Archive for the ‘Estabilidad’ Category


average_promedio_filter_filtro

Las máquinas hacen su trabajo y hay que determinar el valor de cada variable. Para esto se conectan sensores y trasductores que llevan la señal hasta el lugar de control y procesamiento. En ese camino, suele contaminarse con ruido sea generado por el mismo funcionamiento del equipo o por filtración de la señal por inducción o interferencia electromagnética, entre otras formas dependiendo de la tecnología que se está usando. Los puntos rojos son los valores que envia el sensor y lo que hace el filtro promedio es promediar los valores anterior para compensar las variaciones que se tiene. Algunas variables tienen valores que se desean que sean constantes: voltaje y frecuencia por ejemplo. Esta figura se trata de una curva de valor constante de 14.4 voltios al que se la sumado un ruido de valor medio cero y con una cierta desviación estandar. Puedo observarse que la medición tiende hacia su valor ideal de 14.4 luego de varias lecturas.


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diagram_state_space_of_two_elements

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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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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funcion_de_confiabilidad

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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funciones de probabilidad probability function electric system

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:

 

  1. De los datos recolectados se determina el número de fallas, y para cada falla, los respectivos tiempos para falla y reparación.
  1. 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.
  1. 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.
  1. 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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now I am member of Technical Program Committee de 2015 ISGT-LA Conference on Innovative Smart Grid Technolgies. Octuber 5-6-7, 2015. Montevideo – Uruguay.


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Please visit

http://www.isgtla.org/Programcommittee.html

The Web Site of 2015 ISGT-LA Conference

http://www.isgtla.org

Help me para estar presente en The 17th Annual International Mars Society. South Shore Harbour Resort (SSHR), League City, Houston, TX, August 7-10, 2014


help_convention_annual_mars_society_jorge_mirez

 

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


La interpolación se usa para obtener datos intermedios a partir de una tabla en la cual los valores del conjunto de llegada (Yi) son conocidos con gran precisión. Las funciones que suelen utilizarse para interpolar se seleccionan, principalmente, como funciones polinómicas. En caso de que la formulación analítica del problema sea conocida, se trata de obtener los coeficientes óptimos que permitan ajustar dicha formulación al conjunto de datos.
El polinomio de interpolación de grado n se podrá escribir en forma genérica como:

polinomio_interpolacion

 

Y esto resulta muy bueno en el caso de renovables, en donde, se tiene datos discretos de las variables medio ambientales y de funcionamiento. Quizás con la implementación de smart grids y microgrid la toma de datos se hace con pequeños intervalos de tiempo que podría pensarse en un continuo de la señal; pero usualmente ahora, se tiene “criterios” aún un tanto antiguos, de sacar promedios de velocidad de viento de cada hora o algo así, y en esa hora, cuantas cosas no puede haber sucedido sobre o en la turbina eólica… Ok, esto es una forma de interpolación y como vos sabeis lo programo en Matlab/Simulink de MathWorks Inc.

Una dificultad práctica que ocurre con la interpolación consiste en que el término de error de la aproximación es difícil de aplicar. Generalmente el grado del polinomio necesario para lograr la exactitud deseada no se conoce.


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microgrid_ac_high_frecuency_1 microgrid_ac_high_frecuency_2

En esta entrada muestro un ejemplo de un DIEMS implementado en una microgrid de alta frecuencia. Para el pronóstico de las potencias entrantes y salientes lo han hecho mediante un red neuronal fuzzy. Con ello han podido optimizar los costos de operación. La optimización tiene que ver de todas formas con dinero. El tiempo de vida de la batería se ha extendido, eso es bueno, considerando que las baterías son elementos que en unos años hay que cambiarse y además son contaminantes. En la gráfica superior se  nuestra el esquema de la microgrid de alta frecuencia (HFAC) y el DIEMS. En la parte inferior se dan a saber los resultados con o sin DIEMS: Es un tema muy interesante y se necesitaría muchos entradas para mostrar códigos y seudocódigos, pero los iré mostrando a pocos en el blog. Espero esto les sirva estimados cyberlectores.


