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Análisis de red en la prov. de Bs. As. para sistemas fotovoltaicos de baja potencia
El presente trabajo presenta un estudio de la paridad de red para sistemas fotovoltaicos de baja potencia en usuarios residenciales y comerciales que residen en la Provincia de Buenos Aires utilizando el método LCOE. Con este fin, se consideraron los valores tarifarios correspondientes a la distribuidora eléctrica USINA ubicada en la ciudad de Tandil, como a su vez los valores de los beneficios reglamentados por la ley nacional N° 27.424 . Además, se estudió los resultados en el método realizando variaciones en los porcentajes de bonificación, entre otros. Finalmente se analizó un perfil de carga de un usuario residencial y el impacto de la utilización de un sistema de referencia para determinar los beneficios de su implementación y los años que conlleva su correspondiente amortización.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ
A novel dynamic state estimation algorithm for distribution networks using different forecasting methods
Este artículo presenta un algoritmo de estimación de estado para redes de distribución basadoen el filtro de Kalman Unscented (UKF). En lugar de voltajes nodales, este método utilizapotencia activa y reactiva nodal como variables de estado en el modelo dinámico. Se probarony compararon diferentes algoritmos de previsión de la demanda para ayudar en el paso de lapredicción. Además, el algoritmo incluye el paquete de software OpenDSS como motor decálculo.Se utilizó la red de distribución IEEE de 13 nodos para probar la metodología mediante lasimulación de varios escenarios de generación de medidas. Para realizar estas simulaciones, setuvieron en cuenta los valores de medicación de una distribuidora de energía local. Losresultados expusieron diferentes niveles de desempeño, dependiendo de la naturaleza delescenario y el método de pronóstico seleccionado.This paper presents a State Estimation Algorithm for Distribution Networks based on the Unscented Kalman Filter (UKF). Instead of nodal voltages, this method uses nodal active and reactive power as state variables in the dynamic model. Different demand forecast algorithms to assist the prediction step were tested and compared. In addition, the algorithm includes the software package OpenDSS as a calculation engine. We used the 13-node IEEE distribution network to test the methodology by simulating several scenarios of measurement generation. These simulations were based on the measured values of a local energy distribution company. The results exposed different performance levels depending on the nature of the scenario and the selected forecast method.Fil: Valenzuela, Lautaro Emanuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Antunez, Matias Antonio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentin
Monitoring and controlling energy distribution: Implementation of a distribution management system based on Common Information Model
The management of renewable and distributed energy resources is changing the way in which electric distribution systems are being operated. Many companies commonly create several custom system solutions to manage power distribution. The functions provided by these systems are network visualization, state estimation, system control and data acquisition, among others. Despite their relevance, many mid-size or small distribution companies have problems to install one of these solutions because they are either very expensive, incompatible, or limited by difficulties in data exchange. As a possible solution to this problem, this paper presents the development of a Distribution Management System (DMS) based on open source technology. This system combines four main components: OpenDSS-framework, ActiveMQ-broker, applications for visualizing and editing electrical network, and Common Information Model (CIM). The tool is part of Tenergia R&D project1 and has a collection of applications designed to monitor and control the distribution networks located in Argentina.Fil: Fiaschetti, Leandro Pedro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Antunez, Matias Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Trapani, E.. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Valenzuela, Lautaro Emanuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rubiales, Aldo Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Boroni, Gustavo Adolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentin
Environmental quality and ecotoxicity of sediments from the lower Salado River basin (Santa Fe, Argentina) on amphibian larvae
