An Intercomparison of Modelling Approaches for Simulating the Atmospheric Dispersion of Ammonia Emitted by Agricultural Sources

RESUMEN La dispersión del amoniaco (NH3) emitido por fuentes agrícolas en medias distancias, y su posterior deposición en el suelo y la vegetación, pueden llevar a la degradación de ecosistemas vulnerables y a la acidificación de los suelos. La deposición de NH3 suele ser mayor junto a la fuente emisora, por lo que los impactos negativos de dichas emisiones son generalmente mayores en esas zonas. Bajo la legislación comunitaria, varios estados miembros emplean modelos de dispersión inversa para estimar los impactos de las emisiones en las proximidades de las zonas naturales de especial conservación. Una revisión reciente de métodos para evaluar impactos de NH3 en distancias medias recomendaba la comparación de diferentes modelos para identificar diferencias importantes entre los métodos empleados por los distintos países de la UE. En base a esta recomendación, esta tesis doctoral compara y evalúa las predicciones de las concentraciones atmosféricas de NH3 de varios modelos bajo condiciones, tanto reales como hipotéticas, que plantean un potencial impacto sobre ecosistemas (incluidos aquellos bajo condiciones de clima Mediterráneo). En este sentido, se procedió además a la comparación y evaluación de varias técnicas de modelización inversa para inferir emisiones de NH3. Finalmente, se ha desarrollado un modelo matemático simple para calcular las concentraciones de NH3 y la velocidad de deposición de NH3 en ecosistemas vulnerables cercanos a una fuente emisora. La comparativa de modelos supuso la evaluación de cuatro modelos de dispersión (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 y LADD v2010) en un amplio rango de casos hipotéticos (dispersión de NH3 procedente de distintos tipos de fuentes agrícolas de emisión). La menor diferencia entre las concentraciones medias estimadas por los distintos modelos se obtuvo para escenarios simples. La convergencia entre las predicciones de los modelos fue mínima para el escenario relativo a la dispersión de NH3 procedente de un establo ventilado mecánicamente. En este caso, el modelo ADMS predijo concentraciones significativamente menores que los otros modelos. Una explicación de estas diferencias podríamos encontrarla en la interacción de diferentes “penachos” y “capas límite” durante el proceso de parametrización. Los cuatro modelos de dispersión fueron empleados para dos casos reales de dispersión de NH3: una granja de cerdos en Falster (Dinamarca) y otra en Carolina del Norte (EEUU). Las concentraciones medias anuales estimadas por los modelos fueron similares para el caso americano (emisión de granjas ventiladas de forma natural y balsa de purines). La comparación de las predicciones de los modelos con concentraciones medias anuales medidas in situ, así como la aplicación de los criterios establecidos para la aceptación estadística de los modelos, permitió concluir que los cuatro modelos se comportaron aceptablemente para este escenario. No ocurrió lo mismo en el caso danés (nave ventilada mecánicamente), en donde el modelo LADD no dio buenos resultados debido a la ausencia de procesos de “sobreelevacion de penacho” (plume-rise). Los modelos de dispersión dan a menudo pobres resultados en condiciones de baja velocidad de viento debido a que la teoría de dispersión en la que se basan no es aplicable en estas condiciones. En situaciones de frecuente descenso en la velocidad del viento, la actual guía de modelización propone usar un modelo que sea eficaz bajo dichas condiciones, máxime cuando se realice una valoración que tenga como objeto establecer una política de regularización. Esto puede no ser siempre posible debido a datos meteorológicos insuficientes, en cuyo caso la única opción sería utilizar un modelo más común, como la versión avanzada de los modelos Gausianos ADMS o AERMOD. Con el objetivo de evaluar la idoneidad de estos modelos para condiciones de bajas velocidades de viento, ambos modelos fueron utilizados en un caso con condiciones Mediterráneas. Lo que supone sucesivos periodos de baja velocidad del viento. El estudio se centró en la dispersión de NH3 procedente de una granja de cerdos en Segovia (España central). Para ello la concentración de NH3 media mensual fue medida en 21 localizaciones en torno a la granja. Se realizaron también medidas de concentración de alta resolución en una única localización durante una campaña de una semana. En este caso, se evaluaron dos estrategias para mejorar la respuesta del modelo ante bajas velocidades del viento. La primera se basó en “no zero wind” (NZW), que sustituyó periodos de calma con el mínimo límite de velocidad del viento y “accumulated calm emissions” (ACE), que forzaban al modelo a calcular las emisiones totales en un periodo de calma y la siguiente hora de no-calma. Debido a las importantes incertidumbres en los datos de entrada del modelo (inputs) (tasa de emisión de NH3, velocidad de salida de la fuente, parámetros de la capa límite, etc.), se utilizó el mismo caso para evaluar la incertidumbre en la predicción del modelo y valorar como dicha incertidumbre puede ser considerada en evaluaciones del modelo. Un modelo dinámico de emisión, modificado para el caso de clima Mediterráneo, fue empleado para estimar la variabilidad temporal en las emisiones de NH3. Así mismo, se realizó una comparativa utilizando las emisiones dinámicas y la tasa constante de emisión. La incertidumbre predicha asociada a la