Archive for the ‘Wind Power’ Category
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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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
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Se ha venido realizando varios proyectos de generación con fuentes de energía renovables. La figura muestra los proyectos que han sido implementados o están en construcción o han sido adjudicados hacia el año 2013. Han habido varias dificultades, la primera se refiere a la poca visión del gobierno peruano de no haber considerado precios asequibles y tentadores para que los inversionistas privados tengan el interés por participar. El otro punto viene a ser las trabas administrativas, la excesiva documentación solicitada en tales subastas hechas por el Estado Peruano y un panorama no tan claro de perspectiva de energías renovables. Un estudio de máxima inyección de energía eólica al Sistema Nacional de Electricidad provee una cierta cantidad muy baja en porcentaje a la máxima demanda de todo el sistema, en comparación a las perspectivas tecnológicas de que en países como Dinamarca, se tiene como meta que toda la energía sea provista a partir de fuentes de energía renovables. Cuál es la traba? Pues los contratos de mediano y largo plazo con empresas generadoras a base de combustibles fósibles (petróleo, gas) con lo que el suministro de se ve ya sujeto a la quema de hidrocarburos, en un país que es el tercero entre lo más afectados por el cambio climático global. Salvo mejor opinión.
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La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) es una organización de cooperación internacional, compuesta por 34 estados, cuyo objetivo es coordinar sus políticas económicas y sociales. Fue fundada en 1960 y su sede central se encuentra en el Château de la Muette, en París (Francia). En la OCDE, los representantes de los países miembros se reúnen para intercambiar información y armonizar políticas con el objetivo de maximizar su crecimiento económico y colaborar a su desarrollo y al de los países no miembros. Conocida como «club de los países ricos», la OCDE agrupa a países que proporcionaban al mundo el 70 % del mercado mundial y representaban el 80 % del PNB mundial en 2007. Los principales objetivos de la organización son: Contribuir a una sana expansión económica en los países miembros, así como no miembros, en vías de desarrollo económico; favorecer la expansión del comercio mundial sobre una base multilateral y no discriminatoria conforme a las obligaciones internacionales, y; realizar la mayor expansión posible de la economía y el empleo y un progreso en el nivel de vida dentro de los países miembros, manteniendo la estabilidad financiera y contribuyendo así al desarrollo de la economía mundial.
Entonces en su compromiso con el medio ambiente, los países de la OCDE han asumido compromisos, pero no los que no pertenecen a la OCDE. La figura muestra una proyección a futuro en referencia a las emisiones de CO2, así que no sean envidioso e increpes contra algún país, porque la gráfica muestra el compromiso asumido por cada quien.
More info in: http://www.oecd.org/
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Luego de tener los datos de campo de velocidad de viento y luego de haber depurado todos los elementos no importantes, puedo hacer una distribución de frecuencias en función a la velocidad de viento. Sin embargo, es necesario definirlo como una función continua y no discreta basada en los datos. Por lo tanto la curva que se muestra es la función de distribución de la velocidad de viento de Rayleigh (del post anterior). Son ecuaciones sin embargo, hay que depurar los varios errores que puede haber durante la escritura del código de Matlab que lleva como resultado a esta gráfica. Lo hice en Matlab de MathWork Inc.
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Con los datos recolectados en el lugar potencial de emplazamiento de una turbina o de una parque eólico, un primer paso es el de analizar la frecuencia con que se repite una determinada velocidad de viento. En la gráfica se representa la cantidad de eventos según la velocidad del viento (en el eje horizontal)… Fue algo trabajoso analizar la data y crear el código necesario para limpiar los valores cero que se tenía (obvio eran mas de 8700 datos y no se iba a ser uno por uno) pero luego de crear la lógica necesaria nos muestran un excelente histograma con velocidad máximas en el orden de 5 m/s pero con velocidades altas también. Posteriores análisis podrían conllevar a determinar la potencia de la posible instalación, el factor de planta entre otras variables de importancia técnica y económica. Lo hice en Matlab de MathWork Inc.
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Conseguir datos reales de una instalación potencial de parque eólica es algo difícil pero ahi tenemos una figura. No sólo es la data lo importante sino como es que viene estructura, a momentos tenemos que ajustar la línea de tiempo y los valores máximos y mínimos de la escala. En nuestro caso la escala horizontal es en número de días del año y la escala vertical es a partir de la velocidad nula del viento. Podemos observar en la figura que hay fechas durante el año en que no existen datos; esto es un problema pero resulta ser una situación que se puede dar y se da. Ante este problema se puede usar varias técnicas para hacer una tendencia del comportamiento, pero no el tema de este post. Este post trata de mostrar la data recolectada y ser el punto de inicio para análisis por histogramas de capacidad de planta, potencia posible, etc. Hecho en Matlab de MathWork Inc…
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Hola a todos buenas horas. En este post muestro que Vd es la velocidad del viento después de haber interactuado con una turbina eólica y V viene a ser la velocidad de viento antes de interactuar con la turbina eólica; de esa relación de velocidad existe un acople con la eficiencia Cp (power coefficiente) del álabe. Se puede observar que aproximadamente cuando la velocidad de viento es la tercera parte de la velocidad de entrada a la turbina, se obtiene la máxima eficiencia de álabe. Hecho en Matlab de MathWorks.
