A nonlinear algorithm for traffic estimation with state constraints

We present a real-time traffic state estimation algorithm for motorways. Natural constraints on the variables, like practical bounds on densities and velocities, are incorporated in the estimation process aiming to obtain better estimation results.The dynamic equation for the evolution of the traffic is defined by a second order macroscopic model which computes the density, the flow and the mean speed according to several nonlinear equations, but nothing avoids the results being out of those practical bounds. Different extensions of the Kalman method were already applied to this problem, but none of them consider natural constraints in the variables. On the other hand, general filter methods have been designed to cope with a constrained state. In order to incorporate the natural constraints of the traffic model, we adapt one of those methods based on the Unscented Kalman Filter. To validate the approach, many simulation cases over a freeway section were made using a microscopic simulation tool and comparing the Extended Kalman Approach with the proposed one.Fil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Bhouri, Neila. Université Paris Est; FranciaFil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina20th EURO Working Group on Transportation Meeting (EWGT 2017)BudapestHungríaBudapest University of Technology and Economic

Método Híbrido para la Estimación de Estados de Sistemas Eléctricos de Potencia

La estimación de estado de un sistema eléctrico de potencia (SEP) clásicamente se basa en el método de mínimos cuadrados ponderados (WLS). En la literatura reciente, proponen utilizar el método denominado filtro de Kalman unscented (UKF) para estimar dicho estado. El método UKF mejora los resultados del WLS ante cambios leves en los consumos del sistema ya que el filtro de Kalman tiene en cuenta el historial del estado. El problema que posee este método es que ante grandes perturbaciones, propias del sistema, el estimador UKF no obtiene buenos resultados. En este trabajo se presenta un método híbrido que combina el WLS y el método UKF, manteniendo la robustez del WLS y la historia aprendida por UKF.Fil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentin

Método Híbrido para la Estimación de Estados de Sistemas Eléctricos de Potencia

La estimación de estado de un sistema eléctrico de potencia (SEP) clásicamente se basa en el método de mínimos cuadrados ponderados (WLS). En la literatura reciente, proponen utilizar el método denominado filtro de Kalman unscented (UKF) para estimar dicho estado. El método UKF mejora los resultados del WLS ante cambios leves en los consumos del sistema ya que el filtro de Kalman tiene en cuenta el historial del estado. El problema que posee este método es que ante grandes perturbaciones, propias del sistema, el estimador UKF no obtiene buenos resultados. En este trabajo se presenta un método híbrido que combina el WLS y el método UKF, manteniendo la robustez del WLS y la historia aprendida por UKF.Fil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentin

A novel dynamic state estimation algorithm for distribution networks using different forecasting methods

Este artículo presenta un algoritmo de estimación de estado para redes de distribución basadoen el filtro de Kalman Unscented (UKF). En lugar de voltajes nodales, este método utilizapotencia activa y reactiva nodal como variables de estado en el modelo dinámico. Se probarony compararon diferentes algoritmos de previsión de la demanda para ayudar en el paso de lapredicción. Además, el algoritmo incluye el paquete de software OpenDSS como motor decálculo.Se utilizó la red de distribución IEEE de 13 nodos para probar la metodología mediante lasimulación de varios escenarios de generación de medidas. Para realizar estas simulaciones, setuvieron en cuenta los valores de medicación de una distribuidora de energía local. Losresultados expusieron diferentes niveles de desempeño, dependiendo de la naturaleza delescenario y el método de pronóstico seleccionado.This paper presents a State Estimation Algorithm for Distribution Networks based on the Unscented Kalman Filter (UKF). Instead of nodal voltages, this method uses nodal active and reactive power as state variables in the dynamic model. Different demand forecast algorithms to assist the prediction step were tested and compared. In addition, the algorithm includes the software package OpenDSS as a calculation engine. We used the 13-node IEEE distribution network to test the methodology by simulating several scenarios of measurement generation. These simulations were based on the measured values of a local energy distribution company. The results exposed different performance levels depending on the nature of the scenario and the selected forecast method.Fil: Valenzuela, Lautaro Emanuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Antunez, Matias Antonio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentin

Hyperoxemia and excess oxygen use in early acute respiratory distress syndrome : Insights from the LUNG SAFE study

Publisher Copyright: © 2020 The Author(s). Copyright: Copyright 2020 Elsevier B.V., All rights reserved.Background: Concerns exist regarding the prevalence and impact of unnecessary oxygen use in patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS). We examined this issue in patients with ARDS enrolled in the Large observational study to UNderstand the Global impact of Severe Acute respiratory FailurE (LUNG SAFE) study. Methods: In this secondary analysis of the LUNG SAFE study, we wished to determine the prevalence and the outcomes associated with hyperoxemia on day 1, sustained hyperoxemia, and excessive oxygen use in patients with early ARDS. Patients who fulfilled criteria of ARDS on day 1 and day 2 of acute hypoxemic respiratory failure were categorized based on the presence of hyperoxemia (PaO2 > 100 mmHg) on day 1, sustained (i.e., present on day 1 and day 2) hyperoxemia, or excessive oxygen use (FIO2 ≥ 0.60 during hyperoxemia). Results: Of 2005 patients that met the inclusion criteria, 131 (6.5%) were hypoxemic (PaO2 < 55 mmHg), 607 (30%) had hyperoxemia on day 1, and 250 (12%) had sustained hyperoxemia. Excess FIO2 use occurred in 400 (66%) out of 607 patients with hyperoxemia. Excess FIO2 use decreased from day 1 to day 2 of ARDS, with most hyperoxemic patients on day 2 receiving relatively low FIO2. Multivariate analyses found no independent relationship between day 1 hyperoxemia, sustained hyperoxemia, or excess FIO2 use and adverse clinical outcomes. Mortality was 42% in patients with excess FIO2 use, compared to 39% in a propensity-matched sample of normoxemic (PaO2 55-100 mmHg) patients (P = 0.47). Conclusions: Hyperoxemia and excess oxygen use are both prevalent in early ARDS but are most often non-sustained. No relationship was found between hyperoxemia or excessive oxygen use and patient outcome in this cohort. Trial registration: LUNG-SAFE is registered with ClinicalTrials.gov, NCT02010073publishersversionPeer reviewe

COVID-19 symptoms at hospital admission vary with age and sex: results from the ISARIC prospective multinational observational study

Background: The ISARIC prospective multinational observational study is the largest cohort of hospitalized patients with COVID-19. We present relationships of age, sex, and nationality to presenting symptoms. Methods: International, prospective observational study of 60 109 hospitalized symptomatic patients with laboratory-confirmed COVID-19 recruited from 43 countries between 30 January and 3 August 2020. Logistic regression was performed to evaluate relationships of age and sex to published COVID-19 case definitions and the most commonly reported symptoms. Results: ‘Typical’ symptoms of fever (69%), cough (68%) and shortness of breath (66%) were the most commonly reported. 92% of patients experienced at least one of these. Prevalence of typical symptoms was greatest in 30- to 60-year-olds (respectively 80, 79, 69%; at least one 95%). They were reported less frequently in children (≤ 18 years: 69, 48, 23; 85%), older adults (≥ 70 years: 61, 62, 65; 90%), and women (66, 66, 64; 90%; vs. men 71, 70, 67; 93%, each P &lt; 0.001). The most common atypical presentations under 60 years of age were nausea and vomiting and abdominal pain, and over 60 years was confusion. Regression models showed significant differences in symptoms with sex, age and country. Interpretation: This international collaboration has allowed us to report reliable symptom data from the largest cohort of patients admitted to hospital with COVID-19. Adults over 60 and children admitted to hospital with COVID-19 are less likely to present with typical symptoms. Nausea and vomiting are common atypical presentations under 30 years. Confusion is a frequent atypical presentation of COVID-19 in adults over 60 years. Women are less likely to experience typical symptoms than men

Hybrid method for power system state estimation

State estimation in power systems is classically based on the weighted least squares method. Recently, different extensions of Kalman filters have been proposed. Among them, the 'unscented' Kalman filter (UKF) improves the results of weighted least squares methods, when there are small changes in the system, as it considers the history of the state. The novel algorithm presented in this work combines the best of both approaches. To perform this task a new index is defined to allow the algorithm to choose in real time, and for each iteration, between a static or a dynamic estimator. This combination allows overcoming the anomalies observed when the UKF faces abrupt variations of the system state and also the lack of observability that weighted least squares could present. The proposed methodology was tested with three test cases outperforming the previously mentioned algorithms.Fil: Risso, Mariano Angel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

A constrained filtering algorithm for freeway traffic state estimation

A real-time traffic state estimation algorithm is developed and applied to a freeway. The evolution of the traffic is defined by a second-order macroscopic model which computes, for each section of the freeway, the density, and the mean speed according to several nonlinear equations. Different extensions of the Kalman method were already applied to this model, though none of them considers the natural constraints in the state variables. In this work, a new method that incorporates those natural constraints is applied to the macroscopic model obtaining better results. To validate the proposed method, a simulation over a freeway section was made using two different tools: the macroscopic simulator called METANET and the microscopic simulator called SUMO. Promising results were obtained using both approaches.Fil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Bhouri, Neila. No especifíca;Fil: Rubiales, Aldo Jose. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; ArgentinaFil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentin

Monitoring and controlling energy distribution: Implementation of a distribution management system based on Common Information Model

The management of renewable and distributed energy resources is changing the way in which electric distribution systems are being operated. Many companies commonly create several custom system solutions to manage power distribution. The functions provided by these systems are network visualization, state estimation, system control and data acquisition, among others. Despite their relevance, many mid-size or small distribution companies have problems to install one of these solutions because they are either very expensive, incompatible, or limited by difficulties in data exchange. As a possible solution to this problem, this paper presents the development of a Distribution Management System (DMS) based on open source technology. This system combines four main components: OpenDSS-framework, ActiveMQ-broker, applications for visualizing and editing electrical network, and Common Information Model (CIM). The tool is part of Tenergia R&D project1 and has a collection of applications designed to monitor and control the distribution networks located in Argentina.Fil: Fiaschetti, Leandro Pedro. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Antunez, Matias Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Trapani, E.. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Valenzuela, Lautaro Emanuel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rubiales, Aldo Jose. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; ArgentinaFil: Risso, Mariano Angel. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Boroni, Gustavo Adolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentin

Immunocompromised patients with acute respiratory distress syndrome: Secondary analysis of the LUNG SAFE database

Background: The aim of this study was to describe data on epidemiology, ventilatory management, and outcome of acute respiratory distress syndrome (ARDS) in immunocompromised patients. Methods: We performed a post hoc analysis on the cohort of immunocompromised patients enrolled in the Large Observational Study to Understand the Global Impact of Severe Acute Respiratory Failure (LUNG SAFE) study. The LUNG SAFE study was an international, prospective study including hypoxemic patients in 459 ICUs from 50 countries across 5 continents. Results: Of 2813 patients with ARDS, 584 (20.8%) were immunocompromised, 38.9% of whom had an unspecified cause. Pneumonia, nonpulmonary sepsis, and noncardiogenic shock were their most common risk factors for ARDS. Hospital mortality was higher in immunocompromised than in immunocompetent patients (52.4% vs 36.2%; p &lt; 0.0001), despite similar severity of ARDS. Decisions regarding limiting life-sustaining measures were significantly more frequent in immunocompromised patients (27.1% vs 18.6%; p &lt; 0.0001). Use of noninvasive ventilation (NIV) as first-line treatment was higher in immunocompromised patients (20.9% vs 15.9%; p = 0.0048), and immunodeficiency remained independently associated with the use of NIV after adjustment for confounders. Forty-eight percent of the patients treated with NIV were intubated, and their mortality was not different from that of the patients invasively ventilated ab initio. Conclusions: Immunosuppression is frequent in patients with ARDS, and infections are the main risk factors for ARDS in these immunocompromised patients. Their management differs from that of immunocompetent patients, particularly the greater use of NIV as first-line ventilation strategy. Compared with immunocompetent subjects, they have higher mortality regardless of ARDS severity as well as a higher frequency of limitation of life-sustaining measures. Nonetheless, nearly half of these patients survive to hospital discharge. Trial registration: ClinicalTrials.gov, NCT02010073. Registered on 12 December 2013