Hybrid solar-Brayton systems utilize both solar thermal energy and supplementary renewable fuels to provide controllable and dispatchable power output, which renders them a promising way to meet the growing energy demand and reduce the carbon footprints. However, existing testing facilities for key components in such hybrid systems often fail to accomplish the testing requirements, hence impeding the improvement of the renewable energy share and the overall efficiency. A novel testing facility is urgently needed in order to thoroughly stimulate and analyze the component characteristics. This research work focuses on the development of a gas turbine simulator as an innovative testing facility for hot, pressurized components in hybrid solar-Brayton systems. The dual-flow choked nozzle based flow control has been proposed, explained, and analyzed in comparison to the single-flow layout. The basic idea of gas turbine simulator has been experimentally implemented and validated on a prototype, verifying its functionality. By incorporating a PLC-based control system, an automated gas turbine simulator has been designed and modified based on the prototype. Its performance with regard to stabilizing boundaries and tracking trajectories has been evaluated by experiments. Based on the experimental results, the gas turbine simulator prototype has proven its ability to establish controllable boundary conditions and migrate operating points for the impinging receiver. Through manual adjustments, excellent quasi-steady state performance has been obtained, with the precision for pressure control reaching ±0.005 bar at ambient temperature and ±0.015 bar at high temperature of 797.1-931.5 °C. The manual operation time has been identified at 23.1 s for establishing the receiver boundaries, and at 70 s for changing operating points. With the help of the proposed control strategy, the automated gas turbine simulator has eliminated the need for manual adjustments, and demonstrated the ability to maintain the safe and convergent operation for the receiver. The performance in boundary condition stabilization has been satisfactory, with enhanced steady-state accuracy comparing to the prototype by virtue of the PID controller. The transient-state fluctuations in pressure control have been effectively restrained within an acceptable region with deviations of ±0.018 bar to ±0.076 bar from the desired 2.400 bar operating pressure. The capability of tracking linear and nonlinear trajectories has also been testified, with the precision level between ±0.023 bar and ±0.037 bar. Finally, in view of the good stability, high precision, and rapid response manifested in the experimental studies, the gas turbine simulator has validated its ability to imitate the steady and transient characteristics of gas turbines on the boundaries of the test section. It also grants the possibilities to conduct control variable studies and wide-range transition studies. The gas turbine simulator is a suitable testing facility for the key components in hybrid solar-Brayton systems. / Hybrid solenergi-Brayton-system använder både solvärmeenergi och kompletterande förnybara bränslen för att ge kontrollerbar och sändbar effekt, vilket gör dem till ett lovande sätt att möta den växande energiefterfrågan och minska koldioxidavtrycken. Men befintliga testanläggningar för nyckelkomponenter i sådana hybridsystem misslyckas ofta med att uppfylla testkraven, vilket hindrar förbättringen av andelen förnybar energi och den totala effektiviteten. En ny testanläggning behövs omgående för att grundligt stimulera och analysera komponentens egenskaper. Detta forskningsarbete fokuserar på utvecklingen av en gasturbinsimulator som en innovativ testanläggning för varma, trycksatta komponenter i hybridsolar-Brayton-system. Den dubbelströms strypta munstycksbaserade flödeskontrollen har föreslagits, förklarats och analyserats i jämförelse med enkelflödeslayouten. Den grundläggande idén med gasturbinsimulator har experimentellt implementerats och validerats på en prototyp, vilket verifierar dess funktionalitet. Genom att införliva ett PLC-baserat styrsystem har en automatiserad gasturbinsimulator designats och modifierats utifrån prototypen. Dess prestanda med avseende på stabilisering av gränser och spårning av banor har utvärderats genom experiment. Baserat på de experimentella resultaten har prototypen av gasturbinsimulatorn bevisat sin förmåga att upprätta kontrollerbara gränsförhållanden och migrera arbetspunkter för den träffande mottagaren. Genom manuella justeringar har man erhållit utmärkt prestanda i nästan konstant tillstånd, med precisionen för tryckkontroll som når ±0,005 bar vid omgivningstemperatur och ±0,015 bar vid hög temperatur på 797,1-931,5 °C. Den manuella drifttiden har identifierats till 23,1 s för att fastställa mottagargränserna och till 70 s för att byta arbetspunkter. Med hjälp av den föreslagna styrstrategin har den automatiserade gasturbinsimulatorn eliminerat behovet av manuella justeringar och visat förmågan att upprätthålla en säker och konvergent drift för mottagaren. Prestandan vid gränstillståndsstabilisering har varit tillfredsställande, med förbättrad steady-state noggrannhet jämfört med prototypen tack vare PID-regulatorn. De transienta tillståndsfluktuationerna i tryckregleringen har effektivt begränsats inom ett acceptabelt område med avvikelser på ±0,018 bar till ±0,076 bar från det önskade 2,400 bar arbetstrycket. Förmågan att spåra linjära och olinjära banor har också vittnats, med precisionsnivån mellan ±0,023 bar och ±0,037 bar. Slutligen, med tanke på den goda stabiliteten, höga precisionen och snabba responsen som manifesteras i de experimentella studierna, har gasturbinsimulatorn validerat sin förmåga att imitera de stabila och transienta egenskaperna hos gasturbiner på gränserna för testsektionen. Det ger också möjlighet att genomföra kontrollvariabelstudier och omfattande övergångsstudier. Gasturbinsimulatorn är en lämplig testanläggning för nyckelkomponenterna i hybridsolar-Brayton-system.

