Design and analysis of ripple-based controls based on the discrete modeling and Floquet theory

Ripple-based controls can strongly reduce the required output capacitance in PowerSoC converter thanks to a very fast dynamic response. Unfortunately, these controls are prone to sub-harmonic oscillations and several parameters affect the stability of these systems. This paper derives and validates a simulation-based modeling and stability analysis of a closed-loop V 2Ic control applied to a 5 MHz Buck converter using discrete modeling and Floquet theory to predict stability. This allows the derivation of sensitivity analysis to design robust systems. The work is extended to different V 2 architectures using the same methodology.

Functional and effective connectivity in MEG. Application to the study of epilepsy

Nuestro cerebro contiene cerca de 1014 sinapsis neuronales. Esta enorme cantidad de conexiones proporciona un entorno ideal donde distintos grupos de neuronas se sincronizan transitoriamente para provocar la aparición de funciones cognitivas, como la percepción, el aprendizaje o el pensamiento. Comprender la organización de esta compleja red cerebral en base a datos neurofisiológicos, representa uno de los desafíos más importantes y emocionantes en el campo de la neurociencia. Se han propuesto recientemente varias medidas para evaluar cómo se comunican las diferentes partes del cerebro a diversas escalas (células individuales, columnas corticales, o áreas cerebrales). Podemos clasificarlos, según su simetría, en dos grupos: por una parte, la medidas simétricas, como la correlación, la coherencia o la sincronización de fase, que evalúan la conectividad funcional (FC); mientras que las medidas asimétricas, como la causalidad de Granger o transferencia de entropía, son capaces de detectar la dirección de la interacción, lo que denominamos conectividad efectiva (EC). En la neurociencia moderna ha aumentado el interés por el estudio de las redes funcionales cerebrales, en gran medida debido a la aparición de estos nuevos algoritmos que permiten analizar la interdependencia entre señales temporales, además de la emergente teoría de redes complejas y la introducción de técnicas novedosas, como la magnetoencefalografía (MEG), para registrar datos neurofisiológicos con gran resolución. Sin embargo, nos hallamos ante un campo novedoso que presenta aun varias cuestiones metodológicas sin resolver, algunas de las cuales trataran de abordarse en esta tesis. En primer lugar, el creciente número de aproximaciones para determinar la existencia de FC/EC entre dos o más señales temporales, junto con la complejidad matemática de las herramientas de análisis, hacen deseable organizarlas todas en un paquete software intuitivo y fácil de usar. Aquí presento HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), una toolbox en MatlabR, diseñada precisamente con este fin. Creo que esta herramienta será de gran ayuda para todos aquellos investigadores que trabajen en el campo emergente del análisis de conectividad cerebral y supondrá un gran valor para la comunidad científica. La segunda cuestión practica que se aborda es el estudio de la sensibilidad a las fuentes cerebrales profundas a través de dos tipos de sensores MEG: gradiómetros planares y magnetómetros, esta aproximación además se combina con un enfoque metodológico, utilizando dos índices de sincronización de fase: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), este ultimo menos sensible a efecto la conducción volumen. Por lo tanto, se compara su comportamiento al estudiar las redes cerebrales, obteniendo que magnetómetros y PLV presentan, respectivamente, redes más densamente conectadas que gradiómetros planares y PLI, por los valores artificiales que crea el problema de la conducción de volumen. Sin embargo, cuando se trata de caracterizar redes epilépticas, el PLV ofrece mejores resultados, debido a la gran dispersión de las redes obtenidas con PLI. El análisis de redes complejas ha proporcionado nuevos conceptos que mejoran caracterización de la interacción de sistemas dinámicos. Se considera que una red está compuesta por nodos, que simbolizan sistemas, cuyas interacciones se representan por enlaces, y su comportamiento y topología puede caracterizarse por un elevado número de medidas. Existe evidencia teórica y empírica de que muchas de ellas están fuertemente correlacionadas entre sí. Por lo tanto, se ha conseguido seleccionar un pequeño grupo que caracteriza eficazmente estas redes, y condensa la información redundante. Para el análisis de redes funcionales, la selección de un umbral adecuado para decidir si un determinado valor de conectividad de la matriz de FC es significativo y debe ser incluido para un análisis posterior, se convierte en un paso crucial. En esta tesis, se han obtenido resultados más precisos al utilizar un test de subrogadas, basado en los datos, para evaluar individualmente cada uno de los enlaces, que al establecer a priori un umbral fijo para la densidad de conexiones. Finalmente, todas estas cuestiones se han aplicado al estudio de la epilepsia, caso práctico en el que se analizan las redes funcionales MEG, en estado de reposo, de dos grupos de pacientes epilépticos (generalizada idiopática y focal frontal) en comparación con sujetos control sanos. La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos más comunes, con más de 55 millones de afectados en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por la predisposición a generar ataques epilépticos de actividad neuronal anormal y excesiva o bien síncrona, y por tanto, es el escenario perfecto para este tipo de análisis al tiempo que presenta un gran interés tanto desde el punto de vista clínico como de investigación. Los resultados manifiestan alteraciones especificas en la conectividad y un cambio en la topología de las redes en cerebros epilépticos, desplazando la importancia del ‘foco’ a la ‘red’, enfoque que va adquiriendo relevancia en las investigaciones recientes sobre epilepsia. ABSTRACT There are about 1014 neuronal synapses in the human brain. This huge number of connections provides the substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized, producing the emergence of cognitive functions such as perception, learning or thinking. Understanding the complex brain network organization on the basis of neuroimaging data represents one of the most important and exciting challenges for systems neuroscience. Several measures have been recently proposed to evaluate at various scales (single cells, cortical columns, or brain areas) how the different parts of the brain communicate. We can classify them, according to their symmetry, into two groups: symmetric measures, such as correlation, coherence or phase synchronization indexes, evaluate functional connectivity (FC); and on the other hand, the asymmetric ones, such as Granger causality or transfer entropy, are able to detect effective connectivity (EC) revealing the direction of the interaction. In modern neurosciences, the interest in functional brain networks has increased strongly with the onset of new algorithms to study interdependence between time series, the advent of modern complex network theory and the introduction of powerful techniques to record neurophysiological data, such as magnetoencephalography (MEG). However, when analyzing neurophysiological data with this approach several questions arise. In this thesis, I intend to tackle some of the practical open problems in the field. First of all, the increase in the number of time series analysis algorithms to study brain FC/EC, along with their mathematical complexity, creates the necessity of arranging them into a single, unified toolbox that allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of them. I developed such a toolbox for this aim, it is named HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), and encompasses several of the most common indexes for the assessment of FC and EC running for MatlabR environment. I believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis and will entail a great value for the scientific community. The second important practical issue tackled in this thesis is the evaluation of the sensitivity to deep brain sources of two different MEG sensors: planar gradiometers and magnetometers, in combination with the related methodological approach, using two phase synchronization indexes: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), the latter one being less sensitive to volume conduction effect. Thus, I compared their performance when studying brain networks, obtaining that magnetometer sensors and PLV presented higher artificial values as compared with planar gradiometers and PLI respectively. However, when it came to characterize epileptic networks it was the PLV which gives better results, as PLI FC networks where very sparse. Complex network analysis has provided new concepts which improved characterization of interacting dynamical systems. With this background, networks could be considered composed of nodes, symbolizing systems, whose interactions with each other are represented by edges. A growing number of network measures is been applied in network analysis. However, there is theoretical and empirical evidence that many of these indexes are strongly correlated with each other. Therefore, in this thesis I reduced them to a small set, which could more efficiently characterize networks. Within this framework, selecting an appropriate threshold to decide whether a certain connectivity value of the FC matrix is significant and should be included in the network analysis becomes a crucial step, in this thesis, I used the surrogate data tests to make an individual data-driven evaluation of each of the edges significance and confirmed more accurate results than when just setting to a fixed value the density of connections. All these methodologies were applied to the study of epilepsy, analysing resting state MEG functional networks, in two groups of epileptic patients (generalized and focal epilepsy) that were compared to matching control subjects. Epilepsy is one of the most common neurological disorders, with more than 55 million people affected worldwide, characterized by its predisposition to generate epileptic seizures of abnormal excessive or synchronous neuronal activity, and thus, this scenario and analysis, present a great interest from both the clinical and the research perspective. Results revealed specific disruptions in connectivity and network topology and evidenced that networks’ topology is changed in epileptic brains, supporting the shift from ‘focus’ to ‘networks’ which is gaining importance in modern epilepsy research.

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

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