Unit Commitment and Electricity Prices Forecasting for Market Strategy Preparation in Interconnected Systems

In this paper we present a solution for building a better strategy to take part in external electricity markets. For an optimal strategy development, both the internal system costs as well as the future values of the series of electricity prices in external markets need to be known. But in practice, the real problems that must be faced are that both future electricity prices and costs are unknown. Thus, the first ones must be modeled and forecasted and the costs must be calculated. Our methodology for building an optimal strategy consists of three steps: The first step is modeling and forecasting market prices in external systems. The second step is the cost calculation on internal system taking into account the expected prices in the first step. The third step is based on the results of the previous steps, and consists of preparing the bids for external markets. The main goal is to reduce consumers' costs unlike many others that are oriented to increase GenCo's profits.

Desarrollo de un modelo de formación del valor inmobiliario en áreas de crecimiento suburbano. Aplicación a la comarca de la Vega Baja del Segura en el litoral alicantino

Una de las principales líneas de investigación de la economía urbana es el comportamiento del mercado inmobiliario y sus relaciones con la estructura territorial. Dentro de este contexto, la reflexión sobre el significado del valor urbano, y abordar su variabilidad, constituye un tema de especial importancia, dada la relevancia que ha supuesto y supone la actividad inmobiliaria en España. El presente estudio ha planteado como principal objetivo la identificación de aquellos factores, ligados a la localización que explican la formación del valor inmobiliario y justifican su variabilidad. Definir este proceso precisa de una evaluación a escala territorial estableciendo aquellos factores de carácter socioeconómico, medioambiental y urbanístico que estructuran el desarrollo urbano, condicionan la demanda de inmuebles y, por tanto, los procesos de formación de su valor. El análisis se centra en valores inmobiliarios residenciales localizados en áreas litorales donde la presión del sector turístico ha impulsado un amplio. Para ello, el ámbito territorial seleccionado como objeto de estudio se sitúa en la costa mediterránea española, al sur de la provincia de Alicante, la comarca de la Vega Baja del Segura. La zona, con una amplia diversidad ecológica y paisajística, ha mantenido históricamente una clara distinción entre espacio urbano y espacio rural. Esta dicotomía ha cambiado drásticamente en las últimas décadas, experimentándose un fuerte crecimiento demográfico y económico ligado a los sectores turístico e inmobiliario, aspectos que han tenido un claro reflejo en los valores inmobiliarios. Este desarrollo de la comarca es un claro ejemplo de la política expansionista de los mercados de suelo que ha tenido lugar en la costa española en las dos últimas décadas y que derivado en la regeneración de un amplio tejido suburbano. El conocimiento del marco territorial ha posibilitado realizar un análisis de variabilidad espacial mediante un tratamiento masivo de datos, así como un análisis econométrico que determina los factores que se valoran positivamente y negativamente por el potencial comprador. Estas relaciones permiten establecer diferentes estructuras matemáticas basadas en los modelos de precios hedónicos, que permiten identificar rasgos diferenciales en los ámbitos económico, social y espacial y su incidencia en el valor inmobiliario. También se ha sistematizado un proceso de valoración territorial a través del análisis del concepto de vulnerabilidad estructural, entendido como una situación de fragilidad debida a circunstancias tanto sociales como económicas, tanto actual como de tendencia en el futuro. Actualmente, esta estructura de demanda de segunda residencia y servicios ha mostrado su fragilidad y ha bloqueado el desarrollo económico de la zona al caer drásticamente la inversión en el sector inmobiliario por la crisis global de la deuda. El proceso se ha agravado al existir un tejido industrial marginal al que no se ha derivado inversiones importantes y un abandono progresivo de las explotaciones agropecuarias. El modelo turístico no sería en sí mismo la causa del bloqueo del desarrollo económico comarcal, sino la forma en que se ha implantado en la Costa Blanca, con un consumo del territorio basado en el corto plazo, poco respetuoso con aspectos paisajísticos y medioambientales, y sin una organización territorial global. Se observa cómo la vinculación entre índices de vulnerabilidad y valor inmobiliario no es especialmente significativa, lo que denota que las tendencias futuras de fragilidad no han sido incorporadas a la hora de establecer los precios de venta del producto inmobiliario analizado. El valor muestra una clara dependencia del sistema de asentamiento y conservación de las áreas medioambientales y un claro reconocimiento de tipologías propias del medio rural aunque vinculadas al sector turístico. En la actualidad, el continuo descenso de la demanda turística ha provocado una clara modificación en la estructura poblacional y económica. Al incorporar estas modificaciones a los modelos especificados podemos comprobar un verdadero desmoronamiento de los valores. Es posible que el remanente de vivienda construida actualmente vaya dirigido a un potencial comprador que se encuentra en retroceso y que se vincula a unos rasgos territoriales ya no existentes. Encontrar soluciones adaptables a la oferta existente, implica la viabilidad de renovación del sistema poblacional o modificaciones a nivel económico. La búsqueda de respuestas a estas cuestiones señala la necesidad de recanalizar el desarrollo, sin obviar la potencialidad del ámbito. SUMMARY One of the main lines of research regarding the urban economy focuses on the behavior of the real estate market and its relationship to territorial structure. Within this context, one of the most important themes involves considering the significance of urban property value and dealing with its variability, particularly given the significant role of the real estate market in Spain, both in the past and present. The main objective of this study is to identify those factors linked to location, which explain the formation of property values and justify their variability. Defining this process requires carrying out an evaluation on a territorial scale, establishing the socioeconomic, environmental and urban planning factors that constitute urban development and influence the demand for housing, thereby defining the processes by which their value is established. The analysis targets residential real estate values in coastal areas where pressure from the tourism industry has prompted large-scale transformations. Therefore, the focal point of this study is an area known as Vega Baja del Segura, which is located on the Spanish Mediterranean coast in southern Alicante (province). Characterized by its scenic and ecological diversity, this area has historically maintained a clear distinction between urban and rural spaces. This dichotomy has drastically changed in past decades due to the large increase in population attributed to the tourism and real estate markets – factors which have had a direct effect on property values. The development of this area provides a clear example of the expansionary policies which have affected the housing market on the coast of Spain during the past two decades, resulting in a large increase in suburban development. Understanding the territorial framework has made it possible to carry out a spatial variability analysis through massive data processing, as well as an econometric analysis that determines the factors that are evaluated positively and negatively by potential buyers. These relationships enable us to establish different mathematical systems based on hedonic pricing models that facilitate the identification of differential features in the economic, social and spatial spheres, and their impact on property values. Additionally, a process for land valuation was established through an analysis of the concept of structural vulnerability, which is understood to be a fragile situation resulting from either social or economic circumstances. Currently, this demand structure for second homes and services has demonstrated its fragility and has inhibited the area’s economic development as a result of the drastic fall in investment in the real estate market, due to the global debt crisis. This process has been worsened by the existence of a marginal industrial base into which no important investments have been channeled, combined with the progressive abandonment of agricultural and fishing operations. In and of itself, the tourism model did not inhibit the area’s economic development, rather it is the result of the manner in which it was implemented on the Costa Brava, with a land consumption based on the short-term, lacking respect for landscape and environmental aspects and without a comprehensive organization of the territory. It is clear that the link between vulnerability indexes and property values is not particularly significant, thereby indicating that future fragility trends have not been incorporated into the problem in terms of establishing the sale prices of the analyzed real estate product in question. Urban property values are clearly dependent on the system of development and environmental conservation, as well as on a clear recognition of the typologies that characterize rural areas, even those linked to the tourism industry. Today, the continued drop in tourism demand has provoked an obvious modification in the populational and economic structures. By incorporating these changes into the specified models, we can confirm a real collapse in values. It’s possible that the surplus of already-built homes is currently being marketed to a potential buyer who is in recession and linked to certain territorial characteristics that no longer exist. Finding solutions that can be adapted to the existing offer implies the viability of renewing the population system or carrying out modifications on an economic level. The search for answers to these questions suggests the need to reform the development model, without leaving out an area’s potentiality.

