Sensor de gaseo para baterías de plomo – ácido: estudio preliminar

En el presente artículo se describe una metodología para determinar, durante el proceso de carga de un acumulador de plomo – ácido, (como los que se emplean en sistemas solares), si el dispositivo está gaseando o no. Este hecho, es particularmente singular en la curva de carga del acumulador, pues permite entre otras variables, inferir su estado de carga (SOC). El método requiere para su funcionamiento de un sistema electro-óptico, que consta de un par emisordetector infrarrojo, y un espejo donde se produce la condensación de los gases que escapan del acumulador cuando comienza a “gasear”. Esto ocurre bajo determinados valores de corriente y temperatura, para una batería dada de capacidad C, y en mucha menor medida de otras variables, como ser la presión. El exceso de corriente o de temperatura provoca cuando es acentuado, una disminución de la eficiencia del acumulador y también de su expectativa de vida. Estas variables, están relacionadas con la tensión de celda.The present paper reports the methodology for determining, during loading (accumulator lead – acid, such as those used in solar systems), if the device is gassed or not. This fact is particularly important in the battery load’s curve, allowing among other variables, infer their state of charge (SOC). The method requires for its operation of an electro-optical system, which consists of a pair infrared emitter-detector and a mirror, where the condensation of gases escaping from the cell when it begins to "gassing." This occurs under certain values of current and temperature for a given battery capacity C, and to a much lesser extent on other variables, such as pressure. The excess current or temperature when it is very great, causes a decrease in the efficiency of the battery and its life expectancy.. These variables are related to cell voltage.Fil: Cadena, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina. Universidad Nacional de Salta; ArgentinaFil: Farfán, Roberto Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina. Universidad Nacional de Salta; Argentin

Sistema basado en conocimiento para baterías de plomo ácido aplicado a microcontroladores PIC

En el siguiente trabajo se evalúa el comportamiento de un algoritmo de control, incorporado en un microcontrolador PIC que actúa como cerebro de un regulador fotovoltaico. Este algoritmo se diseño utilizando lógica difusa y en el trabajo se realizo un seguimiento del plano de control que usa el sistema en la carga de baterías de plomo ácido. Para desarrollar un sistema de control difuso, se necesita información del comportamiento del sistema a controlar y volcar esta información en la base de conocimiento. Este conocimiento se adquiere de los modelos de baterías y la lógica de control se desarrollo utilizando un software denominado Xfuzzy 3.0 [Farfán, 2009]. Para este trabajo se utilizo el PIC 18f4550 y se evaluó el funcionamiento del regulador difuso utilizando un toma de datos conectado a una PC, realizándose un seguimiento del plano de control para observar el comportamiento del algoritmo.In this paper we evaluate the behavior of a control algorithm, incorporated into a PIC microcontroller that acts as the brain of a photovoltaic regulator. This algorithm was designed using fuzzy logic and the study was conducted to monitor the control plane using the system in charge of lead acid batteries. To develop a fuzzy control system, information is needed to control behavior of the system and dump this information into the knowledge base. This knowledge is acquired of the battery models and control logic development using a software program called Xfuzzy 3.0 [Farfán, 2009]. For this work we use the PIC 18F4550 and evaluated the performance of fuzzy controller using a data collection connected to a PC, to be monitored from the control plane to observe the behavior of the algorithm.Fil: Farfán, Roberto Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Consejo de Investigacion; ArgentinaFil: Cadena, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Consejo de Investigacion; Argentin

Aprendizaje de sistemas basados en lógica difusa: aplicación al control de la pérdida de potencia de paneles fotovoltaicos

El siguiente trabajo muestra la aplicación del aprendizaje de un sistema adaptativo difuso, propuesto como lógica para un sistema de control, que permita detectar la pérdida de potencia de paneles fotovoltaicos en una instalación. El aprendizaje se plantea como método para obtener información de un panel fotovoltaico, utilizando la corriente de corto circuito y la tensión de circuito abierto como variables de entrada y el punto de máxima potencia como salida. El aprendizaje se realiza por medio de un algoritmo de ajuste que utiliza terna de valores pertenecientes a un panel (corriente de corto circuito, tensión de circuito abierto y máxima potencia) y permite encontrar la relación entre las variables de entrada y salida, información que se plasma en el plano de control del sistema difuso y sirve como referencia de la potencia máxima que puede entregar el panel en el momento que se realizo el aprendizaje. La degradación de la celdas que componen el panel tiene como consecuencia la pérdidas de potencia que este puede entregar, de manera que la medida de tensión de circuito abierto y corriente de corto circuito en esta situación, se relaciona con un punto de máxima potencia distinto al que se obtuvo en la referencia y menor. El sistema difuso procesa esta información, detecta la variación de potencia y produce un nuevo aprendizaje, obteniéndose del mismo un plano de control distinto al inicial. El proceso que consiste en realizar distintos aprendizajes permite realizar un seguimiento de la potencia máxima que un panel fotovoltaico puede entregar en el tiempo a trabes de los distintos planos de control generados.Fil: Farfán, Roberto Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina. Universidad Nacional de Salta; ArgentinaFil: Cadena, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina. Universidad Nacional de Salta; Argentin

Sistema basado en conocimiento para baterías de plomo ácido aplicado a microcontroladores PIC

En el siguiente trabajo se evalúa el comportamiento de un algoritmo de control, incorporado en un microcontrolador PIC que actúa como cerebro de un regulador fotovoltaico. Este algoritmo se diseño utilizando lógica difusa y en el trabajo se realizo un seguimiento del plano de control que usa el sistema en la carga de baterías de plomo ácido. Para desarrollar un sistema de control difuso, se necesita información del comportamiento del sistema a controlar y volcar esta información en la base de conocimiento. Este conocimiento se adquiere de los modelos de baterías y la lógica de control se desarrollo utilizando un software denominado Xfuzzy 3.0 [Farfán, 2009]. Para este trabajo se utilizo el PIC 18f4550 y se evaluó el funcionamiento del regulador difuso utilizando un toma de datos conectado a una PC, realizándose un seguimiento del plano de control para observar el comportamiento del algoritmo.In this paper we evaluate the behavior of a control algorithm, incorporated into a PIC microcontroller that acts as the brain of a photovoltaic regulator. This algorithm was designed using fuzzy logic and the study was conducted to monitor the control plane using the system in charge of lead acid batteries. To develop a fuzzy control system, information is needed to control behavior of the system and dump this information into the knowledge base. This knowledge is acquired of the battery models and control logic development using a software program called Xfuzzy 3.0 [Farfán, 2009]. For this work we use the PIC 18F4550 and evaluated the performance of fuzzy controller using a data collection connected to a PC, to be monitored from the control plane to observe the behavior of the algorithm.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Comportamiento del plano de control de reguladores de carga difusos para sistema fotovoltaico implementando uno y dos núcleos de inferencia

En éste trabajo se estudia el comportamiento del plano de control de un regulador de Carga Difuso inmerso en un sistema fotovoltaico. Desarrollar el control para éste regulador implica, tener un conocimiento previo del sistema que se desea controlar, definir la base de conocimiento en función de ésta información y trasladar la lógica desarrollada, a un elemento que pueda implementarla. El desarrollo de la lógica de control se la desea implementar en un microcontrolador PIC. En el trabajo se propone el diseño del procesador difuso implementando dos arquitecturas, utilizando uno y dos núcleos de inferencia. Estas permiten manejar el flujo de información de manera distinta y dar una respuesta a la regulación de energía del sistema fotovoltaico en función de su base de conocimiento. La respuesta de ambos sistema se estudia por medio de un software denominado Xfuzzy 3.0. Una vez desarrollada las arquitecturas, debe elegirse la más adecuada para incorporarlo al microcontrolador.This paper studies the behavior of the control plane load regulator Diffuse immersed in a PV system. Develop regulatory control for this implies, having prior knowledge of the system to be controlled, defining the knowledge base based on this information and move the logic developed. The development of the control logic it wants to implement on a PIC microcontroller. The paper proposes the design of fuzzy processor implementing two architectures, using one and dual-core inference. These let you manage the information flow differently and respond to the regulation of energy photovoltaic system based on its knowledge base. The response of both systems is studied by means of a software program called Xfuzzy 3.0. After development architectures must be chosen the most suitable for incorporation into the microcontroller.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Sensor de gaseo para baterías de plomo-ácido : Estudio preliminar

En el presente artículo se describe una metodología para determinar, durante el proceso de carga de un acumulador de plomo – ácido, (como los que se emplean en sistemas solares), si el dispositivo está gaseando o no. Este hecho, es particularmente singular en la curva de carga del acumulador, pues permite entre otras variables, inferir su estado de carga (SOC). El método requiere para su funcionamiento de un sistema electro-óptico, que consta de un par emisordetector infrarrojo, y un espejo donde se produce la condensación de los gases que escapan del acumulador cuando comienza a “gasear”. Esto ocurre bajo determinados valores de corriente y temperatura, para una batería dada de capacidad C, y en mucha menor medida de otras variables, como ser la presión. El exceso de corriente o de temperatura provoca cuando es acentuado, una disminución de la eficiencia del acumulador y también de su expectativa de vida. Estas variables, están relacionadas con la tensión de celda.The present paper reports the methodology for determining, during loading (accumulator lead – acid, such as those used in solar systems), if the device is gassed or not. This fact is particularly important in the battery load’s curve, allowing among other variables, infer their state of charge (SOC). The method requires for its operation of an electro-optical system, which consists of a pair infrared emitter-detector and a mirror, where the condensation of gases escaping from the cell when it begins to "gassing." This occurs under certain values of current and temperature for a given battery capacity C, and to a much lesser extent on other variables, such as pressure. The excess current or temperature when it is very great, causes a decrease in the efficiency of the battery and its life expectancy.. These variables are related to cell voltage.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Comportamiento del plano de control de reguladores de carga difusos para sistema fotovoltaico implementando uno y dos núcleos de inferencia

En éste trabajo se estudia el comportamiento del plano de control de un regulador de Carga Difuso inmerso en un sistema fotovoltaico. Desarrollar el control para éste regulador implica, tener un conocimiento previo del sistema que se desea controlar, definir la base de conocimiento en función de ésta información y trasladar la lógica desarrollada, a un elemento que pueda implementarla. El desarrollo de la lógica de control se la desea implementar en un microcontrolador PIC. En el trabajo se propone el diseño del procesador difuso implementando dos arquitecturas, utilizando uno y dos núcleos de inferencia. Estas permiten manejar el flujo de información de manera distinta y dar una respuesta a la regulación de energía del sistema fotovoltaico en función de su base de conocimiento. La respuesta de ambos sistema se estudia por medio de un software denominado Xfuzzy 3.0. Una vez desarrollada las arquitecturas, debe elegirse la más adecuada para incorporarlo al microcontrolador.This paper studies the behavior of the control plane load regulator Diffuse immersed in a PV system. Develop regulatory control for this implies, having prior knowledge of the system to be controlled, defining the knowledge base based on this information and move the logic developed. The development of the control logic it wants to implement on a PIC microcontroller. The paper proposes the design of fuzzy processor implementing two architectures, using one and dual-core inference. These let you manage the information flow differently and respond to the regulation of energy photovoltaic system based on its knowledge base. The response of both systems is studied by means of a software program called Xfuzzy 3.0. After development architectures must be chosen the most suitable for incorporation into the microcontroller.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Sensor de gaseo para baterías de plomo-ácido : Estudio preliminar

En el presente artículo se describe una metodología para determinar, durante el proceso de carga de un acumulador de plomo – ácido, (como los que se emplean en sistemas solares), si el dispositivo está gaseando o no. Este hecho, es particularmente singular en la curva de carga del acumulador, pues permite entre otras variables, inferir su estado de carga (SOC). El método requiere para su funcionamiento de un sistema electro-óptico, que consta de un par emisordetector infrarrojo, y un espejo donde se produce la condensación de los gases que escapan del acumulador cuando comienza a “gasear”. Esto ocurre bajo determinados valores de corriente y temperatura, para una batería dada de capacidad C, y en mucha menor medida de otras variables, como ser la presión. El exceso de corriente o de temperatura provoca cuando es acentuado, una disminución de la eficiencia del acumulador y también de su expectativa de vida. Estas variables, están relacionadas con la tensión de celda.The present paper reports the methodology for determining, during loading (accumulator lead – acid, such as those used in solar systems), if the device is gassed or not. This fact is particularly important in the battery load’s curve, allowing among other variables, infer their state of charge (SOC). The method requires for its operation of an electro-optical system, which consists of a pair infrared emitter-detector and a mirror, where the condensation of gases escaping from the cell when it begins to "gassing." This occurs under certain values of current and temperature for a given battery capacity C, and to a much lesser extent on other variables, such as pressure. The excess current or temperature when it is very great, causes a decrease in the efficiency of the battery and its life expectancy.. These variables are related to cell voltage.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Sistema basado en conocimiento para baterías de plomo ácido aplicado a microcontroladores PIC

En el siguiente trabajo se evalúa el comportamiento de un algoritmo de control, incorporado en un microcontrolador PIC que actúa como cerebro de un regulador fotovoltaico. Este algoritmo se diseño utilizando lógica difusa y en el trabajo se realizo un seguimiento del plano de control que usa el sistema en la carga de baterías de plomo ácido. Para desarrollar un sistema de control difuso, se necesita información del comportamiento del sistema a controlar y volcar esta información en la base de conocimiento. Este conocimiento se adquiere de los modelos de baterías y la lógica de control se desarrollo utilizando un software denominado Xfuzzy 3.0 [Farfán, 2009]. Para este trabajo se utilizo el PIC 18f4550 y se evaluó el funcionamiento del regulador difuso utilizando un toma de datos conectado a una PC, realizándose un seguimiento del plano de control para observar el comportamiento del algoritmo.In this paper we evaluate the behavior of a control algorithm, incorporated into a PIC microcontroller that acts as the brain of a photovoltaic regulator. This algorithm was designed using fuzzy logic and the study was conducted to monitor the control plane using the system in charge of lead acid batteries. To develop a fuzzy control system, information is needed to control behavior of the system and dump this information into the knowledge base. This knowledge is acquired of the battery models and control logic development using a software program called Xfuzzy 3.0 [Farfán, 2009]. For this work we use the PIC 18F4550 and evaluated the performance of fuzzy controller using a data collection connected to a PC, to be monitored from the control plane to observe the behavior of the algorithm.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Estudio comparativo de centrales solares termoeléctricas y fotovoltaicas de 50kw en los Valles Calchaquíes : Salta

En el presente trabajo se exponen los resultados de un análisis comparativo de determinados factores que han sido tenidos en cuenta cuando se comparan servicio y costos, entre otros, de instalaciones solares eléctricas fotovoltaicas con termoeléctricas, ubicadas en tres sitios de los Valles Calchaquíes localizados unos muy cerca de otros, pero con algunas diferencias, propias de cada localidad. El análisis se realiza con algoritmos que son particulares de la lógica difusa o borrosa, y esta elección depende de variables que deben cuantificarse. Dada la incertidumbre que se maneja en la información de las mismas, se optó por utilizar un método basado en matemática difusa, sin embargo a las variables involucradas en el estudio para la elección del lugar, se les debe asignar un factor de peso, ya que no todas tienen el mismo grado de importancia. Este factor se determina en función del método de ponderación, que permite calcular la influencia y dependencia de cada una de las variables con el resto. Una vez calculados estos factores, se corrige el valor de pertenencia que entregan los subconjuntos difusos para cada localidad y mediante la distancia de Hamming se encuentra la zona más apta para los sistemas.In the present paper are considered some factors (just like cost and quality service) when planning the installation of a nonconventional electric generator in three different places in the Valles Calchaquíes, but located very close to each other. In this case, solar-thermoelectric or photovoltaic systems may complement existing conventional generation or not. The equipment could be interconnected to the national system, or a mini isolated network. The analysis is performed with algorithms that are unique to fuzzy logic, and this choice depends on variables to be quantified. Given the uncertainty of the information is handled the same, we decided to use a method based on fuzzy math, but the variables involved in the study to the choice of location should be assigned a weight factor as not all have the same degree of importance. The weighting factor is determined by the weighting method used to calculate the influence and dependence of each variable with the rest. Once calculated these factors, correcting the value of belonging to deliver the fuzzy subsets for each locality and by the Hamming distance is the most suitable for the systems.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES