La monografía La aportación de Manuel Rivera a la navegación aérea, publicada en coedición con el Ministerio de Defensa, pretende dar a conocer la figura de este militar vigués del siglo XIX, creador de uno de los primeros diseños de dirigible y sin embargo olvidado por la historia oficial, eclipsado por nombres como Giffard, Von Zeppelin o el propio Torres Quevedo.

La hidrosanitaria en edi cios trajo consigo problemas relacionados con la salud pública, la higiene personal, el diseño de construcción, los materiales de plomería, las técnicas avanzadas y los reglamentos estatales. Como estos problemas se desarrollan durante un período de la Revolución Industrial, las soluciones que se dieron estuvieron íntimamente ligadas a los nuevos materiales, métodos, modelos y estandarización. En el libro, el ingeniero Pérez trata ampliamente y en forma didáctica todos los aspectos relacionados con suministros de agua, equipos de presión, pérdidas en tuberías, redes de...

Denuncia que presentan Manuel Peña y Manuel Ponce de León, respecto a la negación del Estado de brindar recursos públicos para el mantenimiento de una vía pública. En el impreso se hace alusión a la existencia de dos caminos y los costos que tiene cada uno de ellos.

Abstract: Fluid storage capacity measurements of core plugs in the laboratory consider pore volume as a function of effective stress. The latter is equal to applied confining pressure – n × applied pore pressure. However, the results are often reported as a function of difference in the applied pressures, because the effective stress coefficient (n) is an unknown. This creates confusion during the interpretation of laboratory data and leads to added uncertainties in the analysis of the storage capacity of the samples under in-situ conditions. In this paper, we present a new laboratory method that allows simultaneous prediction of the sample pore volume, the coefficient of isothermal pore compressibility, and the effective stress coefficient. These quantities are necessary to predict the fluid storage as a function of effective stress. The method requires two stages of gas (helium) uptake by the sample under confining pressure and pore pressure and measures pressure-volumedata. Confining pressure is always kept larger than the equilibrium pore pressure, but their values at each stage are changed arbitrarily. The analysis is simple and includes simultaneous solutions of two algebraic equations including the measured pressurevolumedata. The model is validated by taking the reference pore volume near zero stress. The reference volume predicted matches with that measured independently using the standard helium porosimeter. For sandstone, shale, and carbonate samples, the estimated pore compressibility is, on average, 10−6 psi−1. The effective stress coefficient is higher than unity and is a linear function of the ratio of the applied pressure values. We present a new graphical method that predicts the Biot coefficient (α) of the rock sample, a fundamental quantity used during the strain calculations that indicates the tendency of the rock to deform volumetrically. A new fundamental rule is found between the applied pressure difference and the effective stress: σe/α = pc − pp. Interestingly, the predicted Biot coefficient values for the shale samples show values between 0.46 and 1.0. This indicates that features of the shale sample, such as mineral variability, fine-scale lamination, and fissility, come into play during the fluid storage measurements. Resumen: Las mediciones de capacidad de almacenamiento de fluidos en tapones de núcleo en el laboratorio consideran el volumen poroso como una función del esfuerzo efectiva. Esta última, es igual a la presión de confinamiento aplicada - n × presión de poro aplicada. Sin embargo, los resultados a menudo se reportan como función de la diferencia en las presiones aplicadas, porque el coeficiente de esfuerzo efectivo (n) es desconocido. Esto crea confusión durante la interpretación de los datos de laboratorio y genera incertidumbres adicionales en el análisis de la capacidad de almacenamiento de las muestras en condiciones in situ. Resumen: En este artículo, presentamos un nuevo método de laboratorio que permite la estimación simultánea del volumen poroso de la muestra, el coeficiente de compresibilidad de poro isotérmico y el coeficiente de esfuerzo efectivo. Estas cantidades son necesarias para predecir el almacenamiento de fluido en función del esfuerzo efectivo. El método requiere dos etapas de absorción de gas (helio) por la muestra bajo presión de confinamiento y presión de poro y mide los datos de presión-volumen. La presión de confinamiento siempre se mantiene mayor que la presión de poro de equilibrio, pero sus valores en cada etapa pueden cambiar arbitrariamente. El análisis es simple e incluye soluciones simultáneas de dos ecuaciones algebraicas, incluidos los datos de presión-volumen medidos. El modelo se valida tomando el volumen de poro de referencia cerca de la tensión cero. El volumen de referencia estimado coincide con el medido de forma independiente utilizando un porosímetro de helio estándar. Para las muestras de arenisca, lutita y carbonato, la compresibilidad de poro estimada es, en promedio, 10−6 psi − 1. El coeficiente de esfuerzo efectivo es mayor a la unidad y es una función lineal de la relación de los valores de presión aplicados. Presentamos un nuevo método gráfico que predice el coeficiente de Biot (α) de la muestra de roca, una cantidad fundamental utilizada durante los cálculos de deformación que indica la tendencia de la roca a deformarse volumétricamente. Se encuentra una nueva relación fundamental entre la diferencia de presión aplicada y el esfuerzo efectivo: σe / α = pc - pp. Curiosamente, los valores del coeficiente de Biot estimado para las muestras de lutitas muestran valores entre 0,46 y 1,0. Esto indica que las características de la muestra de lutita, como la variabilidad mineral, la laminación a escala fina y la fisibilidad, entran en juego durante las mediciones de almacenamiento de fluidos.

Abstract: Using low-cost gas sensors for air quality monitoring promises cost e ective and convenient measurement systems. Nevertheless, the results obtained have a questionable quality due to di erent factors that can a ect sensor performance. The most discussed ones are relative humidity and air temperature. This investigation aimed to assess the behavior of B4-series low-cost gas sensors from Alphasense for measuring CO, NO, NO2, and O3 for di erent levels of relative humidity and temperature. These low-cost gas sensors were tested for six relative humidity levels from 10% to 85% with increasing steps of 15% and four temperature levels of 10 C, 25 C, 35 C, and 45 C against reference instruments in the laboratory. The e ect of these parameters on low-cost gas sensors was quantified in laboratory from which a correction algorithm was calculated, which was then applied to the field data. The applied algorithm improved the data quality of the low-cost gas sensors in most of the cases. Additionally, a low-cost dryer was assessed to reduce the influence of these factors on the low-cost gas sensors, which also proved to be suitable to enhance the data quality.

Abstract: The aim of this investigation is to assess the behavior of the low-cost sensors under different levels of temperature and relative humidity, which are the main parameters affecting their performance. Several set of experiments were carried out in both, laboratory and field conditions using four low-cost sensors from the company Alphasense. As a short summary of the experimental plan, the low-cost sensors were firstly tested under six relative humidity and four temperature levels against traditional reference instruments. This with the aim of developing a correction algorithm for these two parameters. Then the implementation of a low-cost dryer was evaluated which would reduce the influence of the mentioned parameters on the low-cost sensor behavior. All of these stated tests were performed in controlled conditions in the laboratory. In the end, a long-term experiment in the field was done. This experiment had a duration of one month, and its aim was to appraise the algorithm calculated from the laboratory when comparing their results against the concentrations measured by a monitoring station in Marienplatz, Stuttgart. The relative humidity levels achieved during the laboratory experiments were from 10% until 85%, increasing in steps of 15%, and the temperature levels were 10°C, 25°C, 35°C and 45°C. All low-cost sensors showed a significant improvement when the developed correction algorithm was applied, which is reflected in the selected evaluation parameters (MAPE, MAE, linearity and offset). The relative humidity levels used for the assessment of the low-cost dryer were 40%, 55%, 70% and 85%, finding similar results obtained from the previous experiments. However, with the advantage that in this case, after the drying process, the relative humidity and temperature levels were stable, which leads to avoid applying a complex correction algorithm. The concentrations measured by the low-cost sensors with the applied correction showed improved results, with absolute errors of 38.18 ppb, 7.64 ppb and 4.27 ppb for CO, NO and NO2, respectively. Further investigation is also suggested, regarding the use of different set of sensor for checking the reproducibility as well as dynamic changes in the influencing parameters.

