Informe de Pasantia Ingeniería Electrónica Calculo de Sistema Foto-voltaico

UNIVERSIDAD NACIONAL DE ASUNCION
FACULTAD DE INGENIERIA
Tradición y Excelencia en la Formación de Ingenieros
INFORME DE PASANTÍA
Alumno:
Jorge Daniel Chaparro Ferreira.
Carrera:
Ing. Electrónica
Semestre:
Séptimo
Institución:
Laboratorio de Sistemas Distribuidos (LSD) FIUNA.
Carga horaria:
400 horas.
Periodo de realización:
Del 12/02/2018 al 22/08/2018.
San Lorenzo – Paraguay
Índice
1. OBJETIVOS DE LA PASANTÍA
1.1. OBJETIVOS GENERALES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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2. DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA
2.1. NOMBRE DE LA EMPRESA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2. DIRECCIÓN DE LA EMPRESA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3. DESCRIPCIÓN DEL LABORATORIO DE SISTEMAS DISTRIBUÍDOS .
2.4. NOMBRE Y CARGO DEL TUTOR EXTERNO . . . . . . . . . . . . . .
2.5. RAMO DE ACTIVIDAD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.6. ORGANIGRAMA FUNCIONAL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.7. ACTIVIDADES REALIZADAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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3. DESCRIPCIÓN DE LA PASANTÍA
3.1. ÁREA DONDE SE REALIZÓ LA PASANTÍA . . . . . . . .
3.2. DESCRIPCIÓN DE LAS ACTIVIDADES REALIZADAS . .
3.3. PARAMETROS DE UNA BATERIA . . . . . . . . . . . . . .
3.4. ESTADO DE ARTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.1. METODOS DE ESTIMACION DE SOC y SOH . . . .
3.4.2. ESTIMACION DE SOH . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.4.3. ESTIMACION DE SOC . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5. SISTEMA SOLAR FOTOVOLTAICO . . . . . . . . . . . . .
3.5.1. ENERGIA SOLAR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.2. RADIACION SOLAR . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.3. IRRADIACION SOLAR . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.4. MOVIMIENTO APARENTE DEL SOL . . . . . . . .
3.5.5. POTENCIAL ENERGETICO SOLAR PARAGUAYO
3.5.6. PARTES DE UN SFV . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.5.7. ORIENTACION DEL PANEL SOLAR . . . . . . . . .
3.5.8. DIMENCIONAMIENTO DEL SFV . . . . . . . . . . .
3.6. ELECCION DE HARDWARE . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6.1. DISEÑO DEL INSTRUMENTO DE MEDICION . . .
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4. CONCLUSIONES
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5. ANEXO
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6. PLANILLAS DE ASISTENCIA
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Referencias
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Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia
1.
1.1.
OBJETIVOS DE LA PASANTÍA
OBJETIVOS GENERALES
Proporcionar a los estudiantes posibilidades de conocimiento y práctica en el desempeño
laboral.
Adquirir vivencia de situaciones prácticas, que complementen la formación teórica adquirida en la Facultad, mediante el acceso a experiencias del entorno real, que aportarán
mayores conocimientos.
Posibilitar la integración de equipos de trabajo, para el desarrollo de habilidades relativas
a la comunicación y el relacionamiento.
Conocer y desarrollar procesos y procedimientos de ingenierı́a y sus implicancias económicas, fomentando el conocimiento y uso de tecnologı́as actualizadas.
Asumir las responsabilidades asignadas a realizar en el periodo de la pasantı́a tomando el
compromiso del empeño para la superación y el crecimiento tanto de la empresa como del
pasante.
Adquirir experiencias en procesos de toma de decisiones en condiciones normales y de
incertidumbre y asumir las consecuencias buenas y malas de estas decisiones.
Desarrollar la autoconfianza e independencia en el estudiante.
1.2.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Investigar sobre sistemas de control y monitoreo de baterı́as de ácido-plomo.
Realizar el estado de arte sobre el tema y documentar.
Determinar cuál es la mejor tecnologı́a (software), los mejores algoritmos y documentar.
Determinar cuáles son los equipos (hardware) más adecuados para el proyecto.
Diseñar un sistema que garantice la operación de las torres.
Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia
2.
2.1.
DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA
NOMBRE DE LA EMPRESA
Laboratorio de sistemas distribuidos
2.2.
DIRECCIÓN DE LA EMPRESA
Centro de Innovación Tecnológica - CITEC., Campo Via y San Antonio, Isla Bogado-Luque,
C.P. 2060
2.3.
DESCRIPCIÓN DEL LABORATORIO DE SISTEMAS DISTRIBUÍDOS
Misión
Formar profesionales ingenieros en la FIUNA dentro del área de ciencias computacionales mediante el desarrollo de cátedras de alto nivel de calidad; con un fuerte énfasis en actividades
investigativas.
Visión
Ser un centro de referencia en el área de investigación de ciencias computacionales a nivel nacional, compuesto por profesionales investigadores capacitados, y marcando presencia a nivel
internacional mediante la divulgaciones de sus resultados en eventos cientı́ficos de trascendencia.
Objetivo general
Realizar tareas de investigación en el campo de la computación distribuida mediante el estudio
de nuevas tecnologı́as y la ejecución de proyectos.
Objetivos Especı́ficos
Promocionar las tareas de investigación y formar nuevos investigadores dentro de la
FIUNA.
Utilizar nuevas tecnologı́as para desarrollar sistemas prototipos en el marco de tesis finales
de grado o pasantı́a curricular.
Desarrollar prácticas de materias optativas de las carreras de Ingenierı́a Electrónica/Mecatrónica.
Fomentar actividades colaborativas de investigación con otros departamentos de la facultad
e instituciones externas.
Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia
2.4.
NOMBRE Y CARGO DEL TUTOR EXTERNO
Nombre: Dr. Ing. Mario Arzamendia
Cargo: Coordinador del Laboratorio de Sistemas Distribuidos
Correo electrónico: [email protected]
Tel.: +595-21 646 160
Tel.: +595-21 646 150 Int: 2214
2.5.
RAMO DE ACTIVIDAD
Como parte de la Facultad de Ingenierı́a sus actividades se centran en la formación de
profesionales e investigación y desarrollo.
2.6.
ORGANIGRAMA FUNCIONAL
Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia
2.7.
ACTIVIDADES REALIZADAS
El Laboratorio de Sistemas Distribuidos se encuentra localizado en el Centro de Innovación Tecnológica (CITEC). En él se llevan a cabo tareas de I+D+i (Investigación, Desarrollo e
Innovación) mediante la investigación de nuevas tecnologı́as en el área de la computación distribuida, y su implementación en proyectos donde participan profesores investigadores y alumnos
de la FIUNA. Las tecnologı́as investigadas permitirı́an aplicaciones tales como nuevos sistemas
de monitorización edilicia, industrial y ambiental; Sistemas de Transporte Inteligente (ITS); y
la Internet de las Cosas (IoT).
Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia
3.
3.1.
DESCRIPCIÓN DE LA PASANTÍA
ÁREA DONDE SE REALIZÓ LA PASANTÍA
La pasantı́a fue realizada en el Laboratorio de Sistemas Distribuı́dos en el proyecto PINV1566 - Tema: Sistema de Monitoreo Remoto del Estado de Carga de las Baterı́as del tipo Electrolito
Gelificado Instaladas en las Torres de Conteo Vehicular.
3.2.
DESCRIPCIÓN DE LAS ACTIVIDADES REALIZADAS
Las actividades realizadas dúrate la pasantı́a son las siguientes:
Búsqueda de información y elaboración del estado de arte para caracterizar el funcionamiento de una baterı́a.
Dimensionamiento del sistema solar fotovoltaico para una máxima carga esperada.
Elección del hardware para la toma de muestra de las distintas variables del sistema se
tuvo en cuenta que cumpla tres requerimientos básicos:
Alta precisión, fidelidad y confiabilidad.
Bajo consumo de potencia.
Bajo coste.
3.3.
PARAMETROS DE UNA BATERIA
Capacidad en Amperios/Hora (AHC): Corresponde a la carga total que posee una
baterı́a. AHCN om es la capacidad nominal de una baterı́a completamente nueva.
Capacidad nominal: Es la capacidad que puede entregar una baterı́a desde plena carga
hasta alcanzar una tensión en descarga determinada. Se mide a una temperatura ambiente
fijada y utilizando una razón de descarga especı́fica.
Estado de carga / State Of Charge (SOC) %: Es la expresión que indica el estado
de carga de la baterı́a de manera porcentual. El estado de carga es el 100 % cuando la
baterı́a tiene almacenada la máxima energı́a posible. Este parámetro es el más importante
de cara al proyecto, puesto que más adelante se presentarán y estudiarán métodos para su
cálculo.
Profundidad de descarga / Depth Of Discharge (DOD) %: Es la relación entre
la capacidad en amperios-hora (Ah) entregada por una baterı́a durante su descarga y la
capacidad nominal de la misma. Es un parámetro alternativo al SOC para saber el estado
de carga de una baterı́a. Cuando el SOC disminuye, el DOD aumenta.
Estado de Salud / State of Health (SOH): Se define como la relación entre la máxima
capacidad de carga de una baterı́a usada (AHCAged ) versus la capacidad máxima de carga
de la misma baterı́a nueva (AHCN om )
Tensión de vacı́o (E0): Es la tensión que una baterı́a tiene entre sus terminales cuando no
hay ningún elemento conectado a ellos. Su valor queda determinado por las caracterı́sticas
intrı́nsecas de la baterı́a.
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Ing. Mario Arzamendia
Tensión en circuito cerrado (E): Es la tensión que aparece en los terminales de una
baterı́a cuando esta está conectada a una carga. La tensión en circuito cerrado de una
baterı́a disminuye al conectarla a una carga dependiendo de la corriente que le ceda.
Resistencia interna: Consiste en un concepto que ayuda a modelar en forma de resistencia todas las consecuencias eléctricas de las complejas relaciones quı́micas que se producen
dentro de una baterı́a. Al ser un concepto teórico, no se puede medir directamente de la
baterı́a, pero se puede calcular mediante los datos de corriente y voltaje medidos sobre
ella. La resistencia interna no es un parámetro fijo, sino que varı́a con la edad de la baterı́a.
La mayorı́a de baterı́as comerciales tienen una resistencia interna del orden de 1 Ohm.
Máxima corriente de descarga continua: Es la máxima corriente que la baterı́a puede
descargar de forma continuada. Este lı́mite viene definido por el fabricante para evitar
daños o reducción de su capacidad.
Autodescarga: Pérdida de capacidad de una baterı́a, cuando se mantiene en circuito
abierto. Generalmente, la autodescarga se expresa en términos de porcentaje de pérdida
de capacidad respecto la capacidad nominal en un periodo de tiempo de un mes.
Densidad de Energı́a: Energı́a que puede almacenar una baterı́a por unidad de volumen
(W h/l).
Densidad de Potencia: Potencia que puede entregar una baterı́a por unidad de volumen
(W/l).
Energı́a Especı́fica: Energı́a que puede almacenar una baterı́a por unidad de peso
(W h/kg).
Potencia Especı́fica: Potencia que puede entregar una baterı́a por unidad de peso
(W/kg).
Vida útil: Tiempo que la baterı́a puede mantener sus prestaciones por encima de unos
lı́mites mı́nimos predeterminados. Definido también como el número de veces que la baterı́a
puede ser recargada, para recobrar su capacidad completa después de su uso.
3.4.
ESTADO DE ARTE
(Mora, Garcı́a, y Moreno, 2017) presentan una investigación experimental sobre el comportamiento de diferentes dispositivos de almacenamiento como baterı́as Li-ion, Ni-MH y
supercondensadores cuando se cargan mediante un sistema fotovoltaico solar. Los sistemas fotovoltaicos funcionan como fuente de corriente variable, dependiendo de la radiación
solar. Para este trabajo se realizaron varios ciclos de carga y descarga de baterı́as y supercondensadores bajo las mismas condiciones ambientales para observar las diferentes
caracterı́sticas de cada tecnologı́a y algunos efectos nocivos sobre el funcionamiento de los
dispositivos de almacenamiento como el efecto de memoria (es el resultado de sucesivos
ciclos de cargas parciales, en los que grupales agrupados Material activo que ofrece menos contacto superficial con el electrolito , lo que hace que la baterı́a no alcance la carga
completa) y las descargas parciales implicadas en el correcto funcionamiento del sistema
solar fotovoltaico. El efecto de memoria afecta a las baterı́as de Ni-Cd y de Ni-MH en
un porcentaje relativamente pequeño, si bien es un efecto temporal, reduce la duración
de la baterı́a, sin embargo es reversible a través de la aplicación de ciclos completos de
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carga-descarga. A pesar de que el control de carga en sistemas fotovoltaicos es realizado
por reguladores, que miden el voltaje y protegen la baterı́a, en este análisis, el valor de
la tensión de la baterı́a no corresponde al estado de carga de la baterı́a generando cargas
parciales, produciendo efectos de memoria. Otro factor relevante en la implementación de
sistemas fotovoltaicos solares es la calibración correcta del regulador de tensión, ya que un
regulador desajustado o dañado puede afectar las mediciones y la duración de la baterı́a
causando sobrecarga, descarga excesiva e incluso el efecto de memoria antes mencionado.