Seasonal Dynamic Factor Analysis and Bootstrap Inference: Application to Electricity Market Forecasting

In this work, we propose the Seasonal Dynamic Factor Analysis (SeaDFA), an extension of Nonstationary Dynamic Factor Analysis, through which one can deal with dimensionality reduction in vectors of time series in such a way that both common and specific components are extracted. Furthermore, common factors are able to capture not only regular dynamics (stationary or not) but also seasonal ones, by means of the common factors following a multiplicative seasonal VARIMA(p, d, q) × (P, D, Q)s model. Additionally, a bootstrap procedure that does not need a backward representation of the model is proposed to be able to make inference for all the parameters in the model. A bootstrap scheme developed for forecasting includes uncertainty due to parameter estimation, allowing enhanced coverage of forecasting intervals. A challenging application is provided. The new proposed model and a bootstrap scheme are applied to an innovative subject in electricity markets: the computation of long-term point forecasts and prediction intervals of electricity prices. Several appendices with technical details, an illustrative example, and an additional table are available online as Supplementary Materials.

Forecasting Electricity Prices and their volatilities using Unobserved Components.

The liberalization of electricity markets more than ten years ago in the vast majority of developed countries has introduced the need of modelling and forecasting electricity prices and volatilities, both in the short and long term. Thus, there is a need of providing methodology that is able to deal with the most important features of electricity price series, which are well known for presenting not only structure in conditional mean but also time-varying conditional variances. In this work we propose a new model, which allows to extract conditionally heteroskedastic common factors from the vector of electricity prices. These common factors are jointly estimated as well as their relationship with the original vector of series, and the dynamics affecting both their conditional mean and variance. The estimation of the model is carried out under the state-space formulation. The new model proposed is applied to extract seasonal common dynamic factors as well as common volatility factors for electricity prices and the estimation results are used to forecast electricity prices and their volatilities in the Spanish zone of the Iberian Market. Several simplified/alternative models are also considered as benchmarks to illustrate that the proposed approach is superior to all of them in terms of explanatory and predictive power.

