Archive for the ‘Renewable Energy’ Category
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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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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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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En el presente post se muestra (en figura) resultados de la simulación de como cambia el valor de la eficiencia de una celda de combustible según la temperatura. Es de mencionar que la eficiencia de una celda de combustible (FC) es la división de la energía libre de Gibbs (que es igual al trabajo de salida total) entre la energía total disponible desde la reacción electroquímica. En esto, son los procesos de conducción y convección de transferencia de calor los necesarios a usar para mantener y/o controlar la condiciones de operación de las celdas de combustible. Para la figura se ha desarrollado código MATLAB.
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This post show figure with simulation of variation of efficiency in FC. The efficiency is the relation between Gibbs free energy (that is equal to total output work) and total energy available from electrochemical reaction. Conduction and convective process of heat transfer are necessary for maintenance and/or control of the FC operation. Regads.
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En el presente post se puede observar que la variación del voltaje de circuito abierto o voltaje teórico (OCV en inglés) de una celda de combustible que usa hidrógeno versus la temperatura. En esto está involucrado la energía libre de Gibbs, moles de electrones y la constante de Faraday. Entonces, si con la temperatura se reduce el OCV entonces conviene retirar la energía térmica, lo cual puede servir para calentar agua, calentar el aire de un ambiente y/o algún otro proceso similar. Las variaciones de temperatura operativas al tenerlos ya calculadas para todos los valores posibles, entonces es posible determinar cuando en operación la temperatura cambie y el sistema de control actúe para regular la temperatura con un mayor paso de agua, aire y/o sistemas de conducción y/o convección de calor. Simulado usando MATLAB de MathWorks Inc.
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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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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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Link de Paper en IEEExplore:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9359432
DOI: 10.1109/ICMEAE51770.2020.00043
Abstract:
Structure perovskite cells, with the general formula ABX3 and named after the mineral CaTiO3 [1], become good candidates for use in converting solar energy into electrical energy, because their efficiency increased in a short period from an initial 3.8 % to laboratory-scale energy conversion efficiency of 23.3 %, which rivals the performance of commercial multi-crystalline silicon solar cells [2]. Recently the power conversion efficiency (PCE) has reached 24.2 %. In addition, another important merit is its production cost, screen printing [3], roll to roll printing [4]. Another characteristic of the carbon electrode is that, due to its composition, it can transport the holes and does not need a hole-transporter material (HTM) or hole-transporter layer (HTL), unlike peroskite cells with metal. In [19] a study is reported where the storage stability of 1 year and PCE of 10.4 % (AM 1.5G, 100 mW/cm was reached in an area of 49 cm2 of mesoscopic carbon perovskites (CSPC).
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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 !!
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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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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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Wind resources and the electric power output from wind turbine at a particular location depend on wind speed at the hub height, the wind turbine speed characteristics. Wind speed at the hub height of wind turbine is calculated by the power law equation using the wind speed data collected at the anemometer height as the equation in figure where, u(h) and u(hg) are wind speeds at hub height (h ) and anemometer height (hg), respectively, and Greek letter alpha is the roughness factor considered as 1.0 and 1.4 for this post. In this simulation hg = 10 meters and u(hg) = 10 m/s. This simulation is the result of the implementation of the mathematical model in Matlab.
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Dear readers, I show you a new simulation using Matlab in the next post. The induced voltage in the coils of a transformer is related to the frequency and the magnetic flux that passes through it. These, beyond the ideal calculation of being constant values, have small variations due to multiple factors, and therefore, lead to the fact that the induced voltage naturally has a slightly variable behavior over time. These changes involve transient processes of energy flow and exchange that can be simulated with Matlab/Simulink creating the appropriate study scenarios. Share my blog. Best regards.
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En el presente video modelamos la potencia de la turbina eólica considerando la variación del área de barrido y la velocidad del viento, además, densidad y coeficiente de potencia se toman como constantes. Hecho en Matlab y 100 % práctico. Invitados a inscribirse en mi canal y seguirme en mis redes sociales.
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Estimados lectores. Han pasado 10 años desde que vine por primera vez a la ESPOCH – Escuela Politécnica del Chimborazo en Riobamba, Ecuador. En aquel momento era un estudiante que iniciaba sus estudios de doctorado en física con el ánimo de aportar a lo que ahora es redes eléctricas inteligentes o avanzadas y energías renovables. Ahora, 2022, participo gracias a la invitación de la Facultad de Ciencias de la ESPOCH de las actividades de celebración por los 50 años de Fundación de esta universidad, y es muy grato nuevamente recorrer sus ambientes, re-encontrarme con los amigos que nunca perdimos la comunicación a pesar de la distancia y conocer nuevos colegas, estudiantes y acordar los trabajos de colaboración a futuro. De hecho me toca hacer una exposición y será éste miércoles a las 2:30 pm con el tema: Microrredes Eléctricas Inteligentes… y ésta será un resumen de lo recorrido, de los conceptos básicos, los aportes en la operación, control, optimización, así como la experiencia de modelar matemáticamente las microrredes y sus componentes y de hacer simulación numérica, e ideas concepto y visión de nuevos trabajos; todo esto expuesto en base a las publicaciones Scopus hechas en estos años. Siento que la vida me trae por acá para una pausa en el ajetreo diario y nuevamente interactuar y ver en la labor académica, el motivo de vida que más mejores resultados me ha dado en la vida junto con la familia. Es momento de reactivas blogs, redes sociales y nuevamente centrarme en usar mis conocimientos para la investigación ahora ya abordando redes eléctricas inteligentes, ingeniería biomédica, ingeniería aeroespacial, ingeniería inversa de culturas incas y preincas y hay mucho material borrador que la vida y sus circunstancias hizo que deje de atender, pero es momento de retornar. Gracias a las instituciones, universidades, colegas, amigos y familiares que siempre apoyan, todos en su momento como arte de magia salen al encuentro en el camino de la vida. Gracias ESPOCH, Riobamba y Ecuador, en especial al Dr. Celso Recalde y su equipo de la Facultad de Ciencias. Atentamente: ING. Jorge Luis Mírez Tarrillo.
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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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