(Bello, Cáceres, Vera, Cadena, y Busso, 2010) presentan sistema de adquisición de datos que consta de 20 canales para medir corriente continua, corriente alterna, tensión de
corriente continua, tensión de corriente alterna, temperatura e irradiación en un sistema
fotovoltaico. La conversión analógico-digital con comunicación de datos se realiza a través
de una unidad de control de 16 bits, con el fin de aumentar la confiabilidad de SFA instalados y que permita determinar los principales mecanismos o eventos que producen la falla
de los mencionados sistemas. El sistema de adquisición desarrollado permite la medición
de 20 diferentes parámetros diferentes con valores de incertezas adecuados, considerando
los valores de fondo de escala planteado. Para corroborar el comportamiento del sistema
desarrollado y verificar la calibración de los canales de medición, se instaló en la Faculta
de Ciencias Exactas de la UNNE un SFA experimental que permitió verificar el adecuado
funcionamiento del dispositivo desarrollado. De esta forma se consiguió crear un equipo
de bajo costo, fácilmente reproducible, que permite, a través del análisis de los datos medidos, entender mejor el comportamiento de SFA y evaluar los posibles efectos de perdida
de capacidad o deterioro que conducen al mal funcionamiento o la falla total de este tipo
de sistemas.
(Burgos Mellado, 2013) presenta un estudio del estado de carga (SoC: state of charge)
para acumuladores de energı́a del tipo plomo ácido. Este parámetro es de suma importancia en aplicaciones donde el acumulador está sometido permanentemente a situaciones de
carga y/o descarga, el SoC se define como la energı́a expresada como un porcentaje de la
capacidad nominal, que aún está disponible para ser utilizada. Este indicador depende de
muchas otras magnitudes, tales como: temperatura, tasas de corriente de carga/descarga,
tiempo de uso, histéresis, y auto descarga. Este parámetro no es medible, por lo cual es
necesario estimarlo en base a mediciones de otras señales disponibles en los acumuladores,
tales como tensión, corriente y temperatura. Para desarrollar un estimador del SoC hay
que tener en cuenta dos aspectos; el primero de ellos es contar con un buen modelo que represente el comportamiento del acumulador de manera adecuada, mientras que el segundo
es el algoritmo utilizado para realizar la estimación. Ambos aspectos suponen contar con
información del acumulador para poder identificar el modelo (dicho modelo corresponde a
un modelo difuso) y diseñar el estimador (con el modelo de baterı́as ya definido, se utiliza
el algoritmo del filtro extendido de Kalman). El modelo difuso desarrollado, comparado
con otros modelos que utilizan lógica difusa u redes neuronales, es simple y no requiere
gran cantidad de información para su entrenamiento. Debido a la formulación del modelo
difuso (basado en reglas), éste puede ser extendido fácilmente para tomar en cuenta efectos
de la temperatura, y a otras tecnologı́as de baterı́as. Con un número limitado de información a corriente constante, el modelo difuso es capaz de interpolar de buena manera
perfiles variantes en el tiempo. Los resultados del estimador basado en el modelo difuso,
son comparables a los resultados obtenidos con el estimador basado en el mejor modelo convencional analizado. Cabe hacer notar, que todos los valores analizados caen en el
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intervalo de confianza del 95 %.
(Figueroa-Cuello, Pardo-Garcı́a, y Dı́az-Rodrı́guez, 2017) presentan el análisis y diseño de
un Sistema de Control Supervisor de Acceso Remoto, SCSAR, para clientes con acceso
remoto de sistemas solares fotovoltaicos autónomos de 500 W. La función del SCSAR es
la de medir y administrar la energı́a consumida por los usuarios del SFVA. Para ello se
consideran tres variables principales: el tiempo de conexión y desconexión por carga y
por dı́a, autorizados al usuario; la corriente consumida por cada dispositivo o carga autorizado por el diseñador; el nivel de carga de la baterı́a para mantenerlo por encima del
mı́nimo permitido para su correcta operación. El SCSAR aquı́ propuesto, es un sistema
que garantiza que se cumplan los objetivos de diseño, monitoreando y controlando las
variables crı́ticas de los sistemas clientes. De esta forma será posible diagnosticar remotamente los SFVA, reduciendo los tiempos y costos de soporte y mantenimiento, con el
fin de brindar seguridad, disponibilidad, versatilidad, economı́a, robustez y confiabilidad.
La metodologı́a aplicada permite deducir que el análisis de criticidad del proceso es una
estrategia adecuada para implementar el control supervisor en Sistemas SFVA ubicados en
Zonas No interconectadas. El sistema controlador resultante cumple la función de medir
y administrar la energı́a consumida por los usuarios del SFVA.
(Kastillo Estévez, Tipán, y Stalin, 2017) presentan el diseño del controlador de carga y
descarga de las baterı́as dentro de un sistema hibrido de energı́a renovable, el controlador
se encarga de la administración eficiente del recurso energético de carácter renovable, el
control de energı́a en las baterı́as y la adquisición remota de datos para la monitorización
del sistema y la detección de fallas. El algoritmo de carga implementado restituye la
energı́a a las baterı́as en 3 etapas. En la primera etapa se suministra la máxima intensidad
de corriente para que el voltaje, al igual que la carga dentro de las baterı́as aumente
rápidamente. En la segunda etapa se mantiene el voltaje en las baterı́as elevado y constante
para favorecer a la recuperación del electrolito y alcanzar el 100 % de la carga. Durante la
tercera etapa se inyecta la corriente necesaria para compensar la autodescarga propia de las
baterı́as y ası́ disponer del total de la energı́a almacenada. La interfaz gráfica del usuario
se diseño para adquirir, mostrar y almacenar los datos obtenidos de todas las variables
censadas en el controlador. Gracias al almacenamiento de datos es posible monitorizar el
desempeño del sistema.
(CAMACHO BALLESTA, 2017) presenta el diseño de un dispositivo electrónico basado en
microcontrolador de bajo consumo, cuya función es realizar una estimación del estado de
carga de la baterı́a de un coche eléctrico, el Melex 945. Para la determinación del estado de
carga el dispositivo mide la tensión, la corriente y la temperatura de la baterı́a, por tanto es
necesario adaptar las señales a medir por el microcontrolador del dispositivo mediante una
serie de circuitos electrónicos. Tras realizar la estimación del estado de carga de la baterı́a
con los datos obtenidos, el dispositivo envı́a periódicamente el conjunto de datos al sistema
que gestiona la energı́a a través del puerto serie. Se han diseñado una serie de circuitos
electrónicos para adaptar las señales de la baterı́a a los rangos de funcionamiento del
microcontrolador. Se ha comprobado con las aplicaciones diseñadas que el funcionamiento
del dispositivo es el adecuado según el modo en el que se encuentra y realiza las tareas
adecuadas en cada uno de ellos. Además indica que es importante agregar al sistema el
número de ciclos de carga a los que ha sido sometida la baterı́a, parámetro correspondiente
con el estado de salud de la misma.
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Ing. Mario Arzamendia
(PIZARRO, s.f.) propone una metodologı́a de estimación y predicción Bayesiano del Estado de Carga en un arreglo de celdas de Ión-Litio, aplicable bajo un modelo dinámico no
lineal y estocástico para el proceso de descarga, garantizando una solución no necesariamente óptima, pero aproximada ante las diversas fuentes de incertidumbre presentes en
el proceso que se buscan caracterizar de forma estadı́stica, en nuestro caso, la corriente
futura de descarga de la baterı́a, las perturbaciones en datos medidos, etc. Con el fin de implementarse en tiempo real y maximizar la autonomı́a de una flota de bicicletas eléctricas
tanto en la eficiencia de la información que se provee al usuario que toma las decisiones
como en la escalabilidad de la solución en desafı́os de mayor tamaño. A medida que la
caracterización tuviese más datos históricos, se apreciaron niveles de exactitud y precisión
mayores en la ventana de pronóstico ante múltiples realizaciones, las cuales terminaron
cada vez más cercanas a su valor referencial en un marco fuera de lı́nea, del orden de
segundos. El presente trabajo proporciona un potencial sub-producto para el estado de
arte en modelos de descarga en Dispositivo de Almacenamiento de Energı́a y enfoques de
pronóstico Bayesiano enfocados en otros parámetros de rendimiento.
(Ramı́rez Vélez y cols., 2017) propone un equipo que evalúa de forma continua las baterı́as
de los reconectadores automáticos del sistema de distribución eléctrica. De esta forma,
al contar con una baterı́a de óptimas condiciones, se aumenta el tiempo de operación y
disponibilidad del equipo cuando ocurre una falla en la red eléctrica, permitiendo a los
ingenieros de la empresa poder responder de forma remota con mayor eficiencia y sin
correr riesgos. Empleo el método de los pulsos, que permite determinar los parámetros
fundamentales que son el Estado de Carga y Estado de Salud de la baterı́a, este método
consiste en aplicar dos pulsos de carga a la baterı́a durante periodos de tiempo constantes
y, obtener información del comportamiento de la tensión durante ese tiempo, las ventajas
de este método es que no se requiere saber el historial de la baterı́a y el tiempo en el que
la baterı́a se encuentra desconectada es de aproximadamente 2 minutos.
(Martı́nez Bertran, 2017) propone un estudio de los tipos de baterı́a que hay actualmente
en el mercado y sus caracterı́sticas. En concreto, se estudia de forma particular el estado
de carga de las baterı́as y sus métodos de cálculo. Se presentan en primer lugar algunos
métodos existentes y se analiza en detalle el comportamiento de varios tipos de baterı́as
bajo distintas condiciones de descarga, modeladas con una versión mejorada del modelo
de Shepherd, que nos permite obtener mediante un proceso no muy complicado, unos
resultados de simulación bastante precisos, ası́ que se puede considerar un método muy
equilibrado en cuanto a precisión de resultados – dificultad de implementación. Sı́ que es
cierto que la dificultad del método recae en encontrar los parámetros de la baterı́a para
poder llevar a cabo la simulación, y que en sus premisas no considera algunos efectos que
se producen en las baterı́as en la realidad, pero en términos generales, el método tiene
muchos rangos de aplicaciones y puede ser un muy buen candidato para usar en muchas
aplicaciones.
3.4.1.
METODOS DE ESTIMACION DE SOC y SOH
3.4.2.
ESTIMACION DE SOH
Prueba de Descarga Profunda: en esta prueba se aplica una carga a la baterı́a para
descargarla y luego medir la cantidad de carga suministrada a ella. Esta carga suministrada
es comparada con la misma carga entregada por la baterı́a nueva. El estándar de la IEEE
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118-2005 recomienda esta prueba para obtener mayor precisión. Las desventajas de este
método es que requiere mucho tiempo para realizar el proceso de descarga profunda, lo
cual implica que la baterı́a debe dejar de operar, y el tiempo que se requiere para recargar
nuevamente la baterı́a, y además de esto, los procesos de descarga profunda disminuyen la
vida útil de la baterı́a.
Prueba de Resistencia Interna: Esta prueba consiste en aplicar una pequeña carga a
la baterı́a y medir los cambios en la tensión y la corriente para determinar la resistencia
de la baterı́a. Con el tiempo, la resistencia interna de la baterı́a va creciendo a medida que
el material activo se va degradando, y la resistencia interna también incrementa a medida
que el SOC disminuye. Este método posee como desventaja el hecho de que depende del
SOC y la temperatura. Se considera únicamente como una prueba indicativa.
Método de la impedancia: Este método consiste en aplicar una corriente AC o una
señal de tensión en los terminales de la baterı́a y medir la respuesta de la tensión o la
corriente. La impedancia incrementa a medida que el SOH se deteriora. La regla de oro
en este método es que si la impedancia incrementa un 30 % del valor de la impedancia
original (baterı́a nueva con full carga), la baterı́a debe ser remplazada. La ventaja de este
método es que puede ser usado en lı́nea, es decir, no interfiere con el funcionamiento de
la baterı́a y el sistema al cual se encuentre conectado. La desventaja principal de este
método se encuentra en que los parámetros dependen del SOC y la temperatura y no son
proporcionales a la capacidad disponible de la baterı́a.
Método de los pulsos: Este método no tan convencional permite determinar los parámetros fundamentales para conocer el estado de una baterı́a, que son AHC, SOC y SOH. La
prueba consiste en aplicar dos pulsos de carga a la baterı́a durante periodos de tiempo
constantes y, obteniendo información del comportamiento de la tensión durante ese tiempo. Esta prueba permite ser empleada en baterı́as de las cuales no se posee información
sobre su historia y que, a pesar de no ser un método en lı́nea, el tiempo de inhabilitación
de la baterı́a se justifica al ser no más de un minuto, mientras a su vez se gana precisión
en los resultados.
3.4.3.
ESTIMACION DE SOC
Medida directa: se trata de un método teórico e hipotético ya que se basa en la hipótesis
de una corriente de descarga constante. Este valor es multiplicado por el tiempo de descarga
total de la baterı́a obteniéndose la capacidad de la pila de baterı́as. Como es fácil de intuir,
se trata de un método que es inviable a la práctica, pues la corriente de descarga es variable
y además el propósito de conocer el estado de carga es para usar el instante y de poco
sirve saber el estado de carga una vez la baterı́a ya ha sido descargada por completo.