A Propose-and-revise System for Real-time Traffic Management

The aim of this paper is to describe an intelligent system for the problem of real time road traffic control. The purpose of the system is to help traffic engineers in the selection of the state of traffic control devices on real time, using data recorded by traffic detectors on motorways. The system follows an advanced knowledge-based approach that implements an abstract generic problem solving method, called propose-and-revise, which was proposed in Artificial Intelligence, within the knowledge engineering field, as a standard cognitive structure oriented to solve configuration design problems. The paper presents the knowledge model of such a system together with the strategy of inference and describes how it was applied for the case of the M-40 urban ring for the city of Madrid.

Mixed models for short-run forecasting of electricity prices: Application for the Spanish market

Short-run forecasting of electricity prices has become necessary for power generation unit schedule, since it is the basis of every profit maximization strategy. In this article a new and very easy method to compute accurate forecasts for electricity prices using mixed models is proposed. The main idea is to develop an efficient tool for one-step-ahead forecasting in the future, combining several prediction methods for which forecasting performance has been checked and compared for a span of several years. Also as a novelty, the 24 hourly time series has been modelled separately, instead of the complete time series of the prices. This allows one to take advantage of the homogeneity of these 24 time series. The purpose of this paper is to select the model that leads to smaller prediction errors and to obtain the appropriate length of time to use for forecasting. These results have been obtained by means of a computational experiment. A mixed model which combines the advantages of the two new models discussed is proposed. Some numerical results for the Spanish market are shown, but this new methodology can be applied to other electricity markets as well

Propuestas regulatorias para el diseño de un mercado ibérico a plazo eficiente de la energía = Regulatory proposals for the development of an efficient iberian energy forward market

