Archive for the ‘Máquinas Eléctricas’ Category
Reportado en un congreso durante el año 2012, este proyecto ha sido realizado por ABB. Como pueden ver las figuras, cuenta con numerosos elementos tanto de generación, almacenamiento, control, consumidores, volantes de inercia, una conexión a la red regional de electricidad, cargas térmicas, motores o similares (consumidores rotantes)… El hecho es que todos se conectan a la microgrid y cada de uno de ellos está enlazada a un Centro de Control (Control Centre) que hace el monitoreo del sistema; recopila la información desde sensores, la procesa, ordena y almacena.
El lado izquierdo (mirando la pantalla) podría decirse que es un sistema en el cual todos se conectan, por lo tanto, no hay un control adecuado de cada uno de los elementos del sistema, según sea la necesidad, por ejemplo: si hay caída de tensión, escasa producción de energía eléctrica, baja calidad de la energía eléctrica entre otros problemas que se pueden presentar como armónicos, etc. A la derecha, se dispone de un control central, el cual toma las decisiones en virtud de la data recolectada y de una secuencia de decisiones previamente analizada y constantemente actualizada según los casos que se vayan presentando.
Estos experimentos y cosas demostrativas han dado un gran aporte a la compresión del tema, mejorando la performance, conociendo las limitaciones de cada tecnología, brindando mucha información en cuanto a los diferenets parámetros del sistema y de funcionamiento.
En la parte inferior, se menciona que se ha utilizado el DROOP CONTROL para la frecuencia, esta tecnica es muybuena, y el control permite la reducción de las reservas en cuanto al motor diesel. Permite de hecho una ahorro en el combustible dado que con un buen aprovechamiento de los recursos en este caso se ha logrado reducir las horas sin utilización del motor diesel hasta de 14 horas… El diagrama muestra el comportamiento estocástico de la producción y el consumo, a lo cual la microgrid se debe ajustar… por ningún motivo se debe decir al usuario que debe tener cuidado o limitación en el uso de la energía eléctrica… son los ingenieros y demás ramas los que DEBEN CREAR LAS SOLUCIONES para que el cliente o usuario las use y pague por ellas sin empeorar su calidad y estilo de vida, más bien incrementarlo. En Europa una casa promedio tiene una demanda de aprox. 10 kW considerado.
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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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En la traducción al español Drivers significa conductor. Digamos que aca lo que desea expresar con los items que conducen el desarrollo de las microgrids en Europa. Los hay cuatro: medio ambiente, economía, seguridad en el suministro y la tecnología.
Medio ambiente: Lo que buscan lograr es la reducción del impacto o huella de carbono en el medio ambiente mediante la integración de fuentes de energía renovable de salida variable. Es decir, que la potencia de salida o energía de salida sea posible controlarla o adecuarla según la condiciones del despacho, la calidad deseada de la energia eléctrica y el tipo de cargas que son usuarias del sistema.
Economía: Se desea lograr la reducción de los costos de instalación, puesta en marcha, arranque especialmente para los sistemas remotos basados en motores diesel. Dichos lugares en Europa están considerados como aquellos los más lejanos, pero no significa los más pobres, la pobreza no implica en este momento un impulso para las renovables en donde tanto los fabricantes como centros de investigación desean usuarios que consuman para evaluar el desempeño de sus diseños y equipos.
Seguridad del Suministro: Incrementar la fiabilidad y resilencia, además de la capacidad de sobrevivir a desastres naturales. Se tiene una idea de fiabilidad, vínculada principalmente a la calidad del diseño del equipo, materiales y sistemas de protección. La resilencia en ingenieria es la capacidad de almacenar energía por un material dentro de su límite elástico y luego entregar dicha energia almacenada, esto por ley de termodinámica (entropía) no es 100% pero es un cuasi-ideal que sucede esto. Y los desastres naturales, son condiciones extremas, que el diseñador debe considerar en virtud de costos, oferta, demanda, zona de ubicación, etc… para que se mantenga la operatividad del sistema duante o poco tiempo después que suceda un desastre natural.
