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Archivos de la categoría: Tesis Doctorado

Llamado “Beca UTE de Postgrado en Ingeniería Eléctrica en temas de Distribución de Energía Eléctrica”

Por este medio les hacemos llegar las bases del llamado de «Beca UTE de Postgrado en Ingeniería Eléctrica en temas de Distribución de Energía Eléctrica”.

Los aspirantes tienen plazo hasta el 30/09/17 para presentarse.

Bases del llamado a aspirantes

 

Defensa Tesis Doctorado : “Estimación del recurso solar en Uruguay mediante imágenes satelitales”

Viernes 26 de mayo 14:00hs, Salón Azul (piso 5, salón 502) – Facultad de Ingeniería, J. Herrera y Reissig 565

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa de la tesis de doctorado de Rodrigo Alonso Suárez titulada “Estimación del recurso solar en Uruguay mediante imágenes satelitales”

Directores de Tesis : Dr Gonzalo Abal y Dr Pablo Musé

Tribunal : Dr Rafael Terra (Revisor), Universidad de la República. Dr Raul Righini (Revisor), Universidad Nacional de Luján. Dr Gonzalo Casaravilla, Universidad de la República. Dr Juan Ceballos, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Dr Gregory Randall, Universidad de la República. Dr Raul Donangelo, Universidad de la República

Saludos,

Pablo Musé

Resumen

Conocer el recurso solar disponible es una necesidad básica para el desarrollo de los emprendimientos para el aprovechamiento de este tipo de energía. La incerteza con que se conoce el recurso es el principal factor que afecta la viabilidad financiera de los proyectos de mediano y gran porte. El primer Mapa Solar del Uruguay (MSUv1), concluido en 2009, representó un primer esfuerzo por sistematizar el conocimiento del recurso solar en Uruguay. Sin embargo, debido a la escasa información disponible en la época y a la metodología utilizada, el MSUv1 presenta fuertes limitaciones. Estas limitaciones pueden ser resueltas utilizando un modelo basado en imágenes de satélite que se haya ajustado y validado con medidas en Tierra de buena calidad. En esta tesis desarrollamos y optimizamos un modelo satelital adaptado a las particularidades de la región que permite estimar con baja incerteza la irradiación solar hora a hora para cualquier punto del territorio, desde el año 2000 a la fecha. Este modelo fue el mejor de una serie de modelos empíricos que implementamos, todos ellos ajustados y evaluados utilizando los datos de irradiación solar registrados en las redes de medidas del Laboratorio de Energía Solar (LES) y la empresa eléctrica estatal (UTE). No obstante su simplicidad, todas las comparaciones realizadas, ya sea a corto o largo plazo, contra datos u otros modelos satelitales, concluyen que el desempeño del modelo es excelente y que es la alternativa de menor incerteza para estimar el recurso en la región, incluso frente a modelos comerciales más sofisticados. El modelo es aplicado para construir mapas mensuales y anuales del potencial solar, que conforman la segunda versión del Mapa Solar del Uruguay (MSUv2) y representan un avance sustancial en la cantidad y calidad de la información disponible del comportamiento de largo plazo del recurso. Esta nueva versión reduce la incerteza del mapeado de 15% a 2% y aumenta la resolución espacial de 150 km a 3 km, además de incluir componentes de la radiación solar con interés ingenieril que no habían sido mapeadas hasta la fecha y un mapa de potencial de generación fotovoltaica. La información contenida en el MSUv2 incluye también una caracterización de la variabilidad inter-anual y la información necesaria para manejar el riesgo financiero de los proyectos de energía solar. La posibilidad de generar estimaciones horarias de más de 15 años de irradiación solar permitió la elaboración de series horarias típicas para la simulación detallada de emprendimientos solares. Estas series conforman el Año Meteorológico Típico para aplicaciones de Energía Solar (AMTUes) y son representativas de la media de largo plazo y la variabilidad horaria típica. Además de incluir la irradiación solar, en el AMTUes se incluyen otras variables necesarias para las simulaciones, como la temperatura ambiente y la humedad relativa, entre otras. Las herramientas desarrolladas abren paso a una mayor y mejor utilización de la energía solar en Uruguay. Esperamos que la infraestructura y las capacidades locales generadas en el LES a lo largo de este trabajo, tanto en la recepción y procesamiento de información satelital, como en la base de información sobre el recurso solar en Uruguay, puedan ser aprovechadas por actores del sector público o privado para sus fines específicos.

Defensa Tesis Doctorado : “Two Restoration Problems in Satellite Imaging»

Jueves 22 de diciembre 9:30hs, Salón Marrón (705) – Facultad de Ingeniería, J. Herrera y Reissig 565

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa de la tesis de doctorado de Javier Preciozzi titulada “Two Restoration Problems in Satellite Imaging”

Directores de Tesis : Andrés Almansa y Pablo Muse
Tribunal : Mauricio Delbracio, Fernando Paganini, Pablo Sprechmann, Andrés Almansa, Pablo Musé, François Malgouyres y François Champagnat

Saludos,

Pablo Muse

Resumen

This thesis is about satellite image restoration using a variational approach. In the first part, SMOS image restoration is analyzed. These images have the particularity of having being obtained indirectly, from the cross-correlation of microwave signals. Although the sensed wavelength band is exclusively designed for scientific purposes, and all emissions in this band are forbidden, there were (and there still are) strong radio frequencies interferences that degrade enormously the acquired data. Without a good restoration process, all these data remain useless.

In the second part, the problem is related to optical images from very high resolution satellites. Because of the great amount of data, these images have to be compressed prior transmission to Earth. This compression is based on a wavelet transform, and most of its compression power comes from the truncation of the obtained coefficients. The problem with this process is that, because of the noise that is always present on any acquisition system, some artifacts may appear on the decompressed image. Although these artifacts are not very significant to the naked eye, they generate enormous problems for post-processing (for instance, on the computation of Digital Elevation Maps).

In this thesis, we propose solutions for both problems under the same theoretical framework, developing algorithms based on variational formulations. Although each of the problems has its particularities (basically because of the image formation model), the way in which the solutions are proposed is quite general, and can be easily extended to other contexts.