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Algoritmo de control para la administración de una micro red
dc.creator | Schenberger, Leonardo Ariel | |
dc.creator | Bordón, César Francisco | |
dc.creator | Berterame, Franco | |
dc.creator | Penco, José Jorge | |
dc.creator | Chezzi, Carlos Maria | |
dc.date.accessioned | 2019-10-29T23:58:30Z | |
dc.date.available | 2019-10-29T23:58:30Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | 3º Congreso de investigación y transferencia tecnológica en ingeniería eléctrica (2019) / 8º Seminario Nacional de energía (2019) | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/4117 | |
dc.description.abstract | Los 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.format | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Algoritmo | es_ES |
dc.subject | Energías renovables | es_ES |
dc.subject | Micro red inteligente | es_ES |
dc.subject | Sistema de control | es_ES |
dc.title | Algoritmo de control para la administración de una micro red | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Schenberger, Leonardo Ariel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Bordón, César Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Berterame, Franco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Penco, José Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Chezzi, Carlos Maria. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concordia. GIMOSIC; Argentina. | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.type.snrd | info:ar-repo/semantics/documento de conferencia | es_ES |
dc.relation.references | Anand, 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.2012.2215055 | es_ES |
dc.relation.references | Blaabjerg, 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.2006.881997 | es_ES |
dc.relation.references | Bordón, 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.references | Cheddadi, 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.2015.7454965 | es_ES |
dc.relation.references | Chow, 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.2013.16 | es_ES |
dc.relation.references | Kalkal, 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.references | Katiraei, 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.2008.918702 | es_ES |
dc.relation.references | Letcher, T. (2014). Future Energy: Improved Sustainable and Clean Options for our Planet. Durban, South Africa. ELSEVIER. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-099424-6.00032-6 | es_ES |
dc.relation.references | Raju, 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.2017.47 | es_ES |
dc.rights.use | Académica | es_ES |
dc.rights.use | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |