http://hdl.handle.net/11531/819 2026-04-16T05:48:14Z 2026-04-16T05:48:14Z Blanco Lecaroz-Badger, Mariano http://hdl.handle.net/11531/103278 2025-09-23T17:00:26Z 2025-01-01T00:00:00Z

Título : Strategic Optimization of Hybrid Photovoltaic and Energy Storage Projects:Techno-Economic Analysis Oriented Toward Investment Decision-Making Autor : Blanco Lecaroz-Badger, Mariano Resumen : Este Trabajo Fin de Máster presenta un análisis técnico-económico integral de los sistemas híbridos fotovoltaicos (PV) con almacenamiento en baterías (BESS), orientado a la toma de decisiones de inversión. Comienza describiendo los principios de operación de la generación fotovoltaica y de las tecnologías de almacenamiento, y compara tres configuraciones clave de integración: AC acoplado independiente, AC acoplado co-ubicado y DC acoplado clásico. Cada escenario se analiza en términos de flujos de ingresos posibles—PPAs fijos, ventas merchant, contratos de tolling, arbitraje, servicios auxiliares y recuperación de clipping—junto con las estructuras de costes asociadas (CAPEX y OPEX). La rentabilidad base se evalúa con métricas unlevered como IRR, LCOE, LCOS y payback. El trabajo identifica como hallazgo central la limitación de las curvas merchant estándar, habitualmente derivadas de modelos de BESS independiente. Dichas curvas no reflejan dos dinámicas propias de los híbridos: la carga gratuita desde PV que permite recuperar energía cortada, y las restricciones de exportación derivadas de inversores, transformadores o puntos de interconexión compartidos. Para solventar esta carencia, se desarrolla una metodología que convierte estos efectos en incrementos o reducciones de ingresos aplicados a las curvas merchant. Los resultados ajustados reducen diferencias artificiales entre configuraciones y evitan conclusiones sesgadas. En conjunto, modelar explícitamente sinergias y limitaciones mejora la solidez de las evaluaciones financieras y respalda decisiones estratégicas de inversión más fundamentadas en proyectos híbridos PV+BESS.; This Master’s Thesis delivers a comprehensive techno-economic analysis of hybrid photovoltaic (PV) and battery energy storage systems (BESS), designed to inform investment decision-making. It begins by outlining the operating principles of PV generation and storage technologies, and then compares three key integration pathways: AC-coupled standalone, AC-coupled co-located, and DC-coupled classic systems. Each configuration is examined in terms of feasible revenue streams—fixed PPAs, merchant sales, tolling contracts, arbitrage, ancillary services, and clipping recapture—and the associated cost structures (CAPEX and OPEX). Baseline profitability is evaluated with unlevered project metrics such as IRR, LCOE, LCOS, and payback period. A central finding is the inadequacy of standard merchant revenue curves, which are generally derived from standalone BESS models. Such curves fail to represent two hybrid-specific dynamics: free PV-based charging that recaptures otherwise curtailed energy, and export constraints imposed by shared inverters, transformers, or interconnections. To address this gap, the thesis develops a methodology that converts these dynamics into quantified uplifts or haircuts which are then applied to merchant curves. The adjusted results narrow profitability differences across configurations, preventing biased conclusions. Overall, explicitly modeling synergies and constraints enhances the robustness of financial evaluations and supports better strategic investment in hybrid PV+BESS projects. Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial

2025-01-01T00:00:00Z Pineda Salcedo, Beatriz http://hdl.handle.net/11531/100370 2025-09-18T11:19:59Z 2025-01-01T00:00:00Z

Título : Multicentrality Analysis for Vulnerability Assessment in Network Topology Archetypes Autor : Pineda Salcedo, Beatriz Resumen : A medida que las redes de distribución eléctrica se vuelven más complejas, debido a factores como la electrificación de la demanda o la integración de generación distribuida, garantizar su resiliencia y fiabilidad representa un desafío creciente para los operadores de redes de distribución. Este proyecto evaluó la eficacia del análisis de centralidad múltiple (MCA) para la detección de vulnerabilidades en redes de distribución eléctrica, considerando tanto métricas de centralidad puramente topológicas como métricas híbridas que incorporan algunas propiedades eléctricas. Se han estudiado cuatro redes de distribución reales de Scottish Power Energy Networks (SPEN), de distintos tamaños y niveles de mallado, realizando simulaciones bajo condiciones de demanda máxima. El análisis de contingencias, realizado con OpenDSS, proporcionó el punto de referencia, mientras que las métricas de centralidad se calcularon principalmente con NetworkX. El estudio muestra que la centralidad de intermediación, pese a basarse únicamente en datos topológicos, ofrece un rendimiento sólido como herramienta de cribado rápido, aunque presenta una ligera tendencia a sobreestimar la criticidad de algunos nodos. Las métricas híbridas, en particular la centralidad de intermediación por flujo de corriente en líneas, superan generalmente a las métricas puramente topológicas en la identificación precisa de nodos vulnerables. Ambas métricas de intermediación destacan en la detección de los nodos más críticos, mientras que la discriminación en nodos menos críticos resulta menos precisa, aunque de menor relevancia práctica. La metodología propuesta logra ahorros computacionales significativos respecto a métodos tradicionales como el análisis de contingencias, permitiendo una identificación de vulnerabilidades más rápida, escalable y aplicable en la operación de redes de distribución.; As electricity distribution networks become increasingly complex due to factors such as the electrification of the demand or the integration of distributed generation, ensuring their resilience and reliability is a growing challenge for DNOs. In this project, the effectiveness of Multiple Centrality Analysis (MCA) in assessing vulnerabilities in electrical distribution networks was evaluated. It focuses on both purely topological centrality metrics and hybrid ones, that incorporate electrical properties. Using four real SPEN distribution networks of varying sizes and meshing levels, simulations were conducted under peak demand conditions. Contingency analysis was performed with OpenDSS to provide a benchmark, while NetworkX was used to calculate most centrality metrics. The study reveals that betweenness centrality, despite relying only on topological data, performs robustly as a rapid screening tool but tends to overestimate the criticality of some nodes. Hybrid metrics, particularly current-flow line betweenness centrality, usually outperformed purely topological metrics in identifying vulnerable nodes with improved accuracy. Both betweenness metrics effectively identify the most critical nodes, whereas discrimination among less critical nodes is less precise but less relevant practically. The methodology achieved significant computational savings compared to full contingency analysis, enabling efficient and scalable vulnerability screening for DNOs. Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster in Smart Grids

2025-01-01T00:00:00Z Bermejo Villaescusa, Pablo http://hdl.handle.net/11531/99737 2025-09-18T11:19:59Z 2025-01-01T00:00:00Z

Título : Automatic Single-Line Diagram Generation for LV Networks from GIS Data Autor : Bermejo Villaescusa, Pablo Resumen : Las redes de distribución de baja tensión están evolucionando rápidamente por la creciente penetración de recursos energéticos distribuidos, que transforma redes antes pasivas en sistemas activos y bidireccionales. Aunque los operadores mantienen modelos de la red detallados en sistemas de información geográfica (GIS), no transmiten de forma efectiva e intuitiva la conectividad y la topología. Los diagramas unifilares siguen siendo la herramienta más adecuada para esto, pero su elaboración manual no es escalable a redes de distribución. Este proyecto cubre esa brecha automatizando la generación de diagramas ortogonales y estándar directamente a partir de modelos de datos de GIS heterogéneos. Se propone un proceso modular que, dado un modelo de GIS de una sección de la red de distribución, crea un grafo equivalente y genera el diagrama en cuatro fases: (1) clasificación y simplificación del grafo, con parámetros de entrada configurables; (2) normalización para imponer un patrón estándar de nodos; (3) disposición por capas mediante una adaptación del marco de Sugiyama incluyendo una asignación fija de capas y minimización de cruces; y (4) trazado y exportación con simbología unifilar estándar en formato SVG. La implementación se ha realizado con datos de ScottishPower Energy Networks (SPEN) y es aplicable a otros conjuntos de datos con ajustes menores en la primera fase. Ocho casos reales, con redes de tamaño y grado de mallado crecientes, se utilizan para demostrar el método: se obtuvieron diagramas válidos sin cruces en seis redes; en dos, la asignación fija de capas generó subestructuras no planares por niveles, que impidieron eliminar todos los cruces. Los tiempos de ejecución oscilaron entre ~0,1–1,6 s para las redes de tamaño reducido y ~5–21 s para las redes más complejas. También se trazó con éxito una red de media tensión, mostrando la versatilidad del enfoque.; Low-voltage (LV) distribution networks are being reshaped by high penetrations of distributed energy resources, turning formerly passive feeders into active, bidirectional systems. Utilities already maintain rich network models in geographic information systems (GIS), yet raw geospatial representations do not conveniently convey connectivity and topology at a glance. For this purpose, single-line diagrams (SLDs) remain the most intelligible tool, but manual drafting does not scale well to utility-sized datasets. This thesis addresses that gap by automating the generation of standard, orthogonal SLDs directly from heterogeneous GIS data. The thesis develops a reproducible, modular, end-to-end pipeline that, given a GIS-based model of an LV distribution grid section, generates an SLD of the underlying network through four phases: (1) graph classification and simplification, producing a parameter-controlled simplified network graph that preserves key characteristics; (2) normalization to enforce a standard node pattern compatible with diagram rendering; (3) layered layout via a custom implementation of the Sugiyama framework for layer assignment and crossing minimization; and (4) plotting using standard single line diagram symbols and exporting in SVG format. The implementation is focused on ScottishPower Energy Networks (SPEN) data but can be generalized to other network datasets through minor adjustments to the first phase. Eight case studies with real LV network sections (increasing in size and meshedness) are used to demonstrate the method. The algorithm produced valid diagrams with no symbol overlap for six networks; and two invalid diagrams caused by non-level-planar substructures produced by fixed layer assignment. Runtime was ~0.1–1.6 s for smaller, radial sections and ~5–21 s for larger, more complex networks. One medium-voltage network outside the main LV scope was also laid out successfully, illustrating the versatility of the method. Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster in Smart Grids

2025-01-01T00:00:00Z López-Rey Rojas, Alberto http://hdl.handle.net/11531/99723 2025-09-18T11:19:59Z 2025-01-01T00:00:00Z

Título : Design and Implementation of a Test Automation Strategy for PowerOn Control Systems Autor : López-Rey Rojas, Alberto Resumen : Este proyecto presenta el diseño e implementación de un sistema de automatización de pruebas visuales para PowerOn, la plataforma SCADA/ADMS utilizada por Scottish Power. El trabajo aborda el reto de automatizar pruebas funcionales y de regresión en un entorno cerrado, limitado exclusivamente a la interfaz gráfica y sin acceso a backend ni APIs públicas. Se evaluaron distintas herramientas de automatización, seleccionándose SikuliX por su rentabilidad, carácter de código abierto y capacidad de adaptación al reconocimiento de imágenes basado en píxeles. El marco desarrollado interactúa con PowerOn íntegramente a través de su interfaz gráfica, replicando las acciones de un operador humano mediante coincidencia de patrones visuales, OCR y simulación de entradas de teclado y ratón. Incluye construcción modular de pruebas, manejo de filtros y barras de herramientas, umbrales de similitud adaptativos y mecanismos de recuperación ante errores. Para mejorar la usabilidad, se integraron componentes de Java Swing, permitiendo la selección de pruebas y la introducción de parámetros en tiempo de ejecución. Se implementó además una capacidad de ejecución por lotes para validar la escalabilidad, posibilitando aplicar un mismo test a grandes volúmenes de datos y generando registros detallados en CSV con resultados, causas de error, capturas de pantalla y tiempos de ejecución. En un caso representativo sobre la interfaz de Diagrama de Red, el sistema alcanzó un 94% de éxito en 200 subestaciones, con un tiempo medio de ejecución de 10,51 segundos, lo que evidencia su robustez y repetibilidad. Los fallos se limitaron a dos casos límite de reconocimiento de imágenes y no interrumpieron la ejecución gracias a la lógica de watchdog. Los resultados demuestran que la automatización basada en GUI puede ser una estrategia fiable y escalable para entornos SCADA cerrados. Aunque Eggplant se identificó como la opción técnicamente más avanzada, las restricciones presupuestarias favorecieron el uso de SikuliX, que resultó suficiente para los objetivos del proyecto. El marco desarrollado sienta las bases para futuras ampliaciones hacia otros módulos de PowerOn, la integración con verificaciones de backend y la creación de paneles centralizados de informes, facilitando pruebas más eficientes, consistentes y auditables en sistemas de infraestructuras críticas.; This project presents the design and implementation of a visual test automation for PowerOn, the SCADA/ADMS platform used by Scottish Power. The work addresses the challenge of automating functional and regression testing in a closed, GUI-only environment without backend access or public APIs. Conventional automation tools were evaluated, with SikuliX selected as the most suitable solution due to its cost-effectiveness, open-source nature, and adaptability to pixel-based image recognition. The developed framework interacts with PowerOn entirely through its graphical interface, simulating human operator actions using image pattern matching, OCR, and keyboard/mouse input simulation. It supports modular test construction, filter and toolbar handling, adaptive similarity thresholds, and error-recovery mechanisms. To improve usability, Java Swing components were integrated for runtime test selection and parameter entry. A batch execution capability was implemented to validate the scalability of the approach, enabling the same test to run against large datasets with detailed CSV logging of results, error causes, screenshots, and execution times. A representative case study on the Network Diagram interface achieved a 94% success rate over 200 substations with a median runtime of 10.51s, demonstrating high robustness and repeatability. Failures were limited to two image-recognition edge cases and did not interrupt the batch thanks to watchdog logic. These results show that GUI-based automation can be a reliable and scalable strategy for closed SCADA environments. The results show that GUI-based automation can be reliable and scalable strategy for closed SCADA environments. While Eggplant remains the technically superior option, budget constraints favoured the adoption of SikuliX, which proved sufficient for the project’s objectives. The framework lays the groundwork for future expansion to other PowerOn modules, integration with backend verifications and the development of centralised reporting dashboards, enabling more efficient consistent, and auditable testing in critical infrastructure systems. Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster in Smart Grids

2025-01-01T00:00:00Z