Tecnología: Incrementar el uso y mejorar el diseño y prestaciones de las modernas tecnologías de la información, hardware controlable (por ejemplo: dispositivos de electrónica de potencia) todos los cuales permiten protección y gestión avanzada. Sean las comunicaciones mediante cable, inalámbrica, por internet, encriptado o no y nuevas formas de comunicaciones (óptica, cuántica) harán controlable cualquier sistema eléctrico con cada vez mayor performance. Y la electrónica de potencia, que permitirá altas prestaciones antes cambios aleatorios de variables como viento y radiación, así como: alta calidad de energía eléctrica, mejor eficiencia de conversión AC/DC o viceversa entre otras mejoras por parte de los dispositivos de electrónica de potencia.
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El panorama de la energía mundial está en un completo cambio debido a pocos actores clave y estos son:
- El medio ambiente.
- El mercado.
- La tecnología.
En el tema ambiental se procura que se den resultados del fuerte impulso que se tiene hacia sistemas de energía descarbonizados y una expansión cada vez mayor de las fuentes de energía renovables. De hecho eso tiene que ver con enfrentar intereses económicos y vencer paradigmas dado que al parecer no importa la salud del planeta si hay dinero de por medio. Bueno hay algo en contra, que la integración de las fuentes de energía renovable es un tema crítico, debido especialmente a lo impredecible y su naturaleza altamente variable. Numerosas técnicas se vienen estudiando ahora y algunas ya están lo bastante bien desarrolladas y medida del paso del tiempo, mejores técnicas se irán desarrollando.
Un mercado eléctrico con sistemas de energía eléctrica que cada vez se van a ir desmembrando por el hecho de entrar en cada parte generadores de fuentes renovables (concepto fundamental de la generación distribuida), pero en esto juego, hay aquí tambien muchos actores que tienen cada quien sus propios intereses y objetivos. No sólo ellos, también habrá y hay ya nuevos actores como son los de la industria de los vehículos eléctricos y las cuestiones de autonomía y eficiencia fijadas por autoridades locales y regionales (ya que ahora no se tendrá grandes centrales que abastecer a todo un país). Con el incremento de la población y mejora de su calidad de vida, la red eléctrica seguirá en una expansión horizontal no sólo en Europa sino en todo el mundo con más y más puntos de intercambio de energía, por lo tanto, se tiene a la vista un cambio en el paradigma de la gestión de centralizado a cada vez más decentralizado. Esto son las cosas del mercado.
Pues no quedado otra cosa que mejorar la tecnología, pues ahora perder o hacer mala gestión de la energía cuesta cada vez mas considerando que algunas cosas no la tenemos asegurada en reservas. Osea, que habrá un sistema eléctirco con más y más tecnología debido a las evoluciones en los campos de la computación y las telecomunicaciones, entre ellas: smart meters, sensores, controladores, dispositivos de comunicación, etc. Una gran cantidad de datos, cada vez mayor estará disponible para con ello lograr nuevas potenciales formas de gestión optimizada y por lo tanto, afianzar el concepto de smart grid con capacidades de computación no vistas hasta ahora y con niveles de perfomarce mucho mejores a lo visto hasta entrado este milenio.
Queda pues a los diversos actores de la sociedad, poner de su parte para que este mundo a pesar del crecmiento poblacional y su influencia en el medio ambiente, cuidar y preservar de la mejor manera la flora y fauna de la cual también somos parte. Y también a quienes buscan soluciones o las financian a mejorar sus aportes.
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Las simulaciones de circuitos eléctricos representan mucho interés en el campo de la ingeniería eléctrica, no solo para visualizar la forma de las ondas, el desplazamiento angular, el ángulo de desfasaje… sino las trayectorias que dibujan en un modus operanti cuando hay cambios de la frecuencia del circuito eléctrico o cambios en la configuración de los diferentes elementos de una red eléctrica.
Por lo tanto, una combinación de plot, polar y otras formas se deben usar para visualizar en una sola figura las diferentes comportamientos de la red eléctrica. Esto dará una mejor idea a quien analiza o simula un sistema eléctrico determinado, sea este de circuitos eléctricos o quizas una extensión quizás a lo que es sistemas eléctricos de potencia o sistemas de alta frecuencia.
En la figura una muestra de las forma de análiis de un circuito eléctrico dibujando varias curva. Recordar que de cada dibujo, es solo una visualización de los datos que se crean en el Workspace almacenados en variables, de las cuales uno puede extraer los datos para hacer otros análisis más puntuales o precisos. Hecho en Matlab/Simulink.
