Revista Técnica energía

Optimal Power Flow in Electrical Power Systems with Environmental Considerations

Resumen: Los flujos óptimos de potencia se emplean en sistemas eléctricos para optimizar la distribución de energía eléctrica. En términos generales, se busca minimizar los costos asociados a la generación y distribución de energía eléctrica, mientras se cumplen con las restricciones operativas y de seguridad del sistema. Para lograr esto, se utilizan algoritmos matemáticos que permiten resolver el problema de encontrar el flujo de potencia óptimo, obteniéndose como resultado los flujos en cada línea de transmisión del sistema. Estos algoritmos tienen en cuenta diversos datos de entrada factores, como la demanda de energía, la capacidad de generación de las centrales eléctricas, las restricciones operativas de las líneas de transmisión y los costos asociados a la generación y distribución de energía eléctrica, y tienen como objetivo además buscan maximizar la eficiencia del sistema eléctrico, a través de la minimización de los costos y cumpliendo con las restricciones operativas y de seguridad del sistema. De esta manera en el presente trabajo de investigación se realiza una herramienta propia con programación en MATLAB que determina el flujo óptimo de potencia de un SEP y además considerando las restricciones del sistema, se ha tomado como referencia para el análisis el SEP de 14 barras de la IEEE en donde se obtiene su flujo óptimo de potencia y se analizan las restricciones tanto de emisiones como de costos de los combustibles abarcando de esta manera la optimización de potencia y considerando el tema ambiental.

Abstract: Optimal power flows are used in electrical systems to optimize the distribution of electrical energy. In general terms, the aim is to minimize the costs associated with the generation and distribution of electrical energy while meeting the system's operational and safety constraints. To achieve this, mathematical algorithms are used to solve the problem of finding the optimal power flow, resulting in the flows in each transmission line of the system. These algorithms take into account various input factors, such as energy demand, the generation capacity of power plants, operational constraints of transmission lines, and the costs associated with energy generation and distribution. They aim to maximize the efficiency of the electrical system by minimizing costs while meeting operational and safety constraints. In this research, a custom tool is developed using MATLAB programming to determine the optimal power flow of an EPS and, additionally, to consider system constraints. The IEEE 14-bus EPS is used as a reference for analysis, where its optimal power flow is obtained, and both emissions and fuel cost constraints are analyzed, thus encompassing power optimization while considering environmental issues.

Identificación de Generadores Críticos ante Problemas de Estabilidad Transitoria

Resumen: La literatura ha prestado atención a la estabilidad transitoria, centrándose en su evaluación y control en situaciones operativas y contingencias limitadas. Esto con frecuencia conduce a problemas de estabilidad transitoria no contemplados en los estudios que hacen que el sistema sea susceptible a colapsos inminentes. En este sentido, este trabajo propone una metodología para identificar los generadores críticos bajo un amplio universo de escenarios de operación y contingencias, que sirve como base para el desarrollo de un esquema de desconexión adaptable que responda a la dinámica en tiempo real del sistema. La metodología se basa en la generación de una base de datos con un amplio espectro de escenarios operativos y contingencias N-1, así como la desconexión sistemática de generadores que permita identificar aquellos denominados como críticos para la mitigación de inestabilidad transitoria. En un entorno de simulación controlado (sistema New England IEEE de 39 barras en el software DigSILENT Power Factory), la metodología encontró con efectividad los generadores críticos en un 99.6 % de los casos simulados que fueron identificados como inestables por estabilidad transitoria, determinando así una base sólida para el entrenamiento de un modelo de aprendizaje que actúe en tiempo real según la dinámica del sistema, lo que se traduce en un esquema de desconexión de generación adaptable.

Abstract: The literature has focused on transient stability, concentrating on its assessment and control under operational situations and limited contingencies. This often leads to transient stability issues not addressed in studies, making the system vulnerable to imminent collapses. In this context, this work proposes a methodology for identifying critical generators under a broad range of operational scenarios and contingencies, serving as a foundation for the development of an adaptable disconnection scheme that responds to the system's real-time dynamics. The methodology relies on the generation of a database encompassing a wide spectrum of operational scenarios and N-1 contingencies, as well as the systematic disconnection of generators to identify those deemed critical for mitigating transient instability. In a controlled simulation environment (IEEE New England 39-bus system in DigSILENT Power Factory software), the methodology effectively identified critical generators in 99.6% of the simulated cases deemed unstable due to transient stability issues, thereby establishing a solid foundation for training a learning model that operates in real time according to the system's dynamics, which translates into an adaptable generation disconnection scheme.

Sintonización de los Parámetros de un D-Statcom para la Estabilidad de Voltaje con Presencia de Generación Distribuida

Resumen: La presente investigación propone la sintonización de un controlador para un compensador síncrono estático de distribución D-STATCOM con el fin de mejorar los perfiles de voltaje en estado estacionario y estado dinámico para una red eléctrica de distribución con presencia de generación distribuida. En este estudio se desarrolla una metodología empleando de manera conjunta el software de simulación Power Factory-DigSILENT (DSL) y la programación en el entorno de Python 3.6, para el estudio, se selecciona la red de prueba IEEE de 13 nodos, que es una red de distribución desbalanceada y para el proceso de optimización requerido en la metodología , se utiliza el algoritmo de optimización heurística de mapeo de varianza media (MVMO), en el caso de la ubicación del dispositivo FACT en la red de prueba, se selecciona la barra con mayor concentración de carga, no se aborda la ubicación optima del dispositivo de acuerdo algún criterio especifico. Este trabajo se enfoca en la importancia del uso de técnicas de optimización en la sintonización de los parámetros que contiene el controlador de un D-STATCOM, lo que permite determinar de manera eficiente escenarios de operación con regulación de voltaje que cumplen con los límites operativos establecidos por la normativa nacional, haciendo un uso adecuado de la compensación de potencia reactiva en la operación de una red eléctrica.

Abstract: This research proposes the tuning of a controller for a D-STATCOM distribution static synchronous compensator in order to improve the steady-state and dynamic state voltage profiles for a distribution network with the presence of distributed generation. In this study, a methodology is developed using the Power Factory-DigSILENT (DSL) simulation software and programming in the Python 3.6 environment, for the study, the IEEE 13-node test network is selected, which is an unbalanced distribution network and for the optimization process required in the methodology, the mean variance mapping heuristic optimization algorithm (MVMO) is used, in the case of the location of the FACT device in the test network, the bus with the highest load concentration is selected, the optimal location of the device according to any criterion is not addressed. This work focuses on the importance of using optimization techniques in the tuning of the parameters contained in a D-STATCOM controller, which allows to efficiently determine operating scenarios with voltage regulation that comply with the operating limits established by national regulations, making appropriate use of reactive power compensation in the operation of an electrical network.

Análisis de una Planta Piloto Geotérmica con Ciclo Binario de Media Entalpia, Ubinas, Moquegua

Resumen: En un escenario social de déficit energético, se plantea la necesidad de proponer alternativas de generación de energía limpia, sostenible y amigable con el ambiente. En ese marco, el estudio se planteó el efectuar el análisis de una central geotérmica de 10MW de potencia usando un Ciclo Binario de Media Entalpia, en Ubinas, Moquegua. Se utilizaron tres fluidos: n-pentano, isopentano e isobutano. Corresponde a una investigación aplicada, de tipo no experimental. En el proceso de recolección de datos, se recogieron valores sobre presión, temperatura, y tasa de conversión de calor; así como estimaciones del diseño propuesto considerando potencias calculada y observada. Se encontró que no fue posible alcanzar una potencia de 10 MW, aunque sí es posible dimensionar centrales geotérmicas con los tres fluidos considerados, de menor potencia, pero con diferencias entre estos en favor del isobutano, que alcanzó valores de 8,566 MW como potencia calculada, y 7,281 MW como potencia real. En conclusión, con ninguno de los fluidos se pudo alcanzar la potencia requerida de 10 MW, aunque se alcanzaron potencias menores, útiles para necesidades parciales de la población aledaña.

