MEDICIONES EN ENERGÍA CONSTRUCCIÓN Y MINERÍA

Ing. CIP Marco A. Jacinto

mjacinto7@gmail.com

Perú

RESUMEN

Las mediciones son llevadas a cabo para determinar magnitudes que generalmente se desconocen, otras veces son reiterativas para comprobar y determinar su corrección o aprobación y en muchos otros casos para contar con un registro o base de datos.

En nuestro ámbito de trabajo las mediciones se llevan a cabo de acuerdo a las necesidades que puedan surgir de la idea, del diseño, presentación, construcción, auditoria, etc.

PALABRAS CLAVE

Medidas, magnitudes, diseño.

1.    INTRODUCCION

Desde la toma de tiempo, la hora en que debe terminar un determinado proceso,  esta presente la medición en nuestras profesiones, la cantidad de material que produce determinado molino, la energía consumida por una ciudad, hasta los kilogramos que tienes en exceso, sirven para ser medidos y cuantificados.

Pero todos y cada uno de ellos no podrían saberse si no se tuviera los instrumentos o equipos que determinaran esas cantidades. Es por eso que toda medición conocida y por conocer deberá estar ligada a su respectivo equipo.

2.    OBJETIVO

Una resumida perspectiva de las principales medidas y mediciones necesarias en la industria de la energía eléctrica.  

3.    CONCEPTOS PRELIMINARES

a)    Principios de Medición

b)    Análisis estadístico de datos

4.    ASPECTOS A CONSIDERAR

Las concesionarias de electricidad tienen en cuenta aspectos importantes que permitan aplicar de manera sencilla la optimización, en este caso:

• Plan de mantenimiento en sistemas de distribución
• Evolución en venta de energía
• Proyección de Ingresos
• Clientes potenciales
• Programa de inversiones anuales

5.    IMPLEMENTACION DE SISTEMAS DE MEDICION

5.1  Variables en costos de implementación de medidores

Para la operación y mantenimiento de los sistemas de distribución eléctrica se llevan a cabo los aspectos indicados anteriormente, sin embargo las normas aplicadas por OSINERGMIN y los montos por el servicio de energía entregado a los abonados cada fin de mes, conllevan a contar con una planificación para la obtención de las mediciones de energía.

Entre las principales variables para los medidores mencionados en este trabajo mencionaremos las siguientes:

·         Cantidad.

·         Posicionamiento (Área abarcada, Topología).

·         Características de tipo de medidor (Tiempo de vida útil).

5.2  Restricciones en costos de implementación de medidores

Se ha tomado en cuenta los diferentes efectos sobre estos sistemas de medición, los cuales también son variables dependiendo de la tecnología a la cual sea aplicado.

·         Daños (Vandalismo)

·         Perdidas (Vida útil mermada)

·         Reposiciones imprevistas y programadas (Planificadas)

5.3  Parámetros en costos de implementación de medidores.

Para la distribución de los medidores se consideran parámetros físicos y económicos que determinan un universo el cual se vera limitado por la población y las características geográficas así como costos asociados.

6.    APLICACIÓN DE MODELOS MATEMÁTICOS

La programación lineal entera mixta resuelve el problema derivando la función objetivo para poder encontrar el máximo, teniendo en cuenta el conjunto de restricciones y condiciones al que se ve sometido el problema. El principal problema que de él se deriva es que exige que todas las ecuaciones estén expresadas de forma lineal, lo que en muchos casos dificulta su planteamiento, pues a menudo no resulta evidente plasmar de forma lineal algunas condiciones. Pero por otro lado, el programa da una solución que será la óptima y, por tanto, no varía si no lo hacen las condiciones del problema.

El modelo se implemento en tres archivos tipo m: funobj.m, restricnl.m y solución.m. La primera función contiene la función objetivo del problema, la segunda la restricción de igualdad no lineal y la tercera contienen los parámetros del problema, respectivamente.

De donde se obtienen los siguientes resultados del programa.

7.    CONCLUSIONES

·         El universo de medidores para realizar el ejemplo mostrado es de 3,000, con cantidades limites para cada uno de ellos de acuerdo a su clase y tecnología.

·         Las primeras líneas indican que el método empleado no es el mas adecuado para este problema, pero la optimización fue exitosa.

·         Los resultado son: n(1)=99, n(2)=2,933, n(3)=275 y n(4)=123 unidades.

·         La optimización termino exitosamente en 24 iteraciones y se utilizo un algoritmo para tamaño medio; el método de búsqueda Cuasi Newton.

·         La cantidad de medidores electromecánicos es la que predomina por tener menos restricciones.

8.    REFERENCIAS

·         F. MONTOYA, A. ESPIN y RAUL BAÑOS (2007), “Optimización de Tensión en Redes de Distribución utilizando Técnicas de Optimización Evolutiva”, Universidad de Almería, España.

·         EBERT BREA (2009), “Optimización de Balance de Cargas en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica”, Revista de la Facultad de Ingeniería UCV Vol. 24, N° 3, Universidad Central de Venezuela, Venezuela.

·         ELISA LOPEZ BARRIO (2005), “Optimización de una red de distribución con ventanas de tiempos: Basada en el uso de métodos analíticos y heurísticos”, Madrid, España.

·         J. R. MEDINA, “Optimización de Redes de Distribución con Algoritmos Genéticos”, Universidad Politécnica de Valencia, España.

·         DIRECCION GENERAL DE ELECTRIFICACION RURAL (2010), “Plan Nacional de Electrificación Rural (PNER) 2011-2020”, Ministerio de Energía y Minas, Lima, Perú.

·         HIDRANDINA S.A., “Memoria Anual 2007”, Junio 2008.

·         A. BLANCO (2004), “Optimización con MATLAB”, Universidad Técnica de Oruro, Bolivia.

·         T. COLEMAN, et al., “Optimization Toolbox for use with MATLAB”, User´s Guide, Version 2, January, 1999.

·         J. KOC (2003), “Operación económica y planificación de Sistemas Eléctricos de Potencia”, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú.

·         A. CORONADO (2010), “Métodos Numéricos”, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú.