Energíahttp://hdl.handle.net/20.500.12404/94872024-03-28T23:08:24Z2024-03-28T23:08:24ZPronóstico de pérdidas por flujo de dispersión en la tapa del transformador eléctricoMendez Giron, Jorge Luishttp://hdl.handle.net/20.500.12404/260872023-11-10T19:56:03Z2023-10-05T00:00:00ZPronóstico de pérdidas por flujo de dispersión en la tapa del transformador eléctrico
Mendez Giron, Jorge Luis
El presente trabajo describe la generación de pérdidas en la plancha de fierro, por inducción de
campo magnético, ante conductores energizados que atraviesan la plancha.
Para detallar el fenómeno se utilizó formulación matemática, simulación numérica y
experimentación. Para cada metodología se utilizó distintos escenarios de conductores energizados
a distintas corrientes eléctricas (1000 A, 1500 A, 2000 A, 2500 A y 3000 A).
Primero, se analizó una plancha de fierro, cuyo resultado mostró que solo las pérdidas por
acoplamiento magnético, si no son controladas, afectan a la eficiencia del transformador, además,
por experimentación se evidenció la generación de puntos calientes.
Segundo, se analizó la mitigación de estas pérdidas con un inserto de acero inoxidable AISI 304,
lo cual provocó que las pérdidas no se incrementen; por lo tanto, la eficiencia no se ve afectada.
Además, producto de la mitigación de pérdidas, se verificó por prueba la eliminación de puntos
calientes.
Los resultados a distintas corrientes (1000 A, 1500 A, 2000 A, 2500 A y 3000 A) son presentados
en gráficas que muestran los resultados en las distintas metodologías.; The present document describes the generation of losses in the iron plate, due to magnetic field
induction, when energized conductors cross the plate.
Mathematical formulation, numerical simulation and experimentation were used to detail the
phenomenon. For each methodology, different scenarios of energized conductors at different
electric currents (1000 A, 1500 A, 2000 A, 2500 A and 3000 A) were used.
First, an iron plate was analyzed, the result showed that losses due to magnetic coupling, if not
controlled, affect the efficiency of the transformer, also by experimentation, the generation of hot
spots was evidenced.
Second, the mitigation of these losses was analyzed with an AISI 304 stainless steel insert, which
caused the losses not to increase; therefore, the efficiency is not affected. In addition, as a result of
the loss mitigation, the elimination of hot spots was verified by test.
The results at different currents (1000 A, 1500 A, 2000 A, 2500 A and 3000 A) are presented in
graphs showing the results in the different methodologies.
2023-10-05T00:00:00ZNumerical modeling of a transient state evaporator using object-oriented programmingCárdenas Cabezas, Jian Eduardohttp://hdl.handle.net/20.500.12404/252312023-08-22T23:24:08Z2023-06-20T00:00:00ZNumerical modeling of a transient state evaporator using object-oriented programming
Cárdenas Cabezas, Jian Eduardo
This work presents the dynamic modeling of a refrigeration machine evaporator that uses CO2
(R744) as refrigerant fluid, for the cooling down of a liquid water stream, as required for instance
by buildings air handling units. The main goal of such a work is to accurately model the
transient evolution of the evaporator outlet superheat, which is one of the main parameters to
control, due to its importance in refrigeration systems. A high value of superheat temperature
reduces the performance of the system, while a low or null value can generate the suction of
liquid which damages the compressor.
The theory of moving boundaries [19] with grouped parameters has been used for so. This
method allows a precise resolution with a low numerical weight. In this method, the evaporator
is divided into only two regions: the two phase region and superheated steam region, in which
the energy conservation and mass conservation equations are solved. By using only two control
volumes, the number of equations to be solved is smaller, thus reducing the calculation time.
The ultimate aim of this work is to serve as a mathematical model usable for the design of
efficient refrigeration system controllers, which are one of the most practical ways to improve
the performance of these machines.
The results of a numerical analysis and of a sensitivity analysis, regarding to the influence of
the heat convection coefficient of the two phase region, are also presented. For this sensitivity
analysis, the maximum and minimum values available in the literature, see reference [7], have
been used. According to this study, the convective coefficient ofCO2 varies from 8000 to 12000
W ·m−2 ·K−1.