Abstract: In a social scenario of energy deficit, the need emerge to propose alternatives for generating clean, sustainable and environmentally friendly energy. Whitin this framework, the study proposed the analysis of a 10MW geothermal power plant using a Medium-Enthalpy Binary Cycle, in Ubinas, Moquegua. Three fluids were used: n-pentane, isopentane and isobutane. It corresponds to applied, non-experimental research. In the data collection process, values of pressure, temperature, and heat conversion rate were collected; as well as estimates of the proposed design considering calculated and observed powers. It was found that it was not possible to reach a power of 10 MW, though it is possible to size geothermal plants with the three fluids considered, of lower power, but with differences between them in favor of isobutane, which reached values of 8,566 MW as calculated power. and 7,281 MW as real power. In conclusion, with none of the fluids the required power of 10 MW could be reached, although lower powers were achieved, useful for partial needs of the surrounding population.

Wear - Sediment Quantity Correlation Model for Preventive Maintenance Scheduling of a Hydroelectric Power Plant

Resumen: La presente investigación se realiza para la mejora de la disponibilidad de una Central Hidroeléctrica a través de un modelo de correlación desgaste-cantidad de sedimentos para la programación de su mantenimiento preventivo, los datos se basan en la medición de espesores de los alabes, así como la inspección visual para identificar discontinuadas en los equipos hídricos, una vez que se han recopilado los datos, se pueden utilizar técnicas de análisis de datos para evaluar el estado de la turbina Francis y determinar la necesidad de mantenimiento preventivo bajo condición de trabajo. El análisis de datos que se detalla es el método de mínimos cuadrados donde las variables independientes que se consideran son potencia y partículas de suspensión con su unidad de medida nefelométricas de turbidez en partes por millón (PPM). Mediante el análisis mencionado se logra culminar los resultados con la proyección del desgaste a años posteriores a los datos obtenidos del punto de inspección, además que permite tomar medidas preventivas antes de que se produzca una falla, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. Es así como la Central Hidroeléctrica en estudio tiene un promedio anual del 97.21 % de disponibilidad, se reduce por la suspensión de la generación eléctrica, debido al lavado del embalse y las paradas por mantenimiento programado. Mientras que, la confiabilidad promedio anual es el 99.89 %, se reduce por fallas no programadas. El resultado del modelo estadístico de correlación determino el mantenimiento preventivo por condiciones de mejora del 98 % de la disponibilidad en la Central Hidroeléctrica y se refleja en la disminución de días de no generación eléctrica.

Abstract: The present research is carried out for the improvement of the availability of a hydroelectric power plant through a wear-sediment quantity correlation model for the scheduling of its preventive maintenance, the data is based on the measurement of blade thicknesses, as well as visual inspection to identify discontinuities in the water equipment, once the data has been collected, data analysis techniques can be used to evaluate the condition of the Francis turbine and determine the need for preventive maintenance under working condition. The data analysis detailed is the least squares method where the independent variables considered are power and suspended particles with their nephelometric unit of measurement of turbidity in parts per million (PPM). By means of the aforementioned analysis, it is possible to complete the results with the projection of the wear to years after the data obtained from the inspection point, and it also allows taking preventive measures before a failure occurs, which helps to reduce downtime and maintenance costs. Thus, the hydroelectric power plant under study has an annual average availability of 97.21 %, reduced by the suspension of power generation due to reservoir flushing and scheduled maintenance shutdowns. While the annual average reliability is 99.89 %, it is reduced by unscheduled failures. The result of the correlation statistical model determined the preventive maintenance for improvement conditions of 98 % of the availability in the hydroelectric power plant and is reflected in the reduction of days of no electricity generation.

Regeneration of deteriorated internal combustion engine components used in thermal power plants

Resumen: La generación de energía eléctrica a través de motores de combustión interna juega un rol importante en la economía mundial. Las cajas y válvulas de escape son componentes críticos del motor y están sometidos a altas presiones y temperaturas. La tecnología de remanufactura aditiva de componentes mecánicos que han finalizado su vida útil debido al desgaste, a través del método de deposición de energía dirigida por láser L-DED, resulta ser un método eficaz para conseguir repuestos con características similares e incluso superiores a un repuesto nuevo extendiendo el ciclo de vida del producto en la economía circular. El proceso consiste en la obtención de los modelos 3D a través de ingeniería inversa, remanufactura aditiva por L-DED y mecanizado final. Se determinó a través del estudio que esta metodología se puede aplicar con éxito en las cajas y válvulas de escape de los motores de combustión interna para generación eléctrica. Los resultados obtenidos han demostrado que este método de remanufactura es una solución eficaz para la recuperación de cajas y válvulas de escape que han finalizado su vida útil y puede ser aplicado a otros elementos de los motores reduciendo el costo del repuesto en comparación con un nuevo y trayendo consigo beneficios ambientales importantes. En referencia al tiempo de remanufactura se ha determinado que la aplicación del proceso L-DED en las cajas y válvulas de escape son de 3943 y 3677 s respectivamente, adicional a este tiempo se debe sumar el tiempo empleado en la preparación inicial y maquinado final, sin embargo, el tiempo es sustancialmente inferior a la fabricación de un repuesto nuevo lo que trae consigo un incremento de la disponibilidad de estos repuestos para realizar los mantenimientos programados en los motores para generación de energía contribuyendo en mejorar la eficiencia del sistema eléctrico nacional.

