Power Flow and Optimal Power Flow via Physics-Informed Typed Graph Neural Networks

Esta tesis explora las redes neuronales de grafos tipados informadas por la física aplicadas al modelado de redes de transporte de energía eléctrica, concretamente a los problemas de flujo de potencia y flujo de potencia óptimo. Las redes de transporte de energía eléctrica son complejos sistemas interconectados, cruciales para garantizar un suministro estable de electricidad. Para lograr la transición hacia sistemas energéticos asequibles, fiables y sostenibles, la electrificación de diversos sectores económicos y la integración de fuentes de energía renovable en la red de transmisión han aumentado significativamente. La mayoría de las tecnologías para la generación de energía renovable añaden fluctuación e incertidumbre a la generación de electricidad, por lo que, para garantizar un suministro eléctrico eficiente y estable en todo momento, los operadores de la red de transporte deben realizar frecuentes simulaciones de flujo de potencia y de flujo de potencia óptimo para evaluar el estado de la red. Por estas razones es necesario investigar técnicas nuevas, flexibles y más eficientes para resolver estos análisis. Los recientes avances en el aprendizaje automático, y en particular en las redes neuronales artificiales, indican que estos métodos tienen potencial para resolver problemas de análisis de redes eléctricas de forma rápida y fiable. Hasta la fecha, pocos trabajos han intentado aprovechar las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales artificiales para abordar estos temas. Sin embargo, la mayoría de los trabajos publicados no resuelven dos grandes retos: en primer lugar, la necesidad de grandes cantidades de datos de entrenamiento y, en segundo lugar, la falta de capacidad de generalización para analizar redes de transporte realistas con topología variable. En esta tesis, se superan estos inconvenientes introduciendo redes neuronales de grafos tipados, que están especializados para procesar datos estructurados en forma de grafos con distintos tipos de elementos. La red de transmisión puede representarse directamente como un grafo, y al asignar distintos tipos de nodos para representar los diferentes elementos de la red de transmisión, se incrementa la precisión y la interpretabilidad del modelo propuesto. El modelo resultante es un modelo de red de transporte adaptable que puede aplicarse a diversos problemas, como las aplicaciones de flujo de potencia y flujo de potencia óptimo que se presentan en esta tesis. El esquema de aprendizaje presentado está informado por la física, de forma que el entrenamiento no está supervisado, sino que incorpora información de las leyes físicas del sistema subyacente en la función de costo. Además, el modelo resultante puede probarse en redes eléctricas con diferentes configuraciones y, en el caso del flujo de potencia, con redes de diferentes tamaños. Se demuestra que el método propuesto, con las aplicaciones consideradas, consigue resultados similares a los obtenidos con un método convencional pero hasta cuatro órdenes de magnitud más rápido, sin necesidad de datos de entrenamiento y con capacidad de generalización a diferentes redes de transporte. Se puede concluir, por tanto, que el trabajo presentado en esta tesis ofrece un método basado en redes neuronales para agilizar la resolución del complejo sistema de ecuaciones no lineales presente en el problema de flujo de potencia, así como el problema de optimización con restricciones presente en el problema de flujo de potencia óptimo. Estos resultados proporcionan un valioso paso hacia el desarrollo de un sistema general para ayudar a los operadores de sistemas de transmisión a optimizar la integración de nuevas tecnologías en la red convencional, y mejorar la fiabilidad y sostenibilidad de los sistemas eléctricos.<br /

Multi-objective tabu search for the location and sizing of multiple types of FACTS and DG in electrical networks

Flexible AC transmission systems and distributed generation units in power systems provide several benefits such as voltage stability, power loss minimization, thermal limits enhancement, or enables power system management close to the limit operation points; and by extension, economic benefits such as power fuel cost and power loss cost minimization. This work presents a multi-objective optimization algorithm to determine the location and size of hybrid solutions based on a combination of Flexible AC transmission systems devices and distributed generation. Further, the work expands the types of FACTS usually considered. The problem is solved by means of a Tabu search algorithm with good results when tested in a network of 300 nodes

Techno-economics aspects of wind energy deployment.

La necesaria investigación sobre reducción de costes de la tecnología de producción de electricidad a partir del recurso eólico debe partir de los elementos que más impactan la formación del precio de esa energía. Por ello, el objetivo de este estudio doctoral es explorar e investigar algunos de los aspectos tecno-económicos que más influyen en el desarrollo y la comercialización de la energía eólica, y evaluar su impacto en la misma tecnología.Mi trabajo sigue dos líneas principales, una tecnológica y otra sobre la comercialización global. La primera incluye un análisis de la reducción de tiempo en la instalación de plantas eólicas en el mar, y otro sobre los efectos tecnológicos de la repotenciación de parques eólicos en tierra. La línea sobre comercialización se centra en el análisis de la globalización del sector y en particular de sus dos principales actores, los promotores de parques eólicos y los fabricantes de turbinas, para terminar explorando en profundidad cómo se internacionalizaron estos últimos.Esta investigación se ha basado en datos públicos o proporcionados por entidades que los comercializan, y de una pequeña cantidad de datos comunicados privadamente al autor por su red de contactos en el sector. Diversos modelos han sido usados dependiendo de la necesidad de cada investigación individual. La investigación sobre tiempo de instalación en el mar se modeló con macros de Visual Basic (VB) en MS Excel aplicados a los diferentes hitos de la instalación, de esta forma descubriendo la reducción en tiempo de instalación lograda en el periodo 2000-2017. La investigación sobre el impacto tecnológico de la repotenciación de turbinas eólicas se modeló con VB, Excel y el software de análisis de regresión estadística Minitab. La investigación sobre globalización se basó en contrastar series de datos de forma innovativa, extrayendo conclusiones y descubriendo tendencias que no se habían publicado hasta entonces. Finalmente, el análisis de internacionalización de los fabricantes de turbinas utilizó indicadores ampliamente utilizados en la literatura sobre internacionalización pero que tuvieron que ser adaptados a las particularidades del sector - por ejemplo, el uso de capacidad instalada en lugar de volumen de ventas.Las recientes subastas y licitaciones de electricidad eólica y/o renovable han revelado reducciones de costes muy significativas que se justifican en parte por la reducción en el tiempo de instalación (en el mar) y por el aumento de la producción eléctrica en el caso de la repotenciación (en tierra). Con respecto a comercio internacional y la globalización, esta investigación mostró que los fabricantes europeos de turbinas lideran el mercado global a la vez que están más diversificados y protegidos contra los vaivenes de los diferentes mercados. Es más, han sido capaces de formar cadenas de suministro en muchos países a la vez que mantenían la mayor parte del empleo en Europa.Research supporting cost reduction in wind energy technology benefits from the study of certain elements with strong impact on the formation of the cost of energy. In this context, the objective of this doctoral research is to explore some of the techno-economic aspects influencing wind energy development and deployment and to assess their impact on the technology. The research follows two strings of work: a technology and a deployment string. The former included an analysis of time reduction in the installation of wind farms offshore and another on the technological effects of repowering wind farms onshore. The later focused on globalisation of the sector with a focus on wind farm developers and turbine manufacturers, and then more specifically on the process of internationalisation of the latter. The research collected data from public and commercial sources, and a small amount of confidential data was used that originated from the network of contacts of the author. Varied modelling tools were applied depending on the needs of each of the four individual pieces of research. The article exploring the reduction of the installation time in offshore wind farms used Visual Basic (VB) macros in MS Excel applied to the key milestones of project installation in order to unveil to what extent time reduction had been realised during the period 2000-2017. In the article on the technological impact of repowering, Excel, VB models and statistical regression analysis with Minitab were used in turn. The article on globalisation focused on contrasting data publicly available but not normally investigated together thus unveiling trends not seen previously. Finally, the analysis of internationalisation of wind turbine manufacturers resourced to indicators that, while widely used in the literature, needed to be adapted to the wind turbine manufacture sector. The very significant cost reductions in electricity from wind energy that have surfaced following recent auctions and tenders is justified in part by (offshore) the reduction in the time of installation and (onshore) the increased production from repowering. Regarding trade and globalisation, the research found that European wind turbine manufacturers lead globally while they are more diversified and protected against the ups and downs of the different markets. Moreover, they have been able to grow supply chains in many countries while still maintaining the bulk of the employment at home.<br /

A Sensor Fusion Horse Gait Classification by a Spiking Neural Network on SpiNNaker

The study and monitoring of the behavior of wildlife has always been a subject of great interest. Although many systems can track animal positions using GPS systems, the behavior classification is not a common task. For this work, a multi-sensory wearable device has been designed and implemented to be used in the Doñana National Park in order to control and monitor wild and semiwild life animals. The data obtained with these sensors is processed using a Spiking Neural Network (SNN), with Address-Event-Representation (AER) coding, and it is classified between some fixed activity behaviors. This works presents the full infrastructure deployed in Doñana to collect the data, the wearable device, the SNN implementation in SpiNNaker and the classification results.Ministerio de Economía y Competitividad TEC2012-37868-C04-02Junta de Andalucía P12-TIC-130

Spiking row-by-row FPGA Multi-kernel and Multi-layer Convolution Processor.