Medida de la gravedad especı́fica: este método también es conocido como medida
de densidad relativa, y para usarlo es necesario tener acceso al electrolito lı́quido interno
de la baterı́a. La relación entre la densidad del agua y la de una sustancia electrolı́tica
desciende de forma lineal con la descarga de la celda de la baterı́a. Por tanto, midiendo la
densidad del electrolito se obtiene una estimación del SOC de la celda. Aunque se trata de
un método bastante preciso, no es capaz de determinar la capacidad total de la baterı́a.
Estimaciones basadas en voltaje: este método se basa en la existencia de una relación
directa entre el voltaje actual de la baterı́a y la capacidad de la misma. Se trata de un
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método poco preciso debido al comportamiento no lineal de muchos tipos de baterı́a. En
el gráfico que se muestra a continuación se puede comprobar como existe una caı́da en
picado del voltaje cuando se aproxima el estado de descarga completa.
Estimación basada en la intensidad: este método también es llamado Coulomb Counting y consiste en la integración de la corriente entrante y saliente de la baterı́a. Básicamente el método integra en el tiempo la intensidad que cargan y descargan las celdas y su
resultado es la carga almacenada en el interior de las mismas. Este método es el calificado
como más preciso para estimar el estado de carga de la baterı́a debido a que, como su
nombre indica, cuentan las cargas que entran y salen de las celdas de la baterı́a.
3.5.
SISTEMA SOLAR FOTOVOLTAICO
(Ruiz Calzada, 2017) Un sistema solar fotovoltaico (SFV)es el conjunto de componentes
mecánicos, eléctricos y electrónicos que concurren para captar la energı́a solar disponible y
transformarla en utilizable como energı́a eléctrica. A continuación enunciaremos la base de
conocimientos necesarios para el correcto dimensionamiento del sistema.
3.5.1.
ENERGIA SOLAR
(Mamani Lupaca, 2017) La Energı́a solar, es la energı́a obtenida mediante la captación de la
luz y el calor emitidos por el sol. La radiación solar que alcanza la Tierra puede aprovecharse
por medio del calor que produce, como también a través de la absorción de la radiación.
3.5.2.
RADIACION SOLAR
(Rangel Zamora y Enriquez Campoverde, 2017) Es el flujo de energı́a que recibimos del sol
en forma de ondas electromagnéticas de diferentes frecuencias que van desde el infrarrojo hasta
el ultravioleta.
(González y Rojas, 2014) El valor de la radiación que llega a la parte externa de la atmosfera terrestre proveniente del sol varı́a durante el año cerca del 3 %. Esto es debido a que la
Est. Jorge D. Chaparro
13
Ing. Mario Arzamendia
distancia sol-tierra varı́a en torno de 1,7 % por la excentricidad de la trayectoria anual de la
tierra alrededor del sol.
Para alcanzar la superficie terrestre la radiación solar debe atravesar la atmosfera donde
sufre diversos fenómenos de reflexión, absorción y difusión que disminuye la intensidad final.
Se pueden distinguir distintos tipos de radiación (Figura 1), en función de cómo es recibida por
las superficies:
Directa: es la radiación que llega directamente del Sol sin haber sufrido cambios en su
dirección. Es la mayor y la más importante en las aplicaciones fotovoltaicas.
Difusa: es la parte de la radiación que atraviesa la atmosfera y es reflejada y absorbida
por las nubes, moléculas de agua, edificios y el suelo. Las superficies horizontales reciben
gran parte de esta radiación y las superficies verticales una parte menor.
Global: La radiación total es la suma de las dos radiaciones descritas anteriormente.
Reflejada (denominada albedo): Es la radiación directa y difusa que se recibe en el suelo
u otras superficies próximas. Las superficies horizontales no reciben ninguna radiación
reflejada, y las superficies verticales reciben gran parte de esta radiación.
Figura 1: Tipos de Radiación Solar
3.5.3.
IRRADIACION SOLAR
Determina la cantidad de energı́a que se capta en un área a lo largo del tiempo es decir es
la potencia de la radiación incidente sobre una superficie su unidad de medida es W/m2
(González y Rojas, 2014) Frohlich, en el año 1977 ha obtenido para el valor de irradiación
el valor de 1367 W/m2 , para la radiación que llega del sol a la parte exterior de la atmosfera
terrestre, sobre una superficie perpendicular a los rayos solares. La irradiación solar igual a
1 W/m2 (cielo claro) es conocida con el nombre de SOL, esta es una magnitud que ha sido
estandarizada para evaluar la potencia de salida máxima de un panel fotovoltaico.
Est. Jorge D. Chaparro
14
Ing. Mario Arzamendia
3.5.4.
MOVIMIENTO APARENTE DEL SOL
El planeta Tierra no se encuentra inmóvil, sino que está sometida a movimientos de diversa
ı́ndole, tres movimientos de la Tierra son los que causan el movimiento aparente del sol:
Movimiento de Rotación: Es un movimiento que efectúa la Tierra girando sobre el eje terrestre, que corta a la superficie en dos puntos llamados polos. Este movimiento determina
el ángulo azimut α, ángulo que forman el punto cardinal Norte y la proyección vertical del
astro sobre el horizonte del observador situado en alguna latitud. Se mide en grados desde
el punto cardinal Norte en el sentido de las agujas del reloj.
Movimiento de Traslación: Es el movimiento por el cual el planeta Tierra gira en una
órbita elı́ptica alrededor del Sol en 365 dı́as y algo menos de 6 horas.
Movimiento de Precisión: el cambio lento y gradual en la orientación del eje de rotación de la Tierra, que determina el ángulo de declinación ”δ”, ángulo formado por el
plano del ecuador de la Tierra con la lı́nea situada en el plano de la eclı́ptica que une
el centro del Sol y la Tierra, dicho ángulo está determinado por la siguiente función
δ = 23,45sen((360 ∗ (284 + n))/365)◦ donde n = 1, 2, 3, ..., 365, tiene sus puntos mı́nimo y
máximo en el solsticio de verano δ = −23,45◦ y en el solsticio de invierno δ = 23,45◦
Para situar la posición del Sol en el cielo se utiliza el concepto de esfera celeste, que es una
esfera imaginaria de radio arbitrario, centrado en el observador, sobre la que se proyecta la posición del sol. Este concepto nos muestra las posiciones del sol como si tuviera un movimiento
aparente alrededor de la tierra siguiendo una trayectoria dentro del plano de la eclı́ptica. Por
ultimo hay que determinar el ángulo de elevación solar Ψ, ángulo formado por la dirección de
los rayos solares y el horizonte, Ψ = 90 − |Φ| − δ donde Φ es la latitud del lugar, determina el
máximo valor del ángulo de elevación para cada dı́a del año.
