8.2.05. Doctorado en Sistemas de Ingeniería
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Item Control predictivo aplicado a un convertidor matricial multimodular para conversión de energía en sistemas de generación multifásicosAutores: Toledo Gallardo, Sergio RamónAutor Institucional: Universidad de TalcaProfesor Guía: Rivera Abarca, Marco Esteban; Wheeler, Patrick; Gregor, RaúlLa generación distribuida basada en fuentes de energía renovable surge como una solución plausible para la creciente demanda mundial de energía. En este contexto, los sistemas de generación multifásicos son una opción factible que proporciona mayor robustez y capacidad de generación anual que necesita etapas de conversión de potencia eficiente y totalmente controlada. En esta tesis doctoral se presentan los aportes logrados en términos de nuevas topologías basadas en convertidores matriciales multimodulares como etapa de conversión de energía de sistemas hexafásicos, así como mejoras en la implementación de técnicas de control predictivo para esta aplicación. Las principales propuestas se basan en el aprovechamiento de la topología multimodular para mejorar el desempeño del sistema en términos de distorsión armónica total y error cuadrático medio respecto a una implementación clásica del control predictivo de corriente. La técnica propuesta utiliza un término de acoplamiento entre los módulos que se basa en la predicción del error de seguimiento de un módulo que se suma a la referencia del otro para minimizar el error total. La mejora es de alrededor del 30% en promedio en términos de la distorsión armónica y del 40% en el error cuadrático medio. Los resultados son validados además mediante una plataforma experimental construida con este objetivo donde se observa el fenómeno mencionado. Además también se propone una nueva topología de sistema interconectado a la red que utiliza un doble lazo de control con un bucle interno de control predictivo de tensión y uno externo consistente en un control proporcional resonante que logra un alto nivel de calidad de la corriente inyectada al momento de controlar la potencia activa y reactiva que suministra el sistema de generación hexafásico a la red. Finalmente la hipótesis propuesta es validada y se verifica la trascendencia del trabajo realizado mediante un resumen de las publicaciones realizadas en el marco de la tesis doctoral.Item Modelamiento y predicción de riesgo financiero: un enfoque dinámico de valores extremosAutores: Fuentes Lagos, Fernanda StephanieAutor Institucional: Universidad de TalcaProfesor Guía: Herrera Leiva, RodrigoUna amplia literatura proporciona herramientas econométricas para medir el riesgo financiero durante periodos de turbulencias. Sin embargo, hechos estilizados presentes en series de tiempo financieras, tales como clúster de eventos extremos, persistencia y colas pesadas, pueden no ser capturados a través de metodologías clásicas con parámetros estáticos, lo cual podría producir sesgos en las estimaciones y en consecuencia conclusiones erróneas. Por lo tanto, resulta importante contar con una metodología más flexible para la estimación, análisis y predicción del riesgo financiero extremo. Esta tesis presenta un marco teórico que introduce conceptos y estrategias utilizadas para modelar el comportamiento dinámico de series de tiempo durante periodos de crisis. Un profundo entendimiento de las características intrínsecas entre los mercados financieros es obtenido por medio de aplicaciones empíricas que involucran, entre otros, índices de: productos básicos, tipos de cambio, productos energéticos, bancos, mercados globales etc. Como principal resultado un modelo completamente dinámico, basado en teoría de valores extremos y procesos puntuales marcados, es introducido para cuantificar el riesgo unidimensional (riesgo de cola) y riesgo multidimensional (riesgo sistémico), extendiendo la literatura en modelos score driven aplicados a eventos extremos. El desarrollo de esta metodología ofrece una sofisticada y poderosa herramienta econométrica que permite caracterizar las pérdidas extremas de forma dinámica a través de la intensidad y tamaño de los eventos extremos pasados. Para ayudar a capturar de mejor forma el comportamiento dinámico de las series de tiempo, se evalúa incorporar variables exógenas al modelo, tales como medidas de volatilidad implícita o realizada, complementando la información otorgada por ambos procesos estocásticos. El desempeño de los distintos enfoques metodológicos considerados en esta tesis son comparados a través de medidas de riesgo, por medio de diferentes test estadísticos de ajuste en periodos de predicción. Los resultados de experimentos empíricos y teóricos muestran la superioridad la metodología propuesta en los mercados financieros analizados. Este enfoque abre una línea de investigación futura para continuar explorando modelos dinámicos que permitan gestionar adecuadamente el riesgo financiero a niveles extremos. Importantes implicaciones para inversores y precursores de políticas públicas pueden ser obtenidas con los resultados de esta investigación, información clave que puede ser utilizada como proxy para el desarrollo de estrategias económicas y financieras.
