Modelo de gestión de un embalse en tiempo real durante avenidas basado en redes bayesianas entrenadas con el método de optimización PLEM

En la actualidad, la gestión de embalses para el control de avenidas se realiza, comúnmente, utilizando modelos de simulación. Esto se debe, principalmente, a su facilidad de uso en tiempo real por parte del operador de la presa. Se han desarrollado modelos de optimización de la gestión del embalse que, aunque mejoran los resultados de los modelos de simulación, su aplicación en tiempo real se hace muy difícil o simplemente inviable, pues está limitada al conocimiento de la avenida futura que entra al embalse antes de tomar la decisión de vertido. Por esta razón, se ha planteado el objetivo de desarrollar un modelo de gestión de embalses en avenidas que incorpore las ventajas de un modelo de optimización y que sea de fácil uso en tiempo real por parte del gestor de la presa. Para ello, se construyó un modelo de red Bayesiana que representa los procesos de la cuenca vertiente y del embalse y, que aprende de casos generados sintéticamente mediante un modelo hidrológico agregado y un modelo de optimización de la gestión del embalse. En una primera etapa, se generó un gran número de episodios sintéticos de avenida utilizando el método de Monte Carlo, para obtener las lluvias, y un modelo agregado compuesto de transformación lluvia- escorrentía, para obtener los hidrogramas de avenida. Posteriormente, se utilizaron las series obtenidas como señales de entrada al modelo de gestión de embalses PLEM, que optimiza una función objetivo de costes mediante programación lineal entera mixta, generando igual número de eventos óptimos de caudal vertido y de evolución de niveles en el embalse. Los episodios simulados fueron usados para entrenar y evaluar dos modelos de red Bayesiana, uno que pronostica el caudal de entrada al embalse, y otro que predice el caudal vertido, ambos en un horizonte de tiempo que va desde una a cinco horas, en intervalos de una hora. En el caso de la red Bayesiana hidrológica, el caudal de entrada que se elige es el promedio de la distribución de probabilidad de pronóstico. En el caso de la red Bayesiana hidráulica, debido al comportamiento marcadamente no lineal de este proceso y a que la red Bayesiana devuelve un rango de posibles valores de caudal vertido, se ha desarrollado una metodología para seleccionar un único valor, que facilite el trabajo del operador de la presa. Esta metodología consiste en probar diversas estrategias propuestas, que incluyen zonificaciones y alternativas de selección de un único valor de caudal vertido en cada zonificación, a un conjunto suficiente de episodios sintéticos. Los resultados de cada estrategia se compararon con el método MEV, seleccionándose las estrategias que mejoran los resultados del MEV, en cuanto al caudal máximo vertido y el nivel máximo alcanzado por el embalse, cualquiera de las cuales puede usarse por el operador de la presa en tiempo real para el embalse de estudio (Talave). La metodología propuesta podría aplicarse a cualquier embalse aislado y, de esta manera, obtener, para ese embalse particular, diversas estrategias que mejoran los resultados del MEV. Finalmente, a modo de ejemplo, se ha aplicado la metodología a una avenida sintética, obteniendo el caudal vertido y el nivel del embalse en cada intervalo de tiempo, y se ha aplicado el modelo MIGEL para obtener en cada instante la configuración de apertura de los órganos de desagüe que evacuarán el caudal. Currently, the dam operator for the management of dams uses simulation models during flood events, mainly due to its ease of use in real time. Some models have been developed to optimize the management of the reservoir to improve the results of simulation models. However, real-time application becomes very difficult or simply unworkable, because the decision to discharge depends on the unknown future avenue entering the reservoir. For this reason, the main goal is to develop a model of reservoir management at avenues that incorporates the advantages of an optimization model. At the same time, it should be easy to use in real-time by the dam manager. For this purpose, a Bayesian network model has been developed to represent the processes of the watershed and reservoir. This model learns from cases generated synthetically by a hydrological model and an optimization model for managing the reservoir. In a first stage, a large number of synthetic flood events was generated using the Monte Carlo method, for rain, and rain-added processing model composed of runoff for the flood hydrographs. Subsequently, the series obtained were used as input signals to the reservoir management model PLEM that optimizes a target cost function using mixed integer linear programming. As a result, many optimal discharge rate events and water levels in the reservoir levels were generated. The simulated events were used to train and test two models of Bayesian network. The first one predicts the flow into the reservoir, and the second predicts the discharge flow. They work in a time horizon ranging from one to five hours, in intervals of an hour. In the case of hydrological Bayesian network, the chosen inflow is the average of the probability distribution forecast. In the case of hydraulic Bayesian network the highly non-linear behavior of this process results on a range of possible values of discharge flow. A methodology to select a single value has been developed to facilitate the dam operator work. This methodology tests various strategies proposed. They include zoning and alternative selection of a single value in each discharge rate zoning from a sufficient set of synthetic episodes. The results of each strategy are compared with the MEV method. The strategies that improve the outcomes of MEV are selected and can be used by the dam operator in real time applied to the reservoir study case (Talave). The methodology could be applied to any single reservoir and, thus, obtain, for the particular reservoir, various strategies that improve results from MEV. Finally, the methodology has been applied to a synthetic flood, obtaining the discharge flow and the reservoir level in each time interval. The open configuration floodgates to evacuate the flow at each interval have been obtained applying the MIGEL model.

