Multi-Mask Self-Supervised Learning for Physics-Guided Neural Networks in Highly Accelerated MRI

Purpose: To develop an improved self-supervised learning strategy that efficiently uses the acquired data for training a physics-guided reconstruction network without a database of fully-sampled data. Methods: Currently self-supervised learning for physics-guided reconstruction networks splits acquired undersampled data into two disjoint sets, where one is used for data consistency (DC) in the unrolled network and the other to define the training loss. The proposed multi-mask self-supervised learning via data undersampling (SSDU) splits acquired measurements into multiple pairs of disjoint sets for each training sample, while using one of these sets for DC units and the other for defining loss, thereby more efficiently using the undersampled data. Multi-mask SSDU is applied on fully-sampled 3D knee and prospectively undersampled 3D brain MRI datasets, which are retrospectively subsampled to acceleration rate (R)=8, and compared to CG-SENSE and single-mask SSDU DL-MRI, as well as supervised DL-MRI when fully-sampled data is available. Results: Results on knee MRI show that the proposed multi-mask SSDU outperforms SSDU and performs closely with supervised DL-MRI, while significantly outperforming CG-SENSE. A clinical reader study further ranks the multi-mask SSDU higher than supervised DL-MRI in terms of SNR and aliasing artifacts. Results on brain MRI show that multi-mask SSDU achieves better reconstruction quality compared to SSDU and CG-SENSE. Reader study demonstrates that multi-mask SSDU at R=8 significantly improves reconstruction compared to single-mask SSDU at R=8, as well as CG-SENSE at R=2. Conclusion: The proposed multi-mask SSDU approach enables improved training of physics-guided neural networks without fully-sampled data, by enabling efficient use of the undersampled data with multiple masks

Nuevas estrategias de planificación de la producción en plantas termosolares con almacenamiento térmico