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aparente_potencia

En este post he estado indagando hacer de un forma de control de microredes, de las ecuaciones revisadas encuentro una con que se puede determinar el comportamiento de la potencia activa y reactiva considerando que lo que varía es el ángulo de desfasaje de la carga eléctrica que se conecta a un generador de energía eólica con una línea de transmisión corta. Simulado en Matlab de MathWorks Inc, la figura de la izquierda muestra los valores de la potencia activa y reactiva los cuales son valores en función al ángulo de desfase de la carga. En la gráfica de la derecha es la representación de forma polar en que la potencia aparente tiene un mismo valor, sin embargo, cambia de posición debido a los distintos valores que toma la potencia activa y reactiva para mantener el mismo valor final de potencia aparente a pesar del cambio en el ángulo de desfasaje de la carga eléctrica que se alimenta.


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Optimización, en su sentido más amplio, puede ser aplicado para resolver cualquier problema de ingeniería. Algunas típicas aplicaciones desde diferentes disciplinas de ingeniería son indicados en ésta entrada:

  1. Diseño de aeronaves y estructuras aeroespaciales con mínimo peso.
  2. Encontrar la trayectoria optima de los vehículos espaciales.
  3. Diseño de estructuras de ingeniería civil tales como puentes, torres, chimeneas, cimientos y presas (entre otros) al mínimo costo.
  4. Diseño de mínimo peso de estructuras para terremotos, viento y otros tipos de cargas aleatorias.
  5. Diseño de sistemas de fuentes de agua para máximo beneficio.
  6. Óptimo diseño plástico de estructuras.
  7. Diseño óptimo de acoplamientos, levas, engranajes, máquinas herramientas y otros tipos de componentes mecánicos.
  8. Selección de las condiciones de maquinado en procesos de corte de metal para minimizar costes de producción.
  9. Diseño de equipos para transporte de material como camiones, trenes (entre otros) a mínimo costo.
  10. Diseño de bombas, turbinas y equipos de transferencia de calor para máxima eficiencia.
  11. Óptimo diseño de maquinaria eléctrica tales como motores, generadores y transformadores.
  12. Óptimo diseño de redes eléctricas.
  13. Ruta más corta para un tours de visita turística de varias ciudades.
  14. Óptima producción, planeamiento, control y programación.
  15. Analisis de datos estadísticos y modelos empíricos de construcción desde resultados experimentales para obtener la mas cuidadosa representación de los fenómenos físicos.
  16. Óptimo diseño de equipos para procesos químicos y plantas.
  17. Diseño de óptimas redes de bombeo para procesos industriales.
  18. Selección de un lugar para una industria.
  19. Planeamiento del mantenimiento de equipamiento para reducir costos de operación.
  20. Control de inventario.
  21. Distribución de recursos o servicios entre varias actividades para maximizar el beneficio.
  22. Control óptimo de los tiempos de espera y de salida en las líneas de producción para reducir los costos.
  23. Planamiento de la mejor estrategia para obtener el máximo beneficio en la presencia de un competidor.
  24. Óptimo diseño de sistemas de control.
  25. Óptimas decisiones en el funcionamiento de redes eléctricas enmarcadas en lo que es Generación Distribuida (Smartgrid, Microgrid) lo que involucra además la mejor performance de los diferentes equipos y tecnologías involucradas que interactúan con variables medioambientales (como viento, radiación solar)  y parámetros de funcionamiento estocásticas. Siendo la toma de decisiones en en el mas corto tiempo considerando que se desea tener un control total incluido en los procesos transitorios electromagnético que duran pocos milisegundos y menos tiempo.

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El control por lógica difusa emula la forma en que un ser humano toma decisiones para controlar un proceso a través de una serie de reglas. En los Sistemas de Conversión de Energía Eólica está técnica también ha sido aplicada y en las siguientes referencias se presenta una revisión de las investigaciones realizadas:

En 1997, Simoes y colegas, diseñaron un sistema de control basado en tres controladores difusos, cada uno con un objetivo diferente. El primero, sigue la velocidad del generador con la velocidad del viento para extraer la máxima potencia. El segundo, programa el flujo de la máquina para el mejoramiento de la eficiencia con cargas ligeras. El tercero, entrega un control de velocidad robusto contra las ráfagas de viento y el toeque oscilatorio de la turbina.

