Tema M: Agua y Energía

Herramientas para el análisis hidráulico y energético de

redes de distribución de agua, con aplicaciones al diseño y

gestión optima de de regadíos Aliod, Ricardo

Profesor Titular. Universidad de Zaragoza

raliod@unizar.es

García, Susana

Ingeniero Agrónomo. Investigadora Universidad de Zaragoza

susana.garcia@unizar.es

Paño, Jara

Ingeniero Industrial. Investigadora Universidad de Zaragoza

jpano@unizar.es

1 Introducción La implementación de sistemas de regadío con distribución y/o aplicación de agua presurizada, mas tecnificados, productivos y potenciales ahorradores de agua, necesita recurrir con cierta frecuencia a sistemas de bombeo directo para generar la presión necesaria en la red. Este ha sido el caso de numerosas realizaciones del PNR H2008.

Como consecuencia, los nuevos regadíos tecnificados han incrementando el consumo de energía, por lo que su viabilidad y difusión puede verse comprometida, dada la disponibilidad y carestía de este factor limitante, especialmente en las condiciones de baja eficacia energética que exhiben no pocas instalaciones. Deficiencias en muchas ocasiones debidas a la banalización del diseño hidráulico, con una selección deficiente de los equipos de bombeo y/o de su regulación, a una pobre concepción de la estructura de la red (sectorizaciones, consignas, pisos de presión,…) y a una adopción de esquemas de operación arquetípicos de los abastecimientos, pero que no sea adecuan a la idiosincrasia de los sistemas de regadío.

Por otra parte, en la práctica se encuentran explotaciones sometidas a una permanente variabilidad, en términos de cualitativos, climatológicos, de políticas energéticas, tarifarias, sociológicas, a lo largo de la vida útil de las instalaciones, sufriendo significativos, y a veces radicales, cambios, que requieren instrumentos de proyecto y gestión capaces de encajarlos y adaptar con el mínimo coste posible las infraestructuras y pautas existentes a las nuevas realidades sobrevenidas.

GESTAR constituye una potente y completa plataforma de ingeniería que viene desarrollándose desde el año 1995 en el Área de Mecánica de Fluidos de la Universidad de Zaragoza. Específicamente concebida para el diseño y gestión hidráulica y energética de sistemas de riego a presión, gran parte de sus herramientas son aplicables también a sistemas de abastecimiento y otras redes de distribución de fluidos. En la Figura 1 se muestra un esquema con la estructura de los principales módulos funcionales de la plataforma, mientras la Figura 2 muestra un característico escritorio de trabajo. Desde su versión 2008, GESTAR amplía y perfecciona los recursos disponibles, la mayor parte de carácter exclusivo o pionero, para evaluar de forma racional y detallada las eficiencias y costes energéticos en redes presurizadas con sistemas de impulsión, recursos avanzados que se presentan abreviadamente en esta ponencia.

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Figura 1 Arquitectura principales Módulos GESTAR

GESTAR resulta de interés, en primer lugar, en la fase de proyecto y construcción del sistema, aportando recursos para el mejor diseño las redes, la toma de decisiones ante imprevistos y la óptima definición de las estaciones de bombeo en sus componentes y regulación. En segundo lugar, como herramienta imprescindible en los procesos de auditoría y reforma, permitiendo no sólo cuantificar la eficiencia energética, sino, lo que es mas importante, facilitar la identificación de las causas de las problemas y suministrar herramientas ágiles y completas para formulación de mejoras viables en las instalaciones, en sus parámetros de regulación y en las pautas de explotación de las redes en funcionamiento. Finalmente, la gestión cotidiana, la organización del riego y el soporte a la operación fiable y económica de los sistemas presurizados, tiene en GESTAR, y especialmente en el la plataforma TELEGESTAR, que posibilita integrar de manera transparente y sencilla los anteriores recursos en sistema de telecontrol y telegestión, un poderoso aliado.

Figura 2 Escritorio Aplicación GESTAR

TTEELLEEGGEESSTTAARR

CCOONNTTRROOLL DDEE FFLLUUJJOO

GGEESSTTIIÓÓNN HHEERRRRAAMMIIEENNTTAASS

DDIIMMEENNSSIIOONNAADDOO ÓÓPPTTIIMMOO

((DDEEMMAANNDDAA YY TTUURRNNOOSS))

SSIIMMUULLAACCIIÓÓNN HHIIDDRRÁÁUULLIICCAA yy EENNEERRGGÉÉTTIICCAA

RREEGGUULLAACCIIÓÓNN EEBB YY EENNEERRGGÍÍAA

DDIISSEEÑÑOO EENN PPAARRCCEELLAA

Bases de Datos

Comunicación

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2 Módulo de Simulación Hidráulica Energética

2.1 Fundamentos de la modelización

El motor de simulación hidráulica de GESTAR, desarrollado de forma original por el equipo de la Universidad de Zaragoza y programado en FOTRAN 95, utiliza una adaptación de las técnicas matriciales de tipo Análisis Nodal (Aliod y González. 2007), (Estrada et at, 2009), mejoradas y entendidas con el fin de superar las limitaciones y ampliar las prestaciones encontradas en la variante del Análisis Nodal conocida como Método del Gradiente (Todini y Pilati, 1987), implementado en conocido programa para el análisis de redes de abastecimiento de agua EPANET (Rossman, 2000). Las líneas generales del algoritmo se revisan a continuación, y pueden consultarse con mayor detalle en (Estrada et at, 2009).

Siendo el caudal del elemento k-ésimo, Qk; siendo Hj, y, Cj la altura piezométrica y el consumo, respectivamente, en el nodo j-ésimo de la red (Figura 3), cualquier elemento conectando el nodo inicial j y el nodo final i, en régimen estacionario e incompresible se modeliza mediante una ecuación constitutiva que relaciona el salto energético entre los extremos, Hj - Hi, y el caudal Qk.

2)(kQQFHH kkij =− (1)

que puede presentarse de forma pseudolineal

kQKRHH kij ⋅=− ;

kkQQFKR kk )(= (2)

C j

o

Hp , Cp

Qr

Hi , Ci p

H j

Qq

Qk

j

i

Ho , Co

Figura 3 Nomenclatura de Nodos y Elementos en una red a presión

Si en la red ne es el número de elementos, nnd el número de nodos con altura piezométrica desconocida, Hj, y nnc el número de nodos con consumo desconocido, Ci, las ecuaciones constitutivas de cada elemento, mas las ecuaciones de conservación de masa en cada nodo, pueden expresar se forma matricial

−

−=

0

010

21

1211

C

HA

H

Q

0A

AA (3)

En (3), Q es un vector de ne filas que contiene los caudales desconocidos en cada elemento, H es un vector de nnd filas conteniendo las alturas piezométricas desconocidas, H0 es un vector de nnc filas conteniendo las alturas piezométricas conocidas, y C0 es un vector de nnd consumos nodales conocidos. Por definición, A11 es una matriz diagonal con el coeficientes -KRk (2) en la k-ésima posición, A12 y A10 son las matrices topológicas de incidencia, con valores 0, 1 -1 dependiendo de la conexión y dirección del caudal entre nodos, y A21= A12

T.

La solución del vector “híbrido” (H, Q) de ne+nnd incógnitas del sistema pseudolineal (3) determina el estado hidráulico completo de la red, solución acometida mediante del método numérico Newton-Raphson, obteniendo

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=

dq

dE

δH

δQ

0A

AAN

21

1211 (4)

donde N es una matriz diagonal con el valor 2-Pk en la k-ésima posición, siendo. Pk definido, para el elemento k-ésimo de ecuación constitutiva (1), como1

k

k

k

kk dQ

dF

F

QP −=

y donde dE, dq son los residuos (“errores”) del sistema (3) en la iteración k.

Mediante la combinación de las expresiones (3) y (4) pueden deducirse los diferentes métodos de solución del sistema (3). Los miembros de la familia de métodos de Análisis de tipo Nodal, generan la matriz Jacobiana

( ) 121121 ANAAAD1−

−=

donde la matriz (NA11)-1 es diagonal, con coeficientes -KDk en la k-ésima posición calculados como:

kkk KRP

KD)2(

1

−= (5)

Se comprueba que (NA11)-1 esta mal condicionada cuando en la red hay elementos de muy baja resistencia

(KR→0) y por tanto algún KD tiende a infinito, problema que se encuentra también en Método del Gradiente, como Análisis de tipo Nodal que es.

Para soslayar este problema, susceptible de inducir falta de convergencia o soluciones ficticias, GESTAR utiliza, cuando no hay elementos de baja resistencia, una formulación Nodal con caudales relajados, equivalente al Método del Gradiente

( ) kkk (- HCQAADH 021 ++= +−+ 2/111 )

1112/1 )1( +−−+ +−= kkkQNQNQ

y recurre, para aquellos elementos considerados de baja resistencia (los elementos en que KD > KDtigg, siendo KDtigg ajustable), a la formulación de tipo híbrida inicial (4). En el límite, si todos los elementos se consideran de baja resistencia (KDtigg=0) se obtiene el auténtico Método Hibrido completo para todo el conjunto de incógnitas (Estrada et al, 2009), método de máxima solidez pero que requiere resolver mayor número de ecuaciones.

Otras numerosas extensiones (Aliod y González, 2007) fueron introducidas con el fin de disfrutar de prestaciones adicionales, tales como herramientas de análisis inverso, modelos de conducciones consumo en ruta dependiente de la presión, resolución integrada de las válvulas reguladores, hidrantes con consumos dependientes de la presión, entre otras.

Esta mayor robustez y sobre todo, la disponibilidad de nuevos recursos conduce finalmente a cambios adicionales en la estructura y dimensión del sistemas de ecuaciones no lineales resueltas, llegándose a una matriz Jacobiana, sistemáticamente ensamblada, pero no simétrica, que precisa el concurso de técnicas numéricas especializadas para el almacenamiento compacto, inversión y operaciones algebraicas. Tales procedimientos, si bien implican mayores tiempos de cálculo, comparados con el Método del Gradiente, de carácter simétrico, no suponen ninguna desventaja en la práctica, dado que la capacidad de las CPU actuales excede, de lejos, las prestaciones necesarias para disponer de una respuesta inmediata, incluso en los mayores sistemas de riego encontrados. Así, en (Estrada et at, 2009) se cita el ejemplo de una red de riego de un campo de golf, completamente mallada con 1700 aspersores, resuelta en 14 iteraciones con un consumo de CPU de 1,23 s en un procesador Intel Core Duo 3.00 Ghz.

1 En el caso de tuberías, Pk adopta el valor 1 en flujo laminar, y el valor 0 en límite de flujo turbulento completamente desarrollado (factor de fricción independiente del nº de Reynolds), por lo que cabría denotarlo “Indice de Laminaridad”, interpretando que cualquier valor menor que 1 indica la existencia de flujo turbulento

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2.2 Modelización de bombas y estaciones de bombeo

Los equipos de bombeo se tratan con un caso particular de la ecuación de comportamiento (1), mediante una definición de F(Q) adecuada al tipo de interpolación empleada para ajustar sus curvas características.

Otra de las mejoras cruciales que aporta GESTAR a efectos de modelización energética es que, a diferencia de EPANET, que sólo permite curvas características altura-caudal dadas por puntos monótonamente decreciente, entre los que se aplica interpolación lineal, GESTAR modela el comportamiento de los equipos de bombeo mediante las curvas características de altura de impulsión, potencia (o rendimiento) y NPSHR en función del caudal impulsado, dadas por puntos discretos, entre los que se realiza una interpolación analítica mediante “splines” cúbicos (ver ejemplo en la Figura 4). Este tipo de ajuste implica una serie de ventajas relevantes, que redundan en la generalidad y productividad de la aplicación:

• Se obtiene una aproximación más precisa y continua de las curvas características en todo el rango de caudales, con un menor número de puntos introducidos, mejorando a la vez la exactitud de las predicciones de presión y del consumo energético.

• Garantiza estabilidad y convergencia de las rutinas de simulación, al existir continuidad en la primera derivada de la curva de altura de impulsión en todos los caudales, con lo que se evitan posibles inestabilidades asociadas a las discontinuidades producidas por un ajuste lineal entre puntos dados.

• Permite introducir curvas características reales, incluso con múltiples puntos de inflexión y tramos crecientes en la curva de altura de impulsión, característica exclusiva que permite trabajar a GESTAR con curvas de altura-caudal arbitrarias.

