Archive for the ‘National University of Engineerning, Lima, Peru’ Category
Buenas horas. Resulta que no siempre hay que crear una solución basada en máquinas o similares para solucionar un problema. Podemos ayudarnos de otros seres vivos que en la Naturaleza por miles, millones de años han hecho una labor de limpieza o cambios del entorno. Por ejemplo se tienen los gusanos (como el Tenebrio Mollitor) que pueden digerir plásticos en forma de espuma, los deboran y digieren limpiando el medio ambiente de estos plásticos que de manera natural demorarían decenas y quizás cientos de años en ser degradadas. De manera similar, habrán muchos casos similares que se deben investigar, modelar y simular su comportamiento en escala mayor para saber su influencia en la comunidad y los beneficios que puede traer a la humanidad. El modelamiento matemático es muy útil en esto, y para que tomen vida realizo las simulaciones en MATLAB/Simulink.
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Estimados lectores, en la figura se puede apreciar la proyección de Gt (gigatoneladas) de dióxido de carbono y del producto bruto interno per-cápita bajo dos escenarios: STEPS (escenario basado en las actuales políticas), APS (escenario de compromisos anunciados). En el STEPS, las emisiones globales caen 1 % por año entre el 2030 y 2050, mientras que en APS las emisiones globales caen 4 % por año. Dato adicionales, en un escenario del tipo NZE (escenario de cero emisiones netas al 2050) las emisiones globales caerían 15 % por año. Seguir lo trazado por el STEPS implica un incremento de la temperatura promedio global de 2.4 °C para el año 2100; mientras que en el APS, el incremento sería 1.7 °C, y; el NZE persigue hacer todo lo posible para no pasar los 1.5 °C. La figura muestra a los principales actores de la economía mundial, sin embargo, sería interesante investigar por país y dentro de cada país, cuanto están emitiendo, cuanto podrían dejar de emitir, o que se haga modelamiento matemático en base a los datos que se tienen o la realización de estimaciones. Todo suma en la preservación de nuestro planeta y en el asegurar la continuidad de la especie humana.
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Estimados lectores, es de interés enterarse las predicciones de la industria de la energía, involucra no sólo el comportamiento de la demanda, sino toda la cadena de valor desde los generadores de electricidad. En el presente post comparto sobre el consumo final total, acá la intensidad de energía de la economía global ha ido decayendo debido al progreso tecnológico, la mejora de la efiencia y los cambios en la estructura de la economía global. El crecimiento de la participación de las renovables y el incremento de la electricifación de los usuarios finales, juegan ambos, un importante parte del incremento de la eficiencia de los sistemas de energía. En la figura se muestra la proyección hacia el 2025 segun tres escenarios: STEPS (escenario basado en las actuales políticas), APS (escenario de compromisos anunciados), y; NZE (escenario de cero emisiones netas al 2050). Este decrecimiento resulta a pesar de que la población mundial se ira incrementando.
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Estimados lectores, en la atención a la demanda, lo usual que se presenta es que las potencias cambien en el tiempo, sea por régimen de carga, perturbaciones, variaciones en el voltaje y la frecuencia, etc. En los estudios ideales se presenta valores de potencia fijos, algunos considerados como capacidad nominal o potencia nominal. En este post os muestro potencia activa y reactiva generadas aleatoreamente como se observa en la primera figura. En la segunda figura se dibuja el vector complejo S que es la potencia aparente y como se puede visualizar, los valores están dentro de una zona o área o parte del plano complejo permitido para el funcionamiento normal del sistema. En la figura, se puede observar como ha ido evolucionando el factor de potencia y esto puede permitir por ejemplo hacer simulaciones de conexión y desconexión de banco de condensadores para corrección del factor de potencia. Datos asumidos pero si tiene alguien datos, lo puede emular y seguramente salen unas figuras bastante interesantes. Hecho con MATLAB de MathWorks Inc.
