Archive for the ‘Fiabilidad’ Category


El día de hoy martes 12 de mayo del 2015, he visitado la Planta de la Empresa Peruana ELECIN. Me he llevado una muy buena impresión de la calidad de sus trabajos en seccionadores, celdas modulares, subestaciones y productos especiales. Productos robustos, fiables y muchos años de experiencia en realidades nacionales, de la región andina y países del primer mundo es la lógica consecuencia de una alta calidad en el diseño, proceso de manufacturas, instalación y puesta a punto. En mi experiencia son productos que recomiendo adquirir, hay capacidad de atender soluciones personalizadas y los ejemplos que he tenido a la vista son suficiente para dar a saber su alta destreza y capacidad de ingeniería. A continuación muestro un catálogo de sus productos y cuando llamen o escriban a la empresa díganles “Recomendado por el Ing. Jorge Mírez”

ELECIN Catálogo de Productos 1 ELECIN Catálogo de Productos 2 ELECIN Catálogo de Productos 3 ELECIN Catálogo de Productos 4 ELECIN Catálogo de Productos 5 ELECIN Catálogo de Productos 6

Página web de ELECIN  –>    http://www.elecinperu.com/ 

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A time-horizon perspective of power system studies

El planeamiento se enfoca en la visión que se tiene del sistema eléctrico de operarlo en el corto y largo plazo. Por ejemplo un estudio típico de largo plazo es aquel que se hace a 10 años, por ejemplo, la predicción si a 10 años es necesario construir una nueva planta y donde estaría ubicada. Este ejemplo más aquellos estudios que se pueden pensar para la operación adecuada del sistema eléctrico desde 1 año a 10 años o más están enfocadas en los que el Planeamiento del Sistema de Potencia. Una visión dentro de la perspectiva en el horizonte del tiempo de los estudios de un sistema de potencia se puede observar en la figura.

La planificación del sistema de alimentación es un proceso en el que el objetivo es decidir sobre los nuevos, así como actualizar los elementos del sistema existentes, para satisfacer adecuadamente las cargas para un futuro previsto.

Los elementos pueden ser: instalaciones de generación, subestaciones, líneas de transmisión y/o cables, capacitores/reactores, etc. Y las decisiones pueden consistir en:

  • Donde localizar el elemento.
  • Cuando instalar el elemento.
  • Que seleccionar, en términos de las especificaciones del elemento.

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primary secondary terciary control autonomous electricity network

Las redes de electricidad autónomas (AEN = Autonomous Electricity Network) llevan consigo tres tipos de control, según propuesta leída en la literatura científica. Un control primario que hace básicamente lo que la técnica de control droop lo permite y lo que busca es asegurar la fiabilidad de la potencia suministrada por la unidad de control de la fuente de Energia Distribuida (DER). El control secundario asegura que la desviación del voltaje promedio y la frecuencia es regulado hacia cero desde de cada cambio en la carga o en el suministro. El control terciario permite la operación en un óptimo económico, procurando conseguir que, en cuanto a límites de potencia sea permitido, todas las unidades DER intercambien potencia a igual costo marginal. En contraste con control primario que opera sin comunicaciones, tanto el control secundario y terciario son implementados usando comunicaciones entre las unidades DER.

En algunas entradas anteriores he presentado modelos en Matlab/Simulink que muestras resultados del control secundario y terciario.


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architecture_microgrid

La figura (que ya lo había subido en un post anterior) muestra la arquitectura básica de una microred. Este consiste en un grupo de alimentadores radiales, los cuales son parte de un sistema de distribución o sistema eléctrico domiciliario. Hay un simple punto de conexión a la red llamada “punto de común acoplamiento – PCC”. Algunos alimentadores (Alimentadores A-C) tienen cargas sensitivas, las cuales requieren de generación local. Los alimentadores con cargas no críticas no tienen ningún tipo de alimentación local. Alimentadores A-C pueden ser aisladas desde la grid usando un interruptor estático que puede separarlo en menos de un ciclo. En este ejemplo hay cuatro microfuentes en los nodos 8, 11, 16 y 22, los cuales tienen control de operación usando sólo mediciones de voltaje y corriente locales.


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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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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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modelos_de_confiabilidad_de_los_componentes

Para los análisis de confiabilidad se usan los datos de fallas de los componentes y también los tiempos de reparación. Para ello se debe tener una cierta cantidad de datos (a veces bastante numeroso) para determinar con certeza los valores correctos, es decir, tener una frecuencia de datos resultado de muchos datos de campo, a fin de hacer un diagrama de frecuencias bastante visible y con ello hacer el cálculo de curvas de probabilidades. En esta parte, venimos desarrollando código de Matlab que permite dichos cálculos en función del problema a resolver y de la topología de la red eléctrica.


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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

 


primary_energy_energy_conversion_energy_storage_and_transmission_end_use_of_energy

Este es un post importanet en que se muestra en el enlace entre los diferentes formas de transporte y conversión de energía en el futuro sistema de energía sostenible. El sol es la fuente de energía primaria. La electricidad y varias formas de formas de celdas de combustible sintéticamente preparados son predominantes como portadores de energía y una variedad de tecnologías de conversión van a ser requeridas. Se muestra aparte de la energía primaria… las formas de tecnologías relacionadas a la conversion, almacenamiento y transmisión; así como también al uso final de la energía. Toda este flujo nos permite visualizar la tendencia tecnológica, lo que para fines de investigación orienta que temas son más prioritarios que otros.


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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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La confiabilidad de los sistemas de distribución de energía se valora mediante índices de confiabilidad de los puntos de carga de los usuarios en los circuitos primarios de distribución; estos puntos de carga generalmente corresponden a los secundarios de los transformadores de distribución. Quiere esto decir que por lo general no se incluye en esta valoración el efecto de la red secundaria de distribución ni de elementos de conexión de los usuarios como acometidas y contadores de energía.

Al obtener los índices de confiabilidad de los puntos de carga de los usuarios, estos se pueden acumular para obtener los índices del circuito primario. Los índices de confiabilidad de los circuitos primarios se pueden acumular para obtener los índices de confiabilidad de la subestación y los de las subestaciones se pueden acumular para obtener los índices de confiabilidad del sistema.

valoration_type_of_reliability

 

Generalmente, el modelo de predicción solo incluye los componentes del circuito primario de distribución, por lo cual, debe definirse si luego se incorporará el efecto sobre los índices de los puntos de carga de la confiabilidad de la subestación de distribución.


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fault_frecuency

Durante el funcionamiento de un sistema eléctrico pueden haber momentos en que no esta operativa, debido a una falla parcial o total del sistema. Cada elemento tiene una probabilidad de falla dependiendo de varios factores entre ellos diseño, funcionamiento, mantenimiento, entre otros. Hay elementos del sistema mucho más importantes que otros, quizás algunos esenciales como lo puede ser una línea de transmisión si es la única que hay para conectar dos puntos. En todo esto, se puede recurrir a modelar fallas mediante la generación de número aleatorios. En la figura en un período de 100 años se simula las fallas (valor 1) y no fallas (valor 0) de un elemento de un sistema. Se puede ver que en este caso dado que lo hemos hecho sin mayor exactitud, es decir, aleatorios uniformemente distribuidos, encontraremos que la probabilidad de falla es de 0.5 aproximadamente tendiendo a dicho valor si el número de años se hace infinito. Hecho en Matlab de MathWorks Inc.


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reliability_coefficient

Muchas veces se suele utilizar números aleatorios para determinar posibles comportamientos de los sistemas a modelar, en especial, de los que son electroenergéticos. En la gráfica se ha presentado la generación de números aleatorios entre 0 y 1 de manera uniforme mediante un código simple de Matlab. Haciendo varias veces la simulación encuentro que a medida que aumento el número de veces que se genera el aleatorio cada vez el promedio o valor medio se acerca a 0.5. Cuando van 500 ó 1000 años (escala usada en este ejemplo) se tiene una buena aproximación, sin embargo, dependiendo del problema se puede agrandar o reducir la escala. Entre 0 y 1 se ha considerado como indices de confiabilidad dado que estos son indicadores de la performance y seguridad de continuidad del servicio ante cualquier perturbación o disturbio. Un simple expresión simple de valor esperado será de:

E(I) = (1/N) \sum{N}{j=1}(I_{j})


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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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