Energy flow problem solution based on state estimation approaches and smart meter data

Accurate electric energy (EE) measurements and billing estimations in a power system necessitate the development of an energy flow distribution model. This paper summarizes the results of investigations on a new problem related to the determination of EE flow in a power system over time intervals ranging from minutes to years. The problem is referred to as the energy flow problem (EFP). Generally, the grid state and topology may fluctuate over time. An attempt to use instantaneous (not integral) power values obtained from telemetry to solve classical electrical engineering equations leads to significant modeling errors, particularly with topology changes. A promoted EFP model may be suitable in the presence of such topological and state changes. Herein, EE flows are determined using state estimation approaches based on direct EE measurement data in Watt-hours (Volt-ampere reactive-hours) provided by electricity meters. The EFP solution is essential for a broad set of applications, including meter data validation, zero unbalance EE billing, and nontechnical EE loss check. © 202

Contributions to the design of power modules for electric and hybrid vehicles: trends, design aspects and simulation techniques

314 p.En la última década, la protección del medio ambiente y el uso alternativo de energías renovables están tomando mayor relevancia tanto en el ámbito social y político, como científico. El sector del transporte es uno de los principales causantes de los gases de efecto invernadero y la polución existente, contribuyendo con hasta el 27 % de las emisiones a nivel global. En este contexto desfavorable, la electrificación de los vehículos de carretera se convierte en un factor crucial. Para ello, la transición de la actual flota de vehículos de carretera debe ser progresiva forzando la investigación y desarrollo de nuevos conceptos a la hora de producir vehículos eléctricos (EV) y vehículos eléctricos híbridos (HEV) más eficientes, fiables, seguros y de menor coste. En consecuencia, para el desarrollo y mejora de los convertidores de potencia de los HEV/EV, este trabajo abarca los siguientes aspectos tecnológicos: - Arquitecturas de la etapa de conversión de potencia. Las principales topologías que pueden ser implementadas en el tren de potencia para HEV/EV son descritas y analizadas, teniendo en cuenta las alternativas que mejor se adaptan a los requisitos técnicos que demandan este tipo de aplicaciones. De dicha exposición se identifican los elementos constituyentes fundamentales de los convertidores de potencia que forman parte del tren de tracción para automoción.- Nuevos dispositivos semiconductores de potencia. Los nuevos objetivos y retos tecnológicos solo pueden lograrse mediante el uso de nuevos materiales. Los semiconductores Wide bandgap (WBG), especialmente los dispositivos electrónicos de potencia basados en nitruro de galio (GaN) y carburo de silicio (SiC), son las alternativas más prometedoras al silicio (Si) debido a las mejores prestaciones que poseen dichos materiales, lo que permite mejorar la conductividad térmica, aumentar las frecuencias de conmutación y reducir las pérdidas.- Análisis de técnicas de rutado, conexionado y ensamblado de módulos de potencia. Los módulos de potencia fabricados con dies en lugar de dispositivos discretos son la opción preferida por los fabricantes para lograr las especificaciones indicadas por la industria de la automoción. Teniendo en cuenta los estrictos requisitos de eficiencia, fiabilidad y coste es necesario revisar y plantear nuevos layouts de las etapas de conversión de potencia, así como esquemas y técnicas de paralelización de los circuitos, centrándose en las tecnologías disponibles.Teniendo en cuenta dichos aspectos, la presente investigación evalúa las alternativas de semiconductores de potencia que pueden ser implementadas en aplicaciones HEV/EV, así como su conexionado para la obtención de las densidades de potencia requeridas, centrándose en la técnica de paralelización de semiconductores. Debido a la falta de información tanto científica como comercial e industrial sobre dicha técnica, una de las principales contribuciones del presente trabajo ha sido la propuesta y verificación de una serie de criterios de diseño para el diseño de módulos de potencia. Finalmente, los resultados que se han extraído de los circuitos de potencia propuestos demuestran la utilidad de dichos criterios de diseño, obteniendo circuitos con bajas impedancias parásitas y equilibrados eléctrica y térmicamente. A nivel industrial, el conocimiento expuesto en la presente tesis permite reducir los tiempos de diseño a la hora de obtener prototipos de ciertas garantías, permitiendo comenzar la fase de prototipado habiéndose realizado comprobaciones eléctricas y térmicas

Inference of Many-Taxon Phylogenies

Phylogenetic trees are tree topologies that represent the evolutionary history of a set of organisms. In this thesis, we address computational challenges related to the analysis of large-scale datasets with Maximum Likelihood based phylogenetic inference. We have approached this using different strategies: reduction of memory requirements, reduction of running time, and reduction of man-hours

Concurrent Probabilistic Simulation of High Temperature Composite Structural Response

A computational structural/material analysis and design tool which would meet industry's future demand for expedience and reduced cost is presented. This unique software 'GENOA' is dedicated to parallel and high speed analysis to perform probabilistic evaluation of high temperature composite response of aerospace systems. The development is based on detailed integration and modification of diverse fields of specialized analysis techniques and mathematical models to combine their latest innovative capabilities into a commercially viable software package. The technique is specifically designed to exploit the availability of processors to perform computationally intense probabilistic analysis assessing uncertainties in structural reliability analysis and composite micromechanics. The primary objectives which were achieved in performing the development were: (1) Utilization of the power of parallel processing and static/dynamic load balancing optimization to make the complex simulation of structure, material and processing of high temperature composite affordable; (2) Computational integration and synchronization of probabilistic mathematics, structural/material mechanics and parallel computing; (3) Implementation of an innovative multi-level domain decomposition technique to identify the inherent parallelism, and increasing convergence rates through high- and low-level processor assignment; (4) Creating the framework for Portable Paralleled architecture for the machine independent Multi Instruction Multi Data, (MIMD), Single Instruction Multi Data (SIMD), hybrid and distributed workstation type of computers; and (5) Market evaluation. The results of Phase-2 effort provides a good basis for continuation and warrants Phase-3 government, and industry partnership

Seismic Event Classification using Machine Learning

The manual detection of seismic events is a labor intensive task, requiring highly skilled workers continuously analyzing recorded waveforms. Previous work has shown the potential of machine learning methods for aiding in this task, and that deep neural networks are able to learn important patterns in seismic recordings. This study aims to develop a deep neural network to classify earthquake-, explosion and noise events using long beamformed waveform snippets from NORSAR's ARCES array. The final model was evaluated using an unseen test set and on recordings of the North Korean nuclear weapons tests. I developed custom augmentation methods in order to combat the uneven class distribution, and several preprocessing techniques were deployed in pursuit of performance. Models developed for similar data, state-of-the-art multivariate time series models, as well as self-developed models were experimented with and evaluated. Analysis of the results demonstrated that the final model can classify noise and explosion events with a high degree of accuracy, while earthquake classifications were less reliable. I conclude that deep neural networks can learn distinguishing features and detect events of interest on long beamformed three-component waveforms.Masteroppgave i informatikkINF399MAMN-INFMAMN-PRO