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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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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 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.
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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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Muchos de los problemas en ingeniería tienen que ver con ecuaciones diferenciales parciales… por lo general, en los cursos de pregrado, se suele utilizar el estudiar problemas en una dimensión, dado que en dos o en tres dimensiones el cálculo manual se complica y no brinda gran ventaja de visualización. Hay que también lidiar con cual técnica emplear y ver lo de los errores. Sin embargo, Matlab provee una valiosa herramienta que es el «pdetool», se digita así en la Ventana de Comandos y listo. El Help de Matlab, da una gran información y ayuda al respecto, con algo de práctica y buen humor 🙂 el aprendizaje se hace rápido y de ahí ya queda al arte del programador.
La presente vista es una de las formas de salida que da ante este cálculo, se observa las líneas de flujo de dirección de calor en este arreglo ejemplo tomado del Help de Matlab.
Esta herramienta es muy útil, es conocer algo básico básico de ecuaciones diferenciales para enterder la forma como trabaja, además, podeis afrontar varios problemas como esfuerzos mecánicos, transferencia de calor, electrostatica, magnetismo, etc… tanto para 2D como para 3D…. tranquilos tranquilos !! esto se requiere paciencia y perseverancia en lograr un buen nivel.
El método que trabaja es por Método de Elementos Finitos que también da una explicación sobre ello. Os espero sirva. Pues se observa aplicaciones en los equipos de energia renovables: celdas solares, generadores eléctricos, piezas mecánicas en rozamiento, etc…
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Muchas gracias por sus visitas a mi blog sobre Aplicaciones de Matlab/Simulink en Energías Renovables.
Obviamente que los creados de Matlab/Simulink me refiero a la empresa MathWorks Inc. han hecho un excelente trabajo de dar una herramienta muy poderosa de cálculo y que durante el mes de Junio junto con colegas y alumnos en temas relacionados a mecánica de fluidos, animaciones, proyecciones 2D y 3D, asi como también en el esquema de predicción de eventos y tendencias de superficies con base de datos.
Disculparán por lo que éste mes de junio hice pocas entradas, la agenda estuvo bien ajetreada e interesante, el viaje a Denton – Texas, USA hace poco y la que inicio el martes 3 de julio a Ecuador han ocupado bien tiempo para estudiar y analizar muchas cosas que hay que aportar y proponer, además, espero que se concreten muchos convenios de cooperación con la Facultad de Ciencias de la UNiversidad Nacional de Ingeniería (Lima, PERU) a la cual pertenezco… si alguien está animoso, en dichas cooperación para investigaciones, favor ponerse en contacto.
Por lo demás, este julio 2012 me toca un mes de motivante trabajo dado que ya tengo compromisos bastante serios como para descuidarse de ellos, por lo tanto, trabajaré full simulaciones y revisión de varios temas, que los compartiré por este blog y espero como siempre, sirva para el trabajo o aprendizaje de cada quien que visita.
Nuevamente muchísimas gracias y un saludo amical desde Lima, PERU….y les dejo con una foto de Macchupicchu ubicado en la Región Cuzco en mi Perú, considerado una de las Maravillas del Mundo, y además, una de las mejores obras de ingeniería de toda la humanidad. Si vienen a Perú, Macchupicchu es visita obligatoria.
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La importancia del impacto significativo de la energía eóliac se inició a principios de los 80’s muy relacionado con la crisis del petróleo de mediados de los 70’s. Durante este periodo, una simple y robusto concepto de turbina emergencia y causó una muy popular impresión en la industria de la energía eólica. El simple y robusto modelo incluye un rotor de turbina de viento de tres álabes, una caja de engranajes, una máquina de inducción diractamente conectada a la red eléctrica y un sistema de control.
A pesar de ser barato y muy robusto, la calidad de la energía era muy pobre y, en algunos casos, esto influenciaba en el nivel del voltaje de la red eléctrica. Durante los 80’s, más instalaciones de generación eólica han sido limitados a pocos cientos de kilowatts para las redes existentes. El tamaño de aquellas instalaciones no deberían sobrecargar la estabilidad del sistema de potencia y el aseguramiento de la calidad del voltaje debía ser simple (cuando se conectaba a sistema de potencia convencionales).
