¿Cómo están compuestos los equipos de calidad ?
Estudios de Calidad
La construcción de equipos de medida enfocados a la medición de la calidad de la energía es una gran tarea debido a la cantidad de aspectos que se tienen en cuenta. Su construcción esta fuertemente enfocada en el procesamiento de señales si se analiza la perspectiva del software y al diseño analógico y los sistemas embebidos si se analiza el hardware. El diseño de un equipo tiene muchos desafíos, de entre los cuales destacan el diseño del procesamiento, los circuitos de censado de tensión y corriente y el circuito de alimentación del equipo.
En cuanto al procesamiento, estos equipos suelen emplear en su parte de procesamiento microcontroladores (MCU) de alto desempeño (frecuencia de operación elevada con una alta cantidad de módulos periféricos integrados). En su etapa de censado, emplean sofisticadas técnicas de censado que garantizan alta precisión, un aislamiento robusto que garantiza la protección del MCU y un impacto sobre la red nulo.
Finalmente, estos son alimentados por fuentes de poder que toman energía del suministro de potencia convencional y se respaldan con baterías y elementos de transferencia que garantizan un tiempo de conmutación entre la fuente principal y la batería de respaldo inferior a ½ ciclo de una señal AC. Esto último garantiza que el MCU no presentara fallas debido a los fenómenos de tensión que monitorea el equipo (Cambios rápidos de voltaje, interrupciones, hundimientos, etc).
En cuanto a los algoritmos empleados en el procesamiento, los fabricantes ven limitada su creatividad debido a que cada algoritmo empleado en la estimación de los parámetros eléctricos de la red es proporcionado por normativas internacionales de acuerdo con los parámetros que mida el equipo (IEC 61000-4-30, IEEE 1564, etc) y debe ser implementado al pie de la letra si se quiere lograr la certificación del equipo. Luego de tener los aspectos mencionados resueltos, el esquema de un equipo de medición de calidad de la energía es similar al que se presenta en Fig. 1, [1]–[3]. El equipo representado en la Fig. 1, aunque funcional, en la práctica presenta demasiadas limitaciones. En primer lugar, la memoria presente en los MCU es limitada, lo cual restringe notablemente la cantidad de información de la red que puede ser almacenada, debido a esto es necesario integrar una memoria externa que interactúe con el MCU.
En cuanto a la transferencia de información, el equipo es inútil debido a que no integra ningún componente o protocolo que permita la comunicación y transferencia de información con otros dispositivos o con el usuario, esto impide el procesamiento posterior a la adquisición de datos. Finalmente, los datos adquiridos por el equipo carecerán de cualquier tipo de significación si no tienen una estampa de tiempo asociada, debido a esto, es necesario que se integre un modulo de reloj en tiempo real que permita agregar la información de tiempo a cada parámetro eléctrico registrado por el equipo. Las anteriores consideraciones garantizaran un diseño estándar de un equipo de medición de parámetros de la calidad de la energía convencional.
Con el paso de los años, se integran cada vez mas funcionalidades a estos equipos, desde protocolos de comunicación que permiten interactuar con otros dispositivos, interfaces que permiten interactuar con el usuario a través del mismo equipo o por medio de otro equipo. Así mismo, los equipos a nivel de programación son más completos, permitiendo obtener múltiples parámetros por medio de un único equipo (armónicos, eventos, medidas de tensión y corriente eficaz, diagnóstico del transformador), esto se soporta en el incremento en el poder de procesamiento de los MCU actuales.
Referencias:
[1] R. P. Bingham, “Recent advancements in monitoring the quality of the supply,” in 2001 Power Engineering Society Summer Meeting. Conference Proceedings (Cat. No.01CH37262), 2001, vol. 2, no. C, pp. 1106–1109 vol.2.[2] R. P. Bingham, “Measurement instruments for power quality monitoring,” in 2008 IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition, 2008, vol. 4019, pp. 1–3.[3] R. P. Bingham, D. Kreiss, and S. Santoso, “Advances in Data Reduction Techniques,” vol. 1, no. 1, p. 14.
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