Esta singular capacidad de introducir curvas características de forma arbitraria resulta determinante para modelar de manera muy sencilla, a la par que rigurosa, el comportamiento completo de EB directo con cualquier tipo de regulación siguiendo una curva de consigna mediante una, o varias, bombas de velocidad variable (o bien siguiendo la curva neta de altura de impulsión de la asociación en paralelo, si todos los grupos son de velocidad fija). Para ello, basta con interpretar el conjunto de la EB como una Bomba Virtual cuyas curvas Altura de Elevación y Potencia Absorbida (o Rendimiento) vs Caudal Neto sean precisamente las Curvas de Operación de la EB, es decir la Curva de Consigna impuesta a la EB, y la de Potencia Absorbida Total en función de Caudal Neto, para la composición y tipo de regulación empleada (ver ejemplo en la Figura 3).

Estas curvas pueden ser impuestas tabularmente por el usuario u obtenidas automáticamente mediante las herramientas d que dispone GESTAR bajo el menú Regulación de la Estación de Bombeo, como se expondrá en el apartado 3.

Figura 4 Izda: Modelización compacta de la estación de bombeo y su regulación. Dcha (abajo): Resultados de Caudal Neo, Potencia Absorbida y Rendimiento total de la EB a lo largo del tiempo. Dcha (arriba) Consumo

Energético y Coste Económico acumulado del sistema a lo largo de una jornada

EVOLUCIÓN CAUDAL, POTENCIA, EFICIENCIA

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

0 20 40 60 80 100Tiempo

Caudal (m3/s)

Potencia (kW) /1000

Rendimiento (%)/100

CCuurrvvaass AAllttuurraa ddee EElleevvaacciióónn ((aarrrriibbaa)) YY PPootteenncciiaa AAbbssoorrbbiiddaa ((aabbaajjoo)) vvss CCaauuddaall NNeettoo ppaarraa EEBB mmooddeellaaddaa ccoommoo BB

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Mientras que EPANET, sólo suministra para cada bomba un único valor resumen del gasto energético neto de un periodo simulado y no contempla discriminación de tarifas en el término de potencia, GESTAR calcula y comunica en cada instante el conjunto completo de las variables de índole energética, valores de Potencia Absorbida y Rendimiento, que se evalúan para cada bomba individualmente, y para el conjunto de todas las estaciones de bombeo (Figura 4). Además, en función de los valores instantáneos de Potencia Absorbida, GESTAR computa la Energía Neta Consumida conforme transcurre el tiempo, junto al importe económico correspondiente, según las tarifas de energía y potencia contratada que se hayan seleccionado (Figura 4), discriminadas en intervalos horarios. Una utilidad específica permite al usuario introducir tantas tarifas contratadas (o en curso de negociación) como se desee, con total flexibilidad y generalidad. Junto a lo anterior se incluyen el cómputo directo de los indicadores de eficiencia energética EEB y ESE (IDAE, 2008), que también se ofrecen de manera instantánea y acumulada, extremo de suma utilidad tanto para valorar/certificar la eficiencia de cierto nuevo diseño o la mejora de una sistema ya existente, como para disponer, en los procesos de auditoría energética, de una herramienta analítica comparativa/explicativa de datos experimentales (que ayuda a identificar las causas de las disfunciones, y a formular sus correcciones) o incluso sustitutiva de los mismos, en caso de las medidas sean costosas o no suficientemente representativas (ver apartado 3).

Las facilidades de manejo incluyen bases de datos abiertas de equipos de bombeo, desde las que se pueden cargar directamente las curvas H-P-NPSHR vs q de los grupos individuales elegidos, o bien encargar al motor de búsqueda la selección de la (s) bomba (s) mejor adaptada (s) a un punto de funcionamiento dado (aplicando opcionalmente un recorte de rodete si es necesario).

3 Módulo de Evaluación y Regulación de la EB

El acceso al conjunto de utilidades y herramientas para la evaluación de prestaciones de las estaciones de bombeo se realiza desde el menú principal Regulación Estaciones de Bombeo.

Mediante estos recursos GESTAR determina las Curvas de Operación que aparecen al seguir la Curva de Consigna de la EB (impuesta o calculadas por la propio módulo), para composiciones con número, tipologías de bombas y de regulación arbitrarias, y evalúa integralmente los consumos y eficiencias energéticas en periodos anuales. Las Curvas de Operación de la EB consisten en la colección de funciones que caracterizan el comportamiento conjunto de la estación -Altura de Elevación Neta, Ht, Potencia Absorbida Total, P, y Rendimiento Global, η - y de cada uno de los grupos de bombeo integrantes, incluyendo las RPM, en función del caudal, q, para todos y cada uno de los grupos de velocidad variable empleados en la regulación.

Algunos de los numerosos ejemplos de aplicación de estos recursos se cifran en la selección racional -en la fase de diseño- del número, tipo y regulación más adecuada de los equipos de bombeo; el reajuste de la regulación más apropiada a las características de uso de un sistema en explotación; el diagnóstico del origen de posibles faltas de eficiencia o la definición de modificaciones precisas de redes en explotación con estaciones de bombeo ineficaces u obsoletas.

3.1 Curva de Consigna para la EB

La Curva de Consigna (CC) de la estación de bombeo para sistemas a la demanda puede ser impuesta por el propio usuario, si ésta es conocida, o también puede calcularse mediante la herramienta que incorpora la aplicación para determinarla automáticamente. Para ello, se realiza un barrido de los posibles porcentajes de demanda en cabecera y, para cada porcentaje, genera un número elevado de escenarios de demanda aleatorios, computando en cada uno de ellos, mediante análisis inverso, la presión requerida en la cabecera para disponer de presión suficiente en todos los hidrantes abiertos, estableciendo a continuación la CC según el percentil de escenarios en que se desee tener garantía de presión en todos los puntos de la red.

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3.2 Curvas de Operación de la EB

En virtud de CC adoptada, y de la composición y tipo de regulación de los equipos de impulsión, es posible calcular la familia completa de Curvas de Actuación (CA) de la EB, consistente en la colección de funciones que caracterizan el comportamiento conjunto de la estación, dependientes del Caudal Neto, q (Altura de Elevación, Ht; Potencia Absorbida Total, P y Rendimiento Global, η ), y de cada uno de los grupos de bombeo integrantes (incluyendo las RPM en función del caudal, q, para los grupos de velocidad variable).

GESTAR permite configurar y comparar ágil y flexiblemente (Figura 5) cualquier diseño de estación de bombeo, ofreciendo la opción de composiciones con números arbitrarios de bombas de RPM constantes (BVF) y de RPM variables (BVV), de igual o diferente tamaño, pudiendo considerar, en el caso de que haya varias BVV, la actuación de los variadores de forma secuencial (una BVV regulando la presión en cada momento) o simultáneamente (hasta dos BVV regulando simultáneamente con la misma velocidad de giro). El programa suministra además propuestas por defecto (modificable por el usuario) de la secuencia y caudales de arranque de la composición.

Rendimiento Estación de Bombeo

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16 0,18Q (m3/s)

Rendim

iento

(%

)

Regulación inicial

Regulación mejorada

Figura 5 Curvas de rendimiento total obtenidas de una Estación de Bombeo. Mejoras obtenidas mediante GESTAR modificando los parámetros de regulación

3.3 Curvas de Frecuencia de Caudales EB

En redes a la demanda de tipo ramificado, los caudales en cabecera corresponden a una sucesión de diferentes escenarios aleatorios, que se modifican con la apertura y cierre de las tomas de riego. En consecuencia, el caudal en cabecera puede ser considerado una variable aleatoria continua, cuya Función Densidad de Probabilidad (FDP) se puede calcular (Esperanza, 2007) mediante la extensión de las ideas contenidas en (Roldan et al., 2003). En el caso de redes de riego a turnos, la FDP puede ser inferida de los calendarios de riego programados según los cultivos existentes y los turnos establecidos. En GESTAR es posible contemplar la FDP de dos modos diferentes. En el primero, para riegos a la demanda, se genera una FDP estimada por medio de la combinación de las Funciones Densidad de Probabilidad Mensuales, de tipo Gaussiano, dependientes exclusivamente de las necesidades hídricas diarias de cada mes (estimadas o medidas), para una red con dotaciones de hidrantes, superficie de parcelas y distribución de cultivos dados. En el segundo, se introducen directamente las frecuencias de ocurrencia de los caudales, que han sido previamente extraídas de registros experimentales de redes en explotación, o bien deducidas de la planificación de los turnos.

La Figura 6 muestra la FDP experimental evaluada para el año 2003 en un caso tipo de una red a la demanda (López-Cortijo et al., 2007) y (García et al., 2008), mediante los datos de caudal en cabecera registrados en el autómata de la estación de bombeo cada 15 minutos, conjuntamente con la variante de FDP estimada por GESTAR a partir de una información básica como es la de los volúmenes mensuales registrados ese año.

