Archive for the ‘micro-turbine’ Category
A. Azizi, M. Z. Jahromi, P. Dehghanian, H. R. Chamorro, J. Mírez and V. K. Sood, «Decentralized Multi-Objective Energy Management With Dynamic Power Electronic Converters and Demand Response Constraints,» in IEEE Access, vol. 11, pp. 146297-146312, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3344209. keywords: {Costs;Energy management;Renewable energy sources;Power system dynamics;Voltage;Power system stability;Optimization;Demand response;Dynamic generation;demand response;renewable energy;optimization;energy management;microgrid},
https://ieeexplore.ieee.org/document/10364854
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo
Group of Mathematical Modeling and Numerical Simulation (GMMNS). Universidad Nacional de Ingeniería. Lima, Perú.
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En el mundo de las energías renovables, las microrredes surgen como elementos organizativos de diferentes fuentes y cargas ubicados dentro de un espacio geográfico delimitado y con uno o más puntos de interconexión sea con otra microrred o con la red eléctrica pública. Paneles solares fotovoltaicos, turbinass eólicas, almacenamiento electroquímico, etc. son parte de sus componentes. La demanda igualmente puede ser residencial, comercial o industrial. Todo esto crea comportamiento de la demanda que es atendido por la oferta y en algún momento pueda haber déficil o sobrante. La figura del presente post muestra un ejemplo acerca de ello, en que tres microrredes debido a sus comportamientos propios, presentan diferente necesidad y sobrante en el tiempo. Hecho con MATLAB.
Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo – PERU
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Todo artefacto, componente, máquina, sistema, etc… presenta un progresivo envejecimiento que conlleva a la falla de los equipos los cuales se van registrando durante los años de funcionamiento y con esa información se crea histogramas como el que se muestra en el presente post. Obviamente mientras más fallas se presentan la curva de distribución se forma mejor, y a partir de ello se puede normalizar y tener una función de probabilidad característica de la marca y modelo del equipo, máquina, etc. Elaborado con MATLAB para ustedes queda la gráfica.
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Regards time, the ultimate consumer burns a fuel whose chemical composition varies, see Figure. These variations bring problems for plant operation, whatever is the prime mover (Internal Combustion engine, gas turbine or boiler).
Methane number (MN) characterizes gaseous fuel tendency to auto-ignition. By convention, this index has a value 100 for methane and 0 for hydrogen (Leiker et al., 1972). The gaseous fuels are thus compared with a methane-hydrogen binary mixture. Two gases with same value MN have the same resistance against the spontaneous combustion.
Source:
Natural Gas : Physical Properties and Combustion Features.
By Olivier Le Corre and Khaled Loubar
As a wind turbine generator, a permanent magnet synchronous generator (PMSG) is used in this post. Mechanical energy is acquired from the kinetic energy of the wind through a wind turbine, and the PMSG converts this energy to electrical energy. The PMSG output is converted to DC power through a thyristor rectifier. The output power of the wind turbine is equal to the DC converted power if the losses in the generator and rectifier are negligible.
Referencia: S. M. Muyeen “Wind Energy Conversion Systems – Technology and Trends” Springer. New York. DOI 10.1007/978-1-4471-2201-2
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Dr. Jorge Luis Mírez Tarrillo – PERU
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Como generador de turbina de viento, un generador sincrónico de imanes permanentes (PMSG) es usado en el presente post. La energía mecánica es adquirida de la energía cinética del viento a través de una turbina de viento, y el PMSG convierte ésta energía a energía eléctrica. La salida de PMSG es convertida a potencia DC a través de un rectificador de tiristores. La potencia de salida de la turbina de viento es igual a la potencia convertida DC si las pérdidas en el generador y rectificador son despreciables.
Referencia: S. M. Muyeen «Wind Energy Conversion Systems – Technology and Trends» Springer. New York. DOI 10.1007/978-1-4471-2201-2
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Estimados(as) les invito a participar en el módulo 3 del curso «INTRODUCCIÓN A LAS MICRORREDES ELÉCTRICAS INTELIGENTES: «ASPECTOS POLÍTICOS, REGULATORIOS, NORMATIVOS Y NUEVOS MERCADOS PARA LAS MICRORREDES». Se transmitirá en vivo y en directo el miércoles 30 de setiembre de 10 h a 13 h (UTC -3). La inscripción es gratuita.
El módulo 3 consistirá en las siguientes temática: – Experiencia en Colombia, – Experiencias del Instituto de Planificación y Promoción de Soluciones Energéticas para las Zonas No Interconectadas, IPSE, Colombia- Experiencia en México.El congreso es virtual.
El curso también se retransmitirá en tiempo real, en YouTube, a través del link
https://youtu.be/A3dRjA0Yz-Q
Pueden realizar la inscripción a todo el curso, encontrar el cronograma y temas que serán ofrecidos en cada uno de los módulos, hasta diciembre de 2020, en el siguiente link:
http://ghmsolutions.rds.land/cronogramacompleto
En este link también podrán encontrar los videos de las presentaciones ya realizadas en módulos anteriores, por si no los han podido ver en el momento de ser emitidos.
El horario del evento para Colombia, Ecuador, Perú, México = 08:00 a 11:00 h
Hago incidencia de que es libre y gratuito, se transmite por internet, saludos.
Para ilustrar cómo esto afecta el funcionamiento de la red eléctrica, considere cinco niveles diferentes de producción de electricidad disponible de RES, como se muestra en la Figura. Tenga en cuenta que no solo existe una capacidad de alimentación hacia el almacenamiento (carga del almacenamiento) sino también una capacidad de alimentación desde el almacenamiento a la red (descarga del almacenamiento). Es parte de la función del operador del sistema decidir cuál de los dos debe elegirse en cualquier momento. Algunas ideas se dan a continuación, en función de la capacidad de oferta en relación con la demanda.
