Archive for the ‘Medio Ambiente’ Category
Para los análisis de confiabilidad se usan los datos de fallas de los componentes y también los tiempos de reparación. Para ello se debe tener una cierta cantidad de datos (a veces bastante numeroso) para determinar con certeza los valores correctos, es decir, tener una frecuencia de datos resultado de muchos datos de campo, a fin de hacer un diagrama de frecuencias bastante visible y con ello hacer el cálculo de curvas de probabilidades. En esta parte, venimos desarrollando código de Matlab que permite dichos cálculos en función del problema a resolver y de la topología de la red eléctrica.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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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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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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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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Hablar de número aleatorios en energías renovables, es tratar la esencia misma del comportamiento de las variables medioambientales, y porque no decirlo, también de las variables de consumo de energía eléctrica y de calor en el caso de los usuarios. Dado una variable ambiental se juega mucho el instante en que el viento es más o menos un valor deseado o previsto, igualmente la radiación solar. Podemos decir también de los consumos, imaginemos unas 1000 casas, su comportamiento de encendido/apagado de su iluminación o electrodomésticos o demás cosas que consuman energía eléctrica o calor se torna un comportamiento aleatorio. Para esto se hacen simulaciones considerando un comportamiento aleatorio dentro de ciertos límites considerados según la data reportada de campo o lo puede dar el criterio del profesional o investigador. No sólo es esto, sino también las consideraciones acerca de las probabilidades de falla y tiempos de reposición de la falla, cosa que interviene en variables que definen los criterios de fiabilidad de un sistema eléctrico. En la gráfica se muestra una generación de 10 mil números aleatorios, los cuales luego se han graficado como histograma para ver la distribución de probabilidades. Hecho en Matlab y la gráfica siguiente técnicas de Monte Carlo. Espero os sirva.
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Tal y como se presenta en figura dada por el IPCC Fourth Assessment, es claro que para el sector electricidad, los negocios como proyección usual (BaU) están yendo hacia un frente crecimiento principalmente basado sobre combustibles fósiles. Pero con la aplicación a amplia escala de medidas de eficiencia energética tanto sobre el suministro como en el lado de la demanda combinado con incremento en la utilización de fuentes de energías renovables, hace que sea factible técnicamente el reducir emisiones en el 2030 por casi 50% comparado a la presente situación en lugar de un proyectado incremento BaU de más que 50% aunque a un costo mayor
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convencion_mars_society_2014_USA (image in pdf)
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memory help about i in Mars Desert Research Station (April/May 2013) ayuda_memoria_MDRS_2014
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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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Y resultó que tras algunas horas de programar y programar y limpiar errores en el código, aparece esta ventana en que la RNA esta «aprendiendo»… vaya que interesante ver que de una u otra manera ello es posible realizarlo, sin embargo, evaluar si una, dos, tres, cuatro o más neuronas son las suficientes es buen tema y hasta cierto punto lo podría relacionar con enfermedades degenerativas como Alzheimer y Parkinson (por eso mis estimados siempre lean, piensen y hagan deporte sanamente para evitar estas dolencias). Puedo agregar algunas cosas a todo esto:
- Es grande el número de iteraciones que se dan (que no te sorprenda, lo bueno es que cada vez hay laptop y computadoras de mayor capacidad)
- Toma un tiempo de cálculo (no significa que demora mucho como varios minutos o dias, todo depende del arte del programador también)
- Toma un costo computacional (no significa que te vas a quedar sin memoria RAM o sin espacio en el disco duro, refuerzo que todo depende del arte del programador también)
- Lo que analiza acá es la velocidad del viento en un período de tiempo, esto es ya bastante complicado considerando que tiene un comportamiento aleatorio captado en el lugar de estudio.
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Los datos de campo son importantes para cualquier estudio en energías renovables, desde la producción de energía eléctrica hasta vibraciones o cosas más técnicas. En la gráfica les muestro los datos de todo un año (sólo que no he ajustado en el eje horizontal según el número de días del año) . Se puede observar que existen muchos datos, sin embargo, hay una zona en que los datos no existen, por lo tanto, es data ideal para hacer estudios de predicción (para lo cual podría jugar con contraer la escala de tiempo), así como para estudiar la respuesta de alguna máquina ante las variaciones súbitas de viento tanto en su resistencia como el ajuste de energía eléctrica producida como sucede en el caso del control droop. La gráfica muestra valores bastante elevados de velocidad de viento. La data tiene la particularidad de mostrar la velocidad promedio en cada hora durante un año.
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Como se sabe, la energía depende de la potencia y del tiempo y, como se verá más adelante, la potencia a extraer del viento depende del cubo de la velocidad. Las variaciones en intervalos de tiempo menores son aún más acusadas y son caracterizadas también por la presencia de Rachas de Viento que son incrementos rápidos del viento de corta duración. También existen incrementos o decrementos de la velocidad del viento en forma de rampa. El viento en el área de las palas puede estar influido por la presencia del fenómeno denominado Turbulencia que consiste en variaciones muy rápidas de la magnitud y el sentido de la velocidad del viento. En otras ocasiones, la velocidad del viento es más estable y podemos decir que estamos en presencia de un Flujo Laminar. En la zona de la pala el campo de velocidades se hace más complicado tal como se muestra en la figura (parte superior) y su rotación provoca el denominado Efecto de Estela que puede entenderse observando la figura (parte inferior).