A partir de α y Ψ se construye la carta solar (Figura 2) que es una representación gráfica
en un plano del movimiento aparente del sol en el firmamento para cada dı́a del año, para una
ubicación considerando una latitud especı́fica.
Panel
Solar
Regulador
de
Carga
Carga
Bateria
Figura 2: Carta Solar para la Ciudad de San Lorenzo - Paraguay
Est. Jorge D. Chaparro
15
Ing. Mario Arzamendia
3.5.5.
POTENCIAL ENERGETICO SOLAR PARAGUAYO
Potencial
de Energia
Solar
kWh/m2
Otoño
Invierno
Primavera
Verano
Figura 3: Potencial Enegetico Solar del Paraguay
Gracias al Atlas del Potencial Energético Solar y Eólico del Paraguay (PTI, 2014) que es
el resultado del trabajo realizado en el marco del Proyecto PESE-PY, que tuvo como objetivo
principal determinar el Potencial Energético Solar y Eólico del Paraguay con resolución espacial
y temporal mejorada, por medio de simulaciones meteorológicas de un modelo de meso-escala
y una campaña de mediciones de variables que cumplan las normas internacionales. Se cuenta
con una herramienta de gran relevancia para el dimensionamiento de Sistemas Fotovoltaicos
que se ubicaran en el paı́s, a partir de la Figura 3 se puede concluir que el peor periodo del año
es la estación de otoño donde se tiene una radiación promedio de 2,6kW h/m2 para la ciudad
de San Lorenzo.
Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia
3.5.6.
PARTES DE UN SFV
(ZAMORA GARRIDO, 2017) A continuación se enuncian las partes de un sistema solar
fotovoltaico:
Panel
Solar
Regulador
de
Carga
Carga
Bateria
Figura 4: Sistema Solar Fotovoltaico
Panel Solar: es donde algunos de los fotones, que provienen de la radiación solar, impactan
sobre la primera superficie del panel, penetrando en este y siendo absorbidos por materiales
semiconductores. Los electrones son golpeados por los fotones (interaccionan) liberándose
de los átomos a los que estaban originalmente confinados. Esto les permite, posteriormente,
circular a través del material y producir electricidad.
Regulador de Carga Seguidor de Punto de Máxima Potencia (MPPT): realiza un proceso
óptimo de carga de la baterı́a, permitiendo la carga completa pero evitando la sobrecarga
y la sobredescarga. Su caracterı́stica distintiva es que puede conectársele un panel de
cualquier tensión nominal, incluso superior al del módulo de las baterı́as y mantener el
punto de carga óptimo.
Baterı́a de Acido Plomo tipo GEL: es uno de los tipos de baterı́a más utilizados ya que
ofrece unas altas prestaciones y ventajas respecto otros modelos de baterı́as solares. Se
componen de un electrolito gelidificado (de ahı́ su nombre) con lo cual nunca puede haber
ningún tipo de derrame si se volcase la baterı́a por accidente. Gracias a ello, se pueden
colocar en cualquier posición y orientación lo que es práctico para instalaciones donde haya
limitación de espacio para colocar las baterı́as solares. Las baterı́as de gel vienen en un
envase sellado que no requiere de mantenimiento ya que el gas de su interior se recombina
evitándose la pérdida de agua.
Carga: elementos pasivos que consumen potencia eléctrica.
3.5.7.
ORIENTACION DEL PANEL SOLAR
(ZAMORA GARRIDO, 2017) Para la máxima producción de energı́a eléctrica se busca que
los rayos solares incidan perpendicularmente a la superficie generadora del panel solar, por
medio de estudios estadı́sticos con distintas inclinación de los módulos con respecto al plano
horizontal, a diferentes latitudes, se obtuvo que el ángulo óptimo de inclinación es de 0,9 ∗ Φ.
La latitud de la ciudad de San Lorenzo es de −25,3452◦ , con lo que el ángulo óptimo de
inclinación de los paneles es de 22,81◦ . Ya que la ciudad se encuentra en el hemisferio Sur el
azimut de los paneles tiene que ser de 0◦ , es decir la paneles tiene que estar apuntando al Norte
Geográfico.
Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia
Figura 5: Orientación del Panel Solar
3.5.8.
DIMENCIONAMIENTO DEL SFV
A partir de la revisión de las hojas de datos de los elementos que conforman el sistema de
monitoreo vehicular se obtuvo que la máxima potencia consumida por el mismo es de 65,72W .
A partir de este dato y teniendo en cuenta lo mencionado anteriormente se procede al dimensionamiento del mismo:
Calculo de la Energı́a Consumida Ec
Ec = PT ∗ Tf donde PT = potencia total consumida y Tf = tiempo de funcionamiento.
Ec = 65,72 ∗ 24 ⇒ Ec = 1578W h
Teniendo en cuenta la peor radiación solar en la ciudad de San Lorenzo y normalizando la
misma con 1kW/m2 . Se obtiene que en el peor de los casos hay 2,6h de sol con un nivel
de radiación de 1kW/m2 en un dı́a de otoño.
Considerando un relación generada y consumida de 1,1, se calcula la potencia del panel
solar Ppanel = 1578 ∗ 1,1/2,6 = 667W
En el mercado actual existen paneles solares con una potencia máxima de 300W por ende
se necesitan dos paneles que cubrirá 600 W.
Los paneles podrán generar en el peor dı́a Eg Eg = 600 ∗ 2,6 ⇒ 1560W h
Calculo de la capacidad de la baterı́a CB
CB =
EC ∗ x
Pdes ∗ T
donde x = dı́as de autonomı́a, Pdes = profundidad de descarga y T = tensión de la baterı́a
CB =
1578 ∗ x
0,7 ∗ 12
se obtuvo los valores de CB para distintas x, también hay que mencionar que la capacidad
de las baterı́as se determina en base de la cantidad de horas de descarga, a nivel comercial
es normal referenciar la capacidad de un baterı́a con respecto a una descarga de 100 horas
C100 . Para referir a una capacidad de C100 los valores calculados se utiliza la siguiente
formula C100 = CB ∗ ((115 − 0,25 ∗ B)/90)
Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia
x
CB
C100
3.6.
1
2
3
C24 C48 C72
188 376 564
228 431 608
4
5
C96 C110
752 940
761 914
dı́as
dı́as
Ah
Ah
ELECCION DE HARDWARE
A partir de los requerimientos que hay que cubrir, obtenidos en la sección anterior, se consultó
la hoja de datos de los distintos elementos que conforman el SFV disponibles en el mercado,
para determinar las máximas y mı́nimas corrientes y tensiones que circularan entre los distintos
elementos del SFV.