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Estimados(as), pues en la gráfica tiene dos curvas, una de ellas son los datos colectados en campo (color azul) de velocidad de viento. La otra línea de color rojo es el aprendizaje de la red neuronal, en algunos lugares es más o menos que la curva real. Puede ver que las escalas se han trabajado en por unidad, esto para tener una idea del porcentaje de desviación desde los datos reales, por ende, la desviación es baja. Sin embargo, el punto de inicio coincide con el de la red neuronal, esto da mala espina, dado que en el caso de otra secuencia de valores, la red neuronal no podría predecir el valor inicial (la cual es una de las condiciones a darle para que inicie su trabajo de aprendizaje); pero, esto a la vez es una excelente oportunidad, dado que hay campo libre para desarrollar métodos y técnicas que conlleven a ajustar el aprendizaje a algún valor que durante el tiempo de estudio exista. Bueno esto lo desarrollé en Matlab de MathWorks Inc, méritos para la empresa americana y espero que les guste e interese.
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Y resultó que tras algunas horas de programar y programar y limpiar errores en el código, aparece esta ventana en que la RNA esta «aprendiendo»… vaya que interesante ver que de una u otra manera ello es posible realizarlo, sin embargo, evaluar si una, dos, tres, cuatro o más neuronas son las suficientes es buen tema y hasta cierto punto lo podría relacionar con enfermedades degenerativas como Alzheimer y Parkinson (por eso mis estimados siempre lean, piensen y hagan deporte sanamente para evitar estas dolencias). Puedo agregar algunas cosas a todo esto:
- Es grande el número de iteraciones que se dan (que no te sorprenda, lo bueno es que cada vez hay laptop y computadoras de mayor capacidad)
- Toma un tiempo de cálculo (no significa que demora mucho como varios minutos o dias, todo depende del arte del programador también)
- Toma un costo computacional (no significa que te vas a quedar sin memoria RAM o sin espacio en el disco duro, refuerzo que todo depende del arte del programador también)
- Lo que analiza acá es la velocidad del viento en un período de tiempo, esto es ya bastante complicado considerando que tiene un comportamiento aleatorio captado en el lugar de estudio.
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Los datos de campo son importantes para cualquier estudio en energías renovables, desde la producción de energía eléctrica hasta vibraciones o cosas más técnicas. En la gráfica les muestro los datos de todo un año (sólo que no he ajustado en el eje horizontal según el número de días del año) . Se puede observar que existen muchos datos, sin embargo, hay una zona en que los datos no existen, por lo tanto, es data ideal para hacer estudios de predicción (para lo cual podría jugar con contraer la escala de tiempo), así como para estudiar la respuesta de alguna máquina ante las variaciones súbitas de viento tanto en su resistencia como el ajuste de energía eléctrica producida como sucede en el caso del control droop. La gráfica muestra valores bastante elevados de velocidad de viento. La data tiene la particularidad de mostrar la velocidad promedio en cada hora durante un año.
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Por frecuencia se usa Simulink para hacer simulaciones las cuales nos grafican en Scope curvas de variables a estudiar del modelo matemático. Sin embargo esa curva es solo visualizar el comportamiento de la variable. Para capturar esa data hay que enviar al Workspace de Matlab, sin embargo, esta se traslada como un conjunto de datos sin definición del tiempo de simulación. Ante ello, hay que crear un programa scrip en que reescriba el eje horizontal de la gráfica igual al tiempo de simulación mediante una regla de tres simple entre la cantidad de datos que se posee y el tiempo de simulación. Con ello ya se puede crear sistemas de gráfica y ploteo o subploteo. Al grabar según el interés se puede grabar en diferentes formatos, puede ser un jpg o bmp. En la presente gráfica es el resultado ya mostrado en post anterior de un aerogenerador de 100 kW cuyo modelo matemático lo he desarrollado. Espero os sirva…
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Usualmente tenemos datos de mapas (eólico, solar, etc) de una zona determinada, estos contienen áreas con datos y otras áreas sin datos. Nos dan una idea de la distribución del valor de las variables en el área de estudio; sin embargo, encontramos que si deseamos cuantificar ello, es necesario separar el área que tiene los datos, del área sin datos… esto se logra con algo de técnica escribiendo en Matlab (de MathWorks Inc) y que como se ve en la figura en negro esta la zona que no me interesa y en blanco está la zona que es de interés porque tiene los datos. El mapa que usado es la Región Lambayeque en el Norte del Perú, una región de muchos restos arqueológicos, exquisita comida, bonitos paisajes y playas que os recomiendo visitar… ah! y en dicha región, está la ciudad de Lambayeque sede de la Universidad Nacional «Pedro Ruíz Gallo» en donde me formé como ingeniero mecánico electricista.