La época de los 90’s representan un importante cambio a través de: nuevos conceptos emergencia causados por la demanda para una producción más eficiente y era completado con los requerimientos de la calidad de energía. Durante los 90’s, las turbinas de viento (o parques eólicos) crecieron en tamaño y capacidad desde pocos centenares de kilowatts al tamaño de megawatts. El incremento de la potencia de las parques eólicos en áreas con buenas recursos de viento trajo consigo la inquietud: «que tanto se puede tolerar las interferencias de la generación eólica a los sistemas de potencia?». En esa década se hizo análisis de la calidad del voltaje de la energía eólica y la economía de los sistemas de potencia que incluyan generación eóliac.
A finales de los 90’s, con los parques eólicos en el rango de cientos de megawatts, se inicia los estudios sobre la estabilidad del voltaje transitorio de los sistemas de potencia. Estos estudios focalizan sobre el comportamiento dinámico de las máquinas de inducción durante perturbaciones, donde los efectos dinámicos de las turbulencias son despreciables. Durante el mismo período una tarea de la Comisión Electrotécnica Internacional IEC estableció un procedimiento estándar: IEC 61400 – 21 para establecer los estándares técnicos de asegurameinto de la calidad de la energía eólica desde turbinas de viento.
Hoy en día, algunos sistemas de potencia tienen problemas de integrar cientos de megawatts de generación eólica, los cuales son desentratizados sobre grandes extensiones (distribuidos). En este momento, los problemas de planeamiento, operación y control de los sistemas de potencia con gran generación eólica son muy importantes de estudios. Sobre estos problemas, los principales cambios son clasificados en términos de planeamiento, operación y sistemas de gestión de energía, y de performance de sistemas.
En lo que es planeamiento se focaliza sobre la coordinación de los operadores de los sistemas de transmisión y la naturaleza estocástica de la generación eólica, esto incluye lo económico y financiero. También concierne a este item lo concerniente a la fiabilidad.
Los sistemas de operación y de gestión de energía focalizan el pronóstico de la generación eólica y su relación a comportamiento de tendencias. Esto incluye el análisis de seguridad y la reserva de potencia para establecer una operación fiable del sistema de potencia completo.
En lo que es performance del sistema de potencia, éste se focaliza en el control del voltaje y la frecuencia, los índices de calidad de potencia, y sobre el comportamiento dinámico de las fuentes de generación de potencia.
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Veamos en esta entrada un modelo dinámico que describe las características dominantes de la turbina de viento (en este caso, una turbina de viento clásica) como un primer paso para que luego lo integren con más elementos que lo harán más complejo. La figura muestra una turbina de viento de dos palas con eje de transmisión horizontal que conecta la caja de engranajes hasta el generador. Se tiene momentos de inercia asociados, quizás el mayor momento de inercia está en el gran rotor. El viento aplica un torque aerodinámico Tv sobre el rotor. La red eléctrica o la electrónica de potencia aplica un torque eléctrico Te sobre el generador.
El rotor presenta un momento de inercia Ir y un coeficiente viscous damping Br.Equivalente podemos decir del generador que presenta tambien un momento de inercia Tg y un coeficiente viscous damping Bg. También se dan a saber los coeficientes de rigidez torsional tanto en el eje de baja velocidad como en el eje de alta velocidad. Diferentes ángulos se dibujan en varias partes del sistema, esto debido a la deformación de los materiales producto de los esfuerzos de torsión. De igual manera podemos afirmar también de los ángulos que son configurados para el rotor..
Además de todo esto tenemos la corriente de exitación, la potencia activa y reactiva que son suministrados a la red eléctrica, y también, la frecuencia, voltaje a la salida del generador, fase de la frecuencia, factor de potencia y voltaje en el punto de conexión a la red.
De la figura se puede ya relacionar las variables consiguiendo las ecuaciones del sistema y que lo puedes simular en Matlab/Simulink of MathWork Inc… os espero que le sea de utilidad.
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Muchas gracias a todos los visitantes del presente blog… este mes de febrero marcaron nuevo record de visitas, el más alto hasta el momento. Grato compartir con Uds. los temas del blog, favor difundirlo y también gracias a todos aquellos que me escriben pidiendo orientación, información, revisión de sus trabajos, asesoría. Tienen ahi el email y la dirección postal en caso necesario.