En 1999, Perales y colegas, implementaron un controlador difuso que permite maximizar la extracción de la poetncia eólica y suavizar la variación del torque y en combinado con el control del generador que utiliza el método de control vector.

En 2000, Chen y colegas, persentaron un sistema electrónico de potencia basado en lógica difusa para el control del torque electromagnético para la máxima extracción de potencia y el mejoramiento del desempeño dinámico del Sistema de Conversión de Energía Eólica – SCEE. Esta técnica no necesitó de información sobre la velocidad del viento y a través de simulaciones se demostró la efectividad del método.

En el 2002, Prats y colegas, informan los resultados de su investigación cuyo principal objetivo era el mejoramiento del control de velocidad y la extracción de energía de una turbina eólica de 800 kW. El controlador difuso diseñado para el control del ángulo de paso y el torque, tiene como entradas el error de la velocidad y la medida de la velocidad del rotor, y como salidas tiene el ángulo de paso de referencia y el torque eléctrico de referencia. Con simulaciones realizadas se demostró la robustez del controlador difuso y se observó que puede mejorar el desempeño de la turbina eólica en diferentes velocidades de viento, por encima y por debajo de la nominal.

En 2006, Yang y colegas, desarrollaron dos sistemas de control difuso. El primero tenía como objetivo obtener la máxima transferencia de potencia y mantener la frecuencia constante con velocidad variable por medio del control de la velocidad del generador y alcanzar la máxima relación de velocidad de punta en velocidades de viento bajas. El otro control difuso fue diseñado para mantener la frecuencia y la potencia de salida constantes controlando el ángulo depaso y la velocidad de rotación de la turbina eólica.

En el 2006, Zhang y colegas, diseñaron un controlador difuso para controlar el momento de rotación del rotor aerodinámico y el momento inverso del generador. Se realizaron simulaciones y fueron comparadas con las realizadas por un controlador PID obteniendo resultados mejores.

En el 2006, Kumar y colegas, desarrollaron un control basado en lógica difusa para un Sistema de conversión de energía eólica con un generador de inducción de jaula de ardilla conectado a la red eléctrica y que tenía como objetivo mantener constante la velocidad del generador para diferentes velocidades de viento. En este controlador se definieron como entradas el error y su derivada, y como salida, fue definida la amplitud de corriente del estator.

En el 2007, Amendola y Gonzada, diseñaron un controlador difuso que controla la extracción de la energía eólica, aplicado al control del angulo de paso. la velocidad está regulada por otro controlador difuso que actúa sobre el torque del generador de modo que siga el valor de referencia generado  por un estimulador óptimo de la velocidad angular. Las simulaciones arrojaron buenos resultados en las tres regiones de operación de la turbina y con vientos turbulentos.

La lógica difusa es una extensión de la lógica tradicional (booleana) que utiliza los conceptos de pertenencia de sets más parecidos a la manera de pensar humana. El concepto de un subset difuso fue introducido por L. A. Zadeh en 1965 como una generalización de un subset exacto (crisp subset) tradicional. Los subsets exactos usan lógica Booleana con valores exactos como por ejemplo la lógica binaria que usa valores de 1 ó 0 para sus operaciones. La lógica difusa no usa valores exactos como 1 ó 0 pero usa valores entre 1 y 0 8inclusive) que pueden indicar valores intermedios (Ej.: 0, 0.1, 0.2, … 0.9, 1.0, 1.1, … etc). La lógica difusa también incluye los valores 0 y 1 entonces se puede considerar como un superset o extensión de la lógica exacta.