En respuesta a los problemas energéticos actuales, la generación eléctrica basada en energía renovable intermitente, como la energía solar y eólica, ha crecido significativamente durante los últimos años gracias a la disminución de costes. Este tipo de generación presenta un carácter intermitente, variable y de difícil predicción, lo que dificulta su integración en la red eléctrica. Sin embargo, la energía termosolar posee ciertas características que pueden compensar en parte las desventajas anteriores. Esta tecnología captura la radiación solar en forma de energía térmica por medio del calentamiento de un fluido, para más tarde convertirla en electricidad.Por el hecho de emplear energía térmica como forma de energía intermedia, se complementa muy bien con sistemas de almacenamientotérmico. Gracias a este almacenamientoenergético, este tipo de plantas presenta cierto grado de gestionabilidad, existiendo la posibilidad de regular la producción. Esta propiedad favorece su participación en el mercado eléctrico, donde el objetivo del productor de electricidad es maximizar los beneficios económicos derivados de la venta de electricidad. Este objetivo puede lograrse cuando se planifica la producción en función del perfil de precios de venta de la electricidad. Puede plantear se, por tanto, un problema de planificación óptima de la producción. Considerando sólo el mercado diario de la electricidad, la resolución de este problema de optimización permite obtener el plan diario de generación, que debe enviarse al mercado normalmente el día anterior. Se deduce de lo anterior que en el caso de plantas renovables, además de la necesidad de disponer de una predicción de los precios de la electricidad, se requiere una prediccióndel recurso natural para poder abordar el problema. Los objetivos principales de esta Tesis son el diseño de nuevas estrategias de planificaciónóptima de la producción para una planta termosolar con almacenamiento térmico, y el estudio mediante simulación del rendimiento económico de cada estrategia cuando se considera la participación de la planta en el mercado diario de la electricidad. La planificación óptima se obtiene empleando programación lineal entera mixta, que es la herramienta matemática más usada para resolver este tipo de problemas. La primera estrategia realiza una replanificación horaria de la producción, considerando los ingresos derivados de la venta de electricidad en un determinado horizonte temporal y las posibles penalizaciones por desvíos respecto al plan de generación ya comprometido. Esta estrategia permite introducir en el problema la nueva información disponible cada hora, abordando de esta manera la incertidumbre presente en las predicciones y en el propio modelado del problema. La segunda estrategia incluye un mecanismo que penaliza los cambios en la producción. Además, este mecanismo penaliza de manera diferente las variaciones según el estado del bloque de potencia: operación normal, arranque y parada. De esta manera se consigue aumentar el número de grados de libertad del problema en busca de mejores soluciones. Esta reducción de la variabilidad en la generación tiene como ventajas una extensión en la vida útil de los elementos del bloque de potencia, una reducción de sus costes de mantenimiento y una simplificación de la operación. Se propon e una metodoloqía para estimar el máximo nivel de penalización de las variaciones que no perjudique el rendimiento económico. Finalmente, se desarrolló otra estrategia que combina la replanificación horaria con la penalización de las variaciones. El impacto económico de las estrategias anteriores se ha evaluado mediante simulaciones sobre una planta de 50 MW de tipo cilindro parabólico. Se han empleado datos realistas para elrecurso solar, los precios de la electricidad, los costes de penalización y las predicciones de todos estos datos. Los resultados confirman las mejoras esperadas en cada una de las estrategias.In response to current energy problems, electricity generatiOn based on intermittent renewable energy, such as solar and wind energy, has grown significantly in recent years thanks to the decrease in costs. This type of generation has an intermittent, variable and difficult prediction character, which makes it difficult to integrate into the electricity grid. However, solar thermal energy has certain characteristics that can partially compensate for the above disadvantages. This technology captures solar radiation in the form of thermal energy by heating a fluid, to later convert it into electricity. By using thermal energy as a form of intermediate energy, this technology is complemented very well with thermal energy storage systems. Thanks to this energy storage system, this type of plants has a certain degree of dispatchability, with the possibility of regulating production. This property favors its participation in the electricity market, where the objective of the electricity producer is to maximize the economic benefits derived from the sale of electricity. This objective can be achieved when production is scheduled based on the electricity sales price profile. Therefore, an optimal generation scheduling problem may arise. Considering only theday-ahead energy market, the resolution of this optimization problem allows obtaining the daily generation schedule, which must be sent to the market normally the day befare. It follows from the above that in the case of renewable plants, in addition to the need to have a prediction of electricity prices, a forecast of the natural resource is required to address the problem. The main objectíves of this Thesis are the design of new strategies for optímal generation scheduling applied to a concentrating solar power plant, and the study by simulation of the economic performance of each strategy when considering the participation of the plant in the day-ahead energy market. The optimal generation schedule is obtained using mixed integer linear programming, which is the most used mathematical tool to solve these types of problems. The first strategy performs an hourly rescheduling of the generation, considering the revenues derived from the sale of electricity in a certain time horizon and the possible penalties for deviatíons from the generation schedule already committed. This strategy allows to include into the problem the new information available every hour, thus addressing the uncertainty present in the predictions and in the modeling of the problem itself. The second strategy includes a mechanism that penalizes changes in generation. In addition, this mechanism penalizes variations differently according to the state of the power block: normal operation, startup and shutdown. In this way, it is possible to increase the number of degrees of freedom of the problem in seárch of better solutions. This reduction of the variability in the generation has as advantages an extension in the lifetime of the elements of the power block, a reduction of its maintenance costs andan easier plant operability. A methodology is proposed to estimate the maximum level of penalty for variations that does not affect economic performance. Finally, another strategy was developed that combines hourly rescheduling with the penalization of variations. The economic impact of the above strategies has been evaluated through simulations on a 50 MW parabolic trough collector plant. Realistic data for the solar resource, electricity prices, penalty costs and predictions of all these data have been used. The results confirm the expected improvements in each of the strategies