23 research outputs found

    Diseño de un estabilizador de sistemas de potencia neuro-borroso adaptativo ajustado mediante algoritmos genéticos

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    Los sistemas eléctricos de potencia constituyen una de las realizaciones más complejas y sofisticadas que ha conseguido la ingeniería eléctrica. Los sistemas eléctricos se encargan de asegurar el suministro de energía conectando los centros productores con los centros de consumo, a través de un gran número de redes eléctricas. Para que el sistema funcione adecuadamente, todos los generadores deben estar interconectados entre sí de forma que se asegure el suministro eléctrico. La conexión sólo es posible cuando todos los generadores se mantienen girando a la misma velocidad, garantizando así el valor constante de la frecuencia de la tensión de salida. Para controlar estos sistemas se disponen de reguladores automáticos que mantienen constante los valores de tensión y frecuencia generadas por el alternador. Al realizar estas interconexiones se han observado inestabilidades en el comportamiento dinámico del sistema, apareciendo oscilaciones espontáneas de muy baja frecuencia en el margen entre 0.2 a 3 Hz. Estas oscilaciones limitan la capacidad de transmisión de potencia entre los generadores y las cargas y por ello, se han diseñado los Estabilizadores de Sistemas de Potencia (Power System Stabilizer-PSS) como elementos adicionales que permiten amortiguar y estabilizar estos sistemas. La mayor parte de los PSS utilizados en aplicaciones reales son células de adelanto-retraso de tipo analógico con parámetros fijos. El diseño y la selección de la mejor estructura del PSS, así como el valor de sus parámetros es un proceso iterativo y muy complejo, optimizándose en el punto de trabajo habitual de la máquina. El comportamiento del PSS empeora cuando, debido a cambios en la topología de la red, cambios en la demanda de carga o cualquier otro tipo de perturbaciones, se modifica el punto de funcionamiento del sistema y los parámetros del estabilizador dejan de ser óptimos. El objetivo principal de esta Tesis Doctoral consiste en diseñar un sistema de estabilización adaptativo que utilice estas técnicas de sistemas expertos. El diseño del estabilizador está dividido en dos partes: En primer lugar se diseña un PSS robusto, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estabilizar al sistema de potencia en un amplio margen de puntos de operación y posteriormente se calculan los mejores parámetros de los estabilizadores para distintos puntos de trabajo. La relación entre estos puntos y el valor de los parámetros del estabilizador es aprendida por un sistema neuro-borroso que se encarga de ajustar los parámetros del un PSS clásico a medida que el sistema de potencia evoluciona y cambia su punto de trabajo. Con objeto de validar el correcto funcionamiento del sistema de control propuesto, se han realizado una serie de ensayos que permiten comparar este esquema de control con otros sistemas de control clásicos

    Reducing the impact of EV charging on the electric grid

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    One of the main objectives of European Commission related to climate and energy is the well-known 20-20-20 targets to be achieved in 2020: Europe has to reduce greenhouse gas emissions of at least 20% below 1990 levels, 20% of EU energy consumption has to come from renewable resources and, finally, a 20% reduction in primary energy use compared with projected levels, has to be achieved by improving energy efficiency. In order to reach these objectives, it is necessary to reduce the overall emissions, mainly in transport (reducing CO2, NOx and other pollutants), and to increase the penetration of the intermittent renewable energy. A high deployment of battery electric (BEVs) and plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs), with a low-cost source of energy storage, could help to achieve both targets. Hybrid electric vehicles (HEVs) use a combination of a conventional internal combustion engine (ICE) with one (or more) electric motor. There are different grades of hybridation from micro-hybrids with start-stop capability, mild hybrids (with kinetic energy recovery), medium hybrids (mild hybrids plus energy assist) and full hybrids (medium hybrids plus electric launch capability). These last types of vehicles use a typical battery capacity around 1-2 kWh. Plug in hybrid electric vehicles (PHEVs) use larger battery capacities to achieve limited electric-only driving range. These vehicles are charged by on-board electricity generation or either plugging into electric outlets. Typical battery capacity is around 10 kWh. Battery Electric Vehicles (BEVs) are only driven by electric power and their typical battery capacity is around 15-20 kWh. One type of PHEV, the Extended Range Electric Vehicle (EREV), operates as a BEV until its plug-in battery capacity is depleted; at which point its gasoline engine powers an electric generator to extend the vehicle's range. The charging of PHEVs (including EREVs) and BEVs will have different impacts to the electric grid, depending on the number of vehicles and the start time for charging. Initially, the lecture will start analyzing the electrical power requirements for charging PHEVs-BEVs in Flanders region (Belgium) under different charging scenarios. Secondly and based on an activity-based microsimulation mobility model, an efficient method to reduce this impact will be presented

