Optimización de la densidad de energía en vigas de material compuesto (PRF) sometidas a flexión pura

Las necesidades energéticas actuales requieren el desarrollo de tecnologías eficaces y eficientes en producción, transporte y distribución de energía. Estas necesidades han impulsado nuevos desarrollos en el ámbito energético, entre los cuales se encuentran sistemas de almacenamiento de energía. El avance en ingeniería de materiales permite pensar en la posibilidad de almacenamiento mediante deformación elástica de vigas. Concretamente se parte de un concepto de mecanismo acumulador de energía basado en la deformación elástica de resortes espirales a torsión. Dichos resortes se pueden considerar como elementos vigas sometidos a flexión pura y grandes deflexiones. Esta Tesis de centra en el diseño y optimización de estos elementos con el fin de maximizar la densidad de energía que son capaces de absorber. El proceso de optimización comienza con la identificación del factor crítico del que depende dicho proceso, en este caso de trata de la densidad de energía. Dicho factor depende de la geometría de la sección resistente y del material empleado en su construcción. En los últimos años ha existido un gran desarrollo de los materiales compuestos de tipo polimérico reforzados con fibras (PRF). Estos materiales están sustituyendo gradualmente a otros materiales, como los metales, debido principalmente a su excelente relación entre propiedades mecánicas y peso. Por otro lado, analizando las posibles geometrías para la sección resistente, se observó que la más adecuada es una estructura tipo sándwich. Se implementa así un procedimiento de diseño de vigas sándwich sometidas a flexión pura, con las pieles fabricadas en materiales compuestos tipo PRF y un núcleo que debe garantizar el bajo peso de la estructura. Se desarrolla así un procedimiento sistemático que se puede particularizar dependiendo de los parámetros de entrada de la viga, y que tiene en cuenta y analiza la aparición de todos los posibles modos de fallo posibles. Así mismo se desarrollan una serie de mapas o ábacos de diseño que permiten seleccionar rápidamente las dimensiones preliminares de la viga. Finalmente se llevan a cabo ensayos que permiten, por un lado, validar el concepto del mecanismo acumulador de energía a través del ensayo de un muelle con sección monolítica, y por otro validar los distintos diseños de vigas sándwich propuestos y mostrar el incremento de la densidad de energía con respecto a la alternativa monolítica. Como líneas futuras de investigación se plantean la investigación en nuevos materiales, como la utilización de nanotubos de carbono, y la optimización del mecanismo de absorción de energía; optimizando el mecanismo de absorción a flexión pura e implementando sistemas que permitan acumular energía mediante la deformación elástica debida a esfuerzos de tracción-compresión. ABSTRACT Energy supply requires the development of effective and efficient technologies for the production, transport and distribution of energy. In recent years, many energy storage systems have been developed. Advances in the field of materials engineering has allowed the development of new concepts as the energy storage by elastic deformation of beams. Particularly, in this Thesis an energy storage device based on the elastic deformation of torsional springs has been studied. These springs can be considered as beam elements subjected to pure bending loads and large deflections. This Thesis is focused on the design and optimization of these beam elements in order to maximize its density of stored energy. The optimization process starts with the identification of the critical factors for the elastic energy storage: the density. This factor depends on the geometry of the cross section of the beam and the materials from which it is made. In the last 20 years, major advances in the field of composite materials have been made, particularly in the field of fiber reinforced polymers (FRP). This type of material is substituting gradually metallic materials to their excellent weight-mechanical properties ratio. In the other side, several possible geometries are analyzed for its use in the cross section of the beam; it was concluded that the best option, for maximum energy density, is using a sandwich beam. A design procedure for sandwich beams with skins made up with FRP composites and a light weight core is developed. This procedure can be particularized for different input parameters and it analyzes all the possible failure modes. Abacus and failure mode maps have been developed in order to simplify the design process. Finally several tested was made. Firstly, a prototype of the energy storage system which uses a monolithic composite beam was tested in order to validate the concept of the energy storage by elastic deformation. After that sandwich beam samples are built and tested, validating the design and showing the increase of energy density with respect to the monolithic beam. As futures research lines the following are proposed: research in new materials, as carbon nanotubes; and the optimization of the energy storage mechanism, that means optimizing the pure bending storage mechanism and developing new ones based on traction-compression mechanisms.

Procedimiento multicriterio-multiobjetivo de planificación energética a comunidades rurales aisladas

