Archive for the ‘Sistema Eléctrico System Electric’ Category
En la entrada J749 se presento el resultado del cálculo de fiabilidad de una red eléctrica. En esta figura se puede observar el cálculo de fiabilidad de dicha red eléctrica realizada varias veces (5). Para ver como se comportan los indicadores en cada simulación. Esto se realiza porque recordando, las variables se generan a partir de método de Monte Carlo y con ello se van calculando los diferentes indicadores de fiabilidad. Matlab de MathWorks Inc es una potencia herramienta que nos ha servido (junto con un estudiante de maestría) llegar a estos resultados. De hecho 5 veces no es suficiente para recrear un proceso estocástico, serían necesarios unas 100, 500 ó 1000 veces y determinar cual es ese rango en el valor de cada variable. Parte del trabajo de doctorado que realizo y que me permite también desarrollar capacidades para otros campos del saber en ciencias e ingeniería (me pueden hacer participar de sus proyectos de investigación y desarrollo ? )
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Se ha hecho un estudio de tal manera que se vean si podemos hasta el 2030 dejar de emitir un 50% de las emisiones que se realizaban hacia el 2002. Implica esto de decisiones importantes tanto en lo político como en la industria, así como en los mercados principalmente de aquellos con grandes consumos de energía (países desarrollados y en desarrollo…. [Perú no cuenta a las justas ni llegamos a 10 GW de capacidad instalada, por lo tanto, no somos un país en vías de desarrollo]) … Hay un fuerte impulso en lo que son las renovables, pero la cantidad de MW involucrados es de considerar. Recientemente leí una noticia que Dinamarca había logrado el 40% de consumo a partir de renovables (en Perú se dice que las renovables no pueden implementar debido a que causa inestabilidad en el sistema, obvio con un sistema eléctrico nada robusto eso es posible… por lo tanto, debe haber políticas para incrementar el consumo de energía eléctrica y propiciar las plantas de energía renovable de muchos MW). Por lo tanto, se es necesario estar al tanto de la tecnología y aportar en lo posible para que esto prospere, lo mismo en construcciones más eficientes y tecnologías (nuevas o existentes) que se pueden usar en la industria. De hecho, para lograr esta curva, los investigadores (bastante técnicos y no burocráticos) han tenido un sano criterio y juicio de comprender la actualidad energética y sus variables para hacer estas simulaciones.
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Esta es una gráfica de tendencia de las emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera hasta el año 2030. Para llegar a este tipo de gráficas, se recrea los escenarios en base a los antecedentes y la perspectiva de uso de las variables que ingresan en dicho estudio y corren una simulación, con ello no basta, es necesario realizar varias simulaciones de lo mismo y quizás con algunos ajustes para tener todo un gráfico de tendencias en que se refleja el verdadero ánimo del consumismo mundial que ahora que estamos a mitad de camino de dicho período, tenemos serios problemas ambientales, que será cuando lleguemos al 2030… si llegamos ?… ó será que hasta esa época se han creado soluciones tecnológicas para minimizar el cambio climático y el efecto de la emisión de CO2 a la atmósfera. Por mi parte, nosotros que somos fans de las energías renovables, debemos hacer un esfuerzo por crear aquellas tecnologías que logren capturar el CO2 disuelto en la atmósfera y darle un mejor uso. Quizás para ello en un inicio será necesario hacer procesos de simulación, me avisan si puedo servirles, dado que en el desarrollo de tecnologías y realizar simulaciones vengo participando, además quien sabe que la tecnología pueda ser tan avanzada que roce con la ingeniería aeroespacial y dé la seguridad energética a las naciones así como un adecuado uso de los recursos ambientales, minimizando el daño.
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He aquí una imagen de lo que es un sistema eléctrico inteligente. Es una combinación entre tecnologías de la información y la red eléctrica existente, agregándole elementos de reciente desarrollo como son las fuentes de energías renovables. Las técnicas de información han sido utilizadas desde hace años para monitorear el funcionamiento de la red eléctrica, sin embargo, el actual uso que se le desea dar es mucho más amplio: se desea recopilar información entre cada vez más cortos espacios de tiempo, con alta precisión, rapidez de procesamiento y almacenamiento, de tal manera que se puede determinar y decidir una condición de funcionamiento la más óptima posible y minimizar la presencia de fallas o perturbaciones. En ello estoy avocado como tema de investigación y estoy presto a trabajar en coordinación con investigadores y grupos de IDI. Principalmente mi trabajo se basa en recrear escenarios computacionales y analizar las simulaciones.
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En el presente entrada es el trabajo en conjunto que venimos haciendo sobre simulación mediante monte carlo de indicadores de fiabilidad en un sistema eléctrico. Han sido necesarios varias reuniones y aún seguimos trabajando. En el eje horizontal es el número de elementos del sistema eléctrico, ahí cada quien presenta un número de fallas, un probabilidad de falla, un tiempo medio de respuesta luego de un tiempo de simulación de varios años. Permite pues estas simulaciones que a base de datos reales, imaginar un visión de la performance del sistema eléctrico a futuro. Hecho en Matlab de MathWorks.
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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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Link:
The rapid increase in the integration of distributed resources such as distributed generation (DG), demand response (DR) and electricity storage (ES) requires management schemes to integratedistributed resources into low and medium electricity networks. Energy management represents a challenge for operation of electric grids when distributed resources are merged into the network. This paper address the energy management of distributes resources considering a complete characterization of them. The feasibility of those resources is considered into a microgrid model, so, thedistributed resources are integrated through of a microgrid. This paper proposes the integration ofdistributed resources using a microgrid concept because there are relevant advantages of this model. The operational advantages are evident from the results. The results show how effectively differentenergy resources can be managed into the grid in the most efficient way.
Published in:
Circuits and Systems (CWCAS), 2014 IEEE 5th Colombian Workshop on
Date of Conference:
16-17 Oct. 2014
- Page(s):
- 1 – 5
- Print ISBN:
- 978-1-4799-6838-1
- Conference Location :
- Bogota, Colombia
- DOI:
- 10.1109/CWCAS.2014.6994607
- Publisher:
- IEEE
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Una red eléctrica está compuesta por diferentes elementos entre líneas, centros de transformación, seccionadores, etc. Todos estos tienen ya sea por estadísticas o por probabilidades, un valor de tantas fallas por año. Sin embargo, para pensar en futuros escenarios, se hace necesario generar números aleatorios para cada elemento de la red eléctrica de tal manera que podamos «ver» que elemento es el que fallará primero y luego el siguiente etc… en todo caso, se asume muchos años para analizar luego de ese período de análisis (unos 100 años o 1000 años) los costos asociados a la red eléctrica. La imagen muestra el tiempo de falla de cada elemento, hay elementos muy prontos a fallar (valores pequeños) y elementos de larga duración sin fallas (valor altos). Hecho en Matlab de MathWork Inc. y quedo presto a quienes desean que les brinde mis servicios de programación y análisis (e-mail: jorgemirez2002@gmail.com)
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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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Estimados lectores, creo haber puesto esta información en algún post anterior (sería bueno que lo busquen). Sin embargo, quería acá la secuencia del análisis de los datos de viento durante un año. Los datos pueden ser generados aleatoriamente o ser recolectados. En lo que son recolectados son tomados cada cierto tiempo y por lo tanto, entre esos espacios (entre cada dato) se puede también aleatoreamente colocar valores de velocidad de viento para comprender mejor la dinámica de las turbinas simuladas. Por mientras, en todo un año se puede generar una data recolectada, un análisis de estadísticas y una curva que represente aproximadamente todo ello. Por lo demás, esto puede ser trabajado en software, en mi caso con Matlab de MathWorks Inc. … los códigos están a la venta (favor escribir al email). Saludos a todos mis lectores (My greetings for all readers in all countries)
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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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Durante el funcionamiento de un sistema eléctrico pueden haber momentos en que no esta operativa, debido a una falla parcial o total del sistema. Cada elemento tiene una probabilidad de falla dependiendo de varios factores entre ellos diseño, funcionamiento, mantenimiento, entre otros. Hay elementos del sistema mucho más importantes que otros, quizás algunos esenciales como lo puede ser una línea de transmisión si es la única que hay para conectar dos puntos. En todo esto, se puede recurrir a modelar fallas mediante la generación de número aleatorios. En la figura en un período de 100 años se simula las fallas (valor 1) y no fallas (valor 0) de un elemento de un sistema. Se puede ver que en este caso dado que lo hemos hecho sin mayor exactitud, es decir, aleatorios uniformemente distribuidos, encontraremos que la probabilidad de falla es de 0.5 aproximadamente tendiendo a dicho valor si el número de años se hace infinito. Hecho en Matlab de MathWorks Inc.