Abstract: The generation of electric power through internal combustion engines plays an important role in the world economy. Exhaust cases and valves are critical engine components and are subjected to high pressures and temperatures. The additive remanufacturing technology of mechanical components that have reached the end of their useful life due to wear, through the L-DED laser directed energy deposition method, proves to be an effective method to obtain spare parts with similar or even superior characteristics to a new part, extending the product life cycle in the circular economy. The process consists of obtaining 3D models through reverse engineering, additive remanufacturing by L-DED and final machining. It was determined through the study that this methodology can be successfully applied to the exhaust boxes and valves of internal combustion engines for electric generation. The results obtained have shown that this remanufacturing method is an effective solution for the recovery of exhaust boxes and valves that have completed their useful life and can be applied to other engine elements, reducing the cost of the spare part compared to a new one and bringing with it important environmental benefits. In reference to the remanufacturing time, it has been determined that the application of the L-DED process in the exhaust boxes and valves is 3943 and 3677 s respectively. In addition to this time, the time used in the initial preparation and final machining must be added; however, the time is substantially less than the manufacturing of a new spare part, which brings with it an increase in the availability of these spare parts to perform scheduled maintenance in the engines for power generation, contributing to improve the efficiency of the national electric system.

Dimensionamiento Óptimo de Sistemas Fotovoltaicos y Baterías en Entornos Residenciales para Reducir la Dependencia de la Infraestructura Eléctrica Centralizada

Resumen: Los recursos energéticos distribuidos (DERs, por sus siglas en inglés) representan una alternativa eficaz para reducir la dependencia de la infraestructura eléctrica centralizada. Este trabajo presenta un modelo de optimización mediante programación lineal entera mixta (MILP, por sus siglas en inglés) para dimensionar de manera óptima los DERs que integran generación fotovoltaica y almacenamiento en baterías, adaptado para operar tanto conectado a la red como en modo autónomo. Los resultados indican que, en la configuración conectada a la red, se requieren 18 paneles solares y 7 unidades de almacenamiento, con un costo de 8,830 USD, mientras que la configuración autónoma demanda 108 paneles y 52 unidades de almacenamiento, con un costo de 58,730 USD. Esto demuestra que los DERs conectados a la red pueden presentar costos de inversión más bajos, mientras que las configuraciones autónomas garantizan un suministro constante, promoviendo la autosuficiencia energética y reduciendo la dependencia de la red principal. Además, el enfoque propuesto es adaptable a distintos entornos urbanos, donde la implementación de DERs permite una mayor independencia energética, aliviando la carga sobre la infraestructura centralizada y proporcionando un suministro confiable frente a variaciones en la disponibilidad de la red.

Abstract: Distributed energy resources (DERs) represent an effective alternative to reduce reliance on centralized electrical infrastructure. This work presents an optimization model using mixed-integer linear programming (MILP) to determine the optimal sizing of DERs integrating photovoltaic generation and battery energy storage, designed to operate both connected to the grid and autonomously. The results indicate that the grid-connected configuration requires 18 solar panels and 7 storage units, with a total cost of 8,830 USD, while the autonomous configuration demands 108 panels and 52 units, with a cost of 58,730 USD. This demonstrates that grid-connected DERs can offer lower investment costs, while autonomous configurations ensure a constant supply, promoting energy self-sufficiency and reducing dependence on the main grid. Moreover, the proposed approach is adaptable to various urban environments, where implementing DERs enables greater energy independence, alleviates the load on centralized infrastructure, and provides a reliable supply despite fluctuations in grid availability.