Gracias también a todos aquellos que escriben pidiendo orientación, que revise sus trabajos, asesoría, etc… favor difundan el blog y os espero sirva a estudiantes y profesionales.
Gracias nuevamente por las visitas y queda seguir el compromiso de implementar con más el blog… Best regards
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El pdf lo pueden descargar del siguiente link: LCF_testing_services_Volante de inercia
Sin dejar de considerar a la empresa que hizo esto, reproduzco a continuación algunos jpg’s del pdf
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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El sistemas SMES consta de una bobina que se encuentra en estado superconductor a temperatura criogénica. Esto significa que las pérdidas óhmicas durante la operación son muy bajas, cercanas a cero. Un sistema de almacenamiento de energía de este tipo puede cargarse y descargarse muy rápidamente o, dicho de otra manera, tiene la capacidad de absorber o emitir grandes cantidades de energía.
Otro aspecto positivo sobre SMES es el ciclo de vida. Una bobina de este tipo puede soportar decenas de miles de ciclos de carga. Esto corresponde a varias décadas de operación y, en comparación con los sistemas de almacenamiento con baterías, la vida útil es mucho más larga. Para alcanzar el estado superconductor la bobina tiene que ser enfriada a menos de 9.8K. Esto se logra usando helio líquido, que reduce la temperatura a 4.2K. La necesidad de refrigeración es un aspecto que reduce la eficiencia, pero la energía necesaria para la refrigeración es mucho menor que la potencia de salida del SMES. Combinado con las pérdidas óhmicas en los dispositivos no superconductores la eficiencia puede superar el 90%.
Al decidir la topología de convertidor a usar para conectar el SMES a la red, aspectos como la distorsión armónica, el uso de la energía reactiva y las pérdidas de conducción tienen que ser considerados. Un convertidor basado en tiristores tiene bajas pérdidas de conducción y puede manejar grandes cantidades de energía, pero presenta factor de potencia con atraso y armónicos elevados de bajo orden. Incluso la topología de doce pulsos tiene demasiada distorsión armónica total como para cumplir con los estándares sobre armónicos. Respecto a los convertidores auto-conmutados, a pesar de que las pérdidas de conducción son más altas que para los tiristores, estos tienen mejores características cuando se trata de armónicos y su flujo de potencia reactiva se puede controlar. Entre los convertidores auto-conmutados se encuentran principalmente dos topologías: convertidor en fuente de corriente (Current Source Converter, CSC) y convertidor en fuente de tensión (Voltage Source Converter, VSC). El CSC puede parecer la solución más adecuada ya que el SMES puede ser visto como una fuente de corriente. Este convertidor también ha demostrado ser el más adecuado para la entrega de potencia activa y reactiva rápidamente a la red. Un CSC es también más eficiente
cuando funciona en modo de onda cuadrada que un PWM VSI (Voltage Source Inverter). Por otro lado, un CSC es más complicado de controlar que un VSC, tiene un alto nivel de armónicos de orden inferior y la inductancia en el lado dc hace que la respuesta sea más lenta.
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Hola a todos los visitantes, el día viernes 27 de enero del 2012, tengo que exponer mis avances del Proyecto de Tesis que tengo como tema de Doctorado. La hora es a las 2 pm en el Aula de Postgrado de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional de Ingeniería (http://www.uni.edu.pe) en Lima – PERU. Añado también que el tema se hace en cooperación con una Universidad de Aalborg (Dinamarca) y se cuenta también con el apoyo del Centro de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (CTIC) de la Universidad Nacional de Ingeniería.
Les dejo con algunos slides de la presentación que se realizará, espero les guste y quedan invitados.
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Las redes eléctricas están dentro de la era de mayor transición desde redes eléctricas de distribución pasiva con transporte de electricidad unidireccional a redes eléctricas de distribución activa con transporte bidireccional de electricidad. Las redes eléctricas sin unidades de generación distribuida son pasivos dado la energía eléctrica suministrda por la red eléctrica nacioanl a los usuarios embebidos en las redes eléctricas de distribución. En cambio cuando unidades de generación distribuida es adicionado a la red de distribución permite el flujo de potencia bidireccional en las redes eléctricas. Para efectuar esta transición, los países en desarrollo han tomado énfasis en el desarrollo de la infraestructura de electricidad sustentable mientras que los países desarrollados hacen los cambios técnicos y económicos para la transformación de las redes eléctricas de distribución. Las redes de distribución activa necesita incorporar control flexible e inteligente con sistemas inteligentes distribuidos. El mismo criterio de utilizar energia limpia desde fuentes de energía distribuida renovables, las redes de distribución activa también se emplearán en tecnologías de redes eléctricas futuras como las redes eléctricas del tipo smartgrid o microgrid (microredes).
También será necesario tener en cuenta que estos sistemas deben tener en cuenta lo que es la gestión de la demanda y lo que es la integración de la generación distribuida.
Entonces se hace necesario implementar investigación extensiva (la que ya se realiza) de las redes eléctricas activas para operación y control flexible e inteligente:
- Amplia área de control activa.
- Protección y control adaptiva.
- Dispositivos de gestión de redes eléctricas.
- Simulación de redes eléctricas en tiempo real.
- Sensores y mediciones avanzadas.
- Comunicacion distribuida.
- Extracción de conocimiento por métodos inteligentes, y
- Diseños noveles de sistemas de distribución y transmisión.
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Como ha sido costumbre durante el año 2011, cada mes he venido presentando la cantidad de visitas a este blog, mediante una figura copia de la sección de estadísticas que da WordPress. Este mes de diciembre ha sido muy fructífero, dado que ha habido una importante cantidad de visitas, a pesar del poco tiempo que le dedique a hacer nuevas entradas al blog, obligado por la agenda recargada entre docencia, estudios de doctorado en física y trabajos otros.
Muchas gracias por visitar el blog y por recomendarlo… este año 2012, me he propuesto nuevas metas que espero compartir con todos los internautas interesados en el tema no sólo en este blog sino en los otros blogs que administro también.
Recuerden que se da asesoria en temas de energías renovables, desarrollo de tesis pregrado y postgrado, trabajos de investigación, lo desarrollamos coordinadamente con los interesados….
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Explico en forma genérica de que elementos se compone un sistema de conversión de energía eólica (SCEE):
Un generador eólico o aerogenerador es un equipo que capta la energía cinética del viento convirtiéndola en energía eléctrica. A continuación las partes más importantes de un SCEEE.
Rotor: Es el que transforma la energia cinética del viento en la energía mecánica que se utiliza para impulsar el generador elécrico. Se compone de aspas o palas (blades), el cubo (hub) en donde se ensamblan las aspas, y la nariz, que es la punta frontal en forma de cono, y que se utiliza para evitar turbulencias en el centro del rotor.
Sistema de transmisión mecánica: Está compuesto del eje principal o eje de baja velocidad, la caja de engranajes, y el eje de alta velocidad. El eje principal es el que transmite el torque aerodinámico del rotor al sistema del generador. La caja de engranajes (gear box) es la que convierte la velocidad del rotor que es baja, a una velocidad alta para que un generador convencional pueda producir electricidad. El eje de alta velocidad es el que le entrega la potencia mecánica al generador directamente.
Generador eléctrico: Es el encargado de convertir la energía mecánica en energía eléctrica. En los SCEE se han utilizado tanto generadores asíncronos como síncronos.
Sistema de orientación: El sistema de orientación está compuesto generalmente por un servomecanismo que gira la góndola en la dirección del viento sensada por una veleta.
Sistema de control: Está compuesto por sensores, actuadores y un controlador principal que tiene diferentes funciones: regulación de potencia, control de la velocidad, control de voltaje, arranque y paro de la máquina, orientación de la turbina, control de otras variables como son la temperatura y vibración.
Sistema de seguridad: El sistema de seguridad generalmente tiene como función llevar al aerogenerador a una condición segura y estable, para las personas y para el mismo equipo. Se compone de los sistemas de frenado, sistemas de detección de altas temperaturas, presiones y vibraciones.
Góndola (canelle): Es la cápsula o encerramiento que protege al generador, a los sistemas de transmisión y orientación y a otros componentes. Se acopla a la torre y al rotor.
Torre: Es el soporte de la góndola y del rotor, es de diseño robusto para soportar toda la dinámica de la turbina eólica.
Los componentes de un generador eólico se muestran a continuación en la siguiente figura:
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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.
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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