From this sensitivity analysis, it is observed that, despite the previously mentioned uncertainty
about the convective coefficient value, the latter is not influential on the rest of the calculations
and on parameters such as internal pressure, length of the two-phase lengths or superheat
value. This is due to the fact that the thermal resistance of the liquid hot fluid is much higher
than the cold fluid in the phase change region, the global heat transfer coefficient is thus more
influenced by the hot fluid thermal resistance.
A maximum error of 3 percent is finally estimated in the determination of the transient
superheat temperature.
2023-06-20T00:00:00ZPropuesta metodológica para el tratamiento de datos para la evaluación del desempeño de sistemas fotovoltaicos. Caso de estudio: Tres sistemas fotovoltaicos de 1,5 kWac con tecnologías distintas, en el Campus-PUCP, en San MiguelBerastain Hurtado, Arturo Emiliohttp://hdl.handle.net/20.500.12404/251682023-06-13T18:30:17Z2023-06-13T00:00:00ZPropuesta metodológica para el tratamiento de datos para la evaluación del desempeño de sistemas fotovoltaicos. Caso de estudio: Tres sistemas fotovoltaicos de 1,5 kWac con tecnologías distintas, en el Campus-PUCP, en San Miguel
Berastain Hurtado, Arturo Emilio
El presente trabajo busca proponer una metodología que permita asegurar la calidad de
los registros de medición utilizados para evaluar un sistema fotovoltaico, de acuerdo a la
norma IEC-61724. La evaluación, de acuerdo a la norma, requiere de un largo periodo
experimental (al menos un año de medición). Durante este período, diversas fuentes de
error pueden presentarse que afecten los indicadores de desempeño de la instalación. Para
el caso del presente trabajo, la metodología propuesta fue implementada para evaluar de
tres sistemas fotovoltaicos durante un periodo de dos años.
La propuesta metodológica comprende la implementación de criterios de filtrado para
detectar registros que no deben considerarse al momento de calcular indicadores. Para
llegar a la serie de criterios utilizados, se revisaron en la bibliografía cuatro series de
criterios, y el efecto de cada uno en los indicadores de desempeño fueron comparados.
Adicionalmente, se propone una metodología para detectar puntos durante el registro en
los que la instalación fotovoltaica se vio afectada por la presencia de sombras, basándose
en la medición de irradiancia incidente en el plano de la instalación. Estos puntos no son
detectados por criterios de filtrado convencionales, pero afectan significativamente los
indicadores.
Una vez que los registros que no deben ser utilizados son detectados y se toma en
consideración posibles fallas en los sensores que ocurren durante un largo periodo de
medición, se corre el riesgo que la cantidad de puntos correctos disponibles no sea
suficiente para que los indicadores calculados sean representativos. La metodología
propuesta incluye la implementación y evaluación de cuatro modelos de estimación de
temperatura del módulo fotovoltaico, cuatro modelos de estimación de irradiancia en el plano de la instalación y cuatro modelos de estimación de potencia generada por la
instalación fotovoltaica. Estos modelos fueron comparados entre ellos para identificar los
más adecuados para corregir registros y completar puntos que no pudieron ser registrados.
Finalmente, se presenta una comparación entre los resultados de calcular los indiciadores
de desempeño de las tres instalaciones fotovoltaicas antes y después de haber
implementado la propuesta metodológica. Con esto, se obtuvo una metodología replicable
para otros estudios relacionados a instalaciones fotovoltaicas.
