Archivo para marzo, 2015


standard_desviation_of_errors

Esto es una técnica ampliamente utilizada para analizar la distribución de errores en el pronóstico de la potencia eólica. Hecho en Matlab. Es un estimador de la desviación estándar. Se usa en este caso para el proceso de predicción de producción de energía eólica.


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mean_absolute_error_MAE

El error absoluto medio es el promedio de la suma de todos los valores absolutos de los errores de pronóstico para un particular periodo de análisis “k”. La gráfica es producto de una data que se analiza con un k=5 horas.


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model_bias_or_systematic_error

El modelo de error sistemático o bias es el promedio de todos los errores pronosticados durante el período de estudio. En la figura se muestra en escala logarítmica, dado que se ha tomado un período largo de estudio de muchas horas (las horas de un año). El código fue implementado en Matlab. Este es uno de los varios indicadores que hay para analizar la perfomance del pronóstico.


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error_in_persistence_forecasting_method

El modelo de persistencia es un método que se basa en que dentro de un período de tiempo el fenómeno se vuelve a repetir en igual intensidad. La gráfica por ejemplo nos representa un cálculo en horas (eje horizontal) en que se ha tomado como que cada 5 horas se repite la misma potencia eólica o velocidad de viento. Queda interesante decir que esto no elimina los espacios en que no se ha tomado lecturas. Una técnica como el control droop sirve para trabajar en dicha situación, pues recoge información local y en base a eso el generador hace la producción de electricidad. La gráfica es a modo de ejemplo y hay que afinar el método para que el error sea el mínimo posible. La gráfica muestra el error que hay entre el valor predicho y el valor real que se presenta. La escala vertical para este ejemplo es en m/s. Hecho en Matlab de MathWorks Inc


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features_of_typical_electricity_generating_wind_turbines

Las turbinas eólicas tienen muchos fabricantes y se producen cada vez en mayor cantidad, para ser esa parte constituyente de la producción de electricidad que se prevee en unos años y que servirá para la seguridad energética y la reducción del cambio climático. En ese desarrollo, algunas tendencias o formas de construcción ya se han venido acuñando y la tabla representa esos criterios de diseño, de instalación y de selección para turbinas eólicas o parques eólicos que se tiene como criterio común en este rubro.


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annual_yields_from_turbine_rotors

Desde aprox 1990 las turbinas eólicas han ido creciendo en tamaño y potencia. Con ello podían alcanzar zonas en que había una mayor velocidad de viento y con ello se mejoraba la productividad, con ello el tamaño de los generadores instalados en cada turbina. Esto más aún, ha sido un poco más mejorado, por mejoras en la aerodinámica en los álabes, materiales más adecuados en álabes y transmisión, más mejores sistemas de control y predicción. La figura muestra la producción anual por unidad de área, el cual se ha incrementado un aprox. 50% cuando el diámetro del rotor se ha incrementado desde 20 a 80 metros. Esta figura ha sido construida usando actuales datos de performance desde especificaciones de fabricantes y teniendo como velocidad de viento de referencia unos 7 m/s a 30 metros de altura.


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average_machine_ratings_germany

La tecnología de las turbinas eólicas se ha ido mejorando con el correr el tiempo. Por ejemplo en Alemania hacia el año 1990 se tenia potencias de aprox 160 kW. Durante este período se ha incrementado en factor de 10, es decir, hacia el 2004 se tenía turbinas del orden de los 1600 MW. Con ello se incrementa la capacidad de generación y por consiguiente, va implícito el incremento de la altura de la torre, hub y diámetro. Los álabes son más grandes y además, surgen nuevos problemas de ingeniería que han sido superados progresivamente por las empresas fabricantes y universidades. En este orden de potencia estamos hablando de diámetros comprendidos entre 70 a 100 metros aproximadamente. La figura representa un comportamiento lineal, lo que indica, una política de implementación de renovables sostenida y financiada en el tiempo.


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development_of_world_wind_capacity_1990_2005

La capacidad de producción de energía eólica a nivel mundial se ha duplicado cada tres años desde 1990 a 2005, como se muestra en la figura. Es una de las fuentes de energía, y quizás, que más ha tenido un marcado crecimiento en los últimos años. La capacidad instalada en el año 2005 era del 26% del total de la capacidad instalada a nivel mundial y que ha fines del año 2005 ha sido de 60 GW. Alemania ha sido el que tiene más alta capacidad del orden de 18 GW, pero Dinamarca con sus 3 GW ha sido el que logra el más alto indice per-cápita y la producción de electricidad desde la generación eólica representa en Dinamarca un alto porcentaje de su consumo.


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correct_behavior

En muchos casos de las diferentes temáticas tratadas en las energías renovables, los factores medioambientales tienen comportamiento aleatorio; también, la forma con que se consume la energía y los valores de tensión, corriente y energía que circulan a través de las redes eléctricas o microgrid o sistema eléctricos en general. Sin embargo, el gran reto de ingeniería, es que a pesar de que haya (y que siempre habrá) factores de comportamiento aleatorio, la respuesta del sistema o su comportamiento esté siempre dentro de lo ya establecido en la mesa de trabajo del ingeniero. La gráfica muestra el comportamiento de una señal senoidal dibujado como curva paramétrica a la que se ha añadido una perturbación aleatoria, a pesar de que no tenga la forma deseada (una curva cerrada), nos muestra que el comportamiento cumple un movimiento casi circular con ligera variación de su trayectoria ideal. Este aleatorio añadido sirve para que en casos específicos de estudio se determine el posible valor del aleatorio en base a los datos recolectados de campo o de laboratorio. Gráfica hecha en Matlab de MathWorks Inc.


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simulation_fiability_electric_system

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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potential_world_efficiency_energy

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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OECD_vs_Non_OECD_emissions

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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flexible_intelligent_electric_system

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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indicadores_fiabilidad

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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microturbine_master_modelling_simulation Una microturbina considerado para alimentar sistemas de baja tensión en un sistema de generación distribuida es hablar de potencias de 30 – 300 kW. Encontré en la literatura algo que describia un modelo de microturbina, la he podido plasmar en un programa de Simulink para hacer la simulación. La curva amarilla es la representación de la potencia mecánica entregada por la turbina luego del proceso de quema de combustible y eficiencias. Se han añadido elementos de control con sus respectivas funciones de transferencia (las cuales obviamente no las pueden observar). Esto es parte del trabajo de modelamiento y simulación que realizo y que animo a toda la comunicación de habla hispana y quienes usan el traductor del Blog a que hagamos cooperación en investigación. Las microturbinas son generadores cada vez de menos tamaño y cumplen la función de generar electricidad y dar calor; solo cuenta con una parte móvil, usa gases que son ahora bastante comerciales y disponibles, incluyo los hay alternativos como el biogas, etc. La gráfica es en p.u.


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