 


La importancia del impacto significativo de la energía eóliac se inició a principios de los 80’s muy relacionado con la crisis del petróleo de mediados de los 70’s. Durante este periodo, una simple y robusto concepto de turbina emergencia y causó una muy popular impresión en la industria de la energía eólica. El simple y robusto modelo incluye un rotor de turbina de viento de tres álabes, una caja de engranajes, una máquina de inducción diractamente conectada a la red eléctrica y un sistema de control.

A pesar de ser barato y muy robusto, la calidad de la energía era muy pobre y, en algunos casos, esto influenciaba en el nivel del voltaje de la red eléctrica. Durante los 80’s, más instalaciones de generación eólica han sido limitados a pocos cientos de kilowatts para las redes existentes. El tamaño de aquellas instalaciones no deberían sobrecargar la estabilidad del sistema de potencia y el aseguramiento de la calidad del voltaje debía ser simple (cuando se conectaba a sistema de potencia convencionales).

La época de los 90’s representan un importante cambio a través de: nuevos conceptos emergencia causados por la demanda para una producción más eficiente y era completado con los requerimientos de la calidad de energía. Durante los 90’s, las turbinas de viento (o parques eólicos) crecieron en tamaño y capacidad desde pocos centenares de kilowatts al tamaño de megawatts. El incremento de la potencia de las parques eólicos en áreas con buenas recursos de viento trajo consigo la inquietud: “que tanto se puede tolerar las interferencias de la generación eólica a los sistemas de potencia?”. En esa década se hizo análisis de la calidad del voltaje de la energía eólica y la economía de los sistemas de potencia que incluyan generación eóliac.

A finales de los 90’s, con los parques eólicos en el rango de cientos de megawatts, se inicia los estudios sobre la estabilidad del voltaje transitorio de los sistemas de potencia. Estos estudios focalizan sobre el comportamiento dinámico de las máquinas de inducción durante perturbaciones, donde los efectos dinámicos de las turbulencias son despreciables. Durante el mismo período una tarea de la Comisión Electrotécnica Internacional IEC estableció un procedimiento estándar: IEC 61400 – 21 para establecer los estándares técnicos de asegurameinto de la calidad de la energía eólica desde turbinas de viento.

Hoy en día, algunos sistemas de potencia tienen problemas de integrar cientos de megawatts de generación eólica, los cuales son desentratizados sobre grandes extensiones (distribuidos). En este momento, los problemas de planeamiento, operación y control de los sistemas de potencia con gran generación eólica son muy importantes de estudios. Sobre estos problemas, los principales cambios son clasificados en términos de planeamiento, operación y sistemas de gestión de energía, y de performance de sistemas.

En lo que es planeamiento se focaliza sobre la coordinación de los operadores de los sistemas de transmisión y la naturaleza estocástica de la generación eólica, esto incluye lo económico y financiero. También concierne a este item lo concerniente a la fiabilidad.

Los sistemas de operación y de gestión de energía focalizan el pronóstico de la generación eólica y su relación a comportamiento de tendencias. Esto incluye el análisis de seguridad y la reserva de potencia para establecer una operación fiable del sistema de potencia completo.

En lo que es performance del sistema de potencia, éste se focaliza en el control del voltaje y la frecuencia, los índices de calidad de potencia, y sobre el comportamiento dinámico de las fuentes de generación de potencia.


El equivalente Thevenin de la impedancia de red es un indicador que puede ser usado para estimar la estabilidad del voltaje en un cierto punto de la red. La impedancia depende de la agregación de impendancias en serie y paralelo de las cargas, generadores y cables en el área circundante. La impedancia puede ser visto como una compleja función de transferencia. Polos de esta función de transferencia de impedancia que puede indicar inestabilidad en el lado derecho  de mitad de plano de un mapa PZ.

La impedancia de un aparato se hace negativa cuando la parte real de la impedancia compleja es negativa. Asumiendo que hay aparatos en una red que muestra un valor de impedancia negativo, entonces este particular impedancia puede reducir la amortiguación en el sistema. Un indicador para esto son los polos de la función de transferencia de la impedancia total del sistema, que se desplazan a través del plano medio real positivo del mapa PZ. Si el número de CPLs (CPL = Constant Power Load) en esta función de transferencia de impedancia total del sistema es significativa, entonces una pobre amortiguación de resonancias puede ocurrir. Este fenómeno puede verse cuando el nivel de voltaje de la red va desde un estado a un nuevo estado.


