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energía solar en establecimientos de salud a modo de microred eléctrica

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Video de Conferencia “Energías Renovables, Generación Distribuida y Microredes”. Jueves 20 de Agosto 2015 – 6:30 pm. Lugar: FIEE-UNI, Lima – Perú. Expositor: Jorge Mírez


vista de conferencia Diapositiva105

Enlace Parte 1:  https://youtu.be/4k7BPpdO_H0

Enlace Parte 2:  https://youtu.be/St4dRPdZG_k

Comparto con Uds. la presente filmación de la conferencia organizada por la Rama Estudiantil de la IEEE – Sociedad de Potencia de la Universidad Nacional de Ingeniería en Lima, Perú, y con el agradecimiento de las personas todas desde antes hasta la fecha que hicieron posible esto…

Atte: Jorge Mírez  – UNI – PERU


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conferencia_energias renovables generacion distribuida microgrid agosto 2015

 

TEMARIO:

Energías renovables
Concepto
Los tipos de energías renovables
Tecnologías en cada tipo
Modelamiento simulación de c/tecnología
Impacto en la sociedad
Impacto en la industria
Impacto en la universidad

Generación distribuida
Concepto
Esquemas de conexión eléctrica
Esquemas de control
Esquemas de gestión
Esquemas de optimización
Modelamiento y simulación c/caso

Microredes
Concepto
Esquemas generales
Modos de funcionamiento
Partes
Esquemas de conexión eléctrica
Esquemas de control
Esquemas de gestión
Esquemas de optimización
Microredes modelo en el mundo
MicroRed CEDER
Modelamiento y simulación de casos

Será una conferencia en la que podré hablar de lo que son las energías renovables, sus diferentes tecnologías, modelamiento y simulaciones de turbinas eólicas, paneles solares, baterías, concentradores cilíndricos parabólicos, turbinas submarinas, unidades de control de potencia y corriente, despacho, entre otras cosas. Luego la generación distribuida y las microredes, en la que hay diferentes modelos computacionales que se he hecho en Matlab/Simulink a mostrarles. Conversaremos de la importancia de las renovables y el reto que nos asume el poder conocer, comprender y aportar a este campo de la ingeniería con mucho interés en la industria. Experiencias tanto en Perú como en pasantías en el exterior serán compartidas en una reunión de aproximadamente dos horas y que con gusto estaré apto para responder preguntar e iniciar cooperación académica sea con las universidades o empresas. Sean bienvenidos a la Universidad Nacional de Ingeniería en Lima – PERU a quienes nos visiten de provincia y del exterior. La conferencia es libre y pueden asistir estudiantes, profesionales y público en general de cualquier instituto, universidad, centro de investigación y ciudad. Hay un enlace de inscripción y también para quienes deseen una certificación. Los costos de certificación serán para fortalecer las actividades de la Rama IEEE PES UNI con quienes tengo el agrado de que hayan organizado esta conferencia. Les esperamos !!

Jorge MIREZ
http://www.geocities.ws/jorgemirez


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irradiación sobre piso nominal

Dado una ubicación dada en el planeta, considerando su latitud y demás ángulos solares necesarios, me enfoco en realizar los cálculos que conlleven a predecir el valor de los parámetros cada vez que el sol está en en zenith. Por lo tanto, en ese día del año (eje horizontal la irradiación extraterrestre, es atenuada por la atmósfera y eso es lo que lleva sobre el piso. En aquel lugar de estudio, el ángulo de altitud varía durante el año así como los demás ángulos como por ejemplo la inclinación solar que se muestra también. Hecho en Matlab considerando modelos teóricos y que doy el servicio de hacer los cálculos para cada ubicación que me soliciten.


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diagrama y simulación de sistema turbina pelton reservorios y electrobombas

Entre las técnicas de almacenamiento de energía está la de almacenar agua en partes altas para luego en horas de máxima demanda puedan ser usadas para generar electricidad reduciendo la facturación. Otro también puede ser el optimzar el uso de los generadores, las que en horas de baja producción tienen que reducir a capacidad baja que no lo hace rentable, entonces una forma es encender electrobombas para transportar parte de esa energía en forma de energía potencial usando embalses de agua. La figura muestra un diagrama esquemático de un sistema tal. La boya en el reservorio B indica que una vez lleno el reservorio B, la boya de cierra y pasa el agua a llenar el reservorio A. Lo inverso sucede cuando se enciende la turbina, lo primero que se usa es el agua del reservorio A y luego lo del B. La cantidad de agua bombeada desde reservorio C es igual a la suma en el cambio del volumen del reservorio B y A. Hecho en Matlab/Simulink de MathWork Inc. La imagen de la derecha muestra los volúmenes de los reservorios a lo largo de un día. Se inicia con el reservorio C lleno. Los datos son demostrativos (no son reales, evitamos esto por ser parte de un trabajo de investigación, sólo deseo mostrar la idea y viabilidad)


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interconnected operation microgrid with network

En el presente post se muestra un ejemplo de una microred que está trabajando en modo interconectada con la red externa de electricidad. La curva de potencia se ve que hay el aporte de dos generadores: la salida del generador de generación distribuida que sería un CHP permite construir en bloques un aproximado del perfil de la demanda eléctrica, y a través del inversor se ingresa desde la red externa de electricidad la energía necesaria para completar y cubrir las necesidades de los usuarios. Esto se puede modelar y simular en software de alto nivel,… es lo que hago


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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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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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En la figura se ilustra el flujo de la información, el cual es un sistema de gestión de energía que convierte a comandos de salida para la generación óptima, cantidades de exportación/importación y control de carga. Decisiones son basadas primariamente sobre el pronóstico de generación y carga y los precios de electricidad y combustible. Estas decisiones son generadas en el estudio sobre la base de una hora hacia adelante.

flujo_de_informacion_de_un_sistema_de_gestion_de_energia

El sistema de gestión de energía mostrado está restringido al control sólo de la potencia activa. Estabilidad de voltaje, calidad de energía y regulación de la frecuencia supuestamente son controlados automáticamente a nivel del generador. La sincronización de la microgrid con la red eléctrica externa no ha sido considerada. El sistema incluye funciones, tales como una económica programación, pronóstico para cargas eléctricas y para generadores dependientes del clima, gestión del lado de la demanda para desplazamiento de la carga y de la limitación de la carga.


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Link:

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?reload=true&tp=&arnumber=6994607&queryText%3DEnergy+management+of+distributed+resources+in+microgrids

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

 publicacion


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fault_time_of_network_electrical

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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Para algún día ser Premios Nóbel, seis ingredientes fundamentales: mucha curiosidad, una educación de base sólida, un buen mentor, un lugar donde se esté desarrollando ciencia de buen nivel y, sobre todo, una forma de pensar poco convencional


condiciones_para_obtener_premio_nobel

“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

 


design_of_the_entire_system_microgrid

Las microgrids (micro redes de energía eléctrica y de calor) con potencias involucradas de hasta 10 MVA. pueden tener diferentes diseños. Su definición involucra que se pueden utilizar tecnologías desarrolladas localmente y eso es muy importante, dado que localmente se pueden desarrollar y construir equipos tanto de generación y de almacenamiento. En el presente se tiene un sistema común de almacenamiento de energía que está conectado al bus de ac que alimenta dos bloques de mini-microgrid conectados a un convertidor ac-dc. Cada bloque cuenta con diferentes fuentes de generación eléctrica (viento en un una y solar en otra). El PCC significa el punto de común acoplamiento. Diferentes diseños de microgrids son desarrollados, simulados y/o probados en diferentes universidades, institutos y empresas alrededor del mundo.


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microgrid_operation_of_inlanded_operation

En la siguiente figura se muestra un ejemplo de una microgrid funcionando en modo aislado, es decir, que no tiene conexión activa con la red eléctrica externa. La microgrid utiliza sus propios recursos en fuentes de generación y almacenamiento para suplir con energía eléctrica (y calor en un caso más general) a las cargas eléctricas conectadas en sus circuitos. Lo interesante de todo es remalcar que tanto en el dimensionamiento de fuentes y conductores prima mucha importancia los escenarios considerados de carga a fin de que estos estén acorde a la necesidad real. Otra cosa adicional, es la cuestión que microgrid pueden estar dispersas en una zona geográfica y que bien pueden interconectarse a fin de suplir a una microgrid vecina con energía faltante. Todo esto es un interesante campo de estudio. Mi email para comunicación: jorgemirez2002@gmail.com


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simulation_reconection_time_distribuited_network_electric

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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average_filter_negative_loss

 

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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paper_energy_management_of_distribuited_resources_in_microgrids

… 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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space_state_of_a_element

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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