Metodología de Reacondicionamiento de Edificios Hospitalarios

Resumen: Los sectores de la construcción y edificación representan más de un tercio del consumo final de energía global y casi el 40 % de las emisiones totales de CO2, tanto directas como indirectas. Al mismo tiempo, los edificios hospitalarios suelen estar entre los menos eficientes en términos energéticos. Mejorar el rendimiento energético de los edificios hospitalarios existentes a través de medidas de rehabilitación presenta una oportunidad significativa para ahorrar costos y energía. Sin embargo, los hospitales enfrentan desafíos únicos, como la ocupación continua, el uso de equipos médicos pesados y estrictas regulaciones de seguridad. Además, la falta de incentivos financieros y políticas de apoyo se encuentran entre las principales barreras para la rehabilitación de las instalaciones hospitalarias. Este artículo propone una metodología de gestión energética para seleccionar las mejores medidas de rehabilitación para edificios hospitalarios. Además, el estudio busca definir un ranking de prioridades para las medidas de eficiencia energética seleccionadas en un proyecto de rehabilitación energética, distinguiendo entre acciones primarias y suplementarias. La metodología incluye un diagrama de flujo de procesos genérico, un diagrama de flujo sistemático para facilitar la toma de decisiones y dos tablas que describen las medidas de rehabilitación primarias y suplementarias.

Abstract: The building and construction sectors account for over one-third of global final energy consumption and nearly 40% of total direct and indirect CO2 emissions. At the same time, hospital buildings are often among the least energy-efficient. Enhancing the energy performance of existing hospital buildings through retrofitting measures presents a significant opportunity for cost and energy savings. However, hospitals have unique challenges, such as continuous occupancy, heavy medical equipment, and strict safety regulations. Additionally, the lack of financial incentives and supportive policies are among the biggest barriers to retrofitting hospital facilities. This paper proposes an energy management methodology for selecting the best retrofitting measures for hospital buildings. Moreover, the study seeks to define a priority ranking for the energy efficiency measures selected in an energy retrofit project, distinguishing between primary and supplementary actions. The methodology includes a generic process flow diagram, a systematic flowchart to facilitate decision-making, and two tables outlining primary and supplementary retrofitting measures.

IoT and AI-Based Predictive Maintenance System Design for Express Auto Repair Shops

Resumen: El propósito de este documento es dar a conocer la problemática existente por una falta de conocimiento del estado real de la maquinaria y del monitoreo preciso de un taller de mecánica exprés que se compone por elementos de mantenimiento mecánico tales como elevadores de vehículos, balanceadora, alineadora, entre otras las maquinarias más comunes en este tipo de centros de trabajo, estos datos son clasificados y procesados utilizando inteligencia artificial como Machine Learning al emplear un algoritmo de tabulación e interpretación y conjuntamente IoT (internet de las cosas) a través de la instrumentación de dichas máquinas con sensores acordes a su tipo de funcionamiento mecánico, esto facilita y permite generar planes de mantenimiento predictivo al igual que esquemas operativos que permitirán disminuir el costo operacional, costos de mantenimiento y consumo energético de la indumentaria del taller, utilizando de manera innovadora un sistema modular sin necesidad de intervenir o modificar las mismas, que permite la interconectividad de la maquinaria con un ordenador que gestione la data recogida de manera automática dando como resultado una visión clara del uso de cada componente, esta información es clave para la generación de un mantenimiento predictivo.

Abstract: The purpose of this document is to highlight the existing issue caused by a lack of knowledge about the actual condition of machinery and precise monitoring in an express mechanic workshop. This workshop consists of mechanical maintenance equipment such as vehicle lifts, balancers, aligners, and other common machinery in such work environments. The data collected from these machines are classified and processed using Artificial Intelligence, specifically Machine Learning, by employing a tabulation and interpretation algorithm alongside IoT (Internet of Things) through the instrumentation of these machines with sensors appropriate to their mechanical operation. This facilitates and enables the creation of predictive maintenance plans as well as operational schemes that help reduce operational costs, maintenance expenses, and energy consumption of the workshop equipment. The system innovatively uses a modular approach without requiring intervention or modification of the machines, allowing their interconnectivity with a computer that automatically manages the collected data. This results in a clear view of the usage of each component, providing critical information for generating predictive maintenance strategies.