Modelo matemático para el banco de bombas con variadores de frecuencia del Laboratorio de Recursos Hídricos

Abstract

El uso de variadores de frecuencia en sistemas de bombeo es utilizado cuando las condiciones de operación presentan considerables variaciones de presión y caudal, como por ejemplo en los sistemas de riego por bombeo con diferentes puntos de operación, debido a la diferencia en las áreas de riego para cada turno (diferentes requerimientos de caudales) y/o las distancias y niveles topográficos del turno de riego a la estación de bombeo (diferentes requerimientos de presiones). Estos aparatos electrónicos han tomado relevancia por el ahorro energético que representan en el sistema, comparado con el consumo eléctrico del uso convencional de válvulas de control utilizadas en motores de velocidad constante. En este contexto, el presente trabajo describe el desarrollo de un modelo matemático y su implementación en la aplicación web AGRIPUMP V1.0, que permite, mediante los puntos de operación del sistema, determinar la velocidad del motor para reducir los requerimientos de potencia y ahorrar energía. El modelo matemático contempla las leyes de afinidad que explican la relación existente entre el caudal, presión, potencia y la velocidad de la bomba, el modelo permitió la estimación de la frecuencia óptima (Hz) de cada turno y la construcción de la familia de curvas características. La precisión de las predicciones del modelo desarrollado se evaluó con los datos adquiridos experimentalmente en un banco de prueba de bombas, el cual cuenta con tres bombas centrífugas con las mismas características. Los resultados muestran que las curvas de rendimiento simuladas presentan un error de predicción próximo al valor óptimo de cada métrica de error desarrollado, además se presenta la comparación del consumo energético entre el uso de variadores y las válvulas de control. El modelo matemático y la aplicación web presentado en este documento son una herramienta confiable y práctica para estimar la frecuencia de operación del motor óptima de una bomba centrífuga en diversas disposiciones (unitario, serie y paralelo), estimar el consumo y el costo energético del sistema.

The use of variable frequency drives in pumping systems is used when the operating conditions present considerable variations in pressure and flow, such as in pumping irrigation systems with different operating points, due to the difference in the irrigation areas for each shift (different flow requirements) and/or the distances and topographic levels from the irrigation shift to the pumping station (different pressure requirements). These electronic devices have become relevant due to the energy savings they represent in the system, compared to the electrical consumption of the conventional use of control valves used in constant speed motors. In this context, the present work describes the development of a mathematical model and its implementation in the AGRIPUMP V1.0 web application, which allows, through the operating points of the system, to determine the motor speed to reduce power requirements and save energy. The mathematical model contemplates the laws of affinity that explain the relationship between the flow, pressure, power and speed of the pump, the model allowed the estimation of the optimal frequency (Hz) of each shift and the construction of the family of characteristic curves The accuracy of the predictions of the developed model was evaluated with the data acquired experimentally in a pump test bench, which has three centrifugal pumps with the same characteristics. The results show that the simulated performance curves present a prediction error close to the optimal value of each error metric developed, in addition, the comparison of energy consumption between the use of variators and control valves is presented. The mathematical model and the web application presented in this document are a reliable and practical tool to estimate the optimal motor operating frequency of a centrifugal pump in various arrangements (unitary, series and parallel), estimate the energy consumption and cost of the system.