    Charge Scheduling Strategies for Managing an Electric Vehicle Fleet Parking

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    In this work, different charging scheduling algorithms for managing the recharge process of an electric vehicle fleet in a centralized parking are developed. This tool is tested on a real-world electric fleet which are charged using five charging stations. These algorithms are also use to size the charging infrastructure, determining the minimum number of chargers that are required to charge all electric vehicles

    Neural Networks for optimal operation of a run-of-river adjustable speed hydro power plant with axial-flow propeller turbine

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    This paper analyzes the regulating capabilities of both turbine speed and guide vanes position in an axial-flow propeller turbine. Two neural networks are implemented in order to simulate the turbine behavior and the turbine efficiency. A maximum-efficiency-tracking algorithm is developed to set the guide vanes position. An experimental power plant built in the Hydraulics Laboratory is described. In order to validate the proposed operation control, the dynamics of this run-of- river pilot plant has been simulated. Substantial increases in the turbine efficiency have been found

    La Evaluación de la docencia: Ventajas e Inconvenientes del procedimiento "Docentia" propuesto por la ANECA

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    La evaluación de la actividad docente e investigadora del profesorado se implantó normativamente en 1989, si bien con fines exclusivamente retributivos. Desde entonces, los profesores se han sometido cada 5 años a la evaluación de su actividad docente y cada 6 años a la de su actividad investigadora. Sin embargo, la evaluación de la actividad investigadora ha tenido una importancia y trascendencia muchísimo mayor que la docente. De hecho, los sexenios investigadores se han convertido en la clave de los concursos a los cuerpos de docente universitarios, tanto para la formación de tribunales como para la selección de los candidatos. La evaluación de la actividad docente ha estado, por el contrario, sometida a la rutina e indiferencia. La mayoría de los profesores universitarios están en posesión de todos los quinquenios docentes que su antigüedad le permite, ya tengan o no actividad docente real. A la larga, esta generalización ha minusvalorado la propia actividad docente, ha marginado a todo un conjunto de profesores vocacionales y ha deteriorado la calidad de la enseñanza que reciben los alumnos. Incluso, mientras esto acontecía, y coincidiendo con el desarrollo del EEES, se proclamaban admirables principios acerca de la enseñanza de calidad, que en nada se materializaban o que invariablemente se reconducían a la tenencia de sexenios investigadores. Finalmente, en 2007, casi 13 años más tarde de que se estableciera un procedimiento para la evaluación de la actividad investigadora (1994), la ANECA propuso DOCENTIA. La UPM, que se ha sumado a este programa aun año más tarde, ya tenía, en teoría, su propio procedimiento de evaluación docente, pero sólo diseñado para otorgar quinquenios, sin que en modo alguno se evalúe la actividad docente real del profesor. A la vista de esta apatía institucional, la ETSI de Caminos, Canales y Puertos de la UPM estableció en 2005, un procedimiento de evaluación docente que ha cambiado en la forma de valorar esta actividad dentro de nuestra Escuela. Se encuesta a los alumnos de forma eficiente y a través de Internet (lo que ya es novedoso de por sí), sobre la actividad docente real del profesor en el aula y fuera de ella. Pero la gran novedad del sistema está en la divulgación general de los resultados, que son presentados de forma rápida, clara, precisa y comparativa. Actualmente estos resultados están siendo tenidos en cuenta para la renovación de contratos de los profesores. La experiencia acumulada tras estos años, permite a los autores comentar en este artículo la viabilidad práctica del procedimiento de evaluación propuesto por la ANECA, y por la UPM, que parece una copia directa de aquel. Se proponen modificaciones a este procedimiento si se pretende que sirva para conseguir una docencia de calidad, y no sólo para seguir estableciendo una retribución económica de forma general, o para cumplir sobre el papel, los requisitos de calidad exigidos a los nuevos planes de estudi