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El viento se genera por el calentamiento desigual que sufre la tierra. En las regiones ecuatoriales se produce una mayor absorción de radiación solar que en las polares; por estas razones el calentamiento es más intenso cerca del ecuador y durante el día, esto quiere decir que las zonas más calientes se mueven sobre la superficie de la tierra en su movimiento de rotación. Generalmente el aire caliente sube, para después circular por la parte superior de la atmósfera y caer en las zonas más frías. A nivel del suelo la circulación es en sentido inverso. El efecto combinado del desigual calentamiento de la tierra y de las fuerzas centrífugas y de Coriolis debidas a la rotación, da lugar a vientos a escala terráquea, con unas tendencias más o menos permanentes.
Un fenómeno similar sucede en zonas montañosas donde las brisas de montaña y de valle son originadas por el calentamiento del aire en contacto con las laderas.
A lo largo de un año las variaciones estacionales de la radiación solar incidente provocan cambios en la intensidad y dirección de los vientos dominantes en cada uno de los puntos de la corteza terrestre.
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La energía contenida en el mar se puede aprovechar de diferentes formas:
Como energía térmica, utilizando la diferencia de temperaturas entre las aguas de superficie y las aguas profundas, diferencia que en las aguas subtropicales puede alcanzar los 20-30º C
Como energía mecánica: aprovechando el movimiento de las olas mediante sistemas de boyas flotantes; las corrientes marinas mediante turbinas ancladas en el fondo del mar o el cambio de nivel debido a las mareas
La forma más eficaz es aprovechar el desnivel producido por las mareas, acumulando agua en los períodos de marea alta y descargándola a través de una turbina cuando la marea está baja.
La energía mareomotriz no está demasiado desarrollada, en parte debido a las elevadas inversiones que se requieren, y en parte a los problemas técnicos asociados a la salinidad del agua del mar, de difícil solución.
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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 figura se muestran los sistemas activos de conversión de la energía solar en electricidad o en energía térmica. Las temperaturas de referencia se muestran en la figura. Considerando que actualmente existen mejoras tecnológicas las cuales progresivamente resultan en productos de mayor eficiencia, es éste un tema muy importante a la investigación, tanto de soluciones generales y locales.
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La radiación solar viaja en línea recta, pero los gases y partículas en la atmósfera pueden desviarla. Este proceso es conocido como dispersión. La dispersión ocurre cuando un fotón se encuentra con un obstáculo en su camino, el cual sólo hace que el fotón cambie la dirección de su recorrido, sin ser absorbido. La dispersión depende de la longitud de onda, en el sentido de que mientras más corta sea ésta, mayor será la dispersión. Moléculas de gas con tamaños relativamente pequeño comparadas con la longitud de onda causan que la radiación incidente se disperse en todas las direcciones, hacia adelante y hacia atrás, este fenómeno es conocido como dispersión de Rayleigh. Aerosoles cuyos tamaños son comparables o exceden a las longitudes de onda de la radiación incidente, hacen que ésta no se disperse en todas las direcciones de manera igual, sino que mayormente hacia adelante, fenómeno llamado dispersión de Mie.
El proceso de la dispersión explica por qué un área con sombra o un lugar sin luz solar está iluminada: ella recibe la radiación difusa, la cual parece venir desde toda la bóveda celeste.
Los gases de la atmósfera dispersan más efectivamente las longitudes de onda más cortas(violeta y azul) que las longitudes de onda más largas (naranja y rojo), lo que se aprecia en la siguiente figura:
La dispersión de Rayleigh explica el color azul del cielo durante el día y los tonos rojizos del amanecer y atardecer. La dispersión de Rayleigh es inversamente proporcional a la cuarta potencia de la longitud de onda λ, lo cual significa que la longitud de onda más corta de la luz azul se dispersará más que las longitudes de onda más largas de la luz amarilla y roja, lo cual da al cielo su apariencia azul. Por el contrario, cuando se observa el Sol directamente, lo que se aprecia son los colores que no fueron dispersados, siendo ellos los asociados a las longitudes de onda como las del amarillo y rojo. A su vez, cuando el Sol está cerca del horizonte, el rayo de luz debe recorrer un volumen de aire mucho mayor al que recorre cuando el Sol se encuentra lejos del horizonte, haciendo que casi toda la luz azul sea dispersada antes de llegar al observador. Es por eso que la luz reflejada por las nubes o la difundida por las capas brumosas hacia el observador aparece rojiza durante atardeceres y amaneceres.
En la siguiente figura se aprecia el comportamiento típico de la absorción provocada por la atmósfera.
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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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