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Sustainable Thermal Energy Storage Systems: A Mathematical Model of the “Waru-Waru” Agricultural Technique Used in Cold Environments
by Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation, Faculty of Oil, Natural Gas and Petrochemical Engineering, Universidad Nacional de Ingeniería, Av. Tupac Amaru 210, Rimac 15333, Peru
Energies 2025, 18(12), 3116; https://doi.org/10.3390/en18123116
Sitio web: https://www.mdpi.com/1996-1073/18/12/3116
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Estimados lectores, retomando los temas de energías renovables y redes eléctricas avanzadas, les muestro acá una simulación de las pérdidas dieléctricas de cable (conductor de electricidad) cuya fórmula también se muestra en la figura. La figura muestra un comportamiento causi-real en que todos los parámetros cambian: la frecuencia, el voltaje y el factor de pérdidas del aislamiento. En éste caso, sólo cambian la frecuencia y el factor de pérdidas de aislamiento. El tiempo es referencial. Hecho en MATLAB/Simulink de MathWorks Inc.
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Tarrillo, Jorge Luis Mírez, and Jesús C. Hernandez. 2024. «Proposal for the Implementation of Solar Chimneys near Urban Environments with Variable Collector Area According to Demand and Environmental Conditions» Energies 17, no. 20: 5039
Website: https://www.mdpi.com/1996-1073/17/20/5039
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Agradecido a la Providencia y a la vida de llegar a este momento pues detrás de todo esto está la familia, los vecinos, los profesores, amigos, conocidos, estudiantes, colegas de a lo largo de muchos años se ha compartido y se comparte el día a día. Más que un Reconocimiento es renovar el compromiso de seguir apoyando las iniciativas culturales de Chota y de desarrollo de la ciencia y tecnología en el país mediante los proyectos de investigación científica, las publicaciones científicas, la docencia y la divulgación científica.
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Dear lectors, in this post I show the results of the 3D simulation with variable axial spacing between conductors within the cable (S) and conductor diameter (d) of the inductance L per core of a 3-core cable or of three single-core cables comprises two parts, the self-inductance of the conductor and the mutual inductance with other cores, given by:
L = K + 0.2 loge (2D/d)
Si deseas adquirir el código su costo es US$ 1.00 mediante Paypal.
Código de gráfica de post J1159
Se envía el código MATLAB al correo electrónico del cliente.
1,00 US$
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Estimados lectores de mis redes sociales, quería compartir con ustedes el hecho de estar calificado como Investigador RENACYT Nivel IV del CONCYTEC PERÚ… Nos toca en adelante la ardua labor de lograr el siguiente Nivel durante el 2024. Ardua porque se requiere tiempo, financiamiento (usualmente lo que hace más difícil desarrollar y avanzar en investigar), trabajo en equipo, recursos materiales… En fin, a seguir adelante y muchas gracias a quienes hacen y harán posible que sigamos avanzando.
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Buenas horas con todos, quería compartir la noticia de que logré calificar como Investigador RENACYT Nivel V de Concytec Perú. Motivación para seguir investigando para el bienestar de la familia, sociedad y humanidad.
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En el mundo de las energías renovables, las microrredes surgen como elementos organizativos de diferentes fuentes y cargas ubicados dentro de un espacio geográfico delimitado y con uno o más puntos de interconexión sea con otra microrred o con la red eléctrica pública. Paneles solares fotovoltaicos, turbinass eólicas, almacenamiento electroquímico, etc. son parte de sus componentes. La demanda igualmente puede ser residencial, comercial o industrial. Todo esto crea comportamiento de la demanda que es atendido por la oferta y en algún momento pueda haber déficil o sobrante. La figura del presente post muestra un ejemplo acerca de ello, en que tres microrredes debido a sus comportamientos propios, presentan diferente necesidad y sobrante en el tiempo. Hecho con MATLAB.
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En una configuración de dos barras en DC, la diferencia de voltaje determina la cantidad de energía que fluye por unidad de tiempo, se llama potencia eléctrica, y; que en las dos gráficas del presente post se puede apreciar. En una se observa la diferencia de voltaje considerando la barra fuente con voltaje constante, usualmente asociado a su conexión con un gran sistema eléctrica de potencia o por la autoregulación de voltaje de una fuente. En la otra gráfica, el flujo de potencia eléctrica producido por esa la diferencia de voltaje respectiva. Hecho en MATLAB, con generación de números aleatorios, para lo que vengo investigando que con las DC Microgrids.