2023-06-13T00:00:00ZEstimación de la potencia nominal y tiempo total de descarga nominal de sistemas industriales de aire comprimido operando como CAES con presiones de almacenamiento menores a 9 bar(a) y volúmenes de tanque de almacenamiento entre 0,11 y 8,92 m3Vidal Coral, Rafael Jesushttp://hdl.handle.net/20.500.12404/250492024-03-13T20:37:24Z2023-05-26T00:00:00ZEstimación de la potencia nominal y tiempo total de descarga nominal de sistemas industriales de aire comprimido operando como CAES con presiones de almacenamiento menores a 9 bar(a) y volúmenes de tanque de almacenamiento entre 0,11 y 8,92 m3
Vidal Coral, Rafael Jesus
El presente trabajo, toma a los sistemas de aire comprimido industrial, con sus
respectivas características, como base para posibles sistemas de almacenamiento de
aire comprimido o compressed air energy storage (CAES, por sus siglas en inglés), los
cuales, se caracterizan por sus parámetros nominales: tiempo total de descarga nominal
y potencia nominal. Las características del aire comprimido industrial consideradas para
el presente trabajo son: presiones de almacenamiento menores o iguales a 8 bar(g), y
volúmenes de almacenamiento individual entre 0,11 a 8,92 m3.
Los resultados permiten conocer a qué clasificación dentro de los sistemas CAES de
menor escala (S-CAES o micro-CAES), pertenecerían los sistemas CAES basados en
la industria del aire comprimido, y, por otro lado, permiten conocer el posible
aprovechamiento, basado en la estimación de los parámetros nominales. Estos
parámetros, se encuentran en función de la presión en el tanque, la temperatura en el
tanque, y el flujo másico, que ocurren durante el proceso de descarga.
Para poder determinar estos parámetros nominales, se implementó un banco de
ensayos que permitió realizar las experiencias de descarga de un tanque de
almacenamiento de aire comprimido de 1 m3, operando a 14 condiciones de ensayo,
basadas en la combinación de presiones iniciales de almacenamiento de 8, 7, 4 y 2
bar(g) con diámetros característicos de la restricción de 4, 3, 2 y 1 mm, sin considerar
las combinaciones de: 8 bar(g) 1 mm, ni 7 bar(g) 1 mm. De modo que, se generó la data
experimental que abarcó distintas características de descarga.
Luego, en la condición que se obtendría la mayor potencia (4 mm – 8 bar(g)), se
determina que el modelo de Ardanuy (n=k), es el más representativo de los 6 evaluados,
considerando el RMSE y el error relativo de las variables presión en el tanque y tiempo
total de descarga, respectivamente. El modelo presenta errores relativos máximos entre
20-25% para la presión en el tanque, 35-45% para la temperatura en el tanque, y 30-
100% para el flujo másico, y, además, RMSE iguales a 18,80 kPa, 71,18 K, y 4,95 kg/h,
respectivamente. Además, presenta errores relativos asociados al tiempo total de
descarga, mínimo, máximo y promedio, iguales a 3,57%, 35,60% y 16%,
respectivamente.
Las estimaciones de los parámetros nominales, se realizan en base al modelo más
representativo, a la información disponible en la literatura acerca de los procesos de
generación de potencia (procesos de expansión), y a sistemas CAES planteados (individual, serie y paralelo), considerando las características del aire comprimido
industrial.
Los resultados establecen que, sería posible implementar sistemas CAES en base al
aire comprimido industrial y a los sistemas planteados, que alcancen potencias
nominales de hasta 9300 W, pero con duraciones menores a 1 hora, y, por otro lado,
sistemas que alcancen tiempos totales de descarga nominales cercanos a las 3 horas,
pero, con potencias nominales mucho menores a 7,5 kW.
Para aquellos sistemas que considera 0,97 m3 de almacenamiento, volumen similar al
del banco de ensayos, se estima que, podría obtenerse potencias nominales entre 10 a
185 W, asociadas a tiempos totales de descarga nominales en el rango de 590 a 1770
s. Por otro lado, se estima que podría obtenerse 9200 W como potencia máxima
asociada a un tiempo total de descarga nominal menor a 25 s. Además, para los
sistemas que consideran hasta 4 tanques en serie, se determina que, generarían entre
440 a 590 W, con tiempos totales de descarga nominales de 400 s.
Finalmente, se destaca que, el factor limitante de los sistemas planteados es la presión
de almacenamiento, considerada como máximo 9 bar(a), para una presión atmosférica
de 1 bar, y que ninguno de los sistemas planteados pertenecería a la definición de
sistemas S-CAES, pero sí, a la de micro-CAES.
2023-05-26T00:00:00Z