In recent years, photovoltaic (PV) power production have seen an increase and the PV power systems are often located in the distribution grids close to the consumers. Since the distributions grids rarely are designed for power production, investigation of its effects is needed. It is seen in this thesis that PV power production will cause voltages to rise, potentially to levels exceeding the limits that grid owners have to abide by. A model of a distribution grid is developed in MathWorks MATLAB. The model contains a transformer, cables, households, energy storage systems (ESS:s) and photovoltaic power systems. The system is simulated by implementing a numerical Forward Backward Sweep Method, solving for powers, currents and voltages in the grid. PV power systems are added in different configurations along with different configurations of ESS:s. The results are analysed, primarily concerning voltages and voltage limits. It is concluded that addition of PV power production in the distribution grid affects voltages, more or less depending on where in the grid the systems are placed and what peak power they have. It is also concluded that having energy storage systems in the grid, changing the power factor of the inverter for the PV systems or lowering the transformer secondary-side voltage can bring the voltages down. / På senare tid har det skett en ökning i antalet solcellsanläggningar som installeras i elnätet och dessa är ofta placerade i distributionsnäten nära hushållen. Eftersom distributionsnäten sällan är dimensionerade för produktion så behöver man utreda effekten av det. I det här arbetet visas det att solcellsproduktion kommer att öka spänningen i elnätet, potentiellt så mycket att de gränser elnätsägarna måste hålla nätet inom överstigs. En modell över lågspänningsnätet skapas i MathWorks MATLAB. Modellen innehåller transformator, kablar, hushåll, energilager och solcellsanläggningar. Systemet simuleras med hjälp av en numerisk Forward Backward Sweep-lösare som beräknar effekter, strömmar och spänningar i elnätet. Solcellanläggningarna placeras ut i elnätet i olika konfigurationer tillsammans med olika konfigurationer av energilager. Resultaten från simuleringarna analyseras främst med avseende på spänningen i elnätet utifrån dess gränser. De slutsatser som dras i arbetet är att solcellsproduktion kommer att påverka spänningen, mycket beroende på var i elnätet anläggningarna placeras och storleken hos dem. Det visas också att energilager, justering av effektfaktor hos solcellsanläggningarna eller en spänningssänkning på transformatorns lågspänningssida kan få ner spänningen i elnätet. / <p>LiTH-ISY-EX--19/5194--SE</p>

Solubility prediction usually refers to prediction of the intrinsic aqueous solubility, which is the concentration of an unionised molecule in a saturated aqueous solution at thermodynamic equilibrium at a given temperature. Solubility is determined by structural and energetic components emanating from solid-phase structure and packing interactions, solute–solvent interactions, and structural reorganisation in solution. An overview of the most commonly used methods for solubility prediction is given in Chapter 1. In this thesis, we investigate various approaches to solubility prediction and solvation model development, based on informatics and incorporation of empirical and experimental data. These are of a knowledge-based nature, and specifically incorporate information from the Cambridge Structural Database (CSD). A common problem for solubility prediction is the computational cost associated with accurate models. This issue is usually addressed by use of machine learning and regression models, such as the General Solubility Equation (GSE). These types of models are investigated and discussed in Chapter 3, where we evaluate the reliability of the GSE for a set of structures covering a large area of chemical space. We find that molecular descriptors relating to specific atom or functional group counts in the solute molecule almost always appear in improved regression models. In accordance with the findings of Chapter 3, in Chapter 4 we investigate whether radial distribution functions (RDFs) calculated for atoms (defined according to their immediate chemical environment) with water from organic hydrate crystal structures may give a good indication of interactions applicable to the solution phase, and justify this by comparison of our own RDFs to neutron diffraction data for water and ice. We then apply our RDFs to the theory of the Reference Interaction Site Model (RISM) in Chapter 5, and produce novel models for the calculation of Hydration Free Energies (HFEs).

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Continued increase in system load leading to a reduction in operating margins, as well as the tendency to move towards a deregulated grid with renewable energy sources has increased the vulnerability of the grid to blackouts. Advanced intelligent techniques are therefore required to design new monitoring schemes that enable smart grid operation in a secure and robust manner. As the grid is highly interconnected, monitoring of transmission and distribution systems is increasingly relying on digital communication. Conventional security assessment techniques are slow, hampering real-time decision making. Hence, there is a need to develop fast and accurate security monitoring techniques. Intelligent techniques that are capable of processing large amounts of captured data are finding increasing scope as essential enablers for the smart grid. The research work presented in this thesis has evolved from the need for enhanced monitoring in transmission and distribution grids. The potential of intelligent techniques for enhanced system monitoring has been demonstrated for disturbed scenarios in an integrated power system. In transmission grids, one of the challenging problems is network partitioning, also known as network area-decomposition. In this thesis, an approach based on relative electrical distance (RED) has been devised to construct zonal dynamic equivalents such that the dynamic characteristics of the original system are retained in the equivalent system within the desired accuracy. Identification of coherent generators is another key aspect in power system dynamics. In this thesis, a support vector clustering-based coherency identification technique is proposed for large interconnected multi-machine power systems. The clustering technique is based on coherency measure which is formulated using the generator rotor measurements. These rotor measurements can be obtained with the help of Phasor Measurement Units (PMUs). In distribution grids, accurate and fast fault identification of faults is a key challenge. Hence, an automated fault diagnosis technique based on multi class support vector machines (SVMs) has been developed in this thesis. The proposed fault location scheme is capable of accurately identify the fault type, location of faulted line section and the fault impedance in the distributed generation (DG) systems. The proposed approach is based on the three phase voltage and current measurements available at all the sources i.e. substation and at the connection points of DGs. An approach for voltage instability monitoring in 3-phase distribution systems has also been proposed in this thesis. The conventional single phase L-index measure has been extended to a 3-phase system to incorporate information pertaining to unbalance in the distribution system. All the approaches proposed in this thesis have been validated using standard IEEE test systems and also on practical Indian systems.

Die fortwährende Verkleinerung der Strukturbreiten in der Mikroelektronik erfordert es, herkömmliche SiO2 Dielektrika durch Materialien mit kleinerer Dielektrizitätskonstante zu ersetzen. Dafür sind verschiedene „low-k Materialien“ entwickelt worden. Unter diesen sind die Organosilikatgläser, die aus SiO2 Netzwerken mit eingelagerten Methylgruppen bestehen wegen ihrer ausgezeichneten Eigenschaften besonders interessant als Dielektrika zwischen metallischen Leiterbahnen. In dieser Arbeit sind fünf verschiedene dieser „low-k Materialien“ untersucht worden: ein dichtes und vier poröse Materialien, die alle durch plasmagestützte chemische Gasphasenabscheidung hergestellt wurden. Die strukturellen, chemischen und dielektrischen Eigenschaften der Materialien wurden mit Hilfe der analytischen Durchstrahlungselektronenmikroskopie unter Verwendung eines abbildenden GATAN-Energiespektrometers untersucht. Die Bestimmung der radialen Verteilungsfunktion (RDF) zur Charakterisierung der atomaren Nahordnung ermöglicht uns die Ermittlung mittlerer Bindungslängen und – winkel sowie der mikroskopischen Dichte des Materials. Gegenüber SiO2 wurden in den untersuchten „low-k Materialien“ stark veränderte mittlere Si-O, O-O und Si-Si Bindungslängen gefunden. Dieses wirkt sich natürlich auch auf die mittleren Si-O-Si bzw. O-Si-O Bindungswinkel aus, und wie erwartet war auch die mikroskopische Dichte der „low-k Materialien“ kleiner als die Dichte des SiO2. Elektronen Energieverlustspektroskopie (EELS) und Photoelektronenspektroskopie (XPS) wurden zur Charakterisierung der chemischen Umgebung der Atome in den „low-k Materialien“ herangezogen. Die Energien von Ionisationskanten und die Bindungsenergien der Silizium-2p und Sauerstoff-1s Elektronen waren in den „low-k Materialien“ größer als im SiO2. Die Kohlenstoffatome kamen in den „low-k Materialien“ sowohl sp2 als auch sp3 hybridisiert vor. sp2-Hybridisierung liegt vor, wenn Bindungen wie Si=CH2 und C=C im Netzwerk vorkommen, während sp3 Hybridisierung z.B. dann vorkommt, wenn freie Si-Bindungen durch –CH3 Gruppen abgesättigt werden. Die Anteile an sp2- bzw. sp3-hybridisierten Kohlenstoffatome wurden aus der Feinstruktur der K-Energieverlustkanten des Kohlenstoffs abgeschätzt. Das ergab, daß die meisten Kohlenstoffatome in den „low-k Materialien“ sp2-hybridisiert sind. Die dielektrischen Eigenschaften wurden durch Kramers-Kronig-Transformation einer Energieverlustfunktion ermittelt, die aus dem Niedrigverlust-EELS-Spektrum im Bereich der Plasmonenanregungen gewonnen wurde. Die Bandlücke des SiO2 beträgt ungefähr 9 eV während dichte „low-k Materialien“ aufgrund der Unregelmäßigkeiten in ihrem SiO2-Netzwerk zusätzliche Zustandsdichten innerhalb der Bandlücke aufweisen. Die Erzeugung von Poren im „low-k Material“ vermindert offenbar die Zustandsdichte im Bereich der Bandlücke und erweitert diese im Vergleich zum SiO2. Eine Modellrechnung mit der Dichtefunktionaltheorie für ein Strukturmodell, das den „low-k Materialien“ nahe kommt, ist zum Vergleich mit der experimentell gefundenen kombinierten Zustandsdichte herangezogen worden und zeigt eine gute Übereinstimmung. Die im Standard-Herstellungsprozeß vorkommenden Verfahren des Plasmaätzens und der Plasmaveraschung können die Struktur des „low-k Materials“ z.B. an den Seitenwänden von Ätzgräben verändern. Die gestörten Bereiche wurden mit der energiegefilterten Elektronenmikroskopie untersucht. Dabei wurde gefunden, daß sich die Strukturveränderungen der Seitenwände bis zu einer Tiefe in der Größenordnung von ungefähr 10 Nanometern erstrecken. Diese Bereiche sind verarmt an Kohlenstoff und ähneln folglich mehr einem SiO2-Dielektrikum. Die Kohlenstoffverarmung erstreckt sich in die „low-k Schicht“ in Form eines gaussartigen Profils mit maximaler Kohlenstoffkonzentration in der Mitte der Schicht. Die Sauerstoffkonzentration und die mikroskopische Dichte steigen in der Nähe der Seitenwände.:TABLES OF CONTENTS LIST OF FIGURES AND TABLES IX 1 INTRODUCTION 1 1.1 Motivation 1 1.2 Low-k dielectric material trends 2 1.3 Required properties of low-k dielectric materials 7 1.4 Technical issues of low-k dielectric materials 7 1.5 Research objectives 8 2 EXPERIMENTAL TECHNIQUES 10 2.1 Transmission electron microscopy 10 2.2 Interaction of fast electrons with a solid specimen 11 2.3 Electron energy-loss spectroscopy 16 2.4 Elemental quantification 19 3 RADIAL DISTRIBUTION FUNCTION 21 3.1 Introduction 21 3.2 Physical aspects of an electron diffraction experiment 22 3.3 Merits and demerits of electron diffraction analysis 24 3.4 Results and Discussion 25 3.5 Conclusion 33 4 CHEMICAL STATE ANALYSIS OF LOW-K DIELECTRIC MATERIALS: AN EELS AND XPS STUDY 34 4.1 EELS analysis 34 4.2 Spectra post-acquisition processing 35 4.3 XPS analysis 37 4.4 Results and Discussion 39 4.5 Conclusion 48 5 DIELECTRIC RESPONSE OF LOW-K DIELECTRIC MATERIALS 49 5.1 Introduction 49 5.2 Exact determination of the loss-function 49 5.3 Fourier-log deconvolution 50 5.4 Kramers-Kronig analysis 51 5.5 Model fitting of dielectric functions: Lorentz oscillator model 52 5.6 Data processing 54 5.7 Results and Discussion 54 5.8 Conclusion 65 6 SIDE-WALL DAMAGE ANALYSIS 66 6.1 Introduction 66 6.2 Energy-filtered transmission electron microscopy (EFTEM) 67 6.3 Merits of EFTEM 69 6.4 Results and Discussion 70 7 SUMMARY, CONCLUSION AND SUGGESTIONS FOR THE FUTURE WORK 88 7.1 Summary 88 7.2 Conclusion 89 7.3 Suggestions for the future work 90 8 REFERENCES 92 9 APPENDIX 100 9.1 Appendix A: Script for normalization of loss function. 100 9.2 Appendix B: Kramers-Kronig analysis script 101 9.3 Appendix C: Sum rule for verification of Kramers-Kronig relation 102 9.4 Appendix D: Lorentz oscillator model 103 9.5 Appendix E: EFTEM image spectrum script 104 10 SELBSTÄNDIGKEITSERKLÄRUNG 108

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