Nivel de suministro 1. La capacidad de suministro total, directamente de fuentes renovables más descargando el almacenamiento, no es suficiente para cubrir la demanda de energía. El resultado es que no se puede satisfacer toda la demanda de energía. Toda la capacidad de descarga de almacenamiento disponible se utilizará para limitar la cantidad de demanda que no se cumple.
Nivel de suministro 2. La cantidad de capacidad de suministro directamente de las energías renovables no es suficiente para cubrir la demanda de energía, pero al usar parte de la capacidad de descarga del almacenamiento, se puede suministrar la demanda de energía. La capacidad de almacenamiento restante puede guardarse para su uso posterior o utilizarse para cubrir parte de la demanda de energía. Este será un problema de optimización, donde se tendrá que considerar el estado de carga del almacenamiento, la demanda futura esperada y la producción futura esperada de las energías renovables.
Nivel de suministro 3. La cantidad de capacidad de suministro directamente de las energías renovables es suficiente para cubrir la demanda total de energía. El resto se puede usar para abastecer parte de la demanda de energía y / o cargar el almacenamiento. Cuando hay suficiente energía en el almacenamiento, la energía almacenada puede incluso usarse para abastecer la demanda total de energía. La optimización de la carga / descarga del almacenamiento frente al suministro de la demanda de energía es una de las tareas del operador del sistema.
Nivel de suministro 4. La cantidad de capacidad de suministro directamente de las energías renovables excede la suma de la demanda de energía y la demanda de energía. En ese caso, se suministrará la demanda total de energía y el resto se usará para cargar el almacenamiento.
Nivel de suministro 5. La cantidad de capacidad de suministro directamente de las energías renovables excede a la suma de la demanda de energía, la demanda de energía y la capacidad de carga del almacenamiento. En ese caso, se debe satisfacer toda la demanda y se reducirá la cantidad restante de energía renovable.
Fuente: Antonio Moreno-Munoz. «Large Scale Grid Integration of Renewable Energy Sources». The Institution of Engineering and Technology. 2017.
Dr. Jorge Mírez
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«Simulation of DC Microgrid and Study of Power and Battery Charge/Discharge Management». Jorge Mírez, Luis Hernández-Callejo, Manfred Horn, Luis Miguel Bonilla. DYNA Ingeniería e Industrial. November 2017 – Volume: 92 – Pages: 673-679.
DOI: http://dx.doi.org/10.6036/8475
Videos de mi Conferencia: «Introduction to Microgrids & Microsources».
Movies of my Conference «Introduction to Microgrids & Microsources».
Organizado por la Sección Estudiantil IEEE PES UNTELS.
Organized for Student Group IEEE PES UNTELS
Realizado el 12 de julio del 2018 en la Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur (UNTELS), Villa El Salvador, Lima, Perú.
Realized the July 12, 2018 in Universidad Nacional Tecnológica de Lima Sur (UNTELS), Villa El Salvador, Lima, Perú.
Para realizar proyectos, investigación, conferencias, tesis y demás servicios del conocimiento favor escribir a jmirez@uni.edu.pe ó al WhatsApp +51970030394
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Parte 1 de 2 (Part 1 of 2)
Parte 2 de 2 (Part 2 of 2)
El block diagram structure of a microgrid is shown in Figure. The main task of the power plant’s power electronic converter is to fit primary energy converter’s output voltage to the microgrid power line voltage, and source operating point control as well as low and high level microgrid’s control. The converter’s structure depends on a type of primary energy converter. A common feature of the converters concerns their output current. It should be permanent and low ripple.
Source:
Piotr Biczel. “Power Electronic Converters in DC Microgrid”. IEEE 5th International Conference – Workshop, Compatibility in Power Electronics, CPE 2007. Poland.
This simulation is about microgrid with solar and wind source, battery storage and utility network. It have cost differents and the simulation is para 96 time’s step. The distance between time’s step is configurable and it depend of characteristic of each source and all source in general. Made on Matlab of Math/Works Inc.
During operation a microgrid, sometimes; renewable energy sources and the external power grid, dispatched electric energy simultaneously. Sometimes, many sources is neccesary for supply to electric load. Also, all it, considering both economic and technical criteria. The figure represent la connection and disconnetion of sources for each state of performance of a microgrid. Too, it is applicable to other similar electric systems.
In a microgrid, each energy source is required according to the criterion of costs and production capacity. During the operation time, accumulative energy from each source is represented in the figure. Criteria of linear optimization has been used in this modelling and simulation. This allows determining the nominal capacity and the ability to respond to sudden requests. Made on Matlab of MathWorks Inc.
Transient changes in load power demand may result from faults in transmission line or load switching. For instance, a 75-kW Honeywell micro-turbine took about 35 s to respond for a 50%change in power demand under the grid-connected mode of operation.On the other hand, some fuel cells require about 10 s for a 15% change in power output.Furthermore, a fuel cell also has a recovery period of a few minutes to establish equilibrium before it can meet another step change in power output. The typical response that can be expected of a micro-turbine for a step change in load demand is illustrated in Figure. In the figure, PL denotes the load power demand, PS is the response of the micro-turbine, and (PL-PS) is the short age in power that needs to be supplied through some means. Inthe grid-connected mode of operation, the grid supplies the shortage in power until the micro-source responds to a step changein power demand. However, in the island mode of operation, this sudden demand can be met only if
additional storage is included in the MSDG system.
Source:
G. Venkataramanan, M.S. Illindala, C. Houle, and R.H. Lasseter. «Hardware Development of a Laboratory-Scale Microgrid Phase 1—Single Inverter in Island Mode Operation». NREL. November 2002 • NREL/SR-560-32527
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