea comprender el fenómeno en sí. Por ejemplo, se había mencionado en post anteriores que v = dw/dq y que i = dq/dt. Lejos de la operación rutina de multipliar v*i para obtener la potencia, debemos ver lo que se trata en todos las posiblidades, como que dw/dq >0 y dw/dq <0 y además que: dq/dt>ó dq/dt<0, en si son cuatro posibilidades.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation (GMMNS).
Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
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Hay una ecuación que menciona que el v = dw/dq. Lo que menciona que el voltaje es la cantidad de energía por unidad de carga ?.. Quizás, pero representa algo mas, significa que continuamente se necesita energía suministrar o ejercer sobre las cargas para crear voltaje. Este puede también tener una dirección y sentido. Confinada idealmente a lo que son los conductores que transmiten portadores de carga eléctrica de un extremo a otro, y además, este voltaje crea un potencia de acción entre el mismo conductor y tierra (es decir, que si hay un medio para permitir el flujo entre el conductor y tierra, aparecerá como consecuencia una corriente). Sin embargo a la par que se usa energía para movilizar energía para movilizar las cargas hacia un sentido, también puede haber algo que pueda empujar en sentido contrario y por lo tanto, la polaridad del voltaje se hace en sentido contrario. Observable más fácilmente desde el punto de vista de la corriente continua, esta apreciación no deja de tener validez para el caso de corriente alterna, especialmente en los casos de transitorios, en que durante los pocos milisegundos que duran se dan numerosos fenómenos en los que es necesario mucha nterpretación física para analizarlos bien y más que todo contribuir si es el caso, a la determinación de fallas, evaluación de daños, mejora de productos, etc…
También se puede llegar a otras interpretaciones si el componente dq = q1 -q2, lo podemos explicar como >0 ó <0, dando casos particulares para casos causireales o reales, como los que pueden suceder en baterías, conductores reales, aislantes, etc…
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Hola mis estimados, todos hemos escuchado la ya común fórmula de i = dq/dt, es decir, el cambio del valor de la carga eléctrica por unidad de tiempo se conoce como intensidad de corriente eléctrica o simplemente corriente eléctrica. Eso implica un movimiento de la carga eléctrica, un recorrido, una dirección y un sentido. Por lo general, viene asociado a que están confinados en condiciones ideales a recorrer conductores ideales sin pérdida de carga por trayectorias no deseadas. Aún así en dichos conductores ideales puede tenerse el caso de que el sentido de flujo de la corriente cambia y por lo tanto, se tiene valores negativos de corriente. La simulación presentada arriba muestra el valor de la intensidad de corriente en función a como cambia la carga eléctrica (que ha sido considerado del tipo senoidal). En este caso particular tiene que ver con la función coseno, más sin embargo, esto puede cambiar si se desea analizar a nivel micro o en caso particulares en que la distribución de densidad de corriente no es uniforme, o se tiene casos, de cargas eléctricas que varían aleatoreamente , entre otros casos. Por lo tanto, esta figura sólo muestra una caso particular, bastante conocido para graficar lo hecho en código y que espero os guste. Saludos.
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Determinar los esfuerzos mecánicos en una pieza es de vital importancia en el diseño mecánico. También lo es determinar cuando es el desplazamiento o deformación que puede tener una pieza. Esto se puede simular dentro de las limitaciones del caso en Matlab/Simulink.
La llave de boca que se muestra en la figura al cual se ha sometido a una fuerza en el mango y se observa la deformación del caso y un mapa de los esfuerzos presentes. Ecuaciones en derivadas parciales utiliza MathWorks en su producto Matlab/Simulink para hacer todo esto posible y vaya que si da un buen resultado.
El modelo es un ejemplo sencillo, pero tomándose a gusto tiempo y dedicación, se puede lograr modelos más complicados de piezas. Se debe tener cuidado en tener capacidad computacional para ello. Es una alternativa a otros softwares complicados y costosos, al menos da un entendimiento de lo que sucede, esto puede servir para empresas que están comenzando en determinar con más precisión lo que sucede en las piezas de sus equipos, máquinas o diseños…. o también para las empresas grandes.
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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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