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Figura 6 Funciones Densidad de Probabilidad Experimental y Simulada por GESTAR

Se observa la notable semejanza entre la curva estimada y la experimental. El área debajo de cada tramo de curva representa el volumen impulsado en el correspondiente rango de caudales, por lo que se concluye que existe una elevada presencia de caudales pequeños y medios, y una baja frecuencia de aparición de caudales cercanos al de diseño, lo cual influirá notablemente en las prestaciones netas según el momento de la campaña.

3.4 Cómputo Integral de Costes Energéticos y Eficacias de la EB

Puesto que los requisitos de presión, dados por la Curva de Consigna, y los Rendimientos Globales asociados, no son en general constantes, sino función del caudal bombeado, la energía consumida en una estación de bombeo a lo largo un periodo arbitrario, T, se calcula como

∫∫∫ ⋅⋅=⋅⋅=⋅=

Qmax

0

T

0

T

0

kWh dqFDP(q)P(q).TT

dt(q)P(q).TdtP(q(t))CED (6)

donde de nuevo, P(q) es la Potencia Absorbida Total y q el Caudal Neto instantáneo. La especificación de la demanda de caudal en cabecera a lo largo del tiempo equivale a conocer la distribución de la frecuencia de los caudales servidos, en términos de la FDP. Es importante destacar que el producto P(q)FDP(q) en (6) se asocia a la energía absorbida en un intervalo de caudal (q, q+dq). Representando esta función, obtenida por GESTAR, como en el ejemplo de la Figura 7, surge información concluyente para comprender y mejorar la estructura del consumo energético de una red dada. En la Figura 7 se ofrece también la representación de la Función de Densidad de Potencia Útil, definida como P(q)η (q)FDP(q). El área encerrada bajo las curvas de Figura 7 entre dos caudales es proporcional al gasto de energía (útil o absorbida) en el intervalo de caudales considerando, por lo que se deduce que, al menos en el caso que se representa, el consumo de energía (y la eficiencia) en los caudales próximos a los valores de diseño de la red es poco relevante en lo referente al consumo total, que tiene lugar esencialmente en caudales medios. Además, se detecta en la Figura 7, una selección de grupos de bombeo y regulación poco afortunada, con rendimientos pobres en zonas de alta frecuencia de caudales, lo que hace que la energía absorbida sea excesiva, y la EEB neta resultante para la campaña de riego relativamente baja.

Este tipo de comportamiento, común a muchos sistemas, sugiere que la evaluación empírica de la eficiencia energética, por ejemplo en auditorías energéticas, debe contemplar la distribución de caudales a lo largo de toda la campaña de riego, sin que pueda ser fácilmente establecido un periodo característico en el que las mediciones, tomadas durante un corto intervalo, puedan ser consideradas como representativas. Asimismo, en sistemas donde la curva de consigna tenga una fuerte pendiente, la adopción de un valor promedio de presión para evaluar la energía útil suministrada puede implicar distorsiones en la evaluación de la eficiencia. En este sentido, ante la dificultad de realizar un muestreo de los consumos energéticos y energías suministradas a lo largo de toda la campaña de riego, las herramientas de evaluación de costes y eficiencias energéticas aportadas por GESTAR

Qd

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ofrecen información integral y fiable para analizar la eficacia ‘intrínseca’ de la estación de bombeo, es decir, la asociada a su composición y regulación, reservando las medidas de campo para cotejar las predicciones y determinar las pérdidas eléctricas, mecánicas y por deterioro de los equipos.

Figura 7 Densidad de Energía

La valoración detallada de los costes del consumo energético anual (o de otro periodo) descrita, también se puede aplicar en los procesos de dimensionado óptimo de redes de riego mediante la búsqueda del mínimo de la suma de costes de amortización de conducciones y costes energéticos.