Se determinó que la tensión producida por el panel solar varia de 0 a 50 Voltios y la corriente
de 0 a 20 Amperios, del regulador de carga a la baterı́a su tensión varia de 10 a 16 Voltios y la
corriente de −20 a 20 Amperios y por ultimo del regulador de carga a la carga su tensión varia
de 0 a 16 Voltios y la corriente de 0 a 10 Amperios.
Hay que recordar que se puede estimar el Estado de Carga de la Baterı́a a partir de la
tensión en sus bornes y a través de un análisis a lo largo del tiempo de las corrientes dentro
de SFV. Con respecto a las corrientes entre los distintos elementos del SFV se puede distinguir
tres estados de funcionamiento (donde IB = corriente del regulador de carga a la baterı́a, IP =
corriente del panel al regulador de carga y IC = corriente del regulador de carga a la carga):
Horas de la noche −IB = IC y IP = 0, durante la noche la baterı́a alimenta a la carga y
el sentido de IB es de la baterı́a al regulador de carga, por ende la baterı́a se descarga.
Horas del dı́a donde IP > IC cuando se cumple esta condición IP ' IC + IB , en este estado
el panel solar alimenta completamente a la carga además de cargar la baterı́a.
Horas del dı́a donde IC > IP cuando se cumple esta condición IC ' IP − IB , en este estado
el panel más la baterı́a alimenta la carga, por ende la baterı́a se descarga y como en el
primer estado el sentido de IB es de la baterı́a al regulador de carga.
3.6.1.
DISEÑO DEL INSTRUMENTO DE MEDICION
Se necesita tomar muestras de tres variables que son la temperatura, la corriente y tensión
entren los distintos elementos del SFV.
Se optó por el Arduino Mega como unidad de procesamiento por las prestaciones que ofrece
en cantidad de puertos, capacidad de computo, entre otros. Por el momento lo relevante para
el diseño es su conversor analógico digital (ADC) de 10 bit que presenta una sensibilidad de
4,88mV para una tensión de alimentación de 5V .
Se buscó entre las opciones que ofrece el mercado, la opción que cubra los requisitos de: alta
precisión, fidelidad, confiabilidad, bajo consumo de potencia y bajo coste.
Para la medición de la temperatura se encontró dos sensores con salida digital que cumplen
con los requerimientos los mismos son:
Est. Jorge D. Chaparro
19
Ing. Mario Arzamendia
DHT22: es un sensor de temperatura y humedad del ambiente que presenta una resolución
decimal, los valores tanto para humedad como para temperatura serán números con una
cifra decimal.
Para la medición de temperatura presenta un rango de valores: desde −40◦ C hasta 80◦ C
de temperatura, una precisión de ±0,5◦ C, ±1◦ C como máximo en condiciones adversas y
un tiempo de respuesta < 10 segundos, en otras palabras tarda menos de 10 segundos en
reflejar un cambio de temperatura real en el entorno.
Para la medición de humedad relativa presenta un rango de valores: desde 40 % hasta
99,9 % de Humedad Relativa, una precisión de ±2 %RH, a una temperatura de 25◦ C y
un tiempo de respuesta < 5 segundos, en otras palabras tarda menos de 5 segundos en
reflejar un cambio de humedad relativa real en el entorno. Para darse esta afirmación, los
tests indicaron que la velocidad del aire debe ser de 1m/s.
DS18B20: sensor de temperatura por conducción, puede medir temperaturas entre −55◦ C
y 125◦ C. Para temperaturas entre −10◦ C y 85◦ C presenta un error de ±0, 5◦ C, para el
resto de temperaturas entre −55◦ C y 125◦ C el error es de ±2o C. Una de las caracterı́sticas más interesantes de este sensor es que podemos trabajar con diferentes resoluciones.
El DS18B20 admite resoluciones de 9-bit, 10-bit, 11-bit y 12-bit. Por defecto utiliza la
resolución de 12-bit que permite medir variaciones de 0, 0625◦ C.
Para la medición de corriente se optó por el sensor WCS1800 que es un sensor que utiliza
el efecto Hall que es la aparición de un campo eléctrico por separación de cargas, en el interior
de un conductor por el que circula una corriente en presencia de un campo magnético con
componente perpendicular al movimiento de las cargas, para realizar la medición, esto permite
evitar la pérdida de potencia por disipación que se darı́a si se utilizara una resistencia Shunt
y un monitor de corriente. El sensor WCS1800 presenta una salida analógica, permite medir
corrientes que van desde los −30 a los 30 Amperios y tiene una sensibilidad de 55mV /A.
Debido que el rango de corrientes que nos interesa medir es de −20 a los 20 Amperios se
opta alimentar el sensor con una tensión de 3,3V donde presenta una linealidad de R2 = 0,9988
en el rango de −20 a los 20 Amperios y su tensión de salida está dada por la siguiente función
Vo = 0,0503I + 1,6456. A partir de esta función se obtiene que para −20A la tensión en la
salida del sensor va a ser de 0,63V y para 20A la tensión en la salida del sensor va a ser de
2,65V , el ADC del Arduino Mega tiene un rango de 0 a 5V por lo que hay que acondicionar la
salida del sensor, para ello se utiliza un filtro KRC paso baja (Figura 6) con una ganancia de
5/2,65 = 1,88 y una frecuencia de corte de 5Hz.
Para la medición de tensión se optó por un divisor de tensión que permita reutilizar el acondicionador de señal previamente diseñado por ende en la entrada del acondicionador tiene que
haber una variación de 0 a 2,65 Voltios, se tiene dos rangos de tensión a medir que son de 0
a 16 Voltios y de 0 a 50 Voltios. Para el primer rango el divisor estará conformado por cuatro
resistencias una de 120kΩ, una de 15kΩ, una de 1kΩ y por ultimo una de 27kΩ que será el que
proporciones la tensión de entrada al acondicionador. Para el segundo rango el divisor estará
conformado por tres resistencias una de 470kΩ, una de 12kΩ y por ultimo una de 27kΩ que
será el que proporciones la tensión de entrada al acondicionador.
Por ultimo para completar el diseño hay que mencionar al multiplexor analógico SN74LV4051A
que es un MUX 8:1 con baja impedancia de conducción y bajo consumo, el mismo permitirá que
Est. Jorge D. Chaparro
20
Ing. Mario Arzamendia
Figura 6: Filtro KRC Diseñado
las seis señales de los distintos medidores de corriente y tensión sean introducida a la entrada
del acondicionador de señal según las señales de control del Arduino Mega.