The lower Salado River basin receive agricultural, industrial and domestic waste water. So, the aim was to evaluate the quality of three sampling sites that belong to the Salado River basin (S1: Cululú stream; S2: Salado River, at Esperanza City, S3: Salado River at Santo Tomé City) based on physicochemical parameters, metals and pesticides analyses and ecotoxicity on Rhinella arenarum larvae. R. arenarum larvae (Gosner Stage -GS- 25) were chronically exposed (504h) to complex matrixes of surface water and sediment samples of each site for the determination of the survival rate. Biomarkers of oxidative stress, neurotoxicity and genotoxicity were analyzed in R. arenarum larvae (GS. 25) after exposure (96h) to the complex matrix of water and sediment. The water quality index showed a marginal quality for all sites, influenced mainly by low dissolved oxygen, high total suspended solid, phosphate, nitrite, conductivity, Pb, Cr and Cu levels. Metal concentrations were higher in sediment than in water samples (˜34-35000 times). In total, thirty different pesticides were detected in all water and sediment samples, S1 presented the greatest variety (26). Glyphosate and AMPA were detected in sediments from all sites, being higher in S3. N,N-Diethyl-meta-toluamide (DEET) and atrazine were detected in all water samples. Greatest mortality was observed in larvae exposed to samples from S1 from 288h (43.3%), reaching a maximum value of 50% at 408h. Oxidative stress and genotoxicity were observed in larvae exposed to S1 and S3 matrix samples. Neurotoxicity was observed in larvae exposed to all matrix samples. The integrated biomarker response index showed that larvae exposed to S1 and S3 were the most affected. According to the physicochemical data and the ecotoxicity assessment, this important river basin is significantly degraded and may represent a risk to aquatic biota, especially for R. arenarum larvae.Fil: Peluso, Julieta. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; ArgentinaFil: Aronzon, Carolina Mariel. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; ArgentinaFil: Martínez Chehda, Agostina. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental; ArgentinaFil: Cuzziol Boccioni, Ana Paula. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Peltzer, Paola. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: de Gerónimo, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: Aparicio, Virginia Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: González, Florencia. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: Valenzuela, Lautaro Emanuel. Comisión Nacional de Energía Atómica; ArgentinaFil: Lajmanovich, Rafael Carlos. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin
Metals, pesticides, and emerging contaminants on water bodies from agricultural areas and the effects on a native amphibian
In the Paraná River lower basin, an important agro-productive area of Argentina, crop fields and cattle breeding activities are common and may affect water quality. So, the aim of this study was to analyze the impacts of cattle breeding and agricultural activities on a stream from Buenos Aires, through physicochemical parameters (metals, pesticides, and emerging contaminants) and ecotoxicological parameters with Rhinella arenarum larvae, a native amphibian species. Three sites were selected on an ordinary plain stream that goes through agricultural fields and a cattle breeding establishment (upstream –S1-, near –S2- and downstream –S3- the establishment). Physicochemical parameters were measured in situ (in water) and in laboratory (in water and sediment samples: metals, pesticides, ivermectin and oxytetracycline). A semi-static chronic toxicity bioassay (504 h) was performed with water samples, and neurotoxicity, oxidative stress and genotoxicity biomarkers were measured after acute exposure (96 h). According to the index, a degradation in the water quality was observed in all sites. Ivermectin (8.03 mg/kg) and oxytetracycline (1.9 mg/kg) were detected in sediment samples from S2. Pesticides were detected in all sites, mainly in water samples: S1 presented the highest variability (7 residues) and in S3 AMPA, glyphosate and acetochlor concentrations were higher (10.3, 22.4 and 23.8 μg/L). Also, all sites significantly produced lethality at chronic exposure. Lethality at 504h was 40% for S1, 56.66% for S2 and 93.33% for S3. At acute exposure, the oxidative stress biomarkers were altered on R. arenarum larvae exposed to all sites and the neurotoxicity biomarkers were altered on larvae exposed to S1 and S3. Water quality was severely degraded by the surrounding agricultural and cattle breeding activities, which may represent a threat to the ecosystems.