Modelo de estimación del contenido de carbono sobre el suelo en bosque húmedo tropical de la Amazonía Occidental usando tecnología LiDAR aerotransportada.

El modelo aplicado en el estudio, se basa en una metodología publicada en trabajos anteriores en bosques tropicales. El análisis se apoya en información obtenida con tecnología LiDAR aerotransportada y datos de censo de una mega-parcela forestal de 50 ha, en el Parque Nacional ?Yasuní? (PNY) en Ecuador. La metodología considera los hábitats topográficos, la distribución espacial de las parcelas de ajuste y validación en el diseño de muestreo y un modelo general para estimación de densidad de carbono. El modelo se ajusta usando técnicas de análisis de regresión lineal (R2=0,89, RMSE=8,67 MgC ha-1). Este enfoque metodológico hace posible calibraciones más precisas y permite cartografiar la distribución espacial de la biomasa sobre el suelo en alta resolución para una mejor estimación de las reservas de carbono en bosque tropical.

Estudio de un modelo multicriterio para estudiar la viabilidad de un cultivo energético en la Península Ibérica. Aplicación a la comarca de Navalmoral de la Mata

En el presente estudio se propone una metodología para la evaluación de proyectos de implantación de cultivos energéticos, integrando una serie de factores de interés en un modelo de decisión, basado en un enfoque multicriterio. Mediante este modelo se pretende evaluar tanto los territorios más adecuados para la introducción un cultivo energético, como la especie más apropiada a los condicionantes que presenta el lugar elegido. Para este estudio se ha realizado una selección previa de cuatro especies forestales, cuyas características de crecimiento y producción las hace adecuadas para su aplicación en un proyecto de este tipo. Las cuatro especies escogidas han sido chopo, sauce, eucalipto y paulonia. La metodología propuesta ha consistido primero en un estudio ecológico en el ámbito de la Península Ibérica y Baleares, con el fin de identificar aquellas regiones óptimas para cada una de las cuatro especies estudiadas. En este proceso se han seleccionado una serie de factores climáticos, que vendrán definidos a partir de los condicionantes ecológicos de dichas especies. Posteriormente se ha propuesto un modelo multicriterio, basado en técnicas conocidas y de aplicación sencilla, donde se integran aspectos ambientales, económicos y sociales, que vendrán a completar la información ecológica trabajada previamente. Este modelo incluye la técnica de comparación por pares propuesta por el Dr. Saaty en el año 1980, para la ponderación de los factores o criterios seleccionados. Posteriormente, y tras su valoración, se utiliza la suma lineal ponderada como técnica de decisión final. Una vez definido el modelo, se ha aplicado a una comarca en particular, la comarca agraria de Navalmoral de la Mata. A partir de la información recopilada referente a todos los criterios seleccionados previamente en el modelo, se ha procedido a valorar cada uno de ellos. Con estos valores y tras la ponderación de criterios, se ha aplicado el modelo, para obtener finalmente los territorios dentro de la comarca, y las especies forestales con mayor aptitud para el desarrollo de un proyecto de implantación de cultivos energéticos. ABSTRACT A methodology has been proposed for the evaluation of projects to implement energy crops; this includes a number of factors of interest in a decision model based on a multi-criteria approach. This model is to evaluate both the most suitable territories for introducing an energy crop, as the most appropriate species to the conditions presented by the place chosen For this study has made a preliminary selection of four species, with characteristics of growth and production, what making them suitable for use in a project of this type. The four species selected were poplar, willow, eucalyptus and paulownia. The proposed methodology consists first in an ecological study in the context of the Iberian Peninsula and the Balearic Islands, in order to identify those best regions for each of the four species studied. In this process has selected a series of climatic factors, which will be defined from the ecological conditions of these species. Then we have proposed a multi-criteria model based on known techniques and simple application where are integrated environmental, economic and social aspects, which will complement the ecological information previous. This model includes the technique proposed by Dr. Saaty in 1980, the weighting by pairs of factors or criteria selected. Then, after valuation, the weighted linear sum as final decision technique is used. After defining the model has been applied to a particular region, the agrarian region of Navalmoral de la Mata. From the information collected concerning to the criteria previously selected in the model, we proceeded to value each. With these values and assigned weights, the model has been applied to finally get the territories and forest species with greater aptitude for the development of a project to implement energy crops.

