Repositorio USM (Universidad Técnica Federico Santa María)
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Desmontando el primer chonchón de 50000 ladrillos, 20 marzo 1929
No full textDesmonte de 50000 ladrillos chonchón desde el horno para la construcción de la Universidad (Campus Casa Central
Preparando el terreno para el camino en curva del torreón lado derecho al descanso sobre el frontispicio
No full textPreparación del terreno para construir el camino en curva del Torreó
Carta entre Julio Hirschmann y Roberto Frucht W. sobre Computador IBM 1620
No full textCorrespondencia entre Julio Hirschmann y Roberto Frucht sobre Computador IBM 162
Publicación de avisos para contratación de un Constructor de muebles y dos Ingenieros de máquinas
No full textVista general de la enfierradura del muro de sostenimiento, 14 octubre 1930
No full textVista general enfierradura muro de sostenimiento de concreto armado, costado poniente del Taller de Fundició
Una formulación robusta para el problema de flujo óptimo de potencia en redes de distribución activas considerando armónicas y desbalances
No full textEl Flujo Óptimo de Potencia (FOP) busca optimizar la operación de un sistema eléctrico en términos de generación, transmisión y distribución de energía. La incorporación de la incertidumbre asociada a la Generación Distribuida (GD) solar y las demandas mediante un enfoque robusto ajusta los sistemas a las Redes de Distribución Activas (RDA) actuales, cada vez más comunes. Esto permite coordinar la generación distribuida con las demandas de los usuarios finales.
La GD involucra el uso de inversores y electrónica de potencia, los cuales inyectan armónicas en sus puntos de conexión. Además, las demandas inciertas en el nivel de distribución generan desbalances que, en un análisis monofásico convencional, suelen ser ignorados.
Este trabajo presenta un flujo óptimo de potencia trifásico robusto, que no solo permite analizar los desbalances e incertidumbres asociados a la generación distribuida y las demandas, sino que también incorpora las armónicas generadas por la electrónica de potencia de la generación distribuida solar. El flujo armónico se modela mediante un modelo de convertidor de baja frecuencia, centrándose en las perturbaciones armónicas de baja frecuencia. La robustez en la solución generalmente considera todos los datos disponibles, incluidos los peores escenarios. Una forma de ajustar esta robustez es modificar el conjunto de datos mediante un parámetro variable, que permite transitar desde una solución determinista hasta una completamente robusta. La inclusión de la electrónica de potencia, las armónicas y la generación solar en el modelo matemático simplificado requiere linealización y modelización del conjunto solar/inversor.
Para validar los resultados obtenidos en AMPL, se utiliza el software OpenDSS, muy común en sistemas de distribución. OpenDSS resuelve el flujo de potencia (FP) al ingresar los despachos de cada alternativa y permite comparar y validar, de manera desbalanceada, los resultados obtenidos para el sistema. Se realizaron pruebas utilizando modelos de 4 barras, 13 barras y 37 barras, con un período de análisis de dos semanas hábiles, considerando intervalos de media hora. Los índices evaluados incluyen la Distorsión Armónica Total (THD, en inglés) y los desbalances en el sistema. Finalmente, el uso de un parámetro que ajusta el conjunto de incertidumbre ayuda a gestionar la variabilidad de los datos, reduciendo así la influencia de valores extremos o atípicos en los resultados. En este trabajo, se determinó que el valor de 0.7 para el parámetro, minimiza tanto los costos horarios como los indicadores de armónicas.Optimal Power Flow (OPF) aims to find the optimal operation of an electrical system, considering generation, transmission, and distribution of energy. To adapt to current and increasingly common Active Distribution Networks (ADN), it is necessary to integrate the uncertainty associated with both Distributed Generation (DG) from solar sources and the demands. This integration is achieved through a robust approach that enables coordination between distributed generation and the needs of end users.
Distributed Generation (DG) involves the use of inverters and power electronics, which inject harmonics at their connection points to the grid. Additionally, demands that present uncertainty at the distribution level generate imbalances, which are often ignored in conventional single-phase analysis.
This study presents a robust three-phase optimal power flow, which not only allows for the analysis of imbalances and uncertainties related to distributed generation and demands, but also incorporates the harmonics generated by the power electronics of solar distributed generation. Harmonic flow is modeled using a low-frequency converter model, focusing on low-frequency harmonic disturbances. The robustness of the solution refers to the ability to handle all available data, including the worst-case scenarios. To adjust this robustness, the data set can be modified through a variable parameter, allowing the model to range from a deterministic solution to a fully robust one. Incorporating power electronics, harmonics, and solar generation into the simplified mathematical model requires linearization and modeling of the solar/inverter system.
To validate the results obtained in AMPL, the software OpenDSS, commonly used in distribution systems, is employed. OpenDSS solves the Power Flow (PF) by inputting the dispatches of each alternative and enables comparison and validation of the results in an imbalanced manner for the system. Tests were conducted using 4-bus, 13-bus, and 37-bus models, with a two-week analysis period, considering half-hour intervals. Key indices evaluated include Total Harmonic Distortion (THD) and system imbalances. Finally, using a parameter to adjust the uncertainty set helps manage data variability, thereby reducing the influence of extreme or outlier values on the results. In this study, it was determined that a value of 0.7 for the parameter minimizes both hourly costs and harmonic indicators.INGENIERO CIVIL ELECTRICISTAIngeniería Civil Eléctric