La toma de decisiones en el sector energético se torna compleja frente a las disímiles opciones y objetivos a cumplir. Para minimizar esta complejidad, se han venido desarrollando una gama amplia de métodos de apoyo a la toma de decisiones en proyectos energéticos. En la última década, las energización de comunidades rurales aisladas ha venido siendo prioridad de muchos gobiernos para mitigar las migraciones del campo para la ciudad. Para la toma de decisiones en los proyectos energéticos de comunidades rurales aisladas se necesitan proyectar la influencia que estos tendrás sobre los costes económicos, medioambientales y sociales. Es por esta razón que el presente trabajo tuvo como objetivo diseñar un modelo original denominado Generación Energética Autóctona Y Limpia (GEAYL) aplicado a una comunidad rural aislada de la provincia de Granma en Cuba. Este modelo parte dos modelos que le preceden el PAMER y el SEMA. El modelo GEAYL constituye un procedimiento multicriterio-multiobjetivo de apoyo a la planificación energética para este contexto. Se plantearon cinco funciones objetivos: F1, para la minimización de los costes energéticos; F2 para la minimización de las emisiones de CO2, F3, para la minimización de las emisiones de NOx; F4, para la minimización de las emisiones de SOx (cuyos coeficientes fueron obtenidos a través de la literatura especializada) y F5, para la maximización de la Aceptación Social de la Energía. La función F5 y la manera de obtener sus coeficientes constituye la novedad del presente trabajo. Estos coeficientes se determinaron aplicando el método AHP (Proceso Analítico Jerárquico) con los datos de partidas derivados de una encuesta a los usuarios finales de la energía y a expertos. Para determinar el suministro óptimo de energía se emplearon varios métodos: la suma ponderada, el producto ponderado, las distancias de Manhattan L1, la distancia Euclidea L2 y la distancia L3. Para estas métricas se aplicaron distintos vectores de pesos para determinar las distintas estructuras de preferencias de los decisores. Finalmente, se concluyó que tener en consideración a Aceptación Social de la Energía como una función del modelo influye en el suministro de energía de cada alternativa energética. ABSTRACT Energy planning decision making is a complex task due to the multiple options to follow and objectives to meet. In order to minimize this complexity, a wide variety of methods and supporting tools have been designed. Over the last decade, rural energization has been a priority for many governments, aiming to alleviate rural to urban migration. Rural energy planning decision making must rely on financial, environmental and social costs. The purpose of this work is to define an original energy planning model named Clean and Native Energy Generation (Generación Energética Autóctona Y Limpia, GEAYL), and carry out a case study on Granma Province, Cuba. This model is based on two previous models: PAMER & SEMA. GEAYL is a multiobjective-multicriteria energy planning model, which includes five functions to be optimized: F1, to minimize financial costs; F2, to minimize CO2 emissions; F3, to minimize NOx emissions; F4, to minimize SOx emissions; and F5, to maximize energy Social Acceptability. The coefficients corresponding to the first four functions have been obtained through specialized papers and official data, and the ones belonging to F5 through an Analytic Hierarchy Process (AHP), built as per a statistical enquiry carried out on energy users and experts. F5 and the AHP application are considered to be the novelty of this model. In order to establish the optimal energy supply, several methods have been applied: weighted sum, weighted product, Manhattan distance L1, Euclidean distance L2 and L3. Several weight vectors have been applied to the mentioned distances in order to conclude the decision makers potential preference structure. Among the conclusions of this work, it must be noted that function F5, Social Acceptability, has a clear influence on every energy supply alternative.

Hybrid wind-diesel power plant valuation and optimization using real option theory and dynamic programming

El sistema de energía eólica-diesel híbrido tiene un gran potencial en la prestación de suministro de energía a comunidades remotas. En comparación con los sistemas tradicionales de diesel, las plantas de energía híbridas ofrecen grandes ventajas tales como el suministro de capacidad de energía extra para "microgrids", reducción de los contaminantes y emisiones de gases de efecto invernadero, y la cobertura del riesgo de aumento inesperado del precio del combustible. El principal objetivo de la presente tesis es proporcionar nuevos conocimientos para la evaluación y optimización de los sistemas de energía híbrido eólico-diesel considerando las incertidumbres. Dado que la energía eólica es una variable estocástica, ésta no puede ser controlada ni predecirse con exactitud. La naturaleza incierta del viento como fuente de energía produce serios problemas tanto para la operación como para la evaluación del valor del sistema de energía eólica-diesel híbrido. Por un lado, la regulación de la potencia inyectada desde las turbinas de viento es una difícil tarea cuando opera el sistema híbrido. Por otro lado, el bene.cio económico de un sistema eólico-diesel híbrido se logra directamente a través de la energía entregada a la red de alimentación de la energía eólica. Consecuentemente, la incertidumbre de los recursos eólicos incrementa la dificultad de estimar los beneficios globales en la etapa de planificación. La principal preocupación del modelo tradicional determinista es no tener en cuenta la incertidumbre futura a la hora de tomar la decisión de operación. Con lo cual, no se prevé las acciones operativas flexibles en respuesta a los escenarios futuros. El análisis del rendimiento y simulación por ordenador en el Proyecto Eólico San Cristóbal demuestra que la incertidumbre sobre la energía eólica, las estrategias de control, almacenamiento de energía, y la curva de potencia de aerogeneradores tienen un impacto significativo sobre el rendimiento del sistema. En la presente tesis, se analiza la relación entre la teoría de valoración de opciones y el proceso de toma de decisiones. La opción real se desarrolla con un modelo y se presenta a través de ejemplos prácticos para evaluar el valor de los sistemas de energía eólica-diesel híbridos. Los resultados muestran que las opciones operacionales pueden aportar un valor adicional para el sistema de energía híbrida, cuando esta flexibilidad operativa se utiliza correctamente. Este marco se puede aplicar en la optimización de la operación a corto plazo teniendo en cuenta la naturaleza dependiente de la trayectoria de la política óptima de despacho, dadas las plausibles futuras realizaciones de la producción de energía eólica. En comparación con los métodos de valoración y optimización existentes, el resultado del caso de estudio numérico muestra que la política de operación resultante del modelo de optimización propuesto presenta una notable actuación en la reducción del con- sumo total de combustible del sistema eólico-diesel. Con el .n de tomar decisiones óptimas, los operadores de plantas de energía y los gestores de éstas no deben centrarse sólo en el resultado directo de cada acción operativa, tampoco deberían tomar decisiones deterministas. La forma correcta es gestionar dinámicamente el sistema de energía teniendo en cuenta el valor futuro condicionado en cada opción frente a la incertidumbre. ABSTRACT Hybrid wind-diesel power systems have a great potential in providing energy supply to remote communities. Compared with the traditional diesel systems, hybrid power plants are providing many advantages such as providing extra energy capacity to the micro-grid, reducing pollution and greenhouse-gas emissions, and hedging the risk of unexpected fuel price increases. This dissertation aims at providing novel insights for assessing and optimizing hybrid wind-diesel power systems considering the related uncertainties. Since wind power can neither be controlled nor accurately predicted, the energy harvested from a wind turbine may be considered a stochastic variable. This uncertain nature of wind energy source results in serious problems for both the operation and value assessment of the hybrid wind-diesel power system. On the one hand, regulating the uncertain power injected from wind turbines is a difficult task when operating the hybrid system. On the other hand, the economic profit of a hybrid wind-diesel system is achieved directly through the energy delivered to the power grid from the wind energy. Therefore, the uncertainty of wind resources has increased the difficulty in estimating the total benefits in the planning stage. The main concern of the traditional deterministic model is that it does not consider the future uncertainty when making the dispatch decision. Thus, it does not provide flexible operational actions in response to the uncertain future scenarios. Performance analysis and computer simulation on the San Cristobal Wind Project demonstrate that the wind power uncertainty, control strategies, energy storage, and the wind turbine power curve have a significant impact on the performance of the system. In this dissertation, the relationship between option pricing theory and decision making process is discussed. A real option model is developed and presented through practical examples for assessing the value of hybrid wind-diesel power systems. Results show that operational options can provide additional value to the hybrid power system when this operational flexibility is correctly utilized. This framework can be applied in optimizing short term dispatch decisions considering the path-dependent nature of the optimal dispatch policy, given the plausible future realizations of the wind power production. Comparing with the existing valuation and optimization methods, result from numerical example shows that the dispatch policy resulting from the proposed optimization model exhibits a remarkable performance in minimizing the total fuel consumption of the wind-diesel system. In order to make optimal decisions, power plant operators and managers should not just focus on the direct outcome of each operational action; neither should they make deterministic decisions. The correct way is to dynamically manage the power system by taking into consideration the conditional future value in each option in response to the uncertainty.

Biomimetismo entre los endemismos arquitectónicos y taxones en Cantabria

Es notoria la importancia de la naturaleza en la evolución de la arquitectura. Hasta la gran eclosión de la industria manufacturera y la mejora en las infraestructuras de comunicación, se podría decir que ambas corrían paralelas, para a partir de ahí dejar “congelada” la sabiduría popular y dar un salto a la globalidad, generando una situación de libertad arquitectónica prácticamente total, que independiza la construcción de su ubicación. "El biomimetismo es esencialmente un campo de investigación interdisciplinar, una serie de colaboraciones entre botánicos, físicos, matemáticos, ingenieros y zoólogos; donde la rígida división entre disciplinas «puras» cede lugar a un área de investigación que apunta a generar tecnología inteligente (smarttechnologies), utilizando materiales o procesos que sean de alguna manera sensibles al medio ambiente." (M. Weinstock, 1998). “La morfología de las plantas en los diferentes climas parece tener cierta analogía con la edificación, ya que algunas de las tensiones que inciden en su forma (tales como las variaciones de temperatura) corresponden de manera similar a las necesidades humanas.” (V. Olgyay 1963). En el presente trabajo se han estudiado las especies endémicas que nos rodean, para poder leer a través de ellas millones de años de supervivencia en este entorno, con el fin de mimetizar sus respuestas. También se han estudiado diferentes tipologías de arquitectura vernácula y su simulación energética, con el propósito de evaluar la demanda energética optima exigible. A partir de una ubicación específica, la orientación, compacidad, perforación y las características de la envolvente son los elementos que más influyen en la demanda energética de una edificación. Tanto la forma como los materiales pueden ser mimetizados con la naturaleza. En esta Tesis se han cuantificado los parámetros de diseño formales tomando como referencia las especies vegetales o la arquitectura vernácula, sin perder de vista los objetivos buscados por normativas o institutos en la reducción del consumo energético vinculado a la calefacción y ventilación. ABSTRACT The importance of the nature in the evolution of the architecture is well-known. Until the great burst of the manufacturing industry and the improvement in communication infrastructures, it would be possible to be said that both ran parallel, stops there from leaving “frozen” the popular wisdom and jump to the globalization, creating a situation almost complete architectural freedom, that it frees the construction of its location. "Biomimicry is essentially an interdisciplinary field of research, a series of collaborations among botanists, physicists, mathematicians, engineers and zoologists; where the rigid division between "pure" disciplines gives way to an area of research that aims to generate intelligent technology (smarttechnologies), using materials and processes that are in some environmentally sensitive manner. "(M. Weinstock, 1998). “The morphology of the plants in different climates seems to have some analogy with the building, as some of the tensions that affect their form (such as the temperature variations) are similar to the human necessities.” (V. Olgyay 1963). In the present work, the endemic species that surround to us have been studied, to be able to read through them millions of years of survival in this environment, in order to mimic their answers. Also different types or popular architecture and their energy simulation have been studied, in order to evaluate the rate of energy optimum demand. Orientation, compactness, perforation and characteristics of the envelope are the elements that influence more in the energy demand of a building. The shape and materials can be mimic with nature. Each of them has been quantified in this work by reference plant species or popular architecture, without losing sight of the objectives sought by regulations or institutes about reduction in energy consumption.