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Muchas veces se suele utilizar números aleatorios para determinar posibles comportamientos de los sistemas a modelar, en especial, de los que son electroenergéticos. En la gráfica se ha presentado la generación de números aleatorios entre 0 y 1 de manera uniforme mediante un código simple de Matlab. Haciendo varias veces la simulación encuentro que a medida que aumento el número de veces que se genera el aleatorio cada vez el promedio o valor medio se acerca a 0.5. Cuando van 500 ó 1000 años (escala usada en este ejemplo) se tiene una buena aproximación, sin embargo, dependiendo del problema se puede agrandar o reducir la escala. Entre 0 y 1 se ha considerado como indices de confiabilidad dado que estos son indicadores de la performance y seguridad de continuidad del servicio ante cualquier perturbación o disturbio. Un simple expresión simple de valor esperado será de:
E(I) = (1/N) \sum{N}{j=1}(I_{j})
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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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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Las máquinas hacen su trabajo y hay que determinar el valor de cada variable. Para esto se conectan sensores y trasductores que llevan la señal hasta el lugar de control y procesamiento. En ese camino, suele contaminarse con ruido sea generado por el mismo funcionamiento del equipo o por filtración de la señal por inducción o interferencia electromagnética, entre otras formas dependiendo de la tecnología que se está usando. Los puntos rojos son los valores que envia el sensor y lo que hace el filtro promedio es promediar los valores anterior para compensar las variaciones que se tiene. Algunas variables tienen valores que se desean que sean constantes: voltaje y frecuencia por ejemplo. Esta figura se trata de una curva de valor constante de 14.4 voltios al que se la sumado un ruido de valor medio cero y con una cierta desviación estandar. Puedo observarse que la medición tiende hacia su valor ideal de 14.4 luego de varias lecturas.
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Los índices o parámetros de confiabilidad utilizados para redes eléctricas pretenden cuantificar la calidad del servicio que presenta la red en cualquier punto de consumo. En algunos casos tambén se definen índices globales apra el sistema como un todo. Entre los cuantificadores más populares se cuentan:
- Tasa de falla (λ): Representa la cantidad de veces que un consumidor se ve privado del suministro de electricidad, por unidad de tiempo. Generalmente se considera como unidad de tiempo el período de 1 año, ya que la disponibilidad de electricidad normalmente es alta. EL inverso de la tasa de falla se conoce como tiempo promedio entre fallas.
- Tiempo de reparación (r): Representa la cantidad de energía que la empresa de distribución pierde en vender. Este índice tiene gran relevancia para estas empresas, dado que puede utilizarse como parámetro de decisión al evaluar alternativas de mejoramiento de la calidad del servicio.
- Carga promedio desconectada (L): Es la cuantificación de la cantidad de consumidores afectados por los cortes de suministro.
- Tiempo anual de desconexión esperado (U): Es la indisponibilidad total de servicio durante un año, medido en horas. Se obtiene como la multiplicación de la tasa de falla por su duración promedio.
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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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Cuando se requiere calcular la fiabilidad de un sistema, se considera por lo general dos estados de cada componente: en servicio o inoperativo. Dichos estados son en lo particular discretos y aleatorios, por lo tanto, se debe trabajar en base a funciones de probabilidades y datos medidos de campo. Con ello se crea modelos aleatorios que reproducen condiciones de operación a ser evaluadas. Es necesario crear un modelo matemático del sistema. Para la estimación del modelo se siguen los siguientes pasos:
- De los datos recolectados se determina el número de fallas, y para cada falla, los respectivos tiempos para falla y reparación.
- Se construye un histograma de frecuencia tanto para los tiempos para falla como para los tiempos de reparación, con el fin de mirar su comportamiento y deducir cuales de las distribuciones teóricas se pueden ajustar a los datos recolectados.
- Para las distribuciones teóricas que se pueden ajustar a los datos se determinan los parámetros a partir de las estadísticas de las muestras de los datos.
- Por medio de la prueba de bondad de ajuste Kolmogorov Smimov se elige la función que representa los datos con más confianza.
Las distribuciones usadas se muestran en la figura del presente con su respectiva función de distribución de probabilidad, el valor esperado y su función inversa
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Esta es la proyección que ha hecho la Dirección General de Hidrocarburos desde el año 2007 al año 2026 del consumo de gas natural en función al uso que se le va a dar: uso vehicular, uso residencial comercial, uso industrial, uso para generación eléctrica.
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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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