En casos en que así se ha procedido (García et al., 2008) se observa que, mientras el consumo energético evaluado de forma simplificada (recurriendo al volumen neto bombeado en el periodo considerado, V, suponiendo una CC, constante independiente del caudal, y un Rendimiento Global, ηd¸ asimismo constante)

dp

kwh HVg

CESη

ρ

⋅⋅

⋅=

36001000 (7)

es rígidamente proporcional a la altura de diseño, Hd, en la evaluación refinada del mismo (6), la tendencia del crecimiento de costes energéticos, en función de la altura de cabecera, Hd, es menos pronunciada, por lo que los óptimos encontrados se desplazan hacia valores de altura superiores, si bien conducen a costes netos iguales o menores que utilizando expresiones simplificadas (7), presumiéndose en cualquier caso más realistas los primeros.

Este comportamiento se atribuye a la baja probabilidad de ocurrencia de los caudales de diseño, Qd, (Figura 6) que implica un consumo energético anual con una débil dependencia de Hd.

4 Integración en telecontrol y telegestión Finalmente apuntar que es ya posible la incorporación, mediante una integración sencilla y transparente, de las técnicas de simulación/optimización hidráulica y energética disponibles en GESTAR hacia SCADA´s de gestión y telecontrol, compatibles con tecnologías COM. La integración, se realiza mediante un nuevo Toolkit de librerías que, al ser invocadas por el SCADA, le permiten a éste realizar operaciones tales como: simular un escenario instantáneo según el estado de hidrantes abiertos; validar la programación de riegos prevista en el sistema de gestión para anticipar disfunciones hidráulicas y energéticas(reajustando la programación si es preciso); ajustar la presión de consigna de la estación de bombeo, de forma dinámica, a los requerimientos de presión estrictamente necesarios en los hidrantes abiertos; suministrar al PLC de control de la estación de bombeo la combinación recomendable de grupos en marcha y paro, tanto de velocidad fija como variable, para ajustar dinámicamente la presión de consigna,…etc. Un esquema conceptual de integración se muestra en la Figura 8. Estas herramientas están disponibles de forma gratuita a todos los fabricantes de sistemas de telecontrol y telegestión con el objeto de la realizarde ensayos piloto de implementación de la tecnología.

1 x BVF + 1 x JVF + 1 x JVV

0

50

100

150

200

250

300

0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16 0,18

Q ( m3/ s)

Densidad Potencia Útil

Densidad de Potencia Abs

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SCADASCADA

HidranteHidrante

ConcentradorConcentrador

UsuarioUsuario

ReceptorReceptor

ControladorControlador

BombasBombas

TELEGESTARTELEGESTAR

ParcelaParcela

Base Datos Base Datos

Red DistribuciRed Distribucióón n

PLCPLC

SCADASCADA

HidranteHidrante

ConcentradorConcentrador

UsuarioUsuario

ReceptorReceptor

ControladorControlador

BombasBombas

TELEGESTARTELEGESTAR

ParcelaParcela

Base Datos Base Datos

Red DistribuciRed Distribucióón n

PLCPLC

Figura 8 Figura 8 Esquema de la arquitectura de integración de TELEGESTAR en sistema Telecontrol/Telegestión

5 Referencias Abadía, A.; Rocamora, C. ; Ruiz, A..; Puerto, H. 2008. Energy efficiency in irrigation distribution networks I: Theory. Biosystems Engineering 101 (2008) 21-27.

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Esperança A.M.; 2007. Procedimientos de optimización del diseño y regulación del bombeo con inyección directa en sistemas de riego a presión. Tesis Doctoral del Departamento de Ciencia y Tecnología de Materiales y Fluidos. Área de Mecánica de Fluidos. Universidad de Zaragoza.

García, S.; Aliod, R.; Paño, J.; Marzal, A.; Prat, R.; López-Cortijo, I., Esquiroz, J.C., Ederra, I.; 2008. Aplicación de las nuevas herramientas implementadas en Gestar 2008 para la evaluación fiable de la regulación y los costes energéticos en estaciones de bombeo directo. XXVI Congreso Nacional de Riegos. Huesca.

IDAE. 2008. Protocolo de auditoría energética para las comunidades de regantes.

López-Cortijo, I.; Esquiroz, J.C.; Aliod, R.; García, S.: 2007. Determinación de los costes energéticos en el cálculo de redes a presión con bombeo directo. XXV Congreso Nacional de Riegos. Pamplona.

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Todini, E. and Pilati, S. (1987). A Gradient Algorithm for the Analysis of Pipe Networks. International Conference on Computer Applications for Water Supply and Distribution: 1-20. Leicester (UK).