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.

ABSTRACTThere are stark differences between the waste recycling literature from the global North and that from the global South. The literature from the global North tends to focus on empirical analyses of existing municipal recycling services and rarely considers institutional factors. When it does, the theoretical approaches adopted are limited, especially regarding the role of informal institutions. In contrast, recycling literature from the global South does focus on informal institutions, but it does so by concentrating on the struggles of waste pickers rather than on the performance of waste management services provided by local authorities. This divergence in the literature suggests the need for an analytical framework that integrates institutions and recycling performance. This article analyses waste disposal regimes in two Latin American metropolitan areas, Medellín (Colombia) and Santiago (Chile), and explores the link between income inequality and recycling. It focuses on the political settlements that lie at the heart of the waste regimes. As such, waste regimes in these two cities are understood to be a product of the interplay of balances of power, institutions and distribution of benefits. The study also highlights the need to understand informal institutions as relational phenomena that affect both the rich and the poor, and not just as a subsistence strategy by the latter.

A search for the exclusive decays of the Higgs and Z bosons to a ϕ or ρ meson and a photon is performed with a pp collision data sample corresponding to an integrated luminosity of up to 35.6 fb−1 collected at s√=13 TeV with the ATLAS detector at the CERN Large Hadron Collider. These decays have been suggested as a probe of the Higgs boson couplings to light quarks. No significant excess of events is observed above the background, as expected from the Standard Model. Upper limits at 95% confidence level were obtained on the branching fractions of the Higgs boson decays to ϕγ and ργ of 5.0×10−4 and 10.4×10−4, respectively. The corresponding 95% confidence level upper limits for the Z boson decays are 0.7×10−6 and 4.0×10−6 for ϕγ and ργ, respectively.

Popular measures of product availability in inventory systems seek to control different aspects of stock shortages. However, none of them simultaneously control all aspects of shortages, because stock shortages in inventory systems are complex random events. This paper analyzes the performance ofαLservice measure, defined as the probability that stockouts do not occur during a replenishment cycle, to cover different aspects of stock shortages when used to design an optimal continuous review (Q,r) policy. We show that explicitly controlling the frequency of replenishment cycle stockouts, using theαLservice-level, allows to implicitly control the size of the stockouts at an arbitrary time, the size of accumulated backorders at an arbitrary time, and the duration of the replenishment cycle stockouts. However, the cost of controlling the frequency of replenishment cycle stockouts is greater than the cost of controlling the size of stockouts and the duration of the replenishment cycle stockouts.

ATLAS measured the centrality dependence of the dijet yield using 165  nb−1 of 𝑝+Pb data collected at √𝑠NN=8.16  TeV in 2016. The event centrality, which reflects the 𝑝+Pb impact parameter, is characterized by the total transverse energy registered in the Pb-going side of the forward calorimeter. The central-to-peripheral ratio of the scaled dijet yields, 𝑅CP, is evaluated, and the results are presented as a function of variables that reflect the kinematics of the initial hard parton scattering process. The 𝑅CP shows a scaling with the Bjorken 𝑥 of the parton originating from the proton, 𝑥𝑝, while no such trend is observed as a function of 𝑥Pb. This analysis provides unique input to understanding the role of small proton spatial configurations in 𝑝+Pb collisions by covering parton momentum fractions from the valence region down to 𝑥𝑝∼10−3 and 𝑥Pb∼4×10−4.