Spiking convolutional neural networks have become a novel approach for machine vision tasks, due to the latency to process an input stimulus from a scene, and the low power consumption of these kind of solutions. Event-based systems only perform sum operations instead of sum of products of framebased systems. In this work an upgrade of a neuromorphic event-based convolution accelerator for SCNN, which is able to perform multiple layers with different kernel sizes, is presented. The system has a latency per layer from 1.44 μs to 9.98μs for kernel sizes from 1x1 to 7x7

A Review of Transverse Flux Machines Topologies and Design

High torque and power density are unique merits of transverse flux machines (TFMs). TFMs are particularly suitable for use in direct-drive systems, that is, those power systems with no gearbox between the electric machine and the prime mover or load. Variable speed wind turbines and in-wheel traction seem to be great-potential applications for TFMs. Nevertheless, the cogging torque, efficiency, power factor and manufacturing of TFMs should still be improved. In this paper, a comprehensive review of TFMs topologies and design is made, dealing with TFM applications, topologies, operation, design and modeling

Analytical Optimal Design of a Two-Phase Axial-Gap Transverse Flux Motor

Transverse flux motors (TFMs) are being investigated to be used in vehicle traction applications due to their high torque density. In this paper, a two-phase axial-gap transverse flux motor is designed for an electric scooter, proposing a novel analytical design method. First, the dimensioning equations of the motor are obtained based on the vehicle requirements, and the stationary dq model is calculated. Then, the motor is optimized using a multiobjective genetic algorithm, and finally a 3D-FEM verification is made. Both the motor structure and the design method aim to have a low complexity, in order to favor the sizing and manufacturing processes through a low computation time and simple core shapes. This approach has not yet been explored in axial-gap TFMs

Control distribuido de redes inteligentes mediante sistemas multiagente

La sociedad actual es testigo de una paulatina transición en la forma de generar y distribuir la energía eléctrica. El sistema tradicional cuya generación de electricidad se concentra en grandes instalaciones centralizadas está dando paso a otro en el que la generación se integra de forma distribuida en la red eléctrica. Uno de los principales motores de este cambio es la progresiva implantación de las energías renovables. Las ventajas de este tipo de energías son de sobra conocidas: se trata de energías respetuosas con el medio ambiente y virtualmente inagotables. Sin embargo, su integración en la red eléctrica entraña nuevos desafíos de control. Para afrontar estos desafíos, las redes eléctricas deberán incorporar elementos de monitorización, comunicación y control; que consigan un balance óptimo entre generación, demanda y almacenamiento energético y, además, reaccionen con rapidez ante los cambios. Nacen así los conceptos de “Red Inteligente” y de “Smart City”. Este PFC ha sido realizado gracias a una beca de iniciación a la investigación de la fundación CIRCE y aborda el control distribuido de una microrred inteligente por medio de un sistema multiagente. Para ello se ha implementado un emulador mediante la tecnología de agentes JADE (desarrollada en Java) que reproduce los flujos de potencia en la microrred, y se han ideado diferentes estrategias para su control. La validación del emulador se ha llevado a cabo con numerosos ensayos y simulaciones, obteniéndose resultados de gran utilidad a la hora de dimensionar de forma óptima los sistemas de almacenamiento eléctrico con los que cuenta la microrred. Finalmente, se ha estudiado la posibilidad de interconectar la tecnología de agentes con el entorno de simulación MATLAB-Simulink. En concreto, se ha diseñado un sistema multiagente que optimiza el despacho económico de potencia de una microrred, modelada de forma gráfica en Simulink

System based on inertial sensors for behavioral monitoring of wildlife

Sensors Network is an integration of multiples sensors in a system to collect information about different environment variables. Monitoring systems allow us to determine the current state, to know its behavior and sometimes to predict what it is going to happen. This work presents a monitoring system for semi-wild animals that get their actions using an IMU (inertial measure unit) and a sensor fusion algorithm. Based on an ARM-CortexM4 microcontroller this system sends data using ZigBee technology of different sensor axis in two different operations modes: RAW (logging all information into a SD card) or RT (real-time operation). The sensor fusion algorithm improves both the precision and noise interferences.Junta de Andalucía P12-TIC-130

Event-based Row-by-Row Multi-convolution engine for Dynamic-Vision Feature Extraction on FPGA

Neural networks algorithms are commonly used to recognize patterns from different data sources such as audio or vision. In image recognition, Convolutional Neural Networks are one of the most effective techniques due to the high accuracy they achieve. This kind of algorithms require billions of addition and multiplication operations over all pixels of an image. However, it is possible to reduce the number of operations using other computer vision techniques rather than frame-based ones, e.g. neuromorphic frame-free techniques. There exists many neuromorphic vision sensors that detect pixels that have changed their luminosity. In this study, an event-based convolution engine for FPGA is presented. This engine models an array of leaky integrate and fire neurons. It is able to apply different kernel sizes, from 1x1 to 7x7, which are computed row by row, with a maximum number of 64 different convolution kernels. The design presented is able to process 64 feature maps of 7x7 with a latency of 8.98 s.Ministerio de Economía y Competitividad TEC2016-77785-