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation (GMMNS).
Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
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Los molinos de eje vertical no requieren de sistemas de orientación. Ventaja nada despreciable pues evita complejos mecanismos de direccionamiento y elimina los esfuerzos a que se ven sometidas las palas ante los cambios de orientación del rotor. Por su disposición permite colocar los sistemas de conversión prácticamente a nivel de suelo, evitando pesadas cargas en las torres, como ocurre en los de eje horizontal. Los rotores Savonius y Darrieus representan dos diseños básicos de rotores de eje vertical. El rotor Savonius trabaja esencialmente por arrastre, tiene un alto par de arranque pero su eficiencia es pobre. Por su sencillez y bajo costo es fácil de construir con técnicas artesanales. Se emplea en aplicaciones que requieren potencias pequeñas como es el caso de los extractores de aire en grandes edificios industriales o depósitos y en bombeo de agua.
Los rotores Savonius y Darrieus representan dos diseños básicos de rotores de eje vertical. El rotor Savonius trabaja esencialmente por arrastre, tiene un alto par de arranque pero su eficiencia es pobre. Por su sencillez y bajo costo es fácil de construir con técnicas artesanales. Se emplea en aplicaciones que requieren potencias pequeñas como es el caso de los extractores de aire en grandes edificios industriales o depósitos y en bombeo de agua.
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En su gran mayoría, la conversión de la energía disponible en el eje del rotor en otra forma de energía, se realiza mediante dispositivos ubicados sobre la torre. Tal es el caso de las turbinas eólicas destinadas a la producción de electricidad donde el generador eléctrico, acoplado al eje del rotor a través de un multiplicador, está localizado en la góndola.
Las denominadas máquinas rápidas, con palas de perfil aerodinámico y casi exclusivamente empleadas para generación de electricidad, tienen rotores de 1 a 3 palas que, según los diseños, están ubicados a popa (sotavento) o a proa (barlovento) de la góndola. Los rotores con palas a popa en principio no requieren de sistemas de orientación pues las fuerzas en juego tienden a orientarlo naturalmente, aunque en máquinas de gran tamaño se prefiere emplearlos para evitar los «cabeceos» que someterían las palas a vibraciones perjudiciales. En el caso de palas a proa los sistemas de orientación son imprescindibles; en molinos pequeños se emplean las clásicas colas de orientación pero en los grandes se prefieren los servomecanismos
Existen diferentes modos de prevenir aumentos descontrolados de la velocidad de rotación del rotor en presencia de vientos fuertes, o de regularla ante condiciones variables de la carga. Ellos van desde el cambio de paso, o «calaje» de las palas, la utilización de «flaps» que se abren y aumentan la resistencia al viento, hasta dispositivos que desplazan el rotor de su orientación ideal logrando que aumenten las pérdidas aerodinámicas. Prácticamente todas las máquinas disponen de dispositivos de frenado para poder detenerlas bajo condiciones extremas de viento o efectuar reparaciones. En las máquinas relativamente pequeñas a veces se evitan estos mecanismos pues, resulta más barato diseñarlas para soportar los máximos vientos, que adicionar sistemas de frenado.
Los rotores multipala, tipo americano, tienen por uso casi excluyente el bombeo de agua. Su alto par de arranque y su relativo bajo costo los hace muy aptos para accionar bombas de pistón. Se estima que en el mundo existen más de 1.000.000 de molinos de este tipo en operación
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Hola mis preciados lectores, en algún momento coloque una figura similar, considero que esta tiene elementos adicionales bastante importantes a detallar: Los molinos de eje horizontal son los más difundidos y los que han permitido obtener las mayores eficiencias de conversión, en la figura se puede apreciar como los aerogeneradores de eje horizontal tienen mayores valores de coeficiente de potencia, lo que se traduce en mejores eficiencias. También se dibuja el límite de Glauert, los progresos van desde varios frentes; uno de ellos son los relacionados a procesos de simulación y modelamiento.
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Como se sabe, la energía depende de la potencia y del tiempo y, como se verá más adelante, la potencia a extraer del viento depende del cubo de la velocidad. Las variaciones en intervalos de tiempo menores son aún más acusadas y son caracterizadas también por la presencia de Rachas de Viento que son incrementos rápidos del viento de corta duración. También existen incrementos o decrementos de la velocidad del viento en forma de rampa. El viento en el área de las palas puede estar influido por la presencia del fenómeno denominado Turbulencia que consiste en variaciones muy rápidas de la magnitud y el sentido de la velocidad del viento. En otras ocasiones, la velocidad del viento es más estable y podemos decir que estamos en presencia de un Flujo Laminar. En la zona de la pala el campo de velocidades se hace más complicado tal como se muestra en la figura (parte superior) y su rotación provoca el denominado Efecto de Estela que puede entenderse observando la figura (parte inferior).
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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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