Browsing by Author "Vega, Jorge Rubén"

Now showing 1 - 20 of 33

A fault detection and diagnosis technique for multivariate processes using a PLS-decomposition of the measurement space
(2013) Vega, Jorge Rubén; Godoy, José Luis; Marchetti, Jacinto
A newstatisticalmonitoring technique based on partial least squares (PLS) is proposed for fault detection and diagnosis inmultivariate processes that exhibit collinearmeasurements. A typical PLS regression (PLSR)modeling strategy is first extended by adding the projections of the model outputs to the latent space. Then, a PLS decomposition of the measurements into four terms that belongs to four different subspaces is derived. In order to online monitor the PLS-projections in each subspace, new specific statistics with non-overlapped domains are combined into a single index able to detect process anomalies. To reach a complete diagnosis, a further decomposition of each statistic was defined as a sum of variable contributions. By adequately processing all this information, the technique is able to: i) detect an anomaly through a single combined index, ii) diagnose the anomaly class from the observed pattern of the four component statistics with respect to their respective confidence intervals, and iii) identify the disturbed variables based on the analysis of themain variable contributions to each of the four subspaces. The effectiveness observed in the simulated examples suggests the potential application of this technique to real production systems.
Alternativas para mejorar la eficiencia energética de un complejo industrial aprovechando calores residuales y energía fotovoltaica
(ASADES, 2021-11-01) Sangoi, Emmanuel; Vega, Jorge Rubén; Clementi, Luis A.
En este trabajo se propone un modelo simplificado para el sistema energético de un complejo industrial petroquímico autoabastecido mediante cogeneración. El modelo se parametriza con datos disponibles en el complejo y se usa para evaluar el impacto de la incorporación de fuentes alternativas en su matriz energética. En este sentido, se analizan tres alternativas de configuración para el sistema energético actual del predio. Se propone aprovechar calores residuales con generadores eléctricos basados en ciclos Rankine orgánicos y energía solar con generadores fotovoltaicos. Luego se consideran distintas alternativas de penetración de estos recursos en base a factores ambientales de la zona y se comparan los resultados con el desempeño de la configuración actual. Se concluye que, al considerar otros recursos disponibles en el predio, es posible mejorar la eficiencia del sistema, diversificar su matriz energética y reducir el impacto ambiental.
Alternativas para mejorar la eficiencia energética de un complejo industrial aprovechando calores residuales y energía fotovoltaica
(Revista de la Asociación de Energías Renovables y Ambiente, 2021-06-10) Sangoi, Emmanuel; Vega, Jorge Rubén; Clementi, Luis A.
En este trabajo se propone un modelo simplificado para el sistema energético de un complejo industrial petroquímico autoabastecido mediante cogeneración. El modelo se parametriza con datos disponibles en el complejo y se usa para evaluar el impacto de la incorporación de fuentes alternativas en su matriz energética. En este sentido, se analizan tres alternativas de configuración para el sistema energético actual del predio. Se propone aprovechar calores residuales con generadores eléctricos basados en ciclos Rankine orgánicos y energía solar con generadores fotovoltaicos. Luego se consideran distintas alternativas de penetración de estos recursos en base a factores ambientales de la zona y se comparan los resultados con el desempeño de la configuración actual. Se concluye que, al considerar otros recursos disponibles en el predio, es posible mejorar la eficiencia del sistema, diversificar su matriz energética y reducir el impacto ambiental.