Energy and power aware scheduling algorithm modeling for battery powered embedded systems

Energy management has always been recognized as a challenge in mobile systems, especially in modern OS-based mobile systems where multi-functioning are widely supported. Nowadays, it is common for a mobile system user to run multiple applications simultaneously while having a target battery lifetime in mind for a specific application. Traditional OS-level power management (PM) policies make their best effort to save energy under performance constraint, but fail to guarantee a target lifetime, leaving the painful trading off between the total performance of applications and the target lifetime to the user itself. This thesis provides a new way to deal with the problem. It is advocated that a strong energy-aware PM scheme should first guarantee a user-specified battery lifetime to a target application by restricting the average power of those less important applications, and in addition to that, maximize the total performance of applications without harming the lifetime guarantee. As a support, energy, instead of CPU or transmission bandwidth, should be globally managed as the first-class resource by the OS. As the first-stage work of a complete PM scheme, this thesis presents the energy-based fair queuing scheduling, a novel class of energy-aware scheduling algorithms which, in combination with a mechanism of battery discharge rate restricting, systematically manage energy as the first-class resource with the objective of guaranteeing a user-specified battery lifetime for a target application in OS-based mobile systems. Energy-based fair queuing is a cross-application of the traditional fair queuing in the energy management domain. It assigns a power share to each task, and manages energy by proportionally serving energy to tasks according to their assigned power shares. The proportional energy use establishes proportional share of the system power among tasks, which guarantees a minimum power for each task and thus, avoids energy starvation on any task. Energy-based fair queuing treats all tasks equally as one type and supports periodical time-sensitive tasks by allocating each of them a share of system power that is adequate to meet the highest energy demand in all periods. However, an overly conservative power share is usually required to guarantee the meeting of all time constraints. To provide more effective and flexible support for various types of time-sensitive tasks in general purpose operating systems, an extra real-time friendly mechanism is introduced to combine priority-based scheduling into the energy-based fair queuing. Since a method is available to control the maximum time one time-sensitive task can run with priority, the power control and time-constraint meeting can be flexibly traded off. A SystemC-based test-bench is designed to assess the algorithms. Simulation results show the success of the energy-based fair queuing in achieving proportional energy use, time-constraint meeting, and a proper trading off between them. La gestión de energía en los sistema móviles está considerada hoy en día como un reto fundamental, notándose, especialmente, en aquellos terminales que utilizando un sistema operativo implementan múltiples funciones. Es común en los sistemas móviles actuales ejecutar simultaneamente diferentes aplicaciones y tener, para una de ellas, un objetivo de tiempo de uso de la batería. Tradicionalmente, las políticas de gestión de consumo de potencia de los sistemas operativos hacen lo que está en sus manos para ahorrar energía y satisfacer sus requisitos de prestaciones, pero no son capaces de proporcionar un objetivo de tiempo de utilización del sistema, dejando al usuario la difícil tarea de buscar un compromiso entre prestaciones y tiempo de utilización del sistema. Esta tesis, como contribución, proporciona una nueva manera de afrontar el problema. En ella se establece que un esquema de gestión de consumo de energía debería, en primer lugar, garantizar, para una aplicación dada, un tiempo mínimo de utilización de la batería que estuviera especificado por el usuario, restringiendo la potencia media consumida por las aplicaciones que se puedan considerar menos importantes y, en segundo lugar, maximizar las prestaciones globales sin comprometer la garantía de utilización de la batería. Como soporte de lo anterior, la energía, en lugar del tiempo de CPU o el ancho de banda, debería gestionarse globalmente por el sistema operativo como recurso de primera clase. Como primera fase en el desarrollo completo de un esquema de gestión de consumo, esta tesis presenta un algoritmo de planificación de encolado equitativo (fair queueing) basado en el consumo de energía, es decir, una nueva clase de algoritmos de planificación que, en combinación con mecanismos que restrinjan la tasa de descarga de una batería, gestionen de forma sistemática la energía como recurso de primera clase, con el objetivo de garantizar, para una aplicación dada, un tiempo de uso de la batería, definido por el usuario, en sistemas móviles empotrados. El encolado equitativo de energía es una extensión al dominio de la energía del encolado equitativo tradicional. Esta clase de algoritmos asigna una reserva de potencia a cada tarea y gestiona la energía sirviéndola de manera proporcional a su reserva. Este uso proporcional de la energía garantiza que cada tarea reciba una porción de potencia y evita que haya tareas que se vean privadas de recibir energía por otras con un comportamiento más ambicioso. Esta clase de algoritmos trata a todas las tareas por igual y puede planificar tareas periódicas en tiempo real asignando a cada una de ellas una reserva de potencia que es adecuada para proporcionar la mayor de las cantidades de energía demandadas por período. Sin embargo, es posible demostrar que sólo se consigue cumplir con los requisitos impuestos por todos los plazos temporales con reservas de potencia extremadamente conservadoras. En esta tesis, para proporcionar un soporte más flexible y eficiente para diferentes tipos de tareas de tiempo real junto con el resto de tareas, se combina un mecanismo de planificación basado en prioridades con el encolado equitativo basado en energía. En esta clase de algoritmos, gracias al método introducido, que controla el tiempo que se ejecuta con prioridad una tarea de tiempo real, se puede establecer un compromiso entre el cumplimiento de los requisitos de tiempo real y el consumo de potencia. Para evaluar los algoritmos, se ha diseñado en SystemC un banco de pruebas. Los resultados muestran que el algoritmo de encolado equitativo basado en el consumo de energía consigue el balance entre el uso proporcional a la energía reservada y el cumplimiento de los requisitos de tiempo real.

Modeling Piezoelectric Harvesting Materials in Road Traffic Applications.

En esta comunicación se presenta el método para obtener modelos equivalentes eléctricos de materiales piezoeléctricos utilizados en entornos con tráfico vial para aplicaciones "Energy Harvesting". Los resultados experimentales se procesan para determinar la estructura topológica óptima y la tecnología de los elementos semiconductores utilizados en la etapa de entrada del sistema de alimentación "harvesting". Asimismo se presenta el modelo de la fuente de alimentación no regulada bajo demanda variable de corriente. Abstract: The method to obtain electrical equivalent models of piezoelectric materials used in energy harvesting road traffic environment is presented in this paper. The experimental results are processed in order to determine the optimal topological structure and technology of the semiconductor elements used in the input stage of the power harvesting system. The non regulated power supply model under variable current demand is also presented.

Next Generation of Energy Residential Gateways for Demand Response and Dynamic Pricing

Predictions about electric energy needs, based on current electric energy models, forecast that the global energy consumption on Earth for 2050 will double present rates. Using distributed procedures for control and integration, the expected needs can be halved. Therefore implementation of Smart Grids is necessary. Interaction between final consumers and utilities is a key factor of future Smart Grids. This interaction is aimed to reach efficient and responsible energy consumption. Energy Residential Gateways (ERG) are new in-building devices that will govern the communication between user and utility and will control electric loads. Utilities will offer new services empowering residential customers to lower their electric bill. Some of these services are Smart Metering, Demand Response and Dynamic Pricing. This paper presents a practical development of an ERG for residential buildings.

Neural network controller for active demand side management with PV energy in the residential sector

In this paper, we describe the development of a control system for Demand-Side Management in the residential sector with Distributed Generation. The electrical system under study incorporates local PV energy generation, an electricity storage system, connection to the grid and a home automation system. The distributed control system is composed of two modules: a scheduler and a coordinator, both implemented with neural networks. The control system enhances the local energy performance, scheduling the tasks demanded by the user and maximizing the use of local generation.

Potential of the renewable energy development in Jammu and Kashmir, India

The future economic growth for India is likely to result in rapid and accelerated surge in energy demand, with expected shortages in terms of supply. Many of its current policies and strategies are aimed at the improvement and possible maximization of energy production from the renewable sector. It is also clear that while energy conservation and energy efficiency can make an important contribution, renewable energies will be essential to the solution and are likely to play an increasingly important role for providing enhanced energy access, reducing consumption of fossil fuels, and helping India pursue its low-carbon progressive pathway. However, most of the states in India, like the northernmost state of Jammu and Kashmir, have experienced an energy crisis over a sustained period of time and the government both at center and state level has to embark upon with these pressing issues in a more sustainable manner and accordingly initiate various renewable energy projects within these states. This paper will provide a broad-spectrum view about the energy situation within Jammu and Kashmir and will highlight the current policies along with future strategies for the optimal utilization of renewable energy resources.

Energy consumption and carbon dioxide emissions in rail and road freight transport in Spain: a case study of car carriers and bulk petrochemicals

This article provides a new methodology for estimating fuel consumption and emissions by enabling a correct comparison between freight transportation modes. The approach is developed and integrated as a part of an intelligent transportation system dealing with goods movement. A key issue is related to energy consumption ratios and consequent CO2 emissions. Energy consumption ratios are often used based on transport demand. However, including other ratios based on transport supply can be useful. Furthermore, it is important to indicate which factors are associated with variations in energy consumption and emissions; especially of interest are parameters that have a higher incidence and order of magnitude, in order to fairly compare and understand the difference between transport modes and sub-modes. The study finds that the use of an energy consumption equation can improve the quality of the estimates. The study proposes that coefficients that define the energy consumption equation should be tested to determine market niches and sources of improvement in energy consumption according to the category of vehicles, fuel types used, and classes of products transported.

Energy consumption of passenger land transport modes

This paper shows how the methodologies used in current practice might lead to an underestimation of energy consumption by different passenger transport modes, and also offers recommendations for improvements to these methodologies. The first recommendation is related to energy consumption rates. The studies reviewed use traditional energy consumption rates based on transportation demand, such as kilowatts-hour per vehicle-kilometre or kilowatts-hour per passenger-kilometre, and include other rates based on transportation supply which might prove useful. Second, energy consumption rates are dependent on factors, and the introduction of homogeneous units which are independent of these factors therefore offers a significant improvement when comparing transport modes. Third, the use of a vehicle energy consumption equation will improve the quality of the assessments. Fourth, we propose that the coefficients which define the energy consumption equation should be broken down to determine market niches and sources for improvements in energy consumption in the vehicle categories.

Application and modeling of GaN FET in 1MHz large signal bandwidth power supply for radio frequency power amplifier

In this paper, implementation and testing of non- commercial GaN HEMT in a simple buck converter for envelope amplifier in ET and EER transmission techn iques has been done. Comparing to the prototypes with commercially available EPC1014 and 1015 GaN HEMTs, experimentally demonstrated power supply provided better thermal management and increased the switching frequency up to 25MHz. 64QAM signal with 1MHz of large signal bandw idth and 10.5dB of Peak to Average Power Ratio was gener ated, using the switching frequency of 20MHz. The obtaine defficiency was 38% including the driving circuit an d the total losses breakdown showed that switching power losses in the HEMT are the dominant ones. In addition to this, some basic physical modeling has been done, in order to provide an insight on the correlation between the electrical characteristics of the GaN HEMT and physical design parameters. This is the first step in the optimization of the HEMT design for this particular application.

Reduced carbon and energy footprint in highway operations: the Highway Energy Assessment (HERA) methodology

Global demand for mobility is increasing and the environmental impact of transport has become an important issue in transportation network planning and decision-making, as well as in the operational management phase. Suitable methods are required to assess emissions and fuel consumption reduction strategies that seek to improve energy efficiency and furthering decarbonization. This study describes the development and application of an improved modeling framework – the HERA (Highway EneRgy Assessment) methodology – that enables to assess the energy and carbon footprint of different highways and traffic flow scenarios and their comparison. HERA incorporates an average speed consumption model adjusted with a correction factor which takes into account the road gradient. It provides a more comprehensive method for estimating the footprint of particular highway segments under specific traffic conditions. It includes the application of the methodology to the Spanish highway network to validate it. Finally, a case study shows the benefits from using this methodology and how to integrate the objective of carbon footprint reductions into highway design, operation and scenario comparison.

A swarm intelligence approach based on coupled oscillators: an application in demand side management with photovoltaic distributed generation

