Archive for the ‘Modelamiento’ Category
Una microturbina considerado para alimentar sistemas de baja tensión en un sistema de generación distribuida es hablar de potencias de 30 – 300 kW. Encontré en la literatura algo que describia un modelo de microturbina, la he podido plasmar en un programa de Simulink para hacer la simulación. La curva amarilla es la representación de la potencia mecánica entregada por la turbina luego del proceso de quema de combustible y eficiencias. Se han añadido elementos de control con sus respectivas funciones de transferencia (las cuales obviamente no las pueden observar). Esto es parte del trabajo de modelamiento y simulación que realizo y que animo a toda la comunicación de habla hispana y quienes usan el traductor del Blog a que hagamos cooperación en investigación. Las microturbinas son generadores cada vez de menos tamaño y cumplen la función de generar electricidad y dar calor; solo cuenta con una parte móvil, usa gases que son ahora bastante comerciales y disponibles, incluyo los hay alternativos como el biogas, etc. La gráfica es en p.u.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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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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«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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El sistema de distribución de energía eléctrica constituye el eslabón final en la cadena producción – transporte – consumo de electricidad. En esta zona funcional se atiende a la mayoría de los usuarios del sistema de potencia; sólo usuarios con cargas muy grandes están conectados directamente a los sistemas de transmisión y subtransmisión.
La importancia del sistema de distribución como parte vital del sistema de potencia generalmente ha sido subestimada. En la tabla se muestra la participación de esta zona funcional sobre las cifras del sistema de potencia. De las cifras presentadas se puede concluir que el sistema de distribución es la parte dominante del sistema de potencia y que en esta zona funcional existe un gran potencial para mejorar el sistema de potencia.
En el caso particular del autor de este blog, esto lo estudio mediante procesos de simulación por ahora hasta que haya un laboratorio o alguna alianza estratégica de cooperación o trabajo de asesoría.
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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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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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… to IEEE CWCAS 2014 in collaboration with my colombian colleagues
(URL: http://www.ieee.org.co/e.php?id2=22&id=15&t)
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La gráfica muestra un comportamiento durante un día. Al iniciar el día se puede apreciar que la forma de la onda de irradiación y de potencia son semejantes, algo como que todos los paneles solares están abocados a maximizar su producción de energía eléctrica. Cuando se llega a cierto nivel de irradiación, consigo va que la planta solar llega al tope de su capacidad, entonces y por lo tanto, cambio en las conexiones de la planta solar para mantener la producción de electricidad en la cantidad y calidad deseada se hace necesario. Sin embargo, debido a la potencia que se maneja, los cambios repentinos de conexiones consigo llevan a transitorios de funcionamiento que se reflejan en distorsiones de la onda. Hay que recordar que la curva v-i de una celda solar permite una rápida caída de la producción de energía desde su punto de máxima potencia y que si no se controla adecuadamente, variaciones súbitas se pueden reflejar en la red. Numerosas formas de control y automatización se han implementando y se siguen investigando para maximizar la producción de electricidad y además, para pronosticar también, con ello se puede programar el despacho de energía en función a la demanda. Espero os sirva.
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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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Jorge Mirez Tarrillo, profesor asociado de la Facultad de Ciencias de la UNI y estudiante de doctorado en Física, fue Comandante de la Tripulación 140 que llegó a la Mars Desert Research Station, una estación de Mars Society destinada a la experimentación bajo condiciones similares a la superficie de Marte.
Como miembro de la Tripulación 140, Jorge Mirez viajó participó junto a otros cinco peruanos de la segunda expedición organizada por Mars Society Perú. Durante 14 días, los seis miembros del Team Perú II convivieron en las instalaciones del desierto de Utah, un lugar al que llegan personas de todo el mundo para probar sus proyectos.
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I commander during Crew 140 and member of Crew 141 in Mars Desert Research Station – MDRS (April – May 2014). In this weeks two european jounalist arrived to MDRS. In the link is your report.