Sensores
De
Corriente
Señales de Control
Multiplexor
Sensores
De
Temperatura
de Señal
Unidad de
Procesamiento
Señales de Control
Sensores
De
Tension
Acondicionador
Modulo
LTE
Red Movil
Figura 7: Diagrama en Bloques del Instrumento de Medición
Est. Jorge D. Chaparro
21
Ing. Mario Arzamendia
4.
CONCLUSIONES
Las actividades de la pasantı́a consistieron en el desarrollo del proyecto de investigación establecido por el Laboratorio de Sistemas Distribuidos. Los objetivos iniciales propuestos en el plan
de trabajo fueron desarrollados parcialmente, puesto que se necesitaron componentes comprados en el extranjero que presentan tiempo de envió prolongado. Las actividades realizadas me
han ayudado a conocer sobre investigación, informes y desarrollo de proyectos, ası́ como la utilización de herramientas informáticas y electrónicas que he tenido que utilizar en el laboratorio.
El trabajo realizado en el laboratorio me ha ayudado a concebir una mejor capacidad de
resolver los problemas que se van presentando durante el desarrollo de un proyecto de investigación, obteniendo ası́ experiencia y posibilidad de resolver los problemas de una manera eficiente.
Por el Estado del Arte se puede concluir que el mejor método para la estimación del SOH es
el Método de los Pulsos que también nos da una estimación del SOC y del AHC, el inconveniente con este método es que la baterı́a tiene que estar separada de la carga durante alrededor de
un minuto, motivo por el cual se podrı́a realizar esta prueba durante las horas del dı́a donde el
panel solar cubra la demanda energética del sistema. Para la estimación del SOC en tiempo real
se utilizarı́a la combinación del Método Basado en Voltaje y el Método Basado en la Intensidad
de Corriente para aumentar la precisión de la estimación ya que se pueden llevar a cabo en
lı́nea, pero ambos sufren perturbaciones por la variación de la carga.
Además los paneles solares del proyecto tiene que estar orientados al norte geográfico con
una inclinación de 22,81◦ con respecto a la horizontal, además se necesitará dos paneles solares
de 300W , un regulador de carga MPPT que soporte corriente próximas a los 20A y una tensión
de circuito abierto de los paneles de aproximadamente de 50V , y por ultimo una Baterı́a de
C100 = 228Ah con lo que se lograra una autonomı́a de 1 dı́a.
Con respecto al hardware se ha logrado cumplir los requisitos de alta precisión, fidelidad,
confiabilidad, bajo consumo de potencia y bajo coste con los sensores mencionados en el presente informe.
Est. Jorge D. Chaparro
22
Ing. Mario Arzamendia
5.
ANEXO
Figura 8: Representando al LSD en la Jornada de Jóvenes Investigadores.
Est. Jorge D. Chaparro
23
Ing. Mario Arzamendia
6.
PLANILLAS DE ASISTENCIA
Fecha
Hora de Entrada
12/02/2018
09:03:35
13/02/2018
16:19:56
14/02/2018
08:04:32
15/02/2018
10:57:30
19/02/2018
10:53:18
19/02/2018
15:51:24
21/02/2018
09:51:54
12/03/2018
08:57:33
13/03/2018
12:46:16
20/03/2018
08:44:24
27/03/2018
11:36:39
03/04/2018
16:02:54
05/04/2018
13:38:19
02/05/2018
12:06:28
02/05/2018
15:55:18
03/05/2018
11:45:42
04/05/2018
10:31:41
04/05/2018
18:48:29
07/05/2018
17:02:42
08/05/2018
10:45:38
09/05/2018
10:20:03
10/05/2018
09:59:35
11/05/2018
10:26:04
11/05/2018
18:54:06
16/05/2018
09:50:52
18/05/2018
12:02:09
21/05/2018
09:20:03
21/05/2018
17:25:36
22/05/2018
10:38:43
23/05/2018
09:53:30
25/05/2018
10:05:35
25/05/2018
18:15:17
31/05/2018
13:29:14
01/06/2018
13:18:16
04/06/2018
17:13:05
08/06/2018
13:28:19
12/06/2018
10:25:09
14/06/2018
12:10:45
15/06/2018
18:03:29
18/06/2018
08:43:52
Est. Jorge D. Chaparro
Hora de Salida Cantidad de Horas
12:47:55
03:44:20
18:08:08
01:48:12
16:46:49
08:42:17
12:09:02
01:11:32
12:57:12
02:03:54
17:59:31
02:08:07
13:04:34
03:12:40
18:37:48
09:40:15
18:30:19
05:44:03
15:53:18
07:08:54
18:36:08
06:59:29
19:57:55
03:55:01
17:59:17
04:20:58
15:13:52
03:07:24
17:04:42
01:09:24
17:51:47
06:06:05
14:47:56
04:16:15
20:49:22
02:00:53
21:05:09
04:02:27
18:05:06
07:19:28
15:12:42
04:52:39
17:56:59
07:57:24
16:57:21
06:31:17
22:00:11
03:06:05
14:59:36
05:08:44
22:02:07
09:59:58
15:04:40
05:44:37
21:03:15
03:37:39
18:35:07
07:56:24
14:59:44
05:06:14
15:15:38
05:10:03
22:12:24
03:57:07
21:31:13
08:01:59
20:36:45
07:18:29
21:03:23
03:50:18
22:03:24
08:35:05
18:25:22
08:00:13
17:57:48
05:47:03
19:32:58
01:29:29
14:10:25
05:26:33
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Ing. Mario Arzamendia
Fecha
Hora de Entrada
18/06/2018
15:54:58
19/06/2018
10:46:17
20/06/2018
11:22:46
20/06/2018
17:53:28
21/06/2018
11:33:39
22/06/2018
08:34:42
22/06/2018
18:50:58
25/06/2018
09:55:01
25/06/2018
17:05:53
26/06/2018
15:27:25
28/06/2018
12:33:43
29/06/2018
11:18:12
02/07/2018
08:59:56
02/07/2018
18:21:11
03/07/2018
14:01:45
04/07/2018
13:07:46
04/07/2018
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05/07/2018
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10:36:00
06/07/2018
19:10:25
09/07/2018
10:08:01
09/07/2018
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11/07/2018
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10:41:01
13/07/2018
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16/07/2018
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26/07/2018
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15:30:47
14/08/2018
12:53:58
16/08/2018
10:22:18
22/08/2018
16:14:39
Est. Jorge D. Chaparro
Hora de Salida Cantidad de Horas
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07:16:32
17:38:15
01:23:36
Total de Horas:
401:51:40
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Ing. Mario Arzamendia
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Est. Jorge D. Chaparro
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Ing. Mario Arzamendia