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Estimados lectores, y resulta que una de las cosas más interesantes es acercarse hacia las condiciones reales de velocidad de viento y de potencia, sea para la valorización energética sino para también probar los sistemas de respaldo y de control ante escenarios recreados en computadora. La gráfica desarrollado muestra las variaciones de velocidad de viento y de potencia. Hecho en MATLAB, en el que detrás hay obviamente matemáticos con generación de números aleatorios entre 4 m/s a 15 m/s., Sólo está contemplado una turbina con densidad de aire y coeficiente de potencia constante, pero se puede recrear escenarios más reales. Bienvenido el apoyo y colaboración para seguir investigando y publicando.
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Todo artefacto, componente, máquina, sistema, etc… presenta un progresivo envejecimiento que conlleva a la falla de los equipos los cuales se van registrando durante los años de funcionamiento y con esa información se crea histogramas como el que se muestra en el presente post. Obviamente mientras más fallas se presentan la curva de distribución se forma mejor, y a partir de ello se puede normalizar y tener una función de probabilidad característica de la marca y modelo del equipo, máquina, etc. Elaborado con MATLAB para ustedes queda la gráfica.
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Invitación a participar del Webinar: Microrredes Eléctricas. Expositor: Dr. Jorge Mírez. Jueves 30 de Marzo 2023. Hora: 16:00 horas México (17:00 horas Lima)
Link de Registro Expo Energía México 2023:
https://www.expoenergia.com.mx/Webinar/index.php
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DOI: 10.1109/ICMEAE.2019.00034
Abstract:
This article includes a compilation and analysis of relevant information on the state of the art of the implementation of the Droop Control technique in microgrids. To this end, a summary and compilation of the theoretical models of the Droop Control and a summary of implementations have been made and, in general, try to summarize the great variety of experiences developed in this topic. The chosen experiences have been selected according to the research motivations that are available in the future and that are explained throughout this article, since this will serve as a starting point and guide for future research in microgrids and similar novel topics such as Low Voltage Distribution in Direct Current (LV DC) and DC microgrids (DC MG). The LV DC distribution for this article is related to houses in direct current (DC Home).
Gratefully for this news !!
Regards:
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Determining the necessary area of photovoltaic solar panels to be able to feed a demand is something to evaluate considering that both the demand and the energy source (the Sun) vary in their behavior. The total solar cells area required to supply the load demand can be calculated from the following equation shown in the figure of this post where \F_{s} is the safety factor which includes the possible allowance of insolation data inaccuracy, \V_{F} is the factor of variability which considers the impact of yearly radiation variation. \P_{L} is the power demand, \H_{t} is the solar irradiation and \n_{c} is the efficiency of the photovoltaic solar panel.
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Good morning readers, solar energy is an interesting topic and knowing how efficient its capture is interesting to model and simulate. The hourly generating efficiency of the PV system (calculated in percentage) can be obtained in terms of the cell temperature as shown in the following equation shown in the figure of this post, where \beta_{t} is the temperature coefficient, μcr and \T_{cr} are the theoretical solar cell efficiency and temperature at solar radiation flux of 1000 W/m2, respectively, \lambda is the Ross coefficient, \T_{a} is the ambient temperature and \H_{t} is the solar radiation on tilted surface. Note: All the simulation images in this blog have been developed in Matlab/Simulink, the codes are for sale, as well as the thesis and research advisory service. Best regards.
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This post has to do with programming and simulating the power curve of a wind turbine and for example I have considered a capacity of 10 MW, with a starting speed of 3 m/s, a nominal speed of 10 m/s and a cutting speed of 25 m/s approx. The output power of wind turbine is described in terms of wind speed from the typical power curve characteristics of the windturbine as it is show in figure of the present post, where, Pw is the wind turbine output power, Pr is the rated output power of WT, u_c is the cut-in wind speed, u_r is the rated wind speed, and u_f is the cut-off wind speed.
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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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