An adaptive soft sensor for on-line monitoring the mass conversion in the emulsion copolymerization of the continuous SBR process
(Macromolecular Reaction Engineering, 2023) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
Soft sensors (SS) are of importance in monitoring polymerization processes because numerous production and quality variables cannot be measured online. Adaptive SSs are of interest to maintain accurate estimations under disturbances and changes in operating points. This study proposes an adaptive SS to online estimate the mass conversion in the emulsion copolymerization required for the production of Styrene-Butadiene rubber (SBR). The SS includes a bias term calculated from sporadic laboratory measurements. Typically, the bias is updated every time a new laboratory report becomes available, but this strategy leads to unnecessarily frequent bias updates. The SS includes a statistic-based tool to avoid unnecessary bias updates and reduce the variability of the bias with respect to classical approaches. A control chart (CC) for individual determinations combined with an algorithmic Cusum is used to monitor the statistical stability of the average prediction error. The adaptive SS enables a bias update only when a loss of said statistical stability is detected. Several bias update methods are tested on a simulated industrial train of reactors for the latex production in the SBR process. The best results are obtained by combining the proposed CC-based approach with a previously developed Bayesian bias update strategy.
Análisis de impacto de la recarga de buses eléctricos en una red de distribución
(6° CADI - 12° CAEDI, 2022) Perdomo, Mariano; Manassero, Ulises; Vega, Jorge Rubén; Steinmann, Irene; Banegas, Juan Marcos; Marelli, Pablo; Lucero, Facundo
Las políticas gubernamentales se orientan a incentivar la introducción de buses eléctricos para reducir la contaminación ambiental proveniente del sistema de transporte público urbano. Sin embargo, grandes flotas de buses que demanden energía de la red pueden ocasionar importantes aportes al pico de carga del sistema. Este trabajo tiene como objetivo estudiar el impacto en la red del reemplazo de una flota de buses convencionales por otra de buses eléctricos. Se efectúa el modelado de una red de distribución urbana estándar, con perfiles de carga diarios representativos. Se adopta como unidad de estudio a la ciudad de Santo Tomé (Santa Fe, Argentina). Luego, se realiza el estudio, selección y modelado de las tecnologías de los sistemas de carga, así como de los modelos de buses eléctricos. En función a los buses convencionales que componen el transporte urbano de pasajeros de la zona de estudio, se calculan las distancias diarias típicas de recorrido, se estiman sus consumos de energía y se construyen los perfiles de carga de los buses, según las estrategias y tecnologías de carga de baterías seleccionada. Por último, se realizan simulaciones de flujos de carga para determinar el impacto del proceso de carga en las condiciones de operación de la red. Los resultados demuestran que el reemplazo de buses convencionales por eléctricos puede efectuarse sin ocasionar problemas en los niveles de operación de la red, y solo para alguna variante particular, puede requerirse la instalación de una Subestación Transformadora que abastezca la demanda particular de la recarga de buses eléctricos.
Autocodificador recurrente para detectar fallas en un tren de reactores de polimerización
(VII ARGENCON, 2024) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
La tarea de detectar, identificar y diagnosticar fallas en procesos industriales es de vital importancia para evitar un control deficiente del proceso, desperdicios de materia prima, pérdidas económicas por problemas de calidad en el producto final, etc. En consecuencia, la detección temprana y el diagnóstico preciso de las fallas resultan cruciales para reencausar el proceso y minimizar el impacto de las mismas. En este trabajo se desarrolla un módulo de detección de fallas, que incluye una interpretación de las fallas para facilitar su identificación y diagnóstico. El módulo se desarrolla en particular para un proceso de producción de látex para caucho estireno-butadieno, obtenido mediante un proceso continuo, el cual es susceptible de sufrir una amplia diversidad de fallas de distintas características. La metodología propuesta requiere para el ajuste del modelo únicamente datos del proceso en estado normal de operación, evitando así la compleja tarea de obtener un conjunto de datos representativo de todas las posibles fallas del proceso. Al tratarse de un proceso complejo, dinámico, no lineal y con muchas variables medidas, se adopta una metodología basada en autocodificadores recurrentes. Los resultados muestran en general un desempeño aceptable del modelo obtenido. Aquellas fallas que difieren significativamente de la distribución de probabilidades del estado normal de operación de la planta son detectadas eficazmente. Por otra parte, en algunos casos se observa un retardo u omisión temporal en la detección de las fallas. Esto se atribuye a la pequeña magnitud de algunas fallas, las cuales no se diferencian significativamente respecto a un estado normal de operación.