Con la introducción de la electrónica de potencia en los aparatos de casa desde hace años, la carga de potencia constante (CPL) con su impedancia diferencial negativa (NDI) ha sido introducida en la electrónica de potencia basado en cargas. Un equivalente circuito de la electrónica de potencia basada en CPL muestro a continuación.

Este tipo de aparato tiene un DNI y puede causar un voltaje de red oscilatorio. Hoy por hoy, el número de esta forma de carga se ha incrementado rápidamente y puede continuar incrementándose en el futuro., porque ellos son insensibles a las fluctuaciones del voltaje de la red. Otra CPL que se muestra con una enorme número y cantidad de potencia en el futuro cercano es la carga de baterías para vehículos eléctricos. El cambio automático de los taps de los transformadores son usados hoy en varios niveles de voltaje y es bien conocido que el uso de estos pueden afectar la estabilidad. Nuevos desarrollos en este campo son transformadores con electrónica de potencia que logran regulación instantánea del voltaje bajo cambios de carga. Debido a estos desarrollos, se puede trabajar una área de distribución con un CPL en las futuras redes.

Un voltaje de red oscilatorio debido al NDI del CPL es un fenómeno que ya se ha mostrado en los sistemas eléctricos de pequeñas microredes a bordo de buques, donde generadores se tornan inestables debido a su sistema de control que responde a un gran número de CPLs. Ante el rápido número creciente de CPLs, hay estudios para el diseño de los futuros sistemas de electricidad que incluyen una gran posibilidad de sistemas de distribución local aislados en situaciones críticas.

J438: Visitas al blog durante el mes de febrero 2012


Muchas gracias a todos los visitantes del presente blog… este mes de febrero marcaron nuevo record de visitas, el más alto hasta el momento. Grato compartir con Uds. los temas del blog, favor difundirlo y también gracias a todos aquellos que me escriben pidiendo orientación, información, revisión de sus trabajos, asesoría. Tienen ahi el email y la dirección postal en caso necesario.

Gracias también a todos aquellos que escriben pidiendo orientación,  que revise sus trabajos, asesoría, etc… favor difundan el blog y os espero sirva a estudiantes y profesionales.

Gracias nuevamente por las visitas y queda seguir el compromiso de implementar con más el blog… Best regards


Estimado(a) amigo(a). Jueves 23 de febrero es mi cumple y te invito a compartir un almuerzo a la 1 pm en el Rest Teatro UNI (ingreso por la puerta 3 de la UNI http://www.uni.edu.pe)
Es para un momento de compartir la vida académica, profesional y personal. Llevar para su almuerzo, los regalos me son indiferentes, deseo que vayan todos los posibles, asi al menos también promovemos las reuniones sanas docentes – alumnos = amigos de la UNI y de otras universidades.
Les espero…

Atte
—————————————————
Jorge Mírez  Eng Mechanical Electrical, MSc Physics, Assistant Professor
Faculty of Science http://fc.uni.edu.pe
Universidad Nacional de Ingeniería – PERU  http://www.uni.edu.pe 
Personal Blog:
Blog on Matlab/Simulink in Renewable Energy  https://jmirez.wordpress.com
Blog on Matlab/Simulink in Control Theory http://jmirezcontrol.wordpress.com
Blog on Matlab/Simulink in Mathematics http://jmirezmath.wordpress.com
Blog en Equipos y Máquinas en Salud http://jmirezmedical.wordpress.com
Blog on Matlab/Simulink in Economics http://jmirezeconomics.wordpress.com
Blog on Matlab/Simulink in Physics http://jmirezphysics.wordpress.com
Postal Address:
Universidad Nacional de Ingeniería Facultad de Ciencias 2009 – Puerta #5
Av. Tupac Amaru N° 210 Rimac (Lima – Perú) Casilla 31-139

En el futuro desarrollo de la generación distribuida, influirá de forma decisiva la eficiencia con que se consiga transmitir a la red eléctrica, de media o baja tensión, la energía producida en microgeneradores. En este sentido, el uso de sistemas de electrónica de potencia para acoplar a la red generadores y sistema de almacenamiento de energia, permitirá a éstos dar  servicios tales como regulación de tensión (VAR). Se podrà además aprovechar la rápida respuesta en el tiempo de estos dispositivos (inferiores a un ciclo de corriente alterna) para reducir la contribución de microgeneradores a las fallas producidas en la red.

La versatilidad, fiabilidad y cada vez más bajo coste de los dispositivos electrónicos, hace que su uso esté cada vez más extendido, asumiendo funciones tradicionalmente desempeñadas por sistemas electromagnéticos y electromecánicos. Son capaces de adaptar a valores adecuados para su conexión a la red eléctrica convencional, casi cualquier tipo de características de tensión e intensidad a la entrada.

En la ilustración 1 tenemos un diagrama típico de una interface de electrónica de potencia. Para adaptar la energía procedente de microgeneradores, se procude en primer lugar una rectificación a DC, de la tensión de entrada para luego, mediante un inversor, generar una onda de tensión de las mismas características tensión – frecuencia que el sistema eléctrico de potencia al que se pretende conectar. En el caso de dispositivos de almacenamiento de energía, como proporcionan corriente continua, sólo el inversor es necesario.

Aprovechando el potencial que proporciona la electrónica, es posible incluir además funciones de protección y control del generador además de funciones de medida.

Beneficios imporatnte que se derivan del uso de la electrónica de potencia son:

  • Mejora de la calidad de la energía entregada a la red, suprimiendo la generación de armónicos mediante el uso de filtros.
  • Regulación de tensiones y generación de energía reactiva. A partir de la tensión rectificada, el inversor puede producir una onda de tensión alterna con tensión y fase arbitraria. Esto permite variar el factor de potencia en un rango más amplio que en los generadores síncronos.
  • Reducción de la contribución de la generación distribuida a las corrientes de fallas. La existencia de generación distribuida en un sistema puede afectar negativamente a la coordinación de las protecciones a la hora de despejar una falla. Esto es debido a que disminuye la corriente de falla aguas arriba del generador. La electrónica debe en este caso detectar la presencia de una falla en la red de desconectar el generador.
  • Integración de distintas fuentes de generación distribuida. Con un diseño específico, es posible implementar un bus DC donde aporten energía varios generadores o acumuladores, teniendo cada uno de ellos distintas tecnologías. En esta situación sería necesario un único inversor para conectarlos todos a la red eléctrica.
  • Conmutación rápida entre modo integrado y modo isla.

El uso intensivo de la electrónica de potencia en la conexión de equipos de generación a microredes permitirá su modularización, asì como el descenso de los costes de producción.

 


La principal función del MC es hacer es independientemente controlar el flujo de potencia y el voltaje final de la carga de la microfuente en respuesta a cualquier perturbación y cambios de carga. Aquí “independientemente” implica sin ninguna comunicación desde el Controlador Central (CC). La MC también participa en la programación de que la generación sea económica, en la gestión y seguimiento de la carga y la gestión en el lado de la demanda mediante el control de los dispositivos de almacenamiento. Esto también puede asegurar que cada microfuente rápidamente puede incrementar su generación para suministrar su parte de carga en modo autónomo y automáticamente vuelve al modo conectado a la red con la ayuda del CC.

El aspecto más significante of MC es su rapidez en responder a los voltajes y corriente localmente monitorizadas con independencia de los datos desde los MC vecinos. Esta característica de control permite a las microfuentes actuar como dispositivos plug-and-play y facilitar la adición de nuevas microfuentes en cualquier punto de la microred sin afectar el control y protección de las unidades existentes. Otras dos características clave son que una MC no interactúa independientemente con otra MCs en la microred y que esto permita anular las directivas del CC que pueden lograr ser peligrosas para sus microfuentes.