Archive for the ‘Smart Grid’ Category
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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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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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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… 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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En este caso tenemos un sistema con dos elementos. Se asume que el sistema esta operativo ON y en caso de falla este se puede colocar en estado no operativo OFF. Surgen varias posibilidades dado que son dos elementos se tendría cuatro posibles estados que se observan en la gráfica. El asunto toma características particulares cuando se analiza si estos elementos están conectados en serie o en paralelo. Si están en serie, basta que falle uno el otro pasa a estado no operativo. en cambio, en paralelo si falla uno está el otro que puede cumplir la misma función pero en condiciones de sobrecarga o con ciertas limitaciones, pero el sistema no colapsa. Como se expuso en el post anterior, las variables son las tallas de falla y el tiempo de reparación, que condicionan la operatividad del sistema (mejor dicho uso para estudios de confiabilidad). El estar en condición OFF suele surgir de manera aleatoria y el tiempo de reparación va condicionado por las actitud de la empresa para reponer el sistema en estado operativo.
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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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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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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)
CV Jorge Mírez: CV_Jorge_Mirez_Super_Short_2014
memory help about i in Mars Desert Research Station (April/May 2013) ayuda_memoria_MDRS_2014
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En esta configuración, algunos de los DGs (generadores distribuidos) regulan sus potencias de salida, P, mientras que otros regulan el flujo de potencia en alimentadores. La misma unidad podría controlar sea su potencia o flujo dependiendo de la necesidad. Esta configuración podría potencialmente ofrecer lo mejor de ambas opciones: algunas unidades operan en su eficiencia pico recuperando calor residual, algunas otras unidades aseguran que el flujo de potencia desde la red se mantiene constante bajo condiciones de carga cambiante dentro de la microgrid.
Se suele hacer modelamientos y simulaciones para diferentes escenarios de tal manera de determinar cuál de las diferentes alternativas de funcionamiento o de tecnologías implementadas en la microgrid son las más adecuado. Se hace primero simulaciones por las ventajas que representan el tener bajo costo (dado que se hace en computadoras) y luego de que una vez todo ha sido probado computacionalmente, se realiza a modo experimental. Parte de mi experiencia es hacer simulaciones en Matlab/Simulink gustoso de compartirlo y/o de participar en colaboraciones, colaboraciones y/o servicios.
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En esta configuración, cada DG (generador distribuido) regula la magnitud de voltaje en el punto de conexión y la potencia que está fluyendo en el alimentador at los puntos A, B, C y D de la figura A.1. Con esta configuración la demanda de carga extra son asumidos por la DG, mostrándose una carga constante para la red de la empresa de servicio público de electricidad, teniendo en cuenta los mecanismos de gestión de la demanda. Otra vez, cuando está en modo sistema aislado, la función droop flujo en alimentador local vs frecuencia asegura que la potencia esté balanceada.
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Existen dos categorías de algoritmos de aprendizaje: el Descenso por gradiente, y técnicas de entrenamiento de segundo orden (Gradiente Conjugado, Levenberg-Marquardt -LM).
Todos los algoritmos parten de una condición inicial x(0) y luego se modifican por etapas de acuerdo con:
x(k+1) = \alpha * p(k)
donde p(k) representa una dirección de búsqueda y el escalar positivo a es la tasa de aprendizaje, que determina la longitud del paso.
El entrenamiento finaliza cuando una de las siguientes condiciones se presenta:
- Cuando se ha alcanzado la cantidad máxima de iteraciones.
- Cuando se ha alcanzado el error final deseado.
- La ejecución del gradiente alcanza un valor por debajo del mínimo gradiente.
Hay que recordar que la función de activación de cada neurona es la función sigmoidal.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation (GMMNS).
Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
E-mail: jmirez@uni.edu.pe
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El aprendizaje es el proceso por el cual una Red Neuronal modifica sus pesos en respuesta a una información de entrada. Los cambios que se producen durante el proceso de aprendizaje se reducen a la destrucción, modificación y creación de conexiones entre las neuronas.
En el caso de las Redes Neuronales Artificiales, se puede considerar que el conocimiento se encuentra representado en los pesos de las conexiones. En realidad puede decirse que se aprende modificando los valores de los pesos de la red. Durante el proceso de aprendizaje, los pesos de las conexiones de la red sufren modificaciones, por tanto se puede afirmar que este proceso ha terminado (la red ha aprendido) cuando los valores de los pesos permanecen estables.
En forma general, se consideran dos tipos de aprendizaje: Supervisado y no supervisado. La diferencia fundamental entre ambos tipos estriba en la existencia, o no, de un agente externo (supervisor) que controle el proceso de aprendizaje de la red. Particularmente las supervisadas se caracterizan por tener arquitecturas en niveles y conexiones entre las neuronas estrictamente hacia delante. Frecuentemente son utilizadas para clasificar patrones.
En el caso de las energías renovables, se ha reportado varias publicaciones en referencia a utilizar RNA en varios usos, desde controlar el funcionamiento de una máquina hasta evaluar las variables medio ambientales o de funcionamiento de la red eléctrica. Todo esto es muy interesante, dado que se le puede programar de tal manera que la computadora puede «aprender» el comportamiento del sistema modelado y simulado.
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Sobre un generador eléctrico rotativo se tiene que actúa sobre él un momento de la carga y un momento motor. Dependiendo si es mayor o menor la máquina eléctrica se acelera o desacelera. En el control droop una primera aproximación es asumir que la manipulando la potencia activa puedo regular la frecuencia y si regulo la potencia reactiva puedo regular el voltaje. Bajo ese contexto se asume valores set points tanto para la frecuencia y voltaje, asi como temporales para la potencia activa. Con ello la diferencia que existe entre el valor real y el valor predeterminado servirá como referencia para tomar acciones sobre el sistema. En el modelo se observa una súbito incremento en la potencia de la carga, por lo tanto, el generador se frena, el control droop lo detecta y va regulando el ingreso de potencia generada a fin de recuperar la velocidad angular predeterminada. La gráfica se ha hecho en Simulink de MathWork Inc.
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Este modelo ha ido mejorando en colaboración con colegas extranjeros, suena bien y vamos por buen camino… que sigamos progresando !! … están los componentes de la microgrid, esta es de corriente continua y alterna. Un escenario ha sido modelado a fin de ser considerado como estudio importante de un caso típico. La simulación se realiza en Matlab/Simulink de MathWorks Inc. El modelamiento se ha hecho en base a la literatura científica y libros de relevancia consultados….
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El tamaño de las turbinas se va a ir incremento, esto es un hecho. Mejores materiales en los diferentes componentes de las turbinas han hecho posible que cada vez una sola unidad pueda producir varios MW de potencia eléctrica. La comparación es el tamaño de un avión comercial. Es un reto tecnológico el desarrollar turbinas cada vez más grandes y que sean seguras, fiables y económicas. Las universidades, institutos de investigación y laboratorios de las empresas que fabrican estas cosas, van en un carrera que involucra la continuidad de su producción, el mercado que abarcan, las tendencias de uso de energías renovables y la continuidad de su existencia. Favor si hay oportunidad en alguna de esas empresas constructoras de turbinas eólicas para trabajar, me pasan la voz 🙂 … caso adicional, es a quienes desean hacer simulaciones en Matlab/Simulink y desean que les asesore me escriben…
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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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