Esta Tesis aborda los problemas de eficiencia de las redes eléctrica desde el punto de vista del consumo. En particular, dicha eficiencia es mejorada mediante el suavizado de la curva de consumo agregado. Este objetivo de suavizado de consumo implica dos grandes mejoras en el uso de las redes eléctricas: i) a corto plazo, un mejor uso de la infraestructura existente y ii) a largo plazo, la reducción de la infraestructura necesaria para suplir las mismas necesidades energéticas. Además, esta Tesis se enfrenta a un nuevo paradigma energético, donde la presencia de generación distribuida está muy extendida en las redes eléctricas, en particular, la generación fotovoltaica (FV). Este tipo de fuente energética afecta al funcionamiento de la red, incrementando su variabilidad. Esto implica que altas tasas de penetración de electricidad de origen fotovoltaico es perjudicial para la estabilidad de la red eléctrica. Esta Tesis trata de suavizar la curva de consumo agregado considerando esta fuente energética. Por lo tanto, no sólo se mejora la eficiencia de la red eléctrica, sino que también puede ser aumentada la penetración de electricidad de origen fotovoltaico en la red. Esta propuesta conlleva grandes beneficios en los campos económicos, social y ambiental. Las acciones que influyen en el modo en que los consumidores hacen uso de la electricidad con el objetivo producir un ahorro energético o un aumento de eficiencia son llamadas Gestión de la Demanda Eléctrica (GDE). Esta Tesis propone dos algoritmos de GDE diferentes para cumplir con el objetivo de suavizado de la curva de consumo agregado. La diferencia entre ambos algoritmos de GDE reside en el marco en el cual estos tienen lugar: el marco local y el marco de red. Dependiendo de este marco de GDE, el objetivo energético y la forma en la que se alcanza este objetivo son diferentes. En el marco local, el algoritmo de GDE sólo usa información local. Este no tiene en cuenta a otros consumidores o a la curva de consumo agregado de la red eléctrica. Aunque esta afirmación pueda diferir de la definición general de GDE, esta vuelve a tomar sentido en instalaciones locales equipadas con Recursos Energéticos Distribuidos (REDs). En este caso, la GDE está enfocada en la maximización del uso de la energía local, reduciéndose la dependencia con la red. El algoritmo de GDE propuesto mejora significativamente el auto-consumo del generador FV local. Experimentos simulados y reales muestran que el auto-consumo es una importante estrategia de gestión energética, reduciendo el transporte de electricidad y alentando al usuario a controlar su comportamiento energético. Sin embargo, a pesar de todas las ventajas del aumento de auto-consumo, éstas no contribuyen al suavizado del consumo agregado. Se han estudiado los efectos de las instalaciones locales en la red eléctrica cuando el algoritmo de GDE está enfocado en el aumento del auto-consumo. Este enfoque puede tener efectos no deseados, incrementando la variabilidad en el consumo agregado en vez de reducirlo. Este efecto se produce porque el algoritmo de GDE sólo considera variables locales en el marco local. Los resultados sugieren que se requiere una coordinación entre las instalaciones. A través de esta coordinación, el consumo debe ser modificado teniendo en cuenta otros elementos de la red y buscando el suavizado del consumo agregado. En el marco de la red, el algoritmo de GDE tiene en cuenta tanto información local como de la red eléctrica. En esta Tesis se ha desarrollado un algoritmo autoorganizado para controlar el consumo de la red eléctrica de manera distribuida. El objetivo de este algoritmo es el suavizado del consumo agregado, como en las implementaciones clásicas de GDE. El enfoque distribuido significa que la GDE se realiza desde el lado de los consumidores sin seguir órdenes directas emitidas por una entidad central. Por lo tanto, esta Tesis propone una estructura de gestión paralela en lugar de una jerárquica como en las redes eléctricas clásicas. Esto implica que se requiere un mecanismo de coordinación entre instalaciones. Esta Tesis pretende minimizar la cantidad de información necesaria para esta coordinación. Para lograr este objetivo, se han utilizado dos técnicas de coordinación colectiva: osciladores acoplados e inteligencia de enjambre. La combinación de estas técnicas para llevar a cabo la coordinación de un sistema con las características de la red eléctrica es en sí mismo un enfoque novedoso. Por lo tanto, este objetivo de coordinación no es sólo una contribución en el campo de la gestión energética, sino también en el campo de los sistemas colectivos. Los resultados muestran que el algoritmo de GDE propuesto reduce la diferencia entre máximos y mínimos de la red eléctrica en proporción a la cantidad de energía controlada por el algoritmo. Por lo tanto, conforme mayor es la cantidad de energía controlada por el algoritmo, mayor es la mejora de eficiencia en la red eléctrica. Además de las ventajas resultantes del suavizado del consumo agregado, otras ventajas surgen de la solución distribuida seguida en esta Tesis. Estas ventajas se resumen en las siguientes características del algoritmo de GDE propuesto: • Robustez: en un sistema centralizado, un fallo o rotura del nodo central provoca un mal funcionamiento de todo el sistema. La gestión de una red desde un punto de vista distribuido implica que no existe un nodo de control central. Un fallo en cualquier instalación no afecta el funcionamiento global de la red. • Privacidad de datos: el uso de una topología distribuida causa de que no hay un nodo central con información sensible de todos los consumidores. Esta Tesis va más allá y el algoritmo propuesto de GDE no utiliza información específica acerca de los comportamientos de los consumidores, siendo la coordinación entre las instalaciones completamente anónimos. • Escalabilidad: el algoritmo propuesto de GDE opera con cualquier número de instalaciones. Esto implica que se permite la incorporación de nuevas instalaciones sin afectar a su funcionamiento. • Bajo coste: el algoritmo de GDE propuesto se adapta a las redes actuales sin requisitos topológicos. Además, todas las instalaciones calculan su propia gestión con un bajo requerimiento computacional. Por lo tanto, no se requiere un nodo central con un alto poder de cómputo. • Rápido despliegue: las características de escalabilidad y bajo coste de los algoritmos de GDE propuestos permiten una implementación rápida. No se requiere una planificación compleja para el despliegue de este sistema. ABSTRACT This Thesis addresses the efficiency problems of the electrical grids from the consumption point of view. In particular, such efficiency is improved by means of the aggregated consumption smoothing. This objective of consumption smoothing entails two major improvements in the use of electrical grids: i) in the short term, a better use of the existing infrastructure and ii) in long term, the reduction of the required infrastructure to supply the same energy needs. In addition, this Thesis faces a new energy paradigm, where the presence of distributed generation is widespread over the electrical grids, in particular, the Photovoltaic (PV) generation. This kind of energy source affects to the operation of the grid by increasing its variability. This implies that a high penetration rate of photovoltaic electricity is pernicious for the electrical grid stability. This Thesis seeks to smooth the aggregated consumption considering this energy source. Therefore, not only the efficiency of the electrical grid is improved, but also the penetration of photovoltaic electricity into the grid can be increased. This proposal brings great benefits in the economic, social and environmental fields. The actions that influence the way that consumers use electricity in order to achieve energy savings or higher efficiency in energy use are called Demand-Side Management (DSM). This Thesis proposes two different DSM algorithms to meet the aggregated consumption smoothing objective. The difference between both DSM algorithms lie in the framework in which they take place: the local framework and the grid framework. Depending on the DSM framework, the energy goal and the procedure to reach this goal are different. In the local framework, the DSM algorithm only uses local information. It does not take into account other consumers or the aggregated consumption of the electrical grid. Although this statement may differ from the general definition of DSM, it makes sense in local facilities equipped with Distributed Energy Resources (DERs). In this case, the DSM is focused on the maximization of the local energy use, reducing the grid dependence. The proposed DSM algorithm significantly improves the self-consumption of the local PV generator. Simulated and real experiments show that self-consumption serves as an important energy management strategy, reducing the electricity transport and encouraging the user to control his energy behavior. However, despite all the advantages of the self-consumption increase, they do not contribute to the smooth of the aggregated consumption. The effects of the local facilities on the electrical grid are studied when the DSM algorithm is focused on self-consumption maximization. This approach may have undesirable effects, increasing the variability in the aggregated consumption instead of reducing it. This effect occurs because the algorithm only considers local variables in the local framework. The results suggest that coordination between these facilities is required. Through this coordination, the consumption should be modified by taking into account other elements of the grid and seeking for an aggregated consumption smoothing. In the grid framework, the DSM algorithm takes into account both local and grid information. This Thesis develops a self-organized algorithm to manage the consumption of an electrical grid in a distributed way. The goal of this algorithm is the aggregated consumption smoothing, as the classical DSM implementations. The distributed approach means that the DSM is performed from the consumers side without following direct commands issued by a central entity. Therefore, this Thesis proposes a parallel management structure rather than a hierarchical one as in the classical electrical grids. This implies that a coordination mechanism between facilities is required. This Thesis seeks for minimizing the amount of information necessary for this coordination. To achieve this objective, two collective coordination techniques have been used: coupled oscillators and swarm intelligence. The combination of these techniques to perform the coordination of a system with the characteristics of the electric grid is itself a novel approach. Therefore, this coordination objective is not only a contribution in the energy management field, but in the collective systems too. Results show that the proposed DSM algorithm reduces the difference between the maximums and minimums of the electrical grid proportionally to the amount of energy controlled by the system. Thus, the greater the amount of energy controlled by the algorithm, the greater the improvement of the efficiency of the electrical grid. In addition to the advantages resulting from the smoothing of the aggregated consumption, other advantages arise from the distributed approach followed in this Thesis. These advantages are summarized in the following features of the proposed DSM algorithm: • Robustness: in a centralized system, a failure or breakage of the central node causes a malfunction of the whole system. The management of a grid from a distributed point of view implies that there is not a central control node. A failure in any facility does not affect the overall operation of the grid. • Data privacy: the use of a distributed topology causes that there is not a central node with sensitive information of all consumers. This Thesis goes a step further and the proposed DSM algorithm does not use specific information about the consumer behaviors, being the coordination between facilities completely anonymous. • Scalability: the proposed DSM algorithm operates with any number of facilities. This implies that it allows the incorporation of new facilities without affecting its operation. • Low cost: the proposed DSM algorithm adapts to the current grids without any topological requirements. In addition, every facility calculates its own management with low computational requirements. Thus, a central computational node with a high computational power is not required. • Quick deployment: the scalability and low cost features of the proposed DSM algorithms allow a quick deployment. A complex schedule of the deployment of this system is not required.