    Dam seepage analysis based on artificial neural networks: the hysteresis phenomenon

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    Seepage flow measurement is an important behavior indicator when providing information about dam performance. The main objective of this study is to analyze seepage by means of an artificial neural network model. The model is trained and validated with data measured at a case study. The dam behavior towards different water level changes is reproduced by the model and a hysteresis phenomenon detected and studied. Artificial neural network models are shown to be a powerful tool for predicting and understanding seepage phenomenon

    REDUCCIÓN DEL IMPACTO DE VEHÍCULOS ELÉCTRICOS A TRAVÉS DE UNA PLATAFORMA DE ECONOMÍA COLABORATIVA

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    En este trabajo se presenta una nueva forma de reducir el impacto de la recarga de vehículos eléctricos (VE), basado en aplicaciones de economía colaborativa. La propuesta consiste en que VEs con excedente de energía almacenada en sus baterías puedan vender energía a aquellos VEs que requieran recargar sus baterías durante el día y que estén aparcados en la misma zona y a la misma hora. A través del mercado propuesto, es posible reducir significativamente el coste de la recarga a aquellos usuarios que necesitan recargar fuera del horario nocturno (hasta un 70% dependiendo de la situación) y reducir también el impacto de la recarga sobre la red, puesto que dicha recarga se realiza intercambiando la energía entre vehículos aparcados en la misma zona, sin necesidad de estar conectados a la red eléctrica.Este estudio se ha realizado con fondos del Proyecto Europeo DATA science for SIMulating the era of electric vehicles, FP7-ICT-270833

    Characteristic study, its identification and self-tuned approach to control hydro-power plants

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    The water time constant and mechanical time constant greatly influences the power and speed oscillations of hydro-turbine-generator unit. This paper discusses the turbine power transients in response to different nature and changes in the gate position. The work presented here analyses the characteristics of hydraulic system with an emphasis on changes in the above time constants. The simulation study is based on mathematical first-, second-, third- and fourth-order transfer function models. The study is further extended to identify discrete time-domain models and their characteristic representation without noise and with noise content of 10 & 20 dB signal-to-noise ratio (SNR). The use of self-tuned control approach in minimising the speed deviation under plant parameter changes and disturbances is also discussed

    Nationwide impact and vehicle to grid application of electric vehicles mobility using an activity based model

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    This paper describes the impact of electric mobility on the transmission grid in Flanders region (Belgium), using a micro-simulation activity based models. These models are used to provide temporal and spatial estimation of energy and power demanded by electric vehicles (EVs) in different mobility zones. The increment in the load demand due to electric mobility is added to the background load demand in these mobility areas and the effects over the transmission substations are analyzed. From this information, the total storage capacity per zone is evaluated and some strategies for EV aggregator are proposed, allowing the aggregator to fulfill bids on the electricity markets

    Vehicle to vehicle energy exchange in smart grid applications

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    This paper presents a novel vehicle to vehicle energy exchange market (V2VEE) between electric vehicles (EVs) for decreasing the energy cost to be paid by some users whose EVs must be recharged during the day to fulfil their daily scheduled trips and also reducing the impact of charging on the electric grid. EVs with excess of energy in their batteries can transfer this energy among other EVs which need charge during their daily trips. These second type of owners can buy the energy directly to the electric grid or they can buy the energy from other EV at lower price. An aggregator is responsible for collecting all information among vehicles located in the same area at the same time and make possible this energy transfer
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