// Resumen: En la cuenca baja del río Paraná, una importante zona agroproductiva de Argentina, los campos de cultivo y las actividades de cría de ganado son comunes y pueden afectar la calidad del agua. Así, el objetivo de este estudio fue analizar los impactos de las actividades agropecuarias y agrícolas en un arroyo de Buenos Aires, a través de parámetros fisicoquímicos (metales, plaguicidas y contaminantes emergentes) y parámetros ecotoxicológicos con larvas de Rhinella arenarum, una especie de anfibio nativo. Se seleccionaron tres sitios sobre un arroyo ordinario de llanura que atraviesa campos agrícolas y un establecimiento ganadero (aguas arriba –S1-, cerca de –S2- y aguas abajo –S3- del establecimiento). Los parámetros fisicoquímicos se midieron in situ (en agua) y en laboratorio (en muestras de agua y sedimentos: metales, plaguicidas, ivermectina y oxitetraciclina). Se realizó un bioensayo semiestático de toxicidad crónica (504 h) con muestras de agua y se midieron biomarcadores de neurotoxicidad, estrés oxidativo y genotoxicidad después de la exposición aguda (96 h). Según el índice, se observó una degradación en la calidad del agua en todos los sitios. Se detectaron ivermectina (8,03 mg/kg) y oxitetraciclina (1,9 mg/kg) en muestras de sedimentos de S2. Se detectaron plaguicidas en todos los sitios, principalmente en muestras de agua: S1 presentó la mayor variabilidad (7 residuos) y en S3 AMPA, las concentraciones de glifosato y acetocloro fueron mayores (10.3, 22.4 y 23.8 μg/L). Además, todos los sitios produjeron significativamente letalidad en la exposición crónica. La letalidad a las 504h fue del 40% para S1, 56,66% para S2 y 93,33% para S3. En exposición aguda, los biomarcadores de estrés oxidativo se alteraron en larvas de R. arenarum expuestas a todos los sitios y los biomarcadores de neurotoxicidad se alteraron en larvas expuestas a S1 y S3. La calidad del agua se vio gravemente degradada por las actividades agrícolas y ganaderas de los alrededores, lo que puede representar una amenaza para los ecosistemas.Instituto de Investigación de Tecnología de Alimentos (ITA)Fil: Peluso, Julieta. Universidad de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental (IIIA). Escuela de Hábitat y Sostenibilidad IIIA-UNSAM-CONICET; Argentina.Fil: Peluso, Julieta. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Martínez Chehda, Agostina. Universidad de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental (IIIA). Escuela de Hábitat y Sostenibilidad IIIA-UNSAM-CONICET; Argentina.Fil: Olivelli, Melisa Soledad. Universidad de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental (IIIA). Escuela de Hábitat y Sostenibilidad IIIA-UNSAM-CONICET; Argentina.Fil: Olivelli, Melisa Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Ivanic, Federico Martín. Universidad de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental (IIIA). Escuela de Hábitat y Sostenibilidad IIIA-UNSAM-CONICET; Argentina.Fil: Ivanic, Federico Martín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Pérez Coll, Cristina Silvia. Universidad de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental (IIIA). Escuela de Hábitat y Sostenibilidad IIIA-UNSAM-CONICET; Argentina.Fil: Pérez Coll, Cristina Silvia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Gonzalez, Florencia. Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA). Gerencia Química. Laboratorio de Fluorescencia de Rayos X; Argentina.Fil: Valenzuela, Lautaro. Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA). Gerencia Química. Laboratorio de Fluorescencia de Rayos X; Argentina.Fil: Rojas, Dante Emanuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Investigación Tecnología de Alimentos. Área de Protección de Alimentos; Argentina.Fil: Cristos, Diego Sebastian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Investigación Tecnología de Alimentos; Argentina.Fil: Butler, Matías. Universidad de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental (IIIA). Escuela de Hábitat y Sostenibilidad IIIA-UNSAM-CONICET; Argentina.Fil: Butler, Matías. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Candal, Roberto Jorge. Universidad de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental (IIIA). Escuela de Hábitat y Sostenibilidad IIIA-UNSAM-CONICET; Argentina.Fil: Candal, Roberto Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Aronzon, Carolina Mariel. Universidad de San Martín. Instituto de Investigación e Ingeniería Ambiental (IIIA). Escuela de Hábitat y Sostenibilidad IIIA-UNSAM-CONICET; Argentina.Fil: Aronzon, Carolina Mariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina