Bifacial photovoltaic (bPV) modules, which harness both front and rear irradiance, offer superior energy yields compared to traditional monofacial modules. However, accurate modeling and validation of bPV performance remains underexplored. This work addresses this gap by proposing a comprehensive bPV modeling framework, supported by three key validation studies. The first study focuses on bPV module characterization through IV curve measurements and diagnostic testing to assess operational conditions. The second study evaluates and compares three electrical models using indoor IV data, identifying critical parameters that influence curve estimation. The third study presents a coupled electrical–thermal model, combining a hybrid thermal approach with open-access irradiance estimation software. The proposed electrical model achieves high estimation accuracy, with errors below 3% at the maximum power point (MPP) under indoor test conditions. However, simulations under real-world conditions reveal higher discrepancies, attributed to factors such as partial shading and irradiance estimation errors. The findings emphasize key factors affecting bPV performance and provide valuable insights for future research, system design, and performance optimization of bifacial PV technology.

The proposed controller delivers excellent dynamic performance, accurate tracking of high-frequency reference signals, fixed switching frequency, and a well-formed harmonic spectrum. These characteristics enable its use not only in active filtering but also in distributed generation applications based on four-leg converters. In addition, a novel improvement is proposed to solve the underlying optimization problem using the Active-Set Method. Simulations were carried out to compare this approach with the Unit Partition method and a MATLAB solver, proving that the proposed method achieves the optimal result. The performance of the controller was first verified through simulations, and then validated in a laboratory setup using an IGBT-based converter operating with an unbalanced and non-linear load, confirming the controller’s effectiveness and high-quality performance in practical scenarios.

El problema de la Planificación de la Expansión de la Transmisión (TEP) puede volverse difícil de tratar computacionalmente a medida que se incluyen más variables en su formulación, por lo cual los planificadores generalmente limitan la representación de las condiciones operacionales del sistema. De este modo, este trabajo propone metodologías de clustering para la selección de condiciones operativas en el TEP, considerando además la creciente integración de ener- gías renovables variables (ERV) en los sistemas. Para lograr dicho objetivo, se contrasta el método tradicional de descomposición de la curva de duración de la demanda (LDC) con técnicas de clustering como k-means y PAM, que consideran la diversidad espacial de la demanda neta. Los métodos propuestos se prueban en el sistema IEEE de 24 barras para diferentes niveles de penetración renovable variable (0%, 5%, 12%, 26% y 50%), ubicando parques eólicos y solares en diferentes localizaciones, con el objetivo de mostrar los efectos de la variabilidad espacial y temporal en los perfiles de demanda neta. Las representaciones obtenidas se ingresan como entradas en el problema TEP y los resultados se comparan con la solución del problema completo (sin reducción por clustering) utilizando diferentes métricas comparativas. Los resultados numéricos muestran que el número óptimo de clusters depende de la variabilidad de los perfiles de demanda neta. Además, la selección de condiciones operativas para los estudios de TEP que utilizan las técnicas de clustering propuestas reducen el error con respecto al método LDC a medida que la demanda neta se vuelve más diversa espacialmente. La segunda parte de este trabajo presenta una metodología alternativa para la re- ducción de escenarios de demanda, basando su clustering en un análisis post-óptimo de variables de interés para el problema de expansión de la transmisión. La metodología utilizada consiste en el pre-procesamiento de los datos de entrada a través de un flu- jo de potencia óptimo, cuyos resultados relacionados con los costos de operación y los flujos a través de las líneas se procesan y agrupan para rescatar grupos de demanda representativos a partir de ellos. Las metodologías propuestas realizan su proceso de clustering basadas en las técnicas de k-means, PAM y la conocida LDC (demanda neta), siendo PAM la técnica con mayor requerimiento computacional asociado. De este modo, se agrupan los respectivos indicadores horarios de las variables de interés y a través de estos realizar los respectivos grupos de demanda del sistema. De manera adicional, se presenta una variable relativa a los flujos del sistema que considera información de interés respecto a los flujos de líneas con y sin límites de capacidad de transmisión. Las metodologías propuestas se contrastan con la metodología propuesta en la primera parte, que consiste en el clustering directo en la demanda. Los resultados numéricos indican que la selección de una metodología adecuada de- pende directamente del nivel de variabilidad del sistema. De manera general, el agrupar a partir de la demanda y flujos de potencia sin límites de capacidad son las metodologías con mejor desempeño cuando se utiliza k-means y PAM en sus clusters. Así, para los casos de estudio con baja variabilidad el estas dos tienen un rendimiento similar, sin embargo en los casos de alta variabilidad el agrupamiento basado en PAM tiene el mejor desempeño.

En este trabajo se estudia el aporte que pueden entregar las centrales eólicas a los sistemas eléctricos de potencia desde la perspectiva de la operación, considerando aspectos como: costos operacionales, costos de encendido y apagado, generación de tecnologías convencionales, disponibilidad de reserva en giro, emisiones de gases y suficiencia del sistema. A este enfoque lo denominaremos en adelante evaluación sistémica de la energía eólica en la operación de corto plazo de los sistemas eléctricos de potencia. Lo anterior se aborda mediante una modelación detallada de la operación de corto plazo, considerando distintos niveles de penetración eólica y restricciones operacionales tanto del parque generador como del sistema de transmisión. El estudio se enfoca en este tipo de centrales debido a que, a diferencia de las tecnologías convencionales, las centrales eólicas presentan una alta variabilidad e incertidumbre en la disponibilidad del recurso primario. Actualmente, las metodologías empleadas para estudiar el impacto de la penetración eólica en la programación de corto plazo se centran principalmente en abordar la incertidumbre del recurso mediante esquemas de resolución determinista o estocástica del predespacho. Por otro lado, para evaluar la suficiencia de los sistemas eléctricos con alta penetración de energía eólica, se utilizan modelos analíticos o computacionales. La resolución determinista del predespacho trata la incertidumbre del recurso de manera implícita mediante el uso de reserva en giro, mientras que la resolución estocástica permite tratar dicha incertidumbre de forma explícita, utilizando escenarios de generación eólica. Los modelos analíticos para evaluar la suficiencia, si bien son útiles, presentan limitaciones al incorporar múltiples restricciones operacionales del sistema, como las restricciones de transmisión, rampas de carga, tiempos mínimos de encendido y apagado, o el heat rate (poder calorífico) de las unidades generadoras. En cambio, los modelos computacionales disponibles hasta la fecha han considerado únicamente la reserva en giro como medida preventiva ante posibles salidas forzadas de generadores. Para evaluar de forma sistémica el ingreso de energía eólica, esta tesis propone un modelo computacional que permita tratar la incertidumbre del recurso mediante la resolución estocástica del predespacho. Posteriormente, se incorpora un esquema de simulación Monte Carlo para modelar tanto las salidas forzadas de los generadores como la incertidumbre asociada a la generación eólica. Así, se combinará la programación del predespacho con un modelo computacional diseñado para evaluar la suficiencia de los sistemas eléctricos de potencia. Las simulaciones se llevarán a cabo sobre el sistema de pruebas IEEE RTS-76, lo cual permitirá analizar de manera sistémica el ingreso de energía eólica bajo distintos niveles de penetración y considerando diversas restricciones operacionales del parque generador. Cabe señalar que las métricas actualmente utilizadas para cuantificar el valor de capacidad de las centrales eólicas (es decir, su aporte a la suficiencia del sistema), tanto en modelos analíticos como computacionales, se basan en la métrica Loss of Load Expectation (LOLE). En esta tesis se propone una métrica alternativa, basada en las pérdidas de energía esperadas (Loss of Energy Expectation, LOEE), con el fin de obtener un valor de capacidad más representativo. Esta métrica considera de manera más adecuada tanto las restricciones operacionales como la variabilidad del recurso renovable, y se comparará con otras métricas utilizadas en la actualidad. Finalmente, se evaluará la cantidad óptima de reserva necesaria para enfrentar la incertidumbre de las variables modeladas, considerando esquemas tanto estáticos (reserva constante durante el horizonte de evaluación) como dinámicos (reserva variable hora a hora). Los resultados de esta tesis serán de utilidad para fundamentar nuevas políticas y consideraciones sobre el uso de energías renovables, permitiendo cuantificar de manera sistémica sus efectos en la operación de corto plazo de los sistemas eléctricos.

En esta tesis se analiza la **suficiencia energética** del Sistema Interconectado Central chileno (SIC) frente a la incorporación de **energía eólica**. El análisis, basado en la simulación de Monte Carlo, considera variables estocásticas tales como la salida forzada de las unidades generadoras y la generación de centrales eólicas, y es capaz de evaluar el impacto de restricciones operacionales (tales como los límites de las líneas de transmisión y restricciones de las unidades térmicas), que son difíciles de capturar con las técnicas analíticas. Previo a la evaluación de la suficiencia, fue necesario crear perfiles eólicos sintéticos. Se contaba con información de diferentes centros de medición de la velocidad del viento en las regiones que componen el SIC. Como la velocidad estaba medida a 20 metros, pero las aspas de los generadores eólicos se encuentran a una altura promedio de 80 metros, se utilizó el método de Hellmann para extrapolar la velocidad. Posteriormente, se empleó un modelo SARIMA (1, 0, 1) x (1, 1, 1)₂₄ para predecir los datos, obteniéndose así un conjunto de perfiles eólicos sintéticos. Luego, estos perfiles de generación eólica sintéticos se usaron como entrada estocástica en un esquema de simulación Monte Carlo, que utiliza un modelo de producción del SIC para obtener métricas capaces de capturar el impacto de diferentes restricciones operacionales en la suficiencia del sistema. Al analizar el efecto de diferentes niveles de generación eólica, se pudo observar que la mayoría de los beneficios, en términos de incremento en la suficiencia, ocurren al incorporar cerca de 500 MW adicionales de generación eólica. Con mayor generación eólica, la suficiencia permanece prácticamente constante. Como el método propuesto fue capaz de captar restricciones operacionales, se observó que en algunos casos la conexión de una nueva planta eólica podría causar un aumento en la energía no servida del sistema. Por ejemplo, al conectar la central **Lebu Sur** en el nodo **Hualpén 220**, después de que las otras centrales eólicas ya estaban operando, se produjo un leve aumento en la energía no servida como resultado de un cambio en el predespacho y congestión en el sistema de transmisión. También se analizó la ventaja de la diversificación de la generación eólica. Por ejemplo, se observó que la energía no servida del sistema disminuye en cerca de un 7% cuando tres centrales eólicas de 100 MW son conectadas en diferentes nodos, en lugar de una sola central de 300 MW conectada en uno solo. Otro resultado de este estudio fue descubrir que, frente a una **hidrología seca**, la potencia eólica contribuye más a la suficiencia del sistema eléctrico que frente a una **hidrología húmeda**, como resultado de una mayor disponibilidad de la reserva en giro. Finalmente, se propuso un método basado en simulación para estimar el **valor de capacidad** de la potencia eólica. Se trabajó con tres centrales eólicas con diferentes factores de carga y diferentes tipos de correlación entre la demanda del sistema y la generación eólica. Con el propósito de validar el método, los resultados del modelo propuesto se compararon, y resultaron consistentes, con los obtenidos mediante el método recomendado por el **IEEE Task Force on the Capacity Value of Wind Power**. Los resultados mostraron que, con correlación positiva entre la generación y la demanda, el valor de capacidad puede mejorar en más de un 50% en comparación con una correlación negativa.

—In this letter, we consider the exponential stabilization of a distributed parameter port-Hamiltonian system interconnected with an unstable finite-dimensional linear system at its free end and control input at the opposite one. The infinite-dimensional system can also have in-domain anti-damping. The control design passes through the definition of a finite-dimensional linear system that “embeds” the response of the distributed parameter model, and that can be stabilized by acting on the available control input. The conditions that link the exponential stability of the latter system with the exponential stability of the original one are obtained thanks to a Lyapunov analysis. Simulations are presented to show the pros and cons of the proposed synthesis methodology.

High-multiplicity pp collisions exhibit features, traditionally associated with nuclear effects. Coherence motivates to treat high-multiplicity pp, pA, and AA collisions on an equal footing. We rely on the phenomenological parametrization for mean multiplicities of light hadrons and J=ψ, assuming their linear dependence on Ncoll in pA collisions. The results of this approach underestimate the recently measured production rate of J=ψ at very high hadronic multiplicities. The linear dependence of J=ψ multiplicity on Ncoll is subject to predicted nonlinear corrections, related to mutual boosting of the saturation scales in colliding dense parton clouds. A parameter-free calculation of the nonlinear corrections allows us to explain data for pT-integrated yield of J=ψ at high hadronic multiplicities. Calculations are in a good accord with data binned in several pT intervals as well. As was predicted, ϒ and J=ψ are equally suppressed at forward rapidities in pA collisions. Consequently, their fractional multiplicities at forward rapidities in pp collisions are equal as well, and their magnitude agrees with data.