Abstract: Power systems have been dominated by synchronous generators for more than a century. The power system stability has been classically categorized with respect to the dynamics and interactions of the synchronous generator. The classic categories are rotor-angle, frequency, and voltage stability. However, due to the recent high penetration of inverterbased generators such as solar panels and wind turbines, instabilities have arisen outside the spectrum of the classical power system definitions. Therefore, in 2020, the slowinteraction converter-driven stability has been included in the power system stability classification by the IEEE Power System Dynamic Performance Committee. This instability has been observed in real-life cases showing undamped voltage oscillations, which have led to the partial disconnection of power systems. This work focuses on this recently classified instability whose investigation is in the early stages regarding its cause, detection and prevention. Therefore, this work proposes a methodology for the detection and prediction of this instability. This methodology is based on time-domain simulations, the computation of eigenvalues of the power system and the participation factors of oscillatory modes. The proposed tool has been effective in not only detecting but also anticipating the onset of converter-driven instability in operational scenarios with long-term voltage instability. The elements causing the instability are identified using the participation factors, which facilitate the tuning of inverter-based generators controls. Thereby, it is possible to mitigate the converter-driven instability before its manifestation and thus avoid undesired disconnection of generation units, or in the worst case, a potential system collapse. Resumen: Los sistemas de energía han estado dominados por generadores síncronos durante más de un siglo. La estabilidad del sistema de potencia se ha categorizado clásicamente con respecto a la dinámica y las interacciones del generador síncrono. Las categorías clásicas son el ángulo del rotor, la frecuencia y la estabilidad de voltaje. Sin embargo, debido a la reciente alta penetración de generadores basados en inversores, como paneles solares y turbinas eólicas, han surgido inestabilidades fuera del espectro de las definiciones clásicas de sistemas de energía. Por lo tanto, en 2020, la estabilidad impulsada por el convertidor de interacción lenta ha sido incluida en la clasificación de estabilidad del sistema de energía por el Comité de Desempeño Dinámico del Sistema de Energía de IEEE. Esta inestabilidad se ha observado en casos de la vida real que muestran oscilaciones de tensión no amortiguadas, que han provocado la desconexión parcial de los sistemas eléctricos. Este trabajo se centra en esta inestabilidad recientemente clasificada cuya investigación se encuentra en etapas tempranas en cuanto a su causa, detección y prevención. Por tanto, este trabajo propone una metodología para la detección y predicción de esta inestabilidad. Esta metodología se basa en simulaciones en el dominio del tiempo, el cálculo de los valores propios del sistema eléctrico y los factores de participación de los modos oscilatorios. La herramienta propuesta ha sido eficaz no solo para detectar sino también para anticipar el inicio de la inestabilidad impulsada por el convertidor en escenarios operativos con inestabilidad de voltaje a largo plazo. Los elementos que causan la inestabilidad se identifican utilizando los factores de participación, que facilitan el ajuste de los controles de los generadores basados en inversores. De esta manera, es posible mitigar la inestabilidad impulsada por el convertidor antes de su manifestación y así evitar la desconexión no deseada de las unidades de generación o, en el peor de los casos, un colapso potencial del sistema.