Capillary hydrodynamic fractionation of hydrophobic colloids: errors in the estimated particle size distribution
(2013) Vega, Jorge Rubén; Clementi, Luis A.; Arretxe, Zohartze; Aguirreurreta, Ziortza; Agirre, Amaia; Leiza, José R.; Gugliotta, Luis M.
Capillary hydrodynamic fractionation (CHDF) with turbidity detection at a single wavelength is an analytical technique that is often used for sizing the submicrometric particles of hydrophobic colloids. This article investigates three sources of errors that affect the particle size distribution (PSD) estimated by CHDF: diameter calibration errors, uncertainties in the particle refractive index (PRI), and instrumental broadening (IB). The study is based on simulated and experimental examples that involve unimodal and bimodal PSDs. Small errors in the diameter calibration curve can produce important deviations in the number average diameter due to systematic shifts suffered by the PSD modes. Moderate uncertainties in the PRI are unimportant in the analysis of unimodal PSDs, but in the specific case of bimodal PSDs, errors in the PRI can strongly affect the estimated number concentration of each mode. The typical IB correction (based on the IB function estimated from narrow standards) produces slightly erroneous average diameters but can lead to PSDs with underestimated widths and distorted shapes. In practice, the three investigated sources of errors can be present simultaneously, and uncertainties in the average diameters, the shape and width of the PSD, and the number concentration of the PSD modes are unavoidable.
Caracterización del espectro armónico en lámparas LED y análisis del efecto de autocompensación pasiva
(IV CITTIE, 2022-09-29) Manassero, Ulises; Vega, Jorge Rubén; Sangoi, Emmanuel; Pochettino, Nicolás; Spies, Pablo; Pomilio, José A.
En los últimos años el LED se impuso como tecnología predominante en los sistemas de iluminación para aplicaciones residenciales, comerciales e industriales. Si bien estas lámparas se caracterizan por su bajo consumo y alta eficiencia energética, su gran alinealidad hace que presenten un alto contenido armónico en la corriente. El impacto de la incorporación masiva de estas lámparas en la red es condicionado por varios aspectos, entre los que se destaca: i) la inclusión o no de filtros en la fuente de la lámpara, ii) la compensación pasiva entre componentes armónicas de distintas lámparas y de otras cargas, iii) la proporción de la potencia no lineal con relación a la potencia total demandada a la red, y iv) las características de la propia red. El estudio del impacto de estas cargas no lineales en la red puede hacerse mediante simulaciones. Para ello, resulta de utilidad contar con mediciones experimentales que caractericen su consumo (por ejemplo, ante variaciones en el valor eficaz y/o el contenido armónico de la tensión) y den a conocer no solo la amplitud de los armónicos presentes en la corriente sino también su correspondiente ángulo de fase. En este trabajo se presentan mediciones experimentales realizadas con un analizador de red clase A (IEC 61000-4-30) en un conjunto de 29 lámparas LED que se comercializan en Argentina. En las mediciones se compara el espectro armónico en ángulo y fase de lámparas de distintas marcas y modelos, y se caracteriza su consumo analizando distintos parámetros eléctricos. Se analiza particularmente el fenómeno de auto-compensación pasiva entre componentes armónicas de distintas lámparas y su respuesta como “carga” ante variaciones en el valor eficaz de la tensión de alimentación. Los resultados de la compensación armónica entre varias lámparas conectadas a un mismo circuito monofásico se valida luego con mediciones experimentales en laboratorio. Los resultados muestran que estas lámparas se caracterizan en general por corrientes con un alto nivel de distorsión y un factor de potencia muy bajo. Finalmente, las mediciones de lámparas comercializadas en Argentina se comparan con las mediciones en 11 lámparas comercializadas en Brasil, y se muestran las ventajas asociadas a incluir la etapa de corrección del factor de potencia en las fuentes de estos dispositivos. Los resultados de este trabajo permiten definir una metodología de base para estudiar la caracterización armónica de distintas cargas no lineales presentes en la red. A futuro, estos resultados se usarán en simulaciones numéricas con el objetivo de estudiar el impacto de la creciente incorporación de cargas con alto contenido armónico en la red de distribución y la necesidad de exigir a nivel regulatorio una mejor calidad en las fuentes de alimentación de estos dispositivos.
Classifier algorithms for tuning multi-model soft sensors : application to the estimation of quality variables in a continuous industrial process
(WCCE11, 2023) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Vega, Jorge Rubén
In this work, a multi-model soft sensor (SS) is proposed to estimate non-measurable variables in continuous processes. The proposed approach involves a first stage of clustering, using Gaussian mixture models, to identify the clusters that represent the multiple working conditions of the process. Then, for each identified cluster, multivariate linear regression sub-models are calibrated. Finally, the required non-measurable variable is estimated through a linear combination of the estimations from each sub-model. The weight coefficients for each sub-model are calculated using a classification algorithm. The performance of four different classification algorithms is evaluated in terms of the capability of their resulting multi-model soft sensor to estimate the mass conversion in a numerical simulation of a continuous emulsion polymerization for industrial production of Styrene-Butadiene Rubber. The results showed that the classifier model plays an important role in the multi-model soft sensor performance. Furthermore, a multi-model soft sensor that assigns the weights through Gaussian mixture models performs better than cases where a multi-layer perceptron, a linear discriminant analysis, or a K-nearest neighbors are used.
Estimación de variable de calidad en un tren de reactores continuo utilizando soft-sensors basados en redes neuronales recurrentes
(XX RPIC, 2023) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
La producción industrial de caucho SBR (Styrene-Butadiene Rubber) utiliza un tren de reactores tanque agitados continuos para la obtención de un látex. En esa etapa, es importante contar con estimaciones en tiempo real de algunas variables en el último reactor del tren, a efectos de lograr productos de calidad con buen nivel de producción. Los soft sensors (SS) son una alternativa adecuada para cumplir con esta tarea, en comparación con las estimaciones típicamente brindadas por laboratorios analíticos y analizadores en línea. El proceso incluye dinámicas complejas y múltiples modos de operación, resultando necesario el uso de SS capaces de capturar esas características. En este trabajo, se propone el desarrollo de un SS basado en redes neuronales recurrentes para estimar la conversión másica del látex a la salida del tren de reactores. La selección de la ventana temporal necesaria para efectuar las estimaciones se basa en un análisis de correlaciones cruzadas y una búsqueda por grilla. Por otra parte, el modelo que conformará al SS se selecciona a través de una exploración de distintas arquitecturas y sus espacios de hiperparámetros. Los resultados de simulación muestran que la adopción de una red neuronal recurrente basada en GRU (Gated Recurrent Unit) y una ventana temporal de 800 minutos exhibe el mejor desempeño para estimar la variable de interés.
Estimation of quality variables in a continuous train of reactors using recurrent neural networks-based soft sensors
(Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2024) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
The first stage in the industrial production of Styrene-Butadiene Rubber (SBR) typically consists in obtaining a latex from a train of continuous stirred tank reactors. Accurate real-time estimation of some key process variables is of paramount importance to ensure the production of high-quality rubber. Monitoring the mass conversion of monomers in the last reactor of the train is particularly important. To this effect, various soft sensors (SS) have been proposed, however they have not addressed the underlying complex dynamic relationships existing among the process variables. In this work, a SS based on recurrent neural networks (RNN) is developed to estimate the mass conversion in the last reactor of the train. The main challenge is to obtain an adequate estimate of the conversion both in its usual steady-state operation and during its frequent transient operating phases. Three architectures of RNN: Elman, GRU (Gated Recurrent Unit), and LSTM (Long Short-Term Memory) are compared to critically evaluate their performances. Moreover, a comprehensive analysis is conducted to assess the ability of these models to represent different operational modes of the train. The results reveal that the GRU network exhibits the best performance for estimating the mass conversion of monomers. Then, the performance of the proposed model is compared with a previously-developed SS, which was based on a linear estimation model with a Bayesian bias adaptation mechanism and the use of Control Charts for decision-making. The model proposed here proved to be more efficient for estimating the mass conversion of monomers, particularly during transient operating phases. Finally, to evaluate the methodology utilized for designing the SS, the same RNN architectures were trained to online estimate another quality variable: the mass fraction of Styrene bound to the copolymer. The obtained results were also acceptable
Estimation of the particle size distribution of colloids from multiangle dynamic light scattering measurements with particle swarm optimization
(2015) Vega, Jorge Rubén; Clementi, Luis A.
In this paper particle Swarm Optimization (PSO) algorithms are applied to estimate the particle size distribution (PSD) of a colloidal system from the average PSD diameters, which are measured by multi-angle dynamic light scattering. The system is considered a nonlinear inverse problem, and for this reason the estimation procedure requires a Tikhonov regularization method. The inverse problem is solved through several PSO strategies. The evaluated PSOs are tested through three simulated examples corresponding to polysty-rene (PS) latexes with different PSDs, and two experimental examples obtained by simply mixing 2 PS standards. In general, the evalu-ation results of the PSOs are excellent; and particularly, the PSO with the Trelea’s parameter set shows a better performance than other implemented PSOs.
Estrategia de control basada en modelo para la producción de caucho acrilonitrilo-butadieno (NBR) de alto contenido en acrilonitrilo
(XL MECOM, 2024) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
El caucho Acrilonitrilo-Butadieno de alto contenido de A (NBR por sus siglas en inglés: nitrile-butadiene rubber) se obtiene generalmente por copolimerización en emulsión de acrilonitrilo (A) y butadieno (B). La producción se realiza operando por encima del “punto azeotrópico”, donde el proceso puede inestabilizarse, dificultando la uniformidad del producto. La limitación para medir en línea la composición del copolímero restringe estrategias de lazo cerrado para estabilizar el proceso. En este trabajo se propone una estrategia de control en lazo cerrado que ajusta la composición del copolímero operando por encima del punto azeotrópico. A partir de un modelo de primeros principios, se implementa un sensor inferencial basado en redes neuronales recurrentes para estimar en línea la composición y cerrar el lazo de control mediante la dosificación de B durante el proceso. Los resultados indican un desempeño aceptable de la metodología de control propuesta, asegurando condiciones estables y una composición uniforme, incluso con errores significativos de modelado.
Estrategias para la gestión de energía en microrredes eléctricas con integración de energías renovables
(2024-08) Schierloh, Rodrigo Manuel; Vega, Jorge Rubén; Vincitorio, Fabio Miguel; Godoy, José Luis
El texto aborda la evolución y desafíos de las Redes Eléctricas Inteligentes, surgidas como respuesta al crecimiento energético global y la necesidad de migrar a un modelo más sostenible. En este contexto, la Generación Distribuida y la Generación Renovable juegan un papel clave en la creación de microrredes eléctricas. Sin embargo, estas microrredes presentan retos significativos en la gestión de energía y en los sistemas de protección, debido a la variabilidad de los recursos renovables, las diferentes topologías posibles y el uso de convertidores electrónicos. Las estrategias de gestión de energía en microrredes son fundamentales para mejorar su desempeño y estabilidad, aplicándose tanto en la carga como en la generación. Los sistemas de protección también deben adaptarse, ya que los flujos de potencia en microrredes son bidireccionales y los convertidores tienen una contribución limitada durante las fallas, lo que hace ineficaces las protecciones tradicionales. El texto presenta el desarrollo de esquemas de gestión de energía en microrredes, tanto conectadas como aisladas de la red, incluyendo la gestión de cargas controlables como los sistemas de climatización. Se propone un esquema de gestión de la demanda para sistemas de climatización que maximiza el confort térmico y minimiza el gasto eléctrico, utilizando control predictivo y optimización con algoritmos genéticos. Este esquema se aplica en un centro de salud en Entre Ríos, logrando mejoras significativas en confort y reducción de costos. También se describe un esquema de protección para microrredes de corriente continua (DC), capaz de detectar y aislar fallas de cortocircuito y circuito abierto, mejorando la resiliencia de la red. Por último, se detalla la instalación de 24 kWp de generación fotovoltaica en una granja avícola en Entre Ríos, demostrando cómo una adecuada gestión de energía puede maximizar el autoconsumo y reducir significativamente los costos energéticos, contribuyendo a una amortización más rápida de la inversión.
Gestión de la recarga de vehículos eléctricos y su impacto sobre la red de distribución
(IEEE URUCON, 2021) Perdomo, Mariano M.; Manassero, Ulises; Vega, Jorge Rubén
Actualmente, el transporte es uno de los principales responsables de las emisiones de gases de efecto invernadero. La movilidad eléctrica surge como una opción sustentable propiciando la disminución del consumo energético y la emisión de gases contaminantes. Algunos estudios proyectan un incremento del uso de vehículos eléctricos, abriendo interrogantes sobre cómo se dará la integración de esta nueva demanda y qué efectos generará en las redes eléctricas. El presente trabajo tiene como principales objetivos: i) evaluar el nivel de penetración de vehículos eléctricos de usuarios residenciales para distintos modos de carga domiciliaria según restricciones de variables de operación de la red; y ii) proponer estrategias de recarga controlada y de la función dual de carga y aporte de energía a la red de los vehículos a través de sus baterías de almacenamiento. La red en análisis está compuesta por el sistema eléctrico de 13,2 kV de distribución primaria de la ciudad de Santo Tomé (provincia de Santa Fe). Los resultados obtenidos muestran que una gestión de la recarga de los vehículos eléctricos permite disminuir los impactos negativos en la red de estudio posibilitando mayores niveles de inserción y/o retrasando inversiones en infraestructura eléctrica. Un modo de operación con aporte de energía de la flota hacia la red permitiría desplazar generación de punta altamente contaminante. Además, con este modo de operación el sistema es más susceptible a operar fuera de los rangos admisibles.
Gestión eficiente de recursos energéticos en parques industriales mediante una estrategia de negociación basada en subasta doble
(2022-04) Rocchi, Ariel Mariano; Vega, Jorge Rubén; Fernández, Erica Soledad
En este trabajo, la problemática abordada se encuentra asociada a un conjunto dado de industrias de un parque industrial, que están interesadas en negociar los servicios energéticos (entre ellos se podrían enumerar: electricidad, gas natural, combustibles líquidos, vapor de proceso, aire comprimido, otros) o servicios no energéticos (entre ellos se podrían enumerar: agua potable, efluentes, agua caliente sanitaria, gas industrial dióxido de carbono, otros) actuales y disponibles, dentro del mismo parque. Sin embargo, cada industria tiene intereses, patrones y perfiles de comportamiento individuales; por ejemplo, con respecto al consumo, generación, almacenamiento o provisión de un determinado servicio o recurso.
Impacto de los vehículos eléctricos sobre la red de distribución : análisis bajo distintos modos de operación
(2022-06) Perdomo, Mariano Miguel; Manassero, Ulises; Vega, Jorge Rubén
La movilidad eléctrica es una alternativa sustentable que permite disminuir el consumo energético y la emisión de gases contaminantes con respecto a la movilidad convencional. Existen proyecciones que predicen un aumento del uso de vehículos eléctricos. Con esto se crean diversas líneas de estudio relacionadas a inferencias sobre las características de la integración de esta nueva demanda y sobre los efectos que generará en los sistemas eléctricos. Entonces, en el presente trabajo se proponen como principales objetivos: (i) determinar el impacto en la red de una inserción moderada de puntos de recarga públicos; (ii) evaluar el nivel de penetración de EVs de usuarios residenciales para modos de carga (G2V) domiciliaria lenta y semirrápida, según restricciones de variables de operación de la red; y (iii) proponer estrategias de gestión de la recarga controlada y la función dual de carga y aporte de energía a la red de los EVs a través de sus baterías de almacenamiento (V2G). Los resultados obtenidos muestran que la incorporación moderada de puntos de recarga públicos no afecta significativamente la operatividad de la red. Además, se muestra que la recarga controlada de los vehículos eléctricos logra disminuir los impactos negativos en el sistema eléctrico bajo estudio permitiendo mayores niveles de inserción y/o retrasando inversiones en infraestructura eléctrica. Un modo de operación con aporte de energía desde los vehículos eléctricos hacia la red permitiría desplazar generación de punta caracterizada por sus altos niveles de contaminación. Aun así, este modo de operación torna al sistema más susceptible a operar dentro de rangos inadmisibles.
Impacto sobre la red de distribución de técnicas de gestión de demanda aplicadas en usuarios residenciales convencional y electrointensivos
(CIDEL Argentina, 2022) Cea, Marcos; Manassero, Ulises; Loyarte, Ariel; Torres, José Luis; Vega, Jorge Rubén
El texto analiza la evolución y las implicaciones de la transición de usuarios residenciales convencionales (URC) a usuarios residenciales electrointensivos (URE) en el consumo de energía eléctrica, especialmente en el contexto de la ciudad de Santa Fe. Se señala que mientras las redes eléctricas han experimentado una expansión para satisfacer la creciente demanda de usuarios, las redes de distribución de gas natural (GN) se han visto limitadas en su expansión, lo que ha llevado a un retroceso en la participación del consumo final de GN en hogares. Se identifican dificultades en la infraestructura de distribución de GN, como la falta de capacidad para abastecer nuevas demandas, altos costos de instalación y problemas constructivos en las obras. Esto ha resultado en la sustitución de equipamiento a gas por electrodomésticos eléctricos en los hogares. El texto propone la identificación de perfiles de carga diarios para URC y URE en diferentes escenarios estacionales, lo que permite evaluar el impacto de cada carga unitaria en el consumo total de energía y en el pico de demanda. Se observa un aumento significativo en la demanda de energía para los URE, especialmente en invierno, debido a la ausencia de GN y/o equipos que lo utilicen. Esto se traduce en un aumento en la cargabilidad de las líneas de distribución eléctrica, llegando en algunos casos a valores cercanos a los nominales. Se plantea la necesidad de nuevas configuraciones de red o incluso obras de distribución adicionales para satisfacer la demanda adicional de cargas eléctricas especiales. Se concluye que la transición a usuarios residenciales electrointensivos implica desafíos significativos para el sistema de distribución eléctrica, incluyendo la necesidad de una planificación cuidadosa para garantizar la capacidad adecuada y mantener los parámetros de calidad de servicio. Además, se destaca que aunque hay un mejor aprovechamiento de la red de distribución, el aumento de las potencias máximas operadas por los distribuidores puede afectar negativamente el desempeño del sistema.
