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dc.creatorSchenberger, Leonardo Ariel
dc.creatorBordón, César Francisco
dc.creatorBerterame, Franco
dc.creatorPenco, José Jorge
dc.creatorChezzi, Carlos Maria
dc.date.accessioned2019-10-29T23:58:30Z
dc.date.available2019-10-29T23:58:30Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citation3º Congreso de investigación y transferencia tecnológica en ingeniería eléctrica (2019) / 8º Seminario Nacional de energía (2019)es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/4117
dc.description.abstractLos países desarrollados poseen dentro de su matriz energética un porcentaje importante de energías renovables. En Argentina, en la actualidad, un bajo porcentaje de la energía eléctrica total generada proviene de fuentes renovables. Esto trae como consecuencia la emisión de contaminantes y una explotación indiscriminada de recursos naturales limitados. El fomento del uso de alternativas renovables y de eficiencia energética es un requisito primordial para reducir el daño climático, propiciar nuevas políticas, estimular la sustentabilidad y lograr una adecuada competitividad de la industria. La gestión eficiente de energías con recursos renovables posibilita la distribución de energía eléctrica entre los proveedores y los consumidores a través de micro redes eléctricas inteligentes, con la integración de tecnologías digitales, redes eléctricas y fuentes de generación. Los elementos principales de una micro red inteligente son: sistemas de generación distribuida, sistemas de almacenamiento de energía, y sistemas de monitorización y control del flujo de potencia. En cuanto a este último se debe tener en cuenta el diseño de un sistema que sea capaz de adquirir la información operativa de los componentes del sistema eléctrico, los comunique y tome decisiones inteligentes para abastecer la demanda. La herramienta informática LabVIEW® junto con plataformas de hardware como Arduino® son tecnologías que permiten implementar sistemas para la monitorización y control de flujos de potencia. Por ello como objetivo del trabajo se propone un prototipo de micro red en baja tensión y se plantea un algoritmo para su administración. Se programa el algoritmo en LabVIEW® como panel principal y en Arduino como fuente de captura de datos y se evalúa su funcionamiento con diferentes escenarios de prueba. Como resultados, se cuenta con las tecnologías necesarias que permitirán la implementación de una micro red a tensión industrial, en la cual se administrará el despacho de la energía de red conjuntamente con la proveniente de fuentes renovables. De esta manera se pretende optimizar el abastecimiento de la energía de modo que responda a las necesidades de la carga, minimizando los tiempos de respuestas y evitando perturbaciones en el sistema o la interrupción del servicio.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAlgoritmoes_ES
dc.subjectEnergías renovableses_ES
dc.subjectMicro red inteligentees_ES
dc.subjectSistema de controles_ES
dc.titleAlgoritmo de control para la administración de una micro redes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.description.affiliationFil: Schenberger, Leonardo Ariel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Bordón, César Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Berterame, Franco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Penco, José Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Chezzi, Carlos Maria. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina.es_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.type.snrdinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_ES
dc.relation.referencesAnand, S. Fernandes, B. G. Guerrero, J. (2013). Distributed control to ensure proportional load sharing and improve voltage regulation in low-voltage DC microgrids. IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 28, n° 4, 2003, pp. 1900-1913, doi: 10.1109/TPEL.2012.2215055es_ES
dc.relation.referencesBlaabjerg, F. Teodorescu, R. Liserre, M. Timbus, A.V. (2006). Overview of Control and Grid Synchronization for Distributed Power Generation Systems. IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 53, nº 5, pp 1398 – 1409, doi: 10.1109/TIE.2006.881997es_ES
dc.relation.referencesBordón, C. Schenberger, L. Berterame, F. Chezzi, C. Penco; J. (2018). Estrategia para la Gestión de una Micro Red. IEEE 9TH Power, Instrumentation and Measurement Meeting (EPIM), pp 1-6.es_ES
dc.relation.referencesCheddadi, Y. Gaga, A. Errahimi, F. Es Sbai, N. (2015). Design of an energy management system for an autonomous hybrid micro-grid based on Labview IDE. 3rd International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC), pp. 1-6, doi: 10.1109/IRSEC.2015.7454965es_ES
dc.relation.referencesChow, Ch.-I. Mungkornassawakul, J. (2013). A Smart Recording Power Analyzer Prototype Using LabVIEW and Low-Cost Data Acquisition (DAQ) in Being a Smart Renewable Monitoring System. IEEE Green Technologies Conference (GreenTech), pp 49-56 , doi : 10.1109/GreenTech.2013.16es_ES
dc.relation.referencesKalkal, P. Vijay Kumar G. (2017). Transition from Convencional to Modern Grids. Mother Grid include Microgrid and Smartgrid. 4° IEEE International Conference on Signal Processing, Computing and Control, pp. 223-228.es_ES
dc.relation.referencesKatiraei, F. Iravani, R. Hatziargyriou, N. Dimeas, A. (2008). Microgrids management: Controls and operation aspects of microgrids, IEEE Power and Energy Magazine, vol. 6, nº. 3, pp. 54-65, doi: 10.1109/MPE.2008.918702es_ES
dc.relation.referencesLetcher, T. (2014). Future Energy: Improved Sustainable and Clean Options for our Planet. Durban, South Africa. ELSEVIER. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-099424-6.00032-6es_ES
dc.relation.referencesRaju, L. Muthukumar, P. Gokulakrishnan, S. (2017). Autonomous Demand Side Management of a Micro-Grid using Arduino and Multi Agent System. Second International Conference on Recent Trends and Challenges in Computational Models, pp 159-164, doi: 10.1109/ICRTCCM.2017.47es_ES
dc.rights.useAcadémicaes_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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