Archivo de octubre, 2014
Recurriendo al concepto de líneas de corriente en un fluido en movimiento nos servirá para explicar como es que se genera el empuje en el álabe de un aerogenerador, ala de avión o álabe de turbina submarina. El gas aire que viene hacia el álabe al incidir sobre el álabe se divide en dos partes una que pasa por una zona concava de tal manera que es compromido (se crea una zona de alta presión) y las líneas de fuerza se unen desarrollando una fuerza sobre el área expuesta del álabe; y otra zona, sobre el lado convexo en que las líneas de flujo se separan creando una zona de baja presión y que produce una fuerza en la misma dirección de la que se genera en la zona de alta presión. Pero de estas dos fuerzas la que predomina es el de la zona de alta presión, y que se suma al de baja presión, creando el concepto de empuje que permite el movimiento en la dirección de la fuerza resultante del álabe.
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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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La figura muestra un sistema compuesto por un sólo elemento. Dado que estamos hablando del sistema eléctrico, cualquier elemento de un sistema eléctrico puede estar sólo en dos estados: operando (en funcionamiento) o fuera de operación. Usualmente se considera que el sistema suele estar en estado operativo y cuando sucede una falla pasa a estado de fuera de operación. Ese paso por lo general es de manera aleatoria condicionado por sus condiciones de funcionamiento o por las características del diseño y construcción del elemento. Esto define dos parámetros, la frecuencia de falla que trata de ver en que cada cierto tiempo el elemento pasa de estado operativo a no operativo y esta definido por la variable $\lambda$, y; el tiempo de reparación en que el elemento regresa a su condición operativa, y esta representado por la variable $\mu$. Muy fuertemente relacionado a los estudios de fiabilidad o confiabilidad.
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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 gráfica muestra un comportamiento durante un día. Al iniciar el día se puede apreciar que la forma de la onda de irradiación y de potencia son semejantes, algo como que todos los paneles solares están abocados a maximizar su producción de energía eléctrica. Cuando se llega a cierto nivel de irradiación, consigo va que la planta solar llega al tope de su capacidad, entonces y por lo tanto, cambio en las conexiones de la planta solar para mantener la producción de electricidad en la cantidad y calidad deseada se hace necesario. Sin embargo, debido a la potencia que se maneja, los cambios repentinos de conexiones consigo llevan a transitorios de funcionamiento que se reflejan en distorsiones de la onda. Hay que recordar que la curva v-i de una celda solar permite una rápida caída de la producción de energía desde su punto de máxima potencia y que si no se controla adecuadamente, variaciones súbitas se pueden reflejar en la red. Numerosas formas de control y automatización se han implementando y se siguen investigando para maximizar la producción de electricidad y además, para pronosticar también, con ello se puede programar el despacho de energía en función a la demanda. Espero os sirva.
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El cielo que Jorge Mirez vio la primera noche que pasó en la Mars Desert Research Station no fue el mismo que desde niño observaba con ilusión en Chota, Cajamarca. Aquellas estrellas y constelaciones que solo conocía por las películas y revistas que revisó durante décadas junto a sus amigos, se revelaron por fin en la infinita oscuridad del firmamento. Estaba lejos de casa, en otro hemisferio.
– La vocación la tengo desde pequeño, 4 o 5 años. Mi papá, que era profesor de escuela primaria de campo, el año 69 estaba acá en Lima y pudo observar la llegada del hombre a la Luna. Siempre desde que tengo memoria él me motivaba a las cuestiones del espacio.
Como Comandante de la Tripulación 140, Jorge Mirez viajó miles de kilómetros para…
Link de reportaje completo:
Más info:
http://www.facebook.com/jorgemirezperu
http://www.facebook.com/jorgemirez
Atte: Jorge Mírez – PERU.
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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Jorge Mirez Tarrillo, profesor asociado de la Facultad de Ciencias de la UNI y estudiante de doctorado en Física, fue Comandante de la Tripulación 140 que llegó a la Mars Desert Research Station, una estación de Mars Society destinada a la experimentación bajo condiciones similares a la superficie de Marte.
Como miembro de la Tripulación 140, Jorge Mirez viajó participó junto a otros cinco peruanos de la segunda expedición organizada por Mars Society Perú. Durante 14 días, los seis miembros del Team Perú II convivieron en las instalaciones del desierto de Utah, un lugar al que llegan personas de todo el mundo para probar sus proyectos.
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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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En el Perú, el SEIN son las siglas de Sistema Eléctrico Interconectado, la principal red de transmisión y subtransmisión de energía eléctrica del país. Para quienes les guste los datos estadísticos, he aquí la máxima demanda mensual desde el año 2003 al 2008.
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Para interpretar y ajustar las estimaciones de la velocidad del viento se han de tener en cuenta los siguientes puntos:
- En los cálculos se ha supuesto que todos los puntos están libres de obstáculos susceptibles de alterar o de impedir el curso del viento. No se consideran obstáculos los árboles si son habituales en el entorno del punto de interés porque sus efectos ya se han tenido en cuenta por el modelo. Las singularidades, como puede ser una edificación aislada o un grupo de árboles en un espacio abierto, si que se consideran obstáculos. Por regla general, el efecto de estos obstáculos se manifiesta a una altura que duplica la del propio obstáculo, y una distancia a sotavento de entre 10 a 20 veces de la altura del propio obstáculo.
- Generalmente, los emplazamientos situados a una altura superior a la media del elemento de cuadrícula de 1000 x 1000 metros cuadrados son más ventosos que los que puedan estar por debajo. Se puede considerar que la velocidad se incrementa alrededor de 1 m/s por cada 100 m de ascenso, siendo mejor esta aproximación cuanto más aislado sea el elemento que se encuentra por encima de su entorno.
- Las alteraciones del parámetro de rugosidad de la superficie – determinado esencialmente por la edificación y el tipo de vegetación – pueden causar un impacto importante en el potencial eólico de un emplazamiento determinado, con un radio de influencia de entre 1 y 2 km. Si la rugosidad es mucho más pequeña que la utilizada por el modelo, la velocidad media será probablemente mayor. Los valores típicos de rugosidad van de 0.001 m en campo abierto sin árboles o arbustos significativos, a 0.1 m en terrenos mayoritariamente arbustivos, y a 1 m o más en zonas con muchos árboles. Vale la pena aclarar aquí que estos valores han sido relacionados indirectamente con la medida de la vegetación: en realidad se trata de una escala de longitud que se utiliza en las ecuaciones que gobiernan la estructura de la capa límite
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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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