Inserción admisible de vehículos eléctricos en la red de distribución de una ciudad : un enfoque probabilístico
(XII SeNE, 2023-10-05) Perdomo, Mariano Miguel; Manassero, Ulises; Vega, Jorge Rubén
La conciencia sobre el desarrollo sostenible ha incrementado los esfuerzos orientados a disminuir los consumos energéticos y las emisiones indeseables para el medioambiente y la salud de las personas. En los últimos años ha crecido el fomento y el uso de vehículos eléc-tricos (VEs), y esta tendencia en el sector del transporte modifica los patrones de demanda de energía eléctrica por parte de los usuarios. A su vez, las demandas son características de cada región en particular, dependiendo de los modelos de VEs de más fácil acceso para la población, las distancias diarias medias recorridas, los horarios de arribo al hogar, las con-diciones climáticas y los tipos de tarifas aplicadas, entre otras variables. El presente trabajo propone modelar probabilísticamente la demanda de VEs de una ciu-dad y realizar simulaciones de flujos de potencia que permitan inferir un nivel aproximado de inserción admisible de VEs en la red de distribución. El nivel de inserción de VEs se calcula como la relación entre el número de VEs y la cantidad de vehículos convencionales existentes. Específicamente, se adopta como laso de estudio la red de distribución de la ciudad de Santo Tomé (Santa Fe, Argentina). El modelado considera un enfoque estadístico para las distancias transitadas, los horarios de arribo al hogar, y los consumos por distancia recorrida. Por otra parte, se considera una recarga lenta de los VEs de 3 kW y una eficiencia de recarga del 95%. El modelado de la red se implementa en Python, utilizando la librería de acceso abierto Pandapower. Los resultados de simulación sugieren que la red actual admite un porcentaje considera-ble de inserción de VEs. Asimismo, es posible identificar aquellos distribuidores críticos que sólo podrían admitir un reducido nivel de inserción de VEs. En conclusión, el modelado pro-babilístico de la demanda de VEs permite determinar el nivel admisión de este nuevo tipo de tecnologías en la red de estudio y en cada distribuidor. En base a proyecciones temporales de la adquisición de VEs, es posible estimar el tiempo en que se incumplirán los niveles admisibles de operación de la red, permitiendo así planificar obras de infraestructura orien-tadas a soportar este nuevo patrón de demanda. Por otra parte, se destaca la importancia de contar con datos reales del comportamiento de los usuarios en la región de estudio para lograr modelos de demanda más precisos.
Laboratorio virtual remoto para educación en control : emulación de una planta real de control de niveles
(Congreso Nacional de Ingeniería Informática y Sistemas de Información (CoNaIISI), 2013) Loyarte, Ariel Sebastián; Vega, Jorge Rubén; Blas, María Julia
Este trabajo describe el desarrollo de un Laboratorio Virtual Remoto (LVR), concebido como un sistema Cliente / Servidor apto para emular la operación controlada de una planta de tanques interconectados, disponible en el Laboratorio de Sistemas de Control de la FRSF-UTN. El LVR le permite a un alumno proponer y evaluar estrategias de control (a lazo abierto y cerrado), y sintonizar un controlador, previo a su implementación en la planta real. El desarrollo del LVR involucró 2 etapas independientes: 1) el modelado matemático de la planta, y 2) el desarrollo de la plataforma de soporte a los LV. Esta plataforma se implementó con tecnología Java. Su arquitectura posibilita el acceso concurrente de múltiples usuarios. El Servidor posee un conjunto de módulos destinados a interactuar con el simulador de la planta, implementado en Matlab/Simulink; y es lo suficientemente versátil como para admitir en un futuro la inclusión de otras plantas. El Cliente consiste en una interfaz gráfica de manejo sencillo para el usuario, la cual facilita la configuración de los modelos de simulación. En todas las etapas de diseño e implementación del LVR participaron alumnos de las carreras de Ingeniería Eléctrica e Ingeniería en Sistemas de Información de la FRSF-UTN, ámbito natural de la explotación futura del producto desarrollado.

Browsing by Author "Vega, Jorge Rubén"

SECRETARÍAS

ENLACES UTN

ENLACES EXTERNOS