Posts Tagged ‘Sistema Eléctrico’


máxima_generación_eólica_2012_al_SEIN_Perú

En el año 2009 se inició unos estudios para determinar cuál es la capacidad de inyección de energía eléctrica proveniente de centrales eólicas y el gráfico es el resumen del mismo. A nivel nacional en Perú se tiene determinadas barras que son nodos importantes en el sistema eléctrico nacional, cada uno tiene una determinada capacidad de soporte de energía eólica. Sin embargo, hay que considerar que países como Dinamarca han logrado abastecerse con el 100% de energía proveniente desde centrales eólicas e incluso 150% han logrado y ha sido exportado hacia otros países. Pero claro es país con un sistema eléctrico grande y en cambio el Perú es un sistema eléctrico débil es decir que no tiene una gran máxima demanda de energía eléctrica, en fin, cuestión a determinar cada año a medida que va creciendo la demanda y generación de energía eléctrica en Perú como lo voy a mostrar en otros post. Esto es trabajo de estadística y si tienen datos estadísticos y desean compartirlos o trabajarlos en conjunto es bienvenido el realizar servicios o trabajar en colaboración.


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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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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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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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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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En el Perú, el SEIN son las siglas de Sistema Eléctrico Interconectado, la principal red de transmisión y subtransmisión de energía eléctrica del país. Para quienes les guste los datos estadísticos, he aquí la máxima demanda mensual desde el año 2003 al 2008.

maxima_demanda_SEIN_2003_2008


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