El mercado ibérico de futuros de energía eléctrica gestionado por OMIP (“Operador do Mercado Ibérico de Energia, Pólo Português”, con sede en Lisboa), también conocido como el mercado ibérico de derivados de energía, comenzó a funcionar el 3 de julio de 2006. Se analiza la eficiencia de este mercado organizado, por lo que se estudia la precisión con la que sus precios de futuros predicen el precio de contado. En dicho mercado coexisten dos modos de negociación: el mercado continuo (modo por defecto) y la contratación mediante subasta. En la negociación en continuo, las órdenes anónimas de compra y de venta interactúan de manera inmediata e individual con órdenes contrarias, dando lugar a operaciones con un número indeterminado de precios para cada contrato. En la negociación a través de subasta, un precio único de equilibrio maximiza el volumen negociado, liquidándose todas las operaciones a ese precio. Adicionalmente, los miembros negociadores de OMIP pueden liquidar operaciones “Over-The-Counter” (OTC) a través de la cámara de compensación de OMIP (OMIClear). Las cinco mayores empresas españolas de distribución de energía eléctrica tenían la obligación de comprar electricidad hasta julio de 2009 en subastas en OMIP, para cubrir parte de sus suministros regulados. De igual manera, el suministrador de último recurso portugués mantuvo tal obligación hasta julio de 2010. Los precios de equilibrio de esas subastas no han resultado óptimos a efectos retributivos de tales suministros regulados dado que dichos precios tienden a situarse ligeramente sesgados al alza. La prima de riesgo ex-post, definida como la diferencia entre los precios a plazo y de contado en el periodo de entrega, se emplea para medir su eficiencia de precio. El mercado de contado, gestionado por OMIE (“Operador de Mercado Ibérico de la Energía”, conocido tradicionalmente como “OMEL”), tiene su sede en Madrid. Durante los dos primeros años del mercado de futuros, la prima de riesgo media tiende a resultar positiva, al igual que en otros mercados europeos de energía eléctrica y gas natural. En ese periodo, la prima de riesgo ex-post tiende a ser negativa en los mercados de petróleo y carbón. Los mercados de energía tienden a mostrar niveles limitados de eficiencia de mercado. La eficiencia de precio del mercado de futuros aumenta con el desarrollo de otros mecanismos coexistentes dentro del mercado ibérico de electricidad (conocido como “MIBEL”) –es decir, el mercado dominante OTC, las subastas de centrales virtuales de generación conocidas en España como Emisiones Primarias de Energía, y las subastas para cubrir parte de los suministros de último recurso conocidas en España como subastas CESUR– y con una mayor integración de los mercados regionales europeos de energía eléctrica. Se construye un modelo de regresión para analizar la evolución de los volúmenes negociados en el mercado continuo durante sus cuatro primeros años como una función de doce indicadores potenciales de liquidez. Los únicos indicadores significativos son los volúmenes negociados en las subastas obligatorias gestionadas por OMIP, los volúmenes negociados en el mercado OTC y los volúmenes OTC compensados por OMIClear. El número de creadores de mercado, la incorporación de agentes financieros y compañías de generación pertenecientes a grupos integrados con suministradores de último recurso, y los volúmenes OTC compensados por OMIClear muestran una fuerte correlación con los volúmenes negociados en el mercado continuo. La liquidez de OMIP está aún lejos de los niveles alcanzados por los mercados europeos más maduros (localizados en los países nórdicos (Nasdaq OMX Commodities) y Alemania (EEX)). El operador de mercado y su cámara de compensación podrían desarrollar acciones eficientes de marketing para atraer nuevos agentes activos en el mercado de contado (p.ej. industrias consumidoras intensivas de energía, suministradores, pequeños productores, compañías energéticas internacionales y empresas de energías renovables) y agentes financieros, captar volúmenes del opaco OTC, y mejorar el funcionamiento de los productos existentes aún no líquidos. Resultaría de gran utilidad para tales acciones un diálogo activo con todos los agentes (participantes en el mercado, operador de mercado de contado, y autoridades supervisoras). Durante sus primeros cinco años y medio, el mercado continuo presenta un crecimento de liquidez estable. Se mide el desempeño de sus funciones de cobertura mediante la ratio de posición neta obtenida al dividir la posición abierta final de un contrato de derivados mensual entre su volumen acumulado en la cámara de compensación. Los futuros carga base muestran la ratio más baja debido a su buena liquidez. Los futuros carga punta muestran una mayor ratio al producirse su menor liquidez a través de contadas subastas fijadas por regulación portuguesa. Las permutas carga base liquidadas en la cámara de compensación ubicada en Madrid –MEFF Power, activa desde el 21 de marzo de 2011– muestran inicialmente valores altos debido a bajos volúmenes registrados, dado que esta cámara se emplea principalmente para vencimientos pequeños (diario y semanal). Dicha ratio puede ser una poderosa herramienta de supervisión para los reguladores energéticos cuando accedan a todas las transacciones de derivados en virtud del Reglamento Europeo sobre Integridad y Transparencia de los Mercados de Energía (“REMIT”), en vigor desde el 28 de diciembre de 2011. La prima de riesgo ex-post tiende a ser positiva en todos los mecanismos (futuros en OMIP, mercado OTC y subastas CESUR) y disminuye debido a la curvas de aprendizaje y al efecto, desde el año 2011, del precio fijo para la retribución de la generación con carbón autóctono. Se realiza una comparativa con los costes a plazo de generación con gas natural (diferencial “clean spark spread”) obtenido como la diferencia entre el precio del futuro eléctrico y el coste a plazo de generación con ciclo combinado internalizando los costes de emisión de CO2. Los futuros eléctricos tienen una elevada correlación con los precios de gas europeos. Los diferenciales de contratos con vencimiento inmediato tienden a ser positivos. Los mayores diferenciales se dan para los contratos mensuales, seguidos de los trimestrales y anuales. Los generadores eléctricos con gas pueden maximizar beneficios con contratos de menor vencimiento. Los informes de monitorización por el operador de mercado que proporcionan transparencia post-operacional, el acceso a datos OTC por el regulador energético, y la valoración del riesgo regulatorio pueden contribuir a ganancias de eficiencia. Estas recomendaciones son también válidas para un potencial mercado ibérico de futuros de gas, una vez que el hub ibérico de gas –actualmente en fase de diseño, con reuniones mensuales de los agentes desde enero de 2013 en el grupo de trabajo liderado por el regulador energético español– esté operativo. El hub ibérico de gas proporcionará transparencia al atraer más agentes y mejorar la competencia, incrementando su eficiencia, dado que en el mercado OTC actual no se revela precio alguno de gas. ABSTRACT The Iberian Power Futures Market, managed by OMIP (“Operador do Mercado Ibérico de Energia, Pólo Português”, located in Lisbon), also known as the Iberian Energy Derivatives Market, started operations on 3 July 2006. The market efficiency, regarding how well the future price predicts the spot price, is analysed for this energy derivatives exchange. There are two trading modes coexisting within OMIP: the continuous market (default mode) and the call auction. In the continuous trading, anonymous buy and sell orders interact immediately and individually with opposite side orders, generating trades with an undetermined number of prices for each contract. In the call auction trading, a single price auction maximizes the traded volume, being all trades settled at the same price (equilibrium price). Additionally, OMIP trading members may settle Over-the-Counter (OTC) trades through OMIP clearing house (OMIClear). The five largest Spanish distribution companies have been obliged to purchase in auctions managed by OMIP until July 2009, in order to partly cover their portfolios of end users’ regulated supplies. Likewise, the Portuguese last resort supplier kept that obligation until July 2010. The auction equilibrium prices are not optimal for remuneration purposes of regulated supplies as such prices seem to be slightly upward biased. The ex-post forward risk premium, defined as the difference between the forward and spot prices in the delivery period, is used to measure its price efficiency. The spot market, managed by OMIE (Market Operator of the Iberian Energy Market, Spanish Pool, known traditionally as “OMEL”), is located in Madrid. During the first two years of the futures market, the average forward risk premium tends to be positive, as it occurs with other European power and natural gas markets. In that period, the ex-post forward risk premium tends to be negative in oil and coal markets. Energy markets tend to show limited levels of market efficiency. The price efficiency of the Iberian Power Futures Market improves with the market development of all the coexistent forward contracting mechanisms within the Iberian Electricity Market (known as “MIBEL”) – namely, the dominant OTC market, the Virtual Power Plant Auctions known in Spain as Energy Primary Emissions, and the auctions catering for part of the last resort supplies known in Spain as CESUR auctions – and with further integration of European Regional Electricity Markets. A regression model tracking the evolution of the traded volumes in the continuous market during its first four years is built as a function of twelve potential liquidity drivers. The only significant drivers are the traded volumes in OMIP compulsory auctions, the traded volumes in the OTC market, and the OTC cleared volumes by OMIClear. The amount of market makers, the enrolment of financial members and generation companies belonging to the integrated group of last resort suppliers, and the OTC cleared volume by OMIClear show strong correlation with the traded volumes in the continuous market. OMIP liquidity is still far from the levels reached by the most mature European markets (located in the Nordic countries (Nasdaq OMX Commodities) and Germany (EEX)). The market operator and its clearing house could develop efficient marketing actions to attract new entrants active in the spot market (e.g. energy intensive industries, suppliers, small producers, international energy companies and renewable generation companies) and financial agents as well as volumes from the opaque OTC market, and to improve the performance of existing illiquid products. An active dialogue with all the stakeholders (market participants, spot market operator, and supervisory authorities) will help to implement such actions. During its firs five and a half years, the continuous market shows steady liquidity growth. The hedging performance is measured through a net position ratio obtained from the final open interest of a month derivatives contract divided by its accumulated cleared volume. The base load futures in the Iberian energy derivatives exchange show the lowest ratios due to good liquidity. The peak futures show bigger ratios as their reduced liquidity is produced by auctions fixed by Portuguese regulation. The base load swaps settled in the clearing house located in Spain – MEFF Power, operating since 21 March 2011, with a new denomination (BME Clearing) since 9 September 2013 – show initially large values due to low registered volumes, as this clearing house is mainly used for short maturity (daily and weekly swaps). The net position ratio can be a powerful oversight tool for energy regulators when accessing to all the derivatives transactions as envisaged by European regulation on Energy Market Integrity and Transparency (“REMIT”), in force since 28 December 2011. The ex-post forward risk premium tends to be positive in all existing mechanisms (OMIP futures, OTC market and CESUR auctions) and diminishes due to the learning curve and the effect – since year 2011 – of the fixed price retributing the indigenous coal fired generation. Comparison with the forward generation costs from natural gas (“clean spark spread”) – obtained as the difference between the power futures price and the forward generation cost with a gas fired combined cycle plant taking into account the CO2 emission rates – is also performed. The power futures are strongly correlated with European gas prices. The clean spark spreads built with prompt contracts tend to be positive. The biggest clean spark spreads are for the month contract, followed by the quarter contract and then by the year contract. Therefore, gas fired generation companies can maximize profits trading with contracts of shorter maturity. Market monitoring reports by the market operator providing post-trade transparency, OTC data access by the energy regulator, and assessment of the regulatory risk can contribute to efficiency gains. The same recommendations are also valid for a potential Iberian gas futures market, once an Iberian gas hub – currently in a design phase, with monthly meetings amongst the stakeholders in a Working Group led by the Spanish energy regulatory authority since January 2013 – is operating. The Iberian gas hub would bring transparency attracting more shippers and improving competition and thus its efficiency, as no gas price is currently disclosed in the existing OTC market.