Abstract: This Master thesis presents a decentralized DDC strategy for major household appliances in Berlin. It exploits their power flexibility by means of three key indicators and supported by artificial intelligence. It has been examined whether those appliances may be used in a decentralized frequency regulation successfully. The appliances have been divided into two groups according to their operating characteristics- Thermal and Sequential Loads. This work also inquiries about the suitability of the control strategy to overcome power imbalances caused by PV generation. To answer this question, different seasonal and consumption scenarios have been analyzed. The control strategy is implemented using a modular approach. For this purpose, three main stages have been defined and divided into smaller units. For the implementation of these units Pandapower, MATLAB, and its toolbox MATPOWER have been used. The first stage is the power consumption forecast using a Neural Network. A feed-forward Network has been designed to estimate a day-ahead consumption profile for each household. At the second stage the Sequential Loads optimal scheduling takes place. A Genetic Algorithm optimizes the Sequential Loads turn on time based on householder preferences and characteristics. At the last stage the Dynamic Demand Control strategy takes place. On one hand, LSI stands for the characteristics of the appliances and for the user´s comfort. On the other hand, GSI and GCI represent the grid state from a technical and economic point of view. To validate the method a suitable network has been implemented. This network has 1800 households and includes 198 residential rooftop PV systems. Besides, several scenarios have been designed to test and compare the control strategy under different conditions. Influencing factors such as Energy Consumption Patterns and the size of the higher-level distribution grid are been modified. The analysis of the simulations shows that the proposed DDC strategy succeeds in frequency stabilization with flexible loads. The Energy Consumption Patterns play a relevant role to achieve this regulation. ECP d- the most realistic pattern, allows a successful control during the entire year with a significant low X value equal 10. These positive results allow for the conclusion that a decentralized control strategy with no information exchange can be implemented in a city like Berlin. Resumen: Esta tesis de maestría presenta una estrategia de control dinámica de demanda descentralizada para los principales electrodomésticos en la ciudad de Berlín. Esta estrategia explota la flexibilidad energética de los electrodomésticos mediante tres indicadores clave y al apoyarse en inteligencia artificial. Se ha examinado si esos aparatos pueden utilizarse con éxito en la regulación de frecuencia descentralizada. Los aparatos se han dividido en dos grupos según sus características de funcionamiento: cargas térmicas y secuenciales. Este trabajo también indaga sobre la idoneidad de la estrategia de control para superar los desequilibrios energéticos provocados por la generación fotovoltaica. Para responder a esta pregunta se han analizado diferentes escenarios estacionales y de consumo. La estrategia de control se implementa mediante un enfoque modular. Para ello, se han definido tres etapas principales y se han dividido en unidades más pequeñas. Para la implementación de estas unidades se han utilizado Pandapower, MATLAB y su aplicativo MATPOWER. La primera etapa es la pronostico del consumo de energía mediante una red neuronal. Se ha diseñado una red feed-forward para estimar el perfil de consumo diario para cada hogar. En la segunda etapa tiene lugar la programación óptima de cargas secuenciales. Un algoritmo genético optimiza el tiempo de activación de las cargas secuenciales en función de las preferencias y características del hogar. En la última etapa se lleva a cabo la estrategia de control dinámico de la demanda. Por un lado, LSI representa las características de los electrodomésticos y la comodidad del usuario. Por otro lado, GSI y GCI representan el estado de la red desde un punto de vista técnico y económico. Para validar el método se ha implementado una red adecuada. Esta red tiene 1800 hogares e incluye 198 sistemas fotovoltaicos residenciales en tejados. Además, se han diseñado varios escenarios para probar la estrategia de control en diferentes condiciones. Se modifican factores de influencia como los Patrones de Consumo de Energía y el tamaño de la red de distribución de nivel superior. El análisis de las simulaciones muestra que la estrategia DDC propuesta tiene éxito en la estabilización de frecuencia con cargas flexibles. Los Patrones de Consumo de Energía juegan un papel relevante para lograr esta regulación. ECP d- el patrón más realista, permite un control exitoso durante todo el año con un valor X bajo significativo igual a 10. Estos resultados positivos permiten concluir que una estrategia de control descentralizado sin intercambio de información se puede implementar en una ciudad como Berlín.

Abstract: In the past, when power systems did not incorporate a considerable amount of distributed generation units, the almost passive behavior of the distribution networks could be reasonably represented by static load models (e.g., the exponential model), because they had relatively little impact on power system stability. Therefore, from a transmission perspective, the distribution systems could be seen as an aggregated load for bulk power system stability studies. However, in modern systems, the impact of distributed generation units can no longer be neglected. The static models cannot represent the dynamics of the active distributed networks, which are now increasingly spread across power systems. However, modeling active distribution networks in detail is not feasible due to information exchange restrictions between transmission and distribution system operators, in addition to the great computational effort that it would take. This thesis proposes an alternative black-box, simulation-based methodology to identify dynamic equivalents of active distribution networks focused on long-term voltage stability studies for bulk power systems. The methodology is based on model identification techniques and Hammerstein-Wiener models. The approach depends only on variables measured at the boundary buses, which prevents the need to have previous knowledge about the system, as is the case with greybox models. Furthermore, to avoid heavy-duty nonlinear model techniques, such as artificial neural networks, which are challenging to implement and use in a rather conservative sector such as power systems planning and operation, the proposed methodology keeps a transparent relationship to linear systems. The results and conclusions are derived from time-domain simulations on the IEEE test system for voltage stability assessment, the Nordic test system. It is concluded that the dynamic equivalents are able to reproduce accurately the nonlinear behavior of the active distribution networks. Resumen: En el pasado, cuando los sistemas de energía no incorporaban una cantidad considerable de unidades de generación distribuida, el comportamiento casi pasivo de las redes de distribución podía representarse razonablemente mediante modelos de carga estática (por ejemplo, el modelo exponencial), porque tenían un impacto relativamente pequeño en la energía. estabilidad del sistema. Por lo tanto, desde una perspectiva de transmisión, los sistemas de distribución podrían verse como una carga agregada para los estudios de estabilidad del sistema de energía a granel. Sin embargo, en los sistemas modernos, el impacto de las unidades de generación distribuida ya no puede pasarse por alto. Los modelos estáticos no pueden representar la dinámica de las redes distribuidas activas, que ahora se distribuyen cada vez más en los sistemas de energía. Sin embargo, modelar las redes de distribución activas en detalle no es factible debido a las restricciones de intercambio de información entre los operadores de los sistemas de transmisión y distribución, además del gran esfuerzo computacional que requeriría. Esta tesis propone una metodología alternativa basada en simulación de caja negra para identificar equivalentes dinámicos de redes de distribución activas enfocadas en estudios de estabilidad de voltaje a largo plazo para sistemas de energía a granel. La metodología se basa en técnicas de identificación de modelos y modelos de Hammerstein-Wiener. El enfoque depende únicamente de las variables medidas en los buses delimitadores, lo que evita la necesidad de tener conocimientos previos sobre el sistema, como es el caso de los modelos de caja gris. Los resultados y las conclusiones se derivan de simulaciones en el dominio del tiempo en el sistema de prueba IEEE para la evaluación de la estabilidad de voltaje, el sistema de prueba nórdico.

We explore how we can use synthetically generated RGB-D training data from a near photo-realistic game engine to train modality-specific person detectors. We perform ablation studies on a challenging, real-world dataset which we recorded using a Kinect v2 RGB-D sensor in multiple warehouse environments. Through extensive use of domain randomization techniques, we synthesize a realistic and highly varied training set of challenging intralogistics scenarios as observed from a mobile robot, comprising persons in confined and cluttered indoor spaces. We then train the detector layers of a YOLOv3 model from scratch on our synthetic RGB and jet-encoded depth images. While for the RGB case, we still observe a domain gap of 6 points in mAP compared to a pretrained COCO model, results indicate that by exploiting simulation, an immense manual labeling effort needed to prepare large-scale datasets such as MS COCO might be unnecessary for the depth modality. We further find that filtering of highly occluded groundtruth boundin boxes during training, as well as modeling of time-of-flight sensor noise characteristics has a positive impact on model performance. We also provide an initial set of qualitative results on our real-world dataset.