Análisis, modelado e igualación no lineal de arrays paramétricos acústicos

La presente Tesis analiza y desarrolla metodología específica que permite la caracterización de sistemas de transmisión acústicos basados en el fenómeno del array paramétrico. Este tipo de estructuras es considerado como uno de los sistemas más representativos de la acústica no lineal con amplias posibilidades tecnológicas. Los arrays paramétricos aprovechan la no linealidad del medio aéreo para obtener en recepción señales en el margen sónico a partir de señales ultrasónicas en emisión. Por desgracia, este procedimiento implica que la señal transmitida y la recibida guardan una relación compleja, que incluye una fuerte ecualización así como una distorsión apreciable por el oyente. Este hecho reduce claramente la posibilidad de obtener sistemas acústicos de gran fidelidad. Hasta ahora, los esfuerzos tecnológicos dirigidos al diseño de sistemas comerciales han tratado de paliar esta falta de fidelidad mediante técnicas de preprocesado fuertemente dependientes de los modelos físicos teóricos. Estos están basados en la ecuación de propagación de onda no lineal. En esta Tesis se propone un nuevo enfoque: la obtención de una representación completa del sistema mediante series de Volterra que permita inferir un sistema de compensación computacionalmente ligero y fiable. La dificultad que entraña la correcta extracción de esta representación obliga a desarrollar una metodología completa de identificación adaptada a este tipo de estructuras. Así, a la hora de aplicar métodos de identificación se hace indispensable la determinación de ciertas características iniciales que favorezcan la parametrización del sistema. En esta Tesis se propone una metodología propia que extrae estas condiciones iniciales. Con estos datos, nos encontramos en disposición de plantear un sistema completo de identificación no lineal basado en señales pseudoaleatorias, que aumenta la fiabilidad de la descripción del sistema, posibilitando tanto la inferencia de la estructura basada en bloques subyacente, como el diseño de mecanismos de compensación adecuados. A su vez, en este escenario concreto en el que intervienen procesos de modulación, factores como el punto de trabajo o las características físicas del transductor, hacen inviables los algoritmos de caracterización habituales. Incluyendo el método de identificación propuesto. Con el fin de eliminar esta problemática se propone una serie de nuevos algoritmos de corrección que permiten la aplicación de la caracterización. Las capacidades de estos nuevos algoritmos se pondrán a prueba sobre un prototipo físico, diseñado a tal efecto. Para ello, se propondrán la metodología y los mecanismos de instrumentación necesarios para llevar a cabo el diseño, la identificación del sistema y su posible corrección, todo ello mediante técnicas de procesado digital previas al sistema de transducción. Los algoritmos se evaluarán en términos de error de modelado a partir de la señal de salida del sistema real frente a la salida sintetizada a partir del modelo estimado. Esta estrategia asegura la posibilidad de aplicar técnicas de compensación ya que éstas son sensibles a errores de estima en módulo y fase. La calidad del sistema final se evaluará en términos de fase, coloración y distorsión no lineal mediante un test propuesto a lo largo de este discurso, como paso previo a una futura evaluación subjetiva. ABSTRACT This Thesis presents a specific methodology for the characterization of acoustic transmission systems based on the parametric array phenomenon. These structures are well-known representatives of the nonlinear acoustics field and display large technological opportunities. Parametric arrays exploit the nonlinear behavior of air to obtain sonic signals at the receptors’side, which were generated within the ultrasonic range. The underlying physical process redunds in a complex relationship between the transmitted and received signals. This includes both a strong equalization and an appreciable distortion for a human listener. High fidelity, acoustic equipment based on this phenomenon is therefore difficult to design. Until recently, efforts devoted to this enterprise have focused in fidelity enhancement based on physically-informed, pre-processing schemes. These derive directly from the nonlinear form of the wave equation. However, online limited enhancement has been achieved. In this Thesis we propose a novel approach: the evaluation of a complete representation of the system through its projection onto the Volterra series, which allows the posterior inference of a computationally light and reliable compensation scheme. The main difficulty in the derivation of such representation strives from the need of a complete identification methodology, suitable for this particular type of structures. As an example, whenever identification techniques are involved, we require preliminary estimates on certain parameters that contribute to the correct parameterization of the system. In this Thesis we propose a methodology to derive such initial values from simple measures. Once these information is made available, a complete identification scheme is required for nonlinear systems based on pseudorandom signals. These contribute to the robustness and fidelity of the resulting model, and facilitate both the inference of the underlying structure, which we subdivide into a simple block-oriented construction, and the design of the corresponding compensation structure. In a scenario such as this where frequency modulations occur, one must control exogenous factors such as devices’ operation point and the physical properties of the transducer. These may conflict with the principia behind the standard identification procedures, as it is the case. With this idea in mind, the Thesis includes a series of novel correction algorithms that facilitate the application of the characterization results onto the system compensation. The proposed algorithms are tested on a prototype that was designed and built for this purpose. The methodology and instrumentation required for its design, the identification of the overall acoustic system and its correction are all based on signal processing techniques, focusing on the system front-end, i.e. prior to transduction. Results are evaluated in terms of input-output modelling error, considering a synthetic construction of the system. This criterion ensures that compensation techniques may actually be introduced, since these are highly sensible to estimation errors both on the envelope and the phase of the signals involved. Finally, the quality of the overall system will be evaluated in terms of phase, spectral color and nonlinear distortion; by means of a test protocol specifically devised for this Thesis, as a prior step for a future, subjective quality evaluation.