incertidumbre de los inputs fue de 67-98% del valor medio para el modelo ADMS y entre 53-83% del valor medio para AERMOD. La mayoría de esta incertidumbre se debió a la incertidumbre del ratio de emisión en la fuente (50%), seguida por la de las condiciones meteorológicas (10-20%) y aquella asociada a las velocidades de salida (5-10%). El modelo AERMOD predijo mayores concentraciones que ADMS y existieron más simulaciones que alcanzaron los criterios de aceptabilidad cuando se compararon las predicciones con las concentraciones medias anuales medidas. Sin embargo, las predicciones del modelo ADMS se correlacionaron espacialmente mejor con las mediciones. El uso de valores dinámicos de emisión estimados mejoró el comportamiento de ADMS, haciendo empeorar el de AERMOD. La aplicación de estrategias destinadas a mejorar el comportamiento de este último tuvo efectos contradictorios similares. Con el objeto de comparar distintas técnicas de modelización inversa, varios modelos (ADMS, LADD y WindTrax) fueron empleados para un caso no agrícola, una colonia de pingüinos en la Antártida. Este caso fue empleado para el estudio debido a que suponía la oportunidad de obtener el primer factor de emisión experimental para una colonia de pingüinos antárticos. Además las condiciones eran propicias desde el punto de vista de la casi total ausencia de concentraciones ambiente (background). Tras el trabajo de modelización existió una concordancia suficiente entre las estimaciones obtenidas por los tres modelos. De este modo se pudo definir un factor de emisión de para la colonia de 1.23 g NH3 por pareja criadora por día (con un rango de incertidumbre de 0.8-2.54 g NH3 por pareja criadora por día). Posteriores aplicaciones de técnicas de modelización inversa para casos agrícolas mostraron también un buen compromiso estadístico entre las emisiones estimadas por los distintos modelos. Con todo ello, es posible concluir que la modelización inversa es una técnica robusta para estimar tasas de emisión de NH3. Modelos de selección (screening) permiten obtener una rápida y aproximada estimación de los impactos medioambientales, siendo una herramienta útil para evaluaciones de impactos en tanto que permite eliminar casos que presentan un riesgo potencial de daño bajo. De esta forma, lo recursos del modelo pueden Resumen (Castellano) destinarse a casos en donde la posibilidad de daño es mayor. El modelo de Cálculo Simple de los Límites de Impacto de Amoniaco (SCAIL) se desarrolló para obtener una estimación de la concentración media de NH3 y de la tasa de deposición seca asociadas a una fuente agrícola. Está técnica de selección, basada en el modelo LADD, fue evaluada y calibrada con diferentes bases de datos y, finalmente, validada utilizando medidas independientes de concentraciones realizadas cerca de las fuentes. En general SCAIL dio buenos resultados de acuerdo a los criterios estadísticos establecidos. Este trabajo ha permitido definir situaciones en las que las concentraciones predichas por modelos de dispersión son similares, frente a otras en las que las predicciones difieren notablemente entre modelos. Algunos modelos nos están diseñados para simular determinados escenarios en tanto que no incluyen procesos relevantes o están más allá de los límites de su aplicabilidad. Un ejemplo es el modelo LADD que no es aplicable en fuentes con velocidad de salida significativa debido a que no incluye una parametrización de sobreelevacion del penacho. La evaluación de un esquema simple combinando la sobreelevacion del penacho y una turbulencia aumentada en la fuente mejoró el comportamiento del modelo. Sin embargo más pruebas son necesarias para avanzar en este sentido. Incluso modelos que son aplicables y que incluyen los procesos relevantes no siempre dan similares predicciones. Siendo las razones de esto aún desconocidas. Por ejemplo, AERMOD predice mayores concentraciones que ADMS para dispersión de NH3 procedente de naves de ganado ventiladas mecánicamente. Existe evidencia que sugiere que el modelo ADMS infraestima concentraciones en estas situaciones debido a un elevado límite de velocidad de viento. Por el contrario, existen evidencias de que AERMOD sobreestima concentraciones debido a sobreestimaciones a bajas Resumen (Castellano) velocidades de viento. Sin embrago, una modificación simple del pre-procesador meteorológico parece mejorar notablemente el comportamiento del modelo. Es de gran importancia que estas diferencias entre las predicciones de los modelos sean consideradas en los procesos de evaluación regulada por los organismos competentes. Esto puede ser realizado mediante la aplicación del modelo más útil para cada caso o, mejor aún, mediante modelos múltiples o híbridos. ABSTRACT Short-range atmospheric dispersion of ammonia (NH3) emitted by agricultural sources and its subsequent deposition to soil and vegetation can lead to the degradation of sensitive ecosystems and acidification of the soil. Atmospheric concentrations and dry deposition rates of NH3 are generally highest near the emission source and so environmental impacts to sensitive ecosystems are often largest at these locations. Under European legislation, several member states use short-range atmospheric dispersion models to estimate the impact of ammonia emissions on nearby designated nature conservation sites. A recent review of assessment methods for short-range impacts of NH3 recommended an intercomparison of the different models to identify whether there are notable differences to the assessment approaches used in different European countries. Based on this recommendation, this thesis compares and evaluates the atmospheric concentration predictions of several models used in these impact assessments for various real and hypothetical scenarios, including Mediterranean meteorological conditions. In addition, various inverse dispersion modelling techniques for the estimation of NH3 emissions rates are also compared and evaluated and a simple screening model to calculate the NH3 concentration and dry deposition rate at a sensitive ecosystem located close to an NH3 source was developed. The model intercomparison evaluated four atmospheric dispersion models (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 and LADD v2010) for a range of hypothetical case studies representing the atmospheric dispersion from several agricultural NH3 source types. The best agreement between the mean annual concentration predictions of the models was found for simple scenarios with area and volume sources. The agreement between the predictions of the models was worst for the scenario representing the dispersion from a mechanically ventilated livestock house, for which ADMS predicted significantly smaller concentrations than the other models. The reason for these differences appears to be due to the interaction of different plume-rise and boundary layer parameterisations. All four dispersion models were applied to two real case studies of dispersion of NH3 from pig farms in Falster (Denmark) and North Carolina (USA). The mean annual concentration predictions of the models were similar for the USA case study (emissions from naturally ventilated pig houses and a slurry lagoon). The comparison of model predictions with mean annual measured concentrations and the application of established statistical model acceptability criteria concluded that all four models performed acceptably for this case study. This was not the case for the Danish case study (mechanically ventilated pig house) for which the LADD model did not perform acceptably due to the lack of plume-rise processes in the model. Regulatory dispersion models often perform poorly in low wind speed conditions due to the model dispersion theory being inapplicable at low wind speeds. For situations with frequent low wind speed periods, current modelling guidance for regulatory assessments is to use a model that can handle these conditions in an acceptable way. This may not always be possible due to insufficient meteorological data and so the only option may be to carry out the assessment using a more common regulatory model, such as the advanced Gaussian models ADMS or AERMOD. In order to assess the suitability of these models for low wind conditions, they were applied to a Mediterranean case study that included many periods of low wind speed. The case study was the dispersion of NH3 emitted by a pig farm in Segovia, Central Spain, for which mean monthly atmospheric NH3 concentration measurements were made at 21 locations surrounding the farm as well as high-temporal-resolution concentration measurements at one location during a one-week campaign. Two strategies to improve the model performance for low wind speed conditions were tested. These were ‘no zero wind’ (NZW), which replaced calm periods with the minimum threshold wind speed of the model and ‘accumulated calm emissions’ (ACE), which forced the model to emit the total emissions during a calm period during the first subsequent non-calm hour. Due to large uncertainties in the model input data (NH3 emission rates, source exit velocities, boundary layer parameters), the case study was also used to assess model prediction uncertainty and assess how this uncertainty can be taken into account in model evaluations. A dynamic emission model modified for the Mediterranean climate was used to estimate the temporal variability in NH3 emission rates and a comparison was made between the simulations using the dynamic emissions and a constant emission rate. Prediction uncertainty due to model input uncertainty was 67-98% of the mean value for ADMS and between 53-83% of the mean value for AERMOD. Most of this uncertainty was due to source emission rate uncertainty (~50%), followed by uncertainty in the meteorological conditions (~10-20%) and uncertainty in exit velocities (~5-10%). AERMOD predicted higher concentrations than ADMS and more of the simulations met the model acceptability criteria when compared with the annual mean measured concentrations. However, the ADMS predictions were better correlated spatially with the measurements. The use of dynamic emission estimates improved the performance of ADMS but worsened the performance of AERMOD and the application of strategies to improved model performance had similar contradictory effects. In order to compare different inverse modelling techniques, several models (ADMS, LADD and WindTrax) were applied to a non-agricultural case study of a penguin colony in Antarctica. This case study was used since it gave the opportunity to provide the first experimentally-derived emission factor for an Antarctic penguin colony and also had the advantage of negligible background concentrations. There was sufficient agreement between the emission estimates obtained from the three models to define an emission factor for the penguin colony (1.23 g NH3 per breeding pair per day with an uncertainty range of 0.8-2.54 g NH3 per breeding pair per day). This emission estimate compared favourably to the value obtained using a simple micrometeorological technique (aerodynamic gradient) of 0.98 g ammonia per breeding pair per day (95% confidence interval: 0.2-2.4 g ammonia per breeding pair per day). Further application of the inverse modelling techniques for a range of agricultural case studies also demonstrated good agreement between the emission estimates. It is concluded, therefore, that inverse dispersion modelling is a robust technique for estimating NH3 emission rates. Screening models that can provide a quick and approximate estimate of environmental impacts are a useful tool for impact assessments because they can be used to filter out cases that potentially have a minimal environmental impact allowing resources to be focussed on more potentially damaging cases. The Simple Calculation of Ammonia Impact Limits (SCAIL) model was developed as a screening model to provide an estimate of the mean NH3 concentration and dry deposition rate downwind of an agricultural source. This screening tool, based on the LADD model, was evaluated and calibrated with several experimental datasets and then validated using independent concentration measurements made near sources. Overall SCAIL performed acceptably according to established statistical criteria. This work has identified situations where the concentration predictions of dispersion models are similar and other situations where the predictions are significantly different. Some models are simply not designed to simulate certain scenarios since they do not include the relevant processes or are beyond the limits of their applicability. An example is the LADD model that is not applicable to sources with significant exit velocity since the model does not include a plume-rise parameterisation. The testing of a simple scheme combining a momentum-driven plume rise and increased turbulence at the source improved model performance, but more testing is required. Even models that are applicable and include the relevant process do not always give similar predictions and the reasons for this need to be investigated. AERMOD for example predicts higher concentrations than ADMS for dispersion from mechanically ventilated livestock housing. There is evidence to suggest that ADMS underestimates concentrations in these situations due to a high wind speed threshold. Conversely, there is also evidence that AERMOD overestimates concentrations in these situations due to overestimation at low wind speeds. However, a simple modification to the meteorological pre-processor appears to improve the performance of the model. It is important that these differences between the predictions of these models are taken into account in regulatory assessments. This can be done by applying the most suitable model for the assessment in question or, better still, using multiple or hybrid models.

Output Impedance Correction Circuit (OICC): A New Concept to Improve the Dynamic Response of DC/DC Converters with Additional Energy Path

El desarrollo da las nuevas tecnologías permite a los ingenieros llevar al límite el funcionamiento de los circuitos integrados (Integrated Circuits, IC). Las nuevas generaciones de procesadores, DSPs o FPGAs son capaces de procesar la información a una alta velocidad, con un alto consumo de energía, o esperar en modo de baja potencia con el mínimo consumo posible. Esta gran variación en el consumo de potencia y el corto tiempo necesario para cambiar de un nivel al otro, afecta a las especificaciones del Módulo de Regulador de Tensión (Voltage Regulated Module, VRM) que alimenta al IC. Además, las características adicionales obligatorias, tales como adaptación del nivel de tensión (Adaptive Voltage Positioning, AVP) y escalado dinámico de la tensión (Dynamic Voltage Scaling, DVS), imponen requisitos opuestas en el diseño de la etapa de potencia del VRM. Para poder soportar las altas variaciones de los escalones de carga, el condensador de filtro de salida del VRM se ha de sobredimensionar, penalizando la densidad de energía y el rendimiento durante la operación de DVS. Por tanto, las actuales tendencias de investigación se centran en mejorar la respuesta dinámica del VRM, mientras se reduce el tamaño del condensador de salida. La reducción del condensador de salida lleva a menor coste y una prolongación de la vida del sistema ya que se podría evitar el uso de condensadores voluminosos, normalmente implementados con condensadores OSCON. Una ventaja adicional es que reduciendo el condensador de salida, el DVS se puede realizar más rápido y con menor estrés de la etapa de potencia, ya que la cantidad de carga necesaria para cambiar la tensión de salida es menor. El comportamiento dinámico del sistema con un control lineal (Control Modo Tensión, VMC, o Control Corriente de Pico, Peak Current Mode Control, PCMC,…) está limitado por la frecuencia de conmutación del convertidor y por el tamaño del filtro de salida. La reducción del condensador de salida se puede lograr incrementando la frecuencia de conmutación, así como incrementando el ancho de banda del sistema, y/o aplicando controles avanzados no-lineales. Usando esos controles, las variables del estado se saturan para conseguir el nuevo régimen permanente en un tiempo mínimo, así como el filtro de salida, más específicamente la pendiente de la corriente de la bobina, define la respuesta de la tensión de salida. Por tanto, reduciendo la inductancia de la bobina de salida, la corriente de bobina llega más rápido al nuevo régimen permanente, por lo que una menor cantidad de carga es tomada del condensador de salida