A Multi-agent System for Emergency Decision Support

This paper describes the multi-agent organization of a computer system that was designed to assist operators in decision making in the presence of emergencies. The application was developed for the case of emergencies caused by river floods. It operates on real-time receiving data recorded by sensors (rainfall, water levels, flows, etc.) and applies multi-agent techniques to interpret the data, predict the future behavior and recommend control actions. The system includes an advanced knowledge based architecture with multiple symbolic representation with uncertainty models (bayesian networks). This system has been applied and validated at two particular sites in Spain (the Jucar basin and the South basin).

Nationwide impact and vehicle to grid application of electric vehicles mobility using an activity based model

This paper describes the impact of electric mobility on the transmission grid in Flanders region (Belgium), using a micro-simulation activity based models. These models are used to provide temporal and spatial estimation of energy and power demanded by electric vehicles (EVs) in different mobility zones. The increment in the load demand due to electric mobility is added to the background load demand in these mobility areas and the effects over the transmission substations are analyzed. From this information, the total storage capacity per zone is evaluated and some strategies for EV aggregator are proposed, allowing the aggregator to fulfill bids on the electricity markets.

Building a decision support system with a knowledge modeling tool

Knowledge modeling tools are software tools that follow a modeling approach to help developers in building a knowledge-based system. The purpose of this article is to show the advantages of using this type of tools in the development of complex knowledge-based decision support systems. In order to do so, the article describes the development of a system called SAIDA in the domain of hydrology with the help of the KSM modeling tool. SAIDA operates on real-time receiving data recorded by sensors (rainfall, water levels, flows, etc.). It follows a multi-agent architecture to interpret the data, predict the future behavior and recommend control actions. The system includes an advanced knowledge based architecture with multiple symbolic representation. KSM was especially useful to design and implement the complex knowledge based architecture in an efficient way.

Metodología de Ejecución y Explotación de los Ensayos en Vuelo de Flameo

El flameo o flutter es un fenómeno vibratorio debido a la interacción de fuerzas inerciales, elásticas y aerodinámicas. Consiste en un intercambio de energía, que se puede observar en el cambio de amortiguamientos, entre dos o más modos estructurales, denominados modos críticos, cuyas frecuencias tienden a acercarse (coalescencia de frecuencias). Los ensayos en vuelo de flameo suponen un gran riesgo debido a la posibilidad de una perdida brusca de estabilidad aeroelástica (flameo explosivo) con la posibilidad de destrucción de la aeronave. Además existen otros fenómenos asociados que pueden aparecer como el LCO (Limit Cycle Oscillation) y la interacción con los mandos de vuelo. Debido a esto, se deben llevar a cabo análisis exhaustivos, que incluyen GVT (vibraciones en tierra), antes de comenzar los ensayos en vuelo, y estos últimos deben ser ejecutados con robustos procedimientos. El objetivo de los ensayos es delimitar la frontera de estabilidad sin llegar a ella, manteniéndose siempre dentro de la envolvente estable de vuelo. Para lograrlo se necesitan métodos de predicción, siendo el “Flutter Margin”, el más utilizado. Para saber cuánta estabilidad aeroelástica tiene el avión y lo lejos que está de la frontera de estabilidad (a través de métodos de predicción) los parámetros modales, en particular la frecuencia y el amortiguamiento, son de vital importancia. El ensayo en vuelo consiste en la excitación de la estructura a diferentes condiciones de vuelo, la medición de la respuesta y su análisis para obtener los dos parámetros mencionados. Un gran esfuerzo se dedica al análisis en tiempo real de las señales como un medio de reducir el riesgo de este tipo de ensayos. Existen numerosos métodos de Análisis Modal, pero pocos capaces de analizar las señales procedentes de los ensayos de flameo, debido a sus especiales características. Un método novedoso, basado en la Descomposición por Valores Singulares (SVD) y la factorización QR, ha sido desarrollado y aplicado al análisis de señales procedentes de vuelos de flameo del F-18. El método es capaz de identificar frecuencia y amortiguamiento de los modos críticos. El algoritmo se basa en la capacidad del SVD para el análisis, modelización y predicción de series de datos con características periódicas y en su capacidad de identificar el rango de una matriz, así como en la aptitud del QR para seleccionar la mejor base vectorial entre un conjunto de vectores para representar el campo vectorial que forman. El análisis de señales de flameo simuladas y reales demuestra, bajo ciertas condiciones, la efectividad, robustez, resistencia al ruido y capacidad de automatización del método propuesto. ABSTRACT Flutter involves the interaction between inertial, elastic and aerodynamic forces. It consists on an exchange of energy, identified by change in damping, between two or more structural modes, named critical modes, whose frequencies tend to get closer to each other (frequency coalescence). Flight flutter testing involves high risk because of the possibility of an abrupt lost in aeroelastic stability (hard flutter) that may lead to aircraft destruction. Moreover associated phenomena may happen during the flight as LCO (Limit Cycle Oscillation) and coupling with flight controls. Because of that, intensive analyses, including GVT (Ground Vibration Test), have to be performed before beginning the flights test and during them consistent procedures have to be followed. The test objective is to identify the stability border, maintaining the aircraft always inside the stable domain. To achieve that flutter speed prediction methods have to be used, the most employed being the “Flutter Margin”. In order to know how much aeroelastic stability remains and how far the aircraft is from the stability border (using the prediction methods), modal parameters, in particular frequency and damping are paramount. So flight test consists in exciting the structure at various flight conditions, measuring the response and identifying in real-time these two parameters. A great deal of effort is being devoted to real-time flight data analysis as an effective way to reduce the risk. Numerous Modal Analysis algorithms are available, but very few are suitable to analyze signals coming from flutter testing due to their special features. A new method, based on Singular Value Decomposition (SVD) and QR factorization, has been developed and applied to the analysis of F-18 flutter flight-test data. The method is capable of identifying the frequency and damping of the critical aircraft modes. The algorithm relies on the capability of SVD for the analysis, modelling and prediction of data series with periodic features and also on its power to identify matrix rank as well as QR competence for selecting the best basis among a set of vectors in order to represent a given vector space of such a set. The analysis of simulated and real flutter flight test data demonstrates, under specific conditions, the effectiveness, robustness, noise-immunity and the capability for automation of the method proposed.

Utilizing the Internet of Things to promote energy awareness and efficiency at discrete production processes: Practices and methodology

El actual contexto de fabricación, con incrementos en los precios de la energía, una creciente preocupación medioambiental y cambios continuos en los comportamientos de los consumidores, fomenta que los responsables prioricen la fabricación respetuosa con el medioambiente. El paradigma del Internet de las Cosas (IoT) promete incrementar la visibilidad y la atención prestada al consumo de energía gracias tanto a sensores como a medidores inteligentes en los niveles de máquina y de línea de producción. En consecuencia es posible y sencillo obtener datos de consumo de energía en tiempo real proveniente de los procesos de fabricación, pero además es posible analizarlos para incrementar su importancia en la toma de decisiones. Esta tesis pretende investigar cómo utilizar la adopción del Internet de las Cosas en el nivel de planta de producción, en procesos discretos, para incrementar la capacidad de uso de la información proveniente tanto de la energía como de la eficiencia energética. Para alcanzar este objetivo general, la investigación se ha dividido en cuatro sub-objetivos y la misma se ha desarrollado a lo largo de cuatro fases principales (en adelante estudios). El primer estudio de esta tesis, que se apoya sobre una revisión bibliográfica comprehensiva y sobre las aportaciones de expertos, define prácticas de gestión de la producción que son energéticamente eficientes y que se apoyan de un modo preeminente en la tecnología IoT. Este primer estudio también detalla los beneficios esperables al adoptar estas prácticas de gestión. Además, propugna un marco de referencia para permitir la integración de los datos que sobre el consumo energético se obtienen en el marco de las plataformas y sistemas de información de la compañía. Esto se lleva a cabo con el objetivo último de remarcar cómo estos datos pueden ser utilizados para apalancar decisiones en los niveles de procesos tanto tácticos como operativos. Segundo, considerando los precios de la energía como variables en el mercado intradiario y la disponibilidad de información detallada sobre el estado de las máquinas desde el punto de vista de consumo energético, el segundo estudio propone un modelo matemático para minimizar los costes del consumo de energía para la programación de asignaciones de una única máquina que deba atender a varios procesos de producción. Este modelo permite la toma de decisiones en el nivel de máquina para determinar los instantes de lanzamiento de cada trabajo de producción, los tiempos muertos, cuándo la máquina debe ser puesta en un estado de apagada, el momento adecuado para rearrancar, y para pararse, etc. Así, este modelo habilita al responsable de producción de implementar el esquema de producción menos costoso para cada turno de producción. En el tercer estudio esta investigación proporciona una metodología para ayudar a los responsables a implementar IoT en el nivel de los sistemas productivos. Se incluye un análisis del estado en que se encuentran los sistemas de gestión de energía y de producción en la factoría, así como también se proporcionan recomendaciones sobre procedimientos para implementar IoT para capturar y analizar los datos de consumo. Esta metodología ha sido validada en un estudio piloto, donde algunos indicadores clave de rendimiento (KPIs) han sido empleados para determinar la eficiencia energética. En el cuarto estudio el objetivo es introducir una vía para obtener visibilidad y relevancia a diferentes niveles de la energía consumida en los procesos de producción. El método propuesto permite que las factorías con procesos de producción discretos puedan determinar la energía consumida, el CO2 emitido o el coste de la energía consumida ya sea en cualquiera de los niveles: operación, producto o la orden de fabricación completa, siempre considerando las diferentes fuentes de energía y las fluctuaciones en los precios de la misma. Los resultados muestran que decisiones y prácticas de gestión para conseguir sistemas de producción energéticamente eficientes son posibles en virtud del Internet de las Cosas. También, con los resultados de esta tesis los responsables de la gestión energética en las compañías pueden plantearse una aproximación a la utilización del IoT desde un punto de vista de la obtención de beneficios, abordando aquellas prácticas de gestión energética que se encuentran más próximas al nivel de madurez de la factoría, a sus objetivos, al tipo de producción que desarrolla, etc. Así mismo esta tesis muestra que es posible obtener reducciones significativas de coste simplemente evitando los períodos de pico diario en el precio de la misma. Además la tesis permite identificar cómo el nivel de monitorización del consumo energético (es decir al nivel de máquina), el intervalo temporal, y el nivel del análisis de los datos son factores determinantes a la hora de localizar oportunidades para mejorar la eficiencia energética. Adicionalmente, la integración de datos de consumo energético en tiempo real con datos de producción (cuando existen altos niveles de estandarización en los procesos productivos y sus datos) es esencial para permitir que las factorías detallen la energía efectivamente consumida, su coste y CO2 emitido durante la producción de un producto o componente. Esto permite obtener una valiosa información a los gestores en el nivel decisor de la factoría así como a los consumidores y reguladores. ABSTRACT In today‘s manufacturing scenario, rising energy prices, increasing ecological awareness, and changing consumer behaviors are driving decision makers to prioritize green manufacturing. The Internet of Things (IoT) paradigm promises to increase the visibility and awareness of energy consumption, thanks to smart sensors and smart meters at the machine and production line level. Consequently, real-time energy consumption data from the manufacturing processes can be easily collected and then analyzed, to improve energy-aware decision-making. This thesis aims to investigate how to utilize the adoption of the Internet of Things at shop floor level to increase energy–awareness and the energy efficiency of discrete production processes. In order to achieve the main research goal, the research is divided into four sub-objectives, and is accomplished during four main phases (i.e., studies). In the first study, by relying on a comprehensive literature review and on experts‘ insights, the thesis defines energy-efficient production management practices that are enhanced and enabled by IoT technology. The first study also explains the benefits that can be obtained by adopting such management practices. Furthermore, it presents a framework to support the integration of gathered energy data into a company‘s information technology tools and platforms, which is done with the ultimate goal of highlighting how operational and tactical decision-making processes could leverage such data in order to improve energy efficiency. Considering the variable energy prices in one day, along with the availability of detailed machine status energy data, the second study proposes a mathematical model to minimize energy consumption costs for single machine production scheduling during production processes. This model works by making decisions at the machine level to determine the launch times for job processing, idle time, when the machine must be shut down, ―turning on‖ time, and ―turning off‖ time. This model enables the operations manager to implement the least expensive production schedule during a production shift. In the third study, the research provides a methodology to help managers implement the IoT at the production system level; it includes an analysis of current energy management and production systems at the factory, and recommends procedures for implementing the IoT to collect and analyze energy data. The methodology has been validated by a pilot study, where energy KPIs have been used to evaluate energy efficiency. In the fourth study, the goal is to introduce a way to achieve multi-level awareness of the energy consumed during production processes. The proposed method enables discrete factories to specify energy consumption, CO2 emissions, and the cost of the energy consumed at operation, production and order levels, while considering energy sources and fluctuations in energy prices. The results show that energy-efficient production management practices and decisions can be enhanced and enabled by the IoT. With the outcomes of the thesis, energy managers can approach the IoT adoption in a benefit-driven way, by addressing energy management practices that are close to the maturity level of the factory, target, production type, etc. The thesis also shows that significant reductions in energy costs can be achieved by avoiding high-energy price periods in a day. Furthermore, the thesis determines the level of monitoring energy consumption (i.e., machine level), the interval time, and the level of energy data analysis, which are all important factors involved in finding opportunities to improve energy efficiency. Eventually, integrating real-time energy data with production data (when there are high levels of production process standardization data) is essential to enable factories to specify the amount and cost of energy consumed, as well as the CO2 emitted while producing a product, providing valuable information to decision makers at the factory level as well as to consumers and regulators.

Aplicación distribuida para la monitorización y diagnosis de automóviles

En este proyecto se va desarrollar una aplicación distribuida para la diagnosis y monitorización de automóviles. Se pretende poder realizar estas funciones en prácticamente cualquier automóvil del mercado (con fabricación a partir del año 1996 para el caso de automóviles gasolina y para el año 2000 en el caso de automóviles diésel) de manera remota, aprovechando la conectividad a Internet que actualmente brindan la mayoría de los smartphones. La viabilidad del proyecto reside en la existencia de estándares para la diagnosis de la electrónica del motor. Para poder llevar a cabo esta tarea, se empleará una interfaz de diagnóstico ELM327 bluetooth, que servirá de enlace entre el vehículo y el teléfono móvil del usuario y que a su vez se encargara de enviar los datos que reciba del vehículo a un terminal remoto. De esta manera, se tendrá la aplicación dividida en dos partes: por un lado la aplicación que se ejecuta en el terminal móvil del usuario que actuará como parte servidora, y por el otro la aplicación cliente que se ejecutará en un terminal remoto. También estará disponible una versión de la aplicación servidora para PC. El potencial del proyecto reside en la capacidad de visualización en tiempo real de los parámetros más importantes del motor del vehículo y en la detección de averías gracias a la funcionalidad de lectura de la memoria de averías residente en el vehículo. Así mismo, otras funcionalidades podrían ser implementadas en posteriores versiones de la aplicación, como podría ser el registro de dichos parámetros en una base de datos para su posterior procesado estadístico; de este modo se podría saber el consumo medio, la velocidad media, velocidad máxima alcanzada, tiempo de uso, kilometraje diario o mensual… y un sin fin de posibilidades. ABSTRACT. In this project a distributed application for car monitor and diagnostic is going to be developed. The idea is to be able to connect remotely to almost any car (with production starting in 1996 in the case of petrol engines and production starting in 2000 in case of diesel engines) using the Internet connection available in almost every smartphone. The project is viable because of the existence of standards for engine electronic unit connection. In order to do that, an ELM327 bluetooth interface is going to be used. This interface works as a link between the car and the smartphone, and it is the smartphone which sends the received data from the car to a remote terminal (computer). Thus, the application is divided into two parts: the server which is running on smartphone and the client which is running on a remote terminal. Also there is available a server application for PC. The potential of the project lies in the real-time display data capacity of the most important engine parameters and in the diagnostic capacity based on reading fault memory. In addition, other features could be implemented in later versions of the application, as the capacity of record data for future statistic analysis. By doing this, it is possible to know the average fuel consumption, average speed, maximum speed, time of use, daily or monthly mileage… and an endless number of possibilities.

Cost-free feed-in tariffs for renewable energy deployment in Spain

Feed-in-tariff (FIT) schemes have been widely employed to promote renewable energy deployment. While FITs may be perceived by consumers as an extra cost, renewable energies cause a noticeable price reduction in wholesale electricity markets. We analyse both effects for the case of the Spanish electricity market during 2010. In particular, we examine the level of FITs that makes savings and extra costs to be similar on an hourly basis. Results are obtained for a wide range of renewable generation scenarios. It is found that FITs with null extra costs for consumers are in the range of 50–80 €/MWh. Some of the side-effects of a high penetration of renewable energy in the market are analysed in detail and discussed.

Meter data management for smart monitoring power networks

The electrical power distribution and commercialization scenario is evolving worldwide, and electricity companies, faced with the challenge of new information requirements, are demanding IT solutions to deal with the smart monitoring of power networks. Two main challenges arise from data management and smart monitoring of power networks: real-time data acquisition and big data processing over short time periods. We present a solution in the form of a system architecture that conveys real time issues and has the capacity for big data management.