Energy Management and Optimization for Video Decoders based on Functional-oriented Reconfiguration

In recent years, the increasing sophistication of embedded multimedia systems and wireless communication technologies has promoted a widespread utilization of video streaming applications. It has been reported in 2013 that youngsters, aged between 13 and 24, spend around 16.7 hours a week watching online video through social media, business websites, and video streaming sites. Video applications have already been blended into people daily life. Traditionally, video streaming research has focused on performance improvement, namely throughput increase and response time reduction. However, most mobile devices are battery-powered, a technology that grows at a much slower pace than either multimedia or hardware developments. Since battery developments cannot satisfy expanding power demand of mobile devices, research interests on video applications technology has attracted more attention to achieve energy-efficient designs. How to efficiently use the limited battery energy budget becomes a major research challenge. In addition, next generation video standards impel to diversification and personalization. Therefore, it is desirable to have mechanisms to implement energy optimizations with greater flexibility and scalability. In this context, the main goal of this dissertation is to find an energy management and optimization mechanism to reduce the energy consumption of video decoders based on the idea of functional-oriented reconfiguration. System battery life is prolonged as the result of a trade-off between energy consumption and video quality. Functional-oriented reconfiguration takes advantage of the similarities among standards to build video decoders reconnecting existing functional units. If a feedback channel from the decoder to the encoder is available, the former can signal the latter changes in either the encoding parameters or the encoding algorithms for energy-saving adaption. The proposed energy optimization and management mechanism is carried out at the decoder end. This mechanism consists of an energy-aware manager, implemented as an additional block of the reconfiguration engine, an energy estimator, integrated into the decoder, and, if available, a feedback channel connected to the encoder end. The energy-aware manager checks the battery level, selects the new decoder description and signals to build a new decoder to the reconfiguration engine. It is worth noting that the analysis of the energy consumption is fundamental for the success of the energy management and optimization mechanism. In this thesis, an energy estimation method driven by platform event monitoring is proposed. In addition, an event filter is suggested to automate the selection of the most appropriate events that affect the energy consumption. At last, a detailed study on the influence of the training data on the model accuracy is presented. The modeling methodology of the energy estimator has been evaluated on different underlying platforms, single-core and multi-core, with different characteristics of workload. All the results show a good accuracy and low on-line computation overhead. The required modifications on the reconfiguration engine to implement the energy-aware manager have been assessed under different scenarios. The results indicate a possibility to lengthen the battery lifetime of the system in two different use-cases.