More info: http://www.dn.no/magasinet/2014/09/19/2050/Forskning/fremad-mars
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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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Desde el año 2008, he venido trabajando haciendo Modelamiento (en caso sea necesario) y simulaciones. Mi situación por aquella época era precaria, así que no me quedo otra que el autoaprendizaje de Matlab/Simulink partiendo por el Help de Matlab y la numerosa literatura disponible gratuita en la web. Hay cosas que necesitan hacer un Modelamiento, son aquellos nuevos casos o aplicaciones particulares y específicas que requieren detalles no contemplados en la literatura. Hay casos en que no es necesario hacer el Modelamiento pues ya hay libros o literatura que te da el o los modelos matemáticos y la tarea que se tiene es escribir en el Matlab/Simulink cada ecuación, enlazarlas y eliminar los errores (que a veces es una tarea épica). Las simulaciones recrean los diversos y diferentes escenarios que se desean conocer, aquí, el criterio del programador es de vital importancia para definir los límites de cada escenario de simulación y la evaluación de los resultados, por lo general gráficas lineales o en 2D ó 3D. Es una herramienta muy poderosa y gran utilidad los programas de programación, en especial, de alto nivel, reducen el tiempo de cálculo y brinda resultados de escenarios que trabajados de manera analítica (a mano) serían más que imposibles. Las únicas herramientas son un software de programación de alto nivel y una computadora. Esto es lo que puede hacer ya que en toda universidad hay computadoras. Sin embargo surge cosas curiosas, por ejemplo la falta de visión en no desarrollo de temas actuales. Por ejemplo, en mi país PERU, se están instalando mas de un ciento de MW de generación eólica y algo menos en generación solar, potencias importantes para nuestro sistema eléctrico nacional que es pequeño, y en este caso, NO hay una colaboración cercana entre Estado – Universidad – Empresa, no hay transferencia de tecnología ni alguna universidad se haya puesto a crear capacidades humanas y tecnológicas para atender tales instalaciones hoy y en el futuro. Hasta quienes como yo, que estoy haciendo algo de renovables, control y muchas simulaciones se nos hace difícil acceder a dichos mercados laborales y hasta resulta que no lo creo que hayan pasado varios meses y hasta ahora no logro que me contraten de nuevo para hacer docencia universitaria (alguna universidad o país se puede interesar en mis capacidades?). Puedo mencionar que quienes realizan simulaciones guardan o tienen muy en práctica, un estricta forma de razonamiento y orden de hacer las cosas, algo difícil de lograr en sistema educativo memorístico. Tal es mi apreciación, que ya desde la escuela y el colegio cursos de programación en programas de alto nivel deberían ya tener, la juventud y niñez captan mucho más rápido las herramientas tecnológicas. Como usuario de Matlab/Simulink y como Admin del Grupo de Matlab más grande de Facebook, ánimo a MathWorks Inc USA a desarrollar un paquete lo bastante básico, inspirador y que no afecte sus expectativas de negocios; para niños y jóvenes. En cuanto a la people universitaria sirve a todas las carreras y mejora mucho el entendimiento de cada tema. Seguiremos haciendo Modelamiento y simulaciones y aportando en este blog y los otros que tengo, y, espero que sirvan e inspiren.
Prestó para servirles.
ATTE:
Jorge Mírez.
Perú.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation (GMMNS).
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Dentro del sector eléctrico se llevan a cabo actividades que tienen una relación vertical muy estrecha entre sí. En cuanto a su estructura, el sector se encuentra conformado por cinco actores principales:
Empresas Eléctricas: Estas se encuentran orientadas a las actividades de generación, transmisión y distribución. Actualmente son 41 las empresas generadoras, 5 empresas de transmisión y 21 empresas de distribución según cifras
del Osinergmin.
Clientes: Pueden ser divididos a su vez en clientes libres y clientes regulados.
Comité de Operación Económica del Sistema (COES): Se encuentra conformado por los titulares de las centrales de generación y de transmisión que se encuentran interconectadas al sistema nacional. Este organismo tiene como finalidad coordinar las operaciones al mínimo costo, garantizando la seguridad en el abastecimiento; su labor es de naturaleza técnica.
Ministerio de Energía y Minas: Es la entidad encargada de la representación del estado peruano a través de la Dirección General de Electricidad, este organismo cumple con labores normativas y es el responsable del otorgamiento de concesiones y autorizaciones.
Organismo Supervisor de la Inversión en Energía y Minería (OSINERGMIN): Es la institución encargada de supervisar, regular, fiscalizar y sancionar a las empresas que se desarrollan en el sector eléctrico, hidrocarburos y minero.
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Una microgrid cuenta con varias formas de control: unas tres al menos. El control primario tiene que ver con asegurar el suministro desde los generadores a los usuarios, sin importar la calidad de energía ni que el despacho sea económicamente viable. En el concepto de microgrid, cada generador toma información local de las variables y con ellas toma decisión de las condiciones de operación que debe tener; no es necesario bajo esta forma de funcionamiento, que un generador esté intercambiando información con otros generadores o con un control central. Modelamiento y simulación de escenarios pueden llevar a comprender el modus operanti de los sistemas en los diferentes escenarios de estudio. La figura muestro un ejemplo de aplicación hecho con las condiciones de funcionamiento en Perú: frecuencia nominal de 60 Hz y voltaje nominal de 220 V en baja tensión residencial. Hecho en Simulink de MatWorks Inc.
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Datos Generales
Good day. My full name is Jorge Luis MIREZ TARRILLO.
I am Peruvian and live in Lima, capital of Perú in South America.I am Mechanical Electrical Engineering, MSc Physics and Dr. Physics (title doctoral thesis: Control, Optimization, and Management of Microgrid Current Direct)
Too, actually job as Principal Professor in Faculty of Oil, Gas and Petrochemical Engineering of Universidad Nacional de Ingeniería (National University of Engineering) in Lima – PERU (Courses: Modern Physics, Differential Equations and Research's Methodology)
My subjects of my interest are control, signal processing, optimization, simulation, biomedical research, smart grid, microgrid, water.
I have experience in Matlab/Simulink programming, biomedical equipment, electrical systems, renewable energies, microgrids, saturated steam systems 100 psi and organizing academic events.
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