durante el tránsito. El inconveniente de esa propuesta es que el rendimiento del sistema es penalizado debido al incremento de pérdidas de conmutación y las corrientes RMS. Para conseguir tanto la reducción del condensador de salida como el alto rendimiento del sistema, mientras se satisfacen las estrictas especificaciones dinámicas, un convertidor multifase es adoptado como estándar para aplicaciones VRM. Para asegurar el reparto de las corrientes entre fases, el convertidor multifase se suele implementar con control de modo de corriente. Para superar la limitación impuesta por el filtro de salida, la segunda posibilidad para reducir el condensador de salida es aplicar alguna modificación topológica (Topologic modifications) de la etapa básica de potencia para incrementar la pendiente de la corriente de bobina y así reducir la duración de tránsito. Como el transitorio se ha reducido, una menor cantidad de carga es tomada del condensador de salida bajo el mismo escalón de la corriente de salida, con lo cual, el condensador de salida se puede reducir para lograr la misma desviación de la tensión de salida. La tercera posibilidad para reducir el condensador de salida del convertidor es introducir un camino auxiliar de energía (additional energy path, AEP) para compensar el desequilibrio de la carga del condensador de salida reduciendo consecuentemente la duración del transitorio y la desviación de la tensión de salida. De esta manera, durante el régimen permanente, el sistema tiene un alto rendimiento debido a que el convertidor principal con bajo ancho de banda es diseñado para trabajar con una frecuencia de conmutación moderada para conseguir requisitos estáticos. Por otro lado, el comportamiento dinámico durante los transitorios es determinado por el AEP con un alto ancho de banda. El AEP puede ser implementado como un camino resistivo, como regulador lineal (Linear regulator, LR) o como un convertidor conmutado. Las dos primeras implementaciones proveen un mayor ancho de banda, acosta del incremento de pérdidas durante el transitorio. Por otro lado, la implementación del convertidor computado presenta menor ancho de banda, limitado por la frecuencia de conmutación, aunque produce menores pérdidas comparado con las dos anteriores implementaciones. Dependiendo de la aplicación, la implementación y la estrategia de control del sistema, hay una variedad de soluciones propuestas en el Estado del Arte (State-of-the-Art, SoA), teniendo diferentes propiedades donde una solución ofrece más ventajas que las otras, pero también unas desventajas. En general, un sistema con AEP ideal debería tener las siguientes propiedades: 1. El impacto del AEP a las pérdidas del sistema debería ser mínimo. A lo largo de la operación, el AEP genera pérdidas adicionales, con lo cual, en el caso ideal, el AEP debería trabajar por un pequeño intervalo de tiempo, solo durante los tránsitos; la otra opción es tener el AEP constantemente activo pero, por la compensación del rizado de la corriente de bobina, se generan pérdidas innecesarias. 2. El AEP debería ser activado inmediatamente para minimizar la desviación de la tensión de salida. Para conseguir una activación casi instantánea, el sistema puede ser informado por la carga antes del escalón o el sistema puede observar la corriente del condensador de salida, debido a que es la primera variable del estado que actúa a la perturbación de la corriente de salida. De esa manera, el AEP es activado con casi cero error de la tensión de salida, logrando una menor desviación de la tensión de salida. 3. El AEP debería ser desactivado una vez que el nuevo régimen permanente es detectado para evitar los transitorios adicionales de establecimiento. La mayoría de las soluciones de SoA estiman la duración del transitorio, que puede provocar un transitorio adicional si la estimación no se ha hecho correctamente (por ejemplo, si la corriente de bobina del convertidor principal tiene un nivel superior o inferior al necesitado, el regulador lento del convertidor principal tiene que compensar esa diferencia una vez que el AEP es desactivado). Otras soluciones de SoA observan las variables de estado, asegurando que el sistema llegue al nuevo régimen permanente, o pueden ser informadas por la carga. 4. Durante el transitorio, como mínimo un subsistema, o bien el convertidor principal o el AEP, debería operar en el lazo cerrado. Implementando un sistema en el lazo cerrado, preferiblemente el subsistema AEP por su ancho de banda elevado, se incrementa la robustez del sistema a los parásitos. Además, el AEP puede operar con cualquier tipo de corriente de carga. Las soluciones que funcionan en el lazo abierto suelen preformar el control de balance de carga con mínimo tiempo, así reducen la duración del transitorio y tienen un impacto menor a las pérdidas del sistema. Por otro lado, esas soluciones demuestran una alta sensibilidad a las tolerancias y parásitos de los componentes. 5. El AEP debería inyectar la corriente a la salida en una manera controlada, así se reduce el riesgo de unas corrientes elevadas y potencialmente peligrosas y se incrementa la robustez del sistema bajo las perturbaciones de la tensión de entrada. Ese problema suele ser relacionado con los sistemas donde el AEP es implementado como un convertidor auxiliar. El convertidor auxiliar es diseñado para una potencia baja, con lo cual, los dispositivos elegidos son de baja corriente/potencia. Si la corriente no es controlada, bajo un pico de tensión de entrada provocada por otro parte del sistema (por ejemplo, otro convertidor conectado al mismo bus), se puede llegar a un pico en la corriente auxiliar que puede causar la perturbación de tensión de salida e incluso el fallo de los dispositivos del convertidor auxiliar. Sin embargo, cuando la corriente es controlada, usando control del pico de corriente o control con histéresis, la corriente auxiliar tiene el control con prealimentación (feed-forward) de tensión de entrada y la corriente es definida y limitada. Por otro lado, si la solución utiliza el control de balance de carga, el sistema puede actuar de forma deficiente si la tensión de entrada tiene un valor diferente del nominal, provocando que el AEP inyecta/toma más/menos carga que necesitada. 6. Escalabilidad del sistema a convertidores multifase. Como ya ha sido comentado anteriormente, para las aplicaciones VRM por la corriente de carga elevada, el convertidor principal suele ser implementado como multifase para distribuir las perdidas entre las fases y bajar el estrés térmico de los dispositivos. Para asegurar el reparto de las corrientes, normalmente un control de modo corriente es usado. Las soluciones de SoA que usan VMC son limitadas a la implementación con solo una fase. Esta tesis propone un nuevo método de control del flujo de energía por el AEP y el convertidor principal. El concepto propuesto se basa en la inyección controlada de la corriente auxiliar al nodo de salida donde la amplitud de la corriente es n-1 veces mayor que la corriente del condensador de salida con las direcciones apropiadas. De esta manera, el AEP genera un condensador virtual cuya capacidad es n veces mayor que el condensador físico y reduce la impedancia de salida. Como el concepto propuesto reduce la impedancia de salida usando el AEP, el concepto es llamado Output Impedance Correction Circuit (OICC) concept. El concepto se desarrolla para un convertidor tipo reductor síncrono multifase con control modo de corriente CMC (incluyendo e implementación con una fase) y puede operar con la tensión de salida constante o con AVP. Además, el concepto es extendido a un convertidor de una fase con control modo de tensión VMC. Durante la operación, el control de tensión de salida de convertidor principal y control de corriente del subsistema OICC están siempre cerrados, incrementando la robustez a las tolerancias de componentes y a los parásitos del cirquito y permitiendo que el sistema se pueda enfrentar a cualquier tipo de la corriente de carga. Según el método de control propuesto, el sistema se puede encontrar en dos estados: durante el régimen permanente, el sistema se encuentra en el estado Idle y el subsistema OICC esta desactivado. Por otro lado, durante el transitorio, el sistema se encuentra en estado Activo y el subsistema OICC está activado para reducir la impedancia de salida. El cambio entre los estados se hace de forma autónoma: el sistema entra en el estado Activo observando la corriente de condensador de salida y vuelve al estado Idle cunado el nuevo régimen permanente es detectado, observando las variables del estado. La validación del concepto OICC es hecha aplicándolo a un convertidor tipo reductor síncrono con dos fases y de 30W cuyo condensador de salida tiene capacidad de 140μF, mientras el factor de multiplicación n es 15, generando en el estado Activo el condensador virtual de 2.1mF. El subsistema OICC es implementado como un convertidor tipo reductor síncrono con PCMC. Comparando el funcionamiento del convertidor con y sin el OICC, los resultados demuestran que se ha logrado una reducción de la desviación de tensión de salida con factor 12, tanto con funcionamiento básico como con funcionamiento AVP. Además, los resultados son comparados con un prototipo de referencia que tiene la misma etapa de potencia y un condensador de salida físico de 2.1mF. Los resultados demuestran que los dos sistemas tienen el mismo comportamiento dinámico. Más aun, se ha cuantificado el impacto en las pérdidas del sistema operando bajo una corriente de carga pulsante y bajo DVS. Se demuestra que el sistema con OICC mejora el rendimiento del sistema, considerando las pérdidas cuando el sistema trabaja con la carga pulsante y con DVS. Por lo último, el condensador de salida de sistema con OICC es mucho más pequeño que el condensador de salida del convertidor de referencia, con lo cual, por usar el concepto OICC, la densidad de energía se incrementa. En resumen, las contribuciones principales de la tesis son: • El concepto propuesto de Output Impedance Correction Circuit (OICC), • El control a nivel de sistema basado en el método usado para cambiar los estados de operación, • La implementación del subsistema OICC en lazo cerrado conjunto con la implementación del convertidor principal, • La cuantificación de las perdidas dinámicas bajo la carga pulsante y bajo la operación DVS, y • La robustez del sistema bajo la variación del condensador de salida y bajo los escalones de carga consecutiva. ABSTRACT Development of new technologies allows engineers to push the performance of the integrated circuits to its limits. New generations of processors, DSPs or FPGAs are able to process information with high speed and high consumption or to wait in low power mode with minimum possible consumption. This huge variation in power consumption and the short time needed to change from one level to another, affect the specifications of the Voltage Regulated Module (VRM) that supplies the IC. Furthermore, additional mandatory features, such as Adaptive Voltage Positioning (AVP) and Dynamic Voltage Scaling (DVS), impose opposite trends on the design of the VRM power stage. In order to cope with high load-step amplitudes, the output capacitor of the VRM power stage output filter is drastically oversized, penalizing power density and the efficiency during the DVS operation. Therefore, the ongoing research trend is directed to improve the dynamic response of the VRM while reducing the size of the output capacitor. The output capacitor reduction leads to a smaller cost and longer life-time of the system since the big bulk capacitors, usually implemented with OSCON capacitors, may not be needed to achieve the desired dynamic behavior. An additional advantage is that, by reducing the output capacitance, dynamic voltage scaling (DVS) can be performed faster and with smaller stress on the power stage, since the needed amount of charge to change the output voltage is smaller. The dynamic behavior of the system with a linear control (Voltage mode control, VMC, Peak Current Mode Control, PCMC,…) is limited by the converter switching frequency and filter size. The reduction of the output capacitor can be achieved by increasing the switching frequency of the converter, thus increasing the bandwidth of the system, and/or by applying advanced non-linear controls. Applying nonlinear control, the system variables get saturated in order to reach the new steady-state in a minimum time, thus the output filter, more specifically the output inductor current slew-rate, determines the output voltage response. Therefore, by reducing the output inductor value, the inductor current reaches faster the new steady state, so a smaller amount of charge is taken from the output capacitor during the transient. The drawback of this approach is that the system efficiency is penalized due to increased switching losses and RMS currents. In order to achieve both the output capacitor reduction and high system efficiency, while satisfying strict dynamic specifications, a Multiphase converter system is adopted as a standard for VRM applications. In order to ensure the current sharing among the phases, the multiphase converter is usually implemented with current mode control. In order to overcome the limitation imposed by the output filter, the second possibility to reduce the output capacitor is to apply Topologic modifications of the basic power stage topology in order to increase the slew-rate of the inductor current and, therefore, reduce the transient duration. Since the transient is reduced, smaller amount of charge is taken from the output capacitor under the same load current, thus, the output capacitor can be reduced to achieve the same output voltage deviation. The third possibility to reduce the output capacitor of the converter is to introduce an additional energy path (AEP) to compensate the charge unbalance of the output capacitor, consequently reducing the transient time and output voltage deviation. Doing so, during the steady-state operation the system has high efficiency because the main low-bandwidth converter is designed to operate at moderate switching frequency, to meet the static requirements, whereas the dynamic behavior during the transients is determined by the high-bandwidth auxiliary energy path. The auxiliary energy path can be implemented as a resistive path, as a Linear regulator, LR, or as a switching converter. The first two implementations provide higher bandwidth, at the expense of increasing losses during the transient. On the other hand, the switching converter implementation presents lower bandwidth, limited by the auxiliary converter switching frequency, though it produces smaller losses compared to the two previous implementations. Depending on the application, the implementation and the control strategy of the system, there is a variety of proposed solutions in the State-of-the-Art (SoA), having different features where one solution offers some advantages over the others, but also some disadvantages. In general, an ideal additional energy path system should have the following features: 1. The impact on the system losses should be minimal. During its operation, the AEP generates additional losses, thus ideally, the AEP should operate for a short period of time, only when the transient is occurring; the other option is to have the AEP constantly on, but due to the inductor current ripple compensation at the output, unnecessary losses are generated. 2. The AEP should be activated nearly instantaneously to prevent bigger output voltage deviation. To achieve near instantaneous activation, the converter system can be informed by the load prior to the load-step or the system can observe the output capacitor current, which is the first system state variable that reacts on the load current perturbation. In this manner, the AEP is turned on with near zero output voltage error, providing smaller output voltage deviation. 3. The AEP should be deactivated once the new steady state is reached to avoid additional settling transients. Most of the SoA solutions estimate duration of the transient which may cause additional transient if the estimation is not performed correctly (e.g. if the main converter inductor current has higher or lower value than needed, the slow regulator of the main converter needs to compensate the difference after the AEP is deactivated). Other SoA solutions are observing state variables, ensuring that the system reaches the new steady state or they are informed by the load. 4. During the transient, at least one subsystem, either the main converter or the AEP, should be in closed-loop. Implementing a closed loop system, preferably the AEP subsystem, due its higher bandwidth, increases the robustness under system tolerances and circuit parasitic. In addition, the AEP can operate with any type of load. The solutions that operate in open loop usually perform minimum time charge balance control, thus reducing the transient length and minimizing the impact on the losses, however they are very sensitive to tolerances and parasitics. 5. The AEP should inject current at the output in a controlled manner, thus reducing the risk of high and potentially damaging currents and increasing robustness on the input voltage deviation. This issue is mainly related to the systems where AEP is implemented as auxiliary converter. The auxiliary converter is designed for small power and, as such, the MOSFETs are rated for small power/currents. If the current is not controlled, due to the some unpredicted spike in input voltage caused by some other part of the system (e.g. different converter), it may lead to a current spike in auxiliary current which will cause the perturbation of the output voltage and even failure of the switching components of auxiliary converter. In the case when the current is controlled, using peak CMC or Hysteretic Window CMC, the auxiliary converter has inherent feed-forwarding of the input voltage in current control and the current is defined and limited. Furthermore, if the solution employs charge balance control, the system may perform poorly if the input voltage has different value than the nominal, causing that AEP injects/extracts more/less charge than needed. 6. Scalability of the system to multiphase converters. As commented previously, in VRM applications, due to the high load currents, the main converters are implemented as multiphase to redistribute losses among the modules, lowering temperature stress of the components. To ensure the current sharing, usually a Current Mode Control (CMC) is employed. The SoA solutions that are implemented with VMC are limited to a single stage implementation. This thesis proposes a novel control method of the energy flow through the AEP and the main converter system. The proposed concept relays on a controlled injection of the auxiliary current at the output node where the instantaneous current value is n-1 times bigger than the output capacitor current with appropriate directions. Doing so, the AEP creates an equivalent n times bigger virtual capacitor at the output, thus reducing the output impedance. Due to the fact that the proposed concept reduces the output impedance using the AEP, it has been named the Output Impedance Correction Circuit (OICC) concept. The concept is developed for a multiphase CMC synchronous buck converter (including a single phase implementation), operating with a constant output voltage and with AVP feature. Further, it is extended to a single phase VMC synchronous buck converter. During the operation, the main converter voltage loop and the OICC subsystem capacitor current loop is constantly closed, increasing the robustness under system tolerances and circuit parasitic and allowing the system to operate with any load-current shape or pattern. According to the proposed control method, the system operates in two states: during the steady-state the system is in the Idle state and the OICC subsystem is deactivated, while during the load-step transient the system is in the Active state and the OICC subsystem is activated in order to reduce the output impedance. The state changes are performed autonomously: the system enters in the Active state by observing the output capacitor current and it returns back to the Idle state when the steady-state operation is detected by observing the state variables. The validation of the OICC concept has been done by applying it to a 30W two phase synchronous buck converter with 140μF output capacitor and with the multiplication factor n equal to 15, generating during the Active state equivalent output capacitor of 2.1mF. The OICC subsystem is implemented as single phase PCMC synchronous buck converter. Comparing the converter operation with and without the OICC the results demonstrate that the 12 times reduction of the output voltage deviation is achieved, for both basic operation and for the AVP operation. Furthermore, the results have been compared to a reference prototype which has the same power stage and a fiscal output capacitor of 2.1mF. The results show that the two systems have the same dynamic behavior. Moreover, an impact on the system losses under the pulsating load and DVS operation has been quantified and it has been demonstrated that the OICC system has improved the system efficiency, considering the losses when the system operates with the pulsating load and the DVS operation. Lastly, the output capacitor of the OICC system is much smaller than the reference design output capacitor, therefore, by applying the OICC concept the power density can be increased. In summary, the main contributions of the thesis are: • The proposed Output Impedance Correction Circuit (OICC) concept, • The system level control based on the used approach to change the states of operation, • The OICC subsystem closed-loop implementation, together with the main converter implementation, • The dynamic losses under the pulsating load and the DVS operation quantification, and • The system robustness on the capacitor impedance variation and consecutive load-steps.