Från 1900-talets början har banker och låneinstitut använt nyckeltal som hjälpmedel vid bedömning och kvantifiering av kreditrisk. För dagens investerare är den ekonomiska miljön mer komplicerad än för bara 40 år sedan då teknologin och datoriseringen öppnade upp världens marknader mot varandra. Bedömning av kreditrisk idag kräver effektiv analys av kvantitativa data och modeller som med god träffsäkerhet kan förutse risker. Under 1900-talets andra hälft skedde en snabb utveckling av de verktyg som används för konkursprediktion, från enkla univariata modeller till komplexa data mining-modeller med tusentals observationer. Denna studie undersöker om det är möjligt att prediktera att svenska företag kommer att gå i konkurs och vilka variabler som innehåller relevant information för detta. Metoderna som används är diskriminantanalys, logistisk regression och överlevnadsanalys på 50 aktiva och 50 företag försatta i konkurs. Resultaten visar på en träffsäkerhet mellan 67,5 % och 75 % beroende på vald statistisk metod. Oavsett vald statistisk metod är det möjligt att klassificera företag som konkursmässiga två år innan konkursens inträffande med hjälp av finansiella nyckeltal av typerna lönsamhetsmått och solvensmått. Samhällskostnader reduceras av bättre konkursprediktion med hjälp av finansiella nyckeltal vilka bidrar till ökad förmåga för företag att tillämpa ekonomistyrning med relevanta nyckeltal i form av lager, balanserad vinst, nettoresultat och rörelseresultat. / From the early 1900s, banks and lending institutions have used financial ratios as an aid in the assessment and quantification of credit risk. For today's investors the economic environment is far more complicated than 40 years ago when the technology and computerization opened up the world's markets. Credit risk assessment today requires effective analysis of quantitative data and models that can predict risks with good accuracy. During the second half of the 20th century there was a rapid development of the tools used for bankruptcy prediction. We moved from simple univariate models to complex data mining models with thousands of observations. This study investigates if it’s possible to predict bankruptcy in Swedish limited companies and which variables contain information relevant for this cause. The methods used in the study are discriminant analysis, logistic regression and survival analysis on 50 active and 50 failed companies. The results indicate accuracy between 67.5 % and 75 % depending on the choice of statistical method. Regardless of the selected statistical method used, it’s possible to classify companies as bankrupt two years before the bankruptcy occurs using financial ratios which measures profitability and solvency. Societal costs are reduced by better bankruptcy prediction using financial ratios which contribute to increasing the ability of companies to apply financial management with relevant key ratios in the form of stock , retained earnings , net income and operating income.

The ever-growing demand of wireless traffic poses a challenge for current cellular networks. Each new generation must find new ways to boost the network capacity and spectral efficiency (SE) per device. A pillar of 5G is massive multiple-input-multiple-output (MIMO) technology. Through utilizing a large number of antennas at each transmitting node, massive MIMO has the ability to multiplex several user equipments (UEs) on the same time-frequency resources via spatial multiplexing. Looking beyond 5G, cell-free massive MIMO has attracted a lot of attention for its ability to utilize spatial macro diversity and higher resilience to interference. The cell-free architecture is based on a large number of distributed access points (APs) jointly serving the UEs within a coverage area without creating artificial cell boundaries. It provides a promising solution that is focused on delivering uniform service quality throughout the mobile network. The main challenges of the cell-free network architecture lie in the computational complexity for signal processing and the huge fronthaul requirements for information exchange among the APs. In this thesis, we tackle some of the inherent problems of the cell-free network architecture by providing distributed solutions to the power allocation and mobility management problems. We then introduce a new method for characterizing unknown interference in wireless networks. For the problem of power allocation, a distributed learning-based solution that provides a good trade-off between SE performance and applicability for implementation in large-scale networks is developed with reduced fronthaul requirements and computational complexity. The problem is divided in a way that enables each AP (or group of APs) to separately decide on the power coefficients to the UEs based on the locally available information at the AP without exchanging information with the other APs, however, still attempting to achieve a network wide optimization objective.  Regarding mobility management, a handover procedure is devised for updating the serving sets of APs and assigned pilot to each UE in a dynamic scenario considering UE mobility. The algorithm is tailored to reduce the required number of handovers per UE and changes in pilot assignment. Numerical results show that our proposed solution identifies the essential refinements since it can deliver comparable SE to the case when the AP-UE association is completely redone. Finally, we developed a new technique based on a Bayesian approach to model the distribution of the unknown interference arising from scheduling variations in neighbouring cells. The method is shown to provide accurate modelling for the unknown interference power and an effective tool for robust rate allocation in the uplink with a guaranteed target outage performance. / Den ständigt växande efterfrågan på trådlös datatrafik är en stor utmaning för dagens mobilnät. Varje ny nätgeneration måste hitta nya sätt att öka den totala kapaciteten och spektraleffektiviteten (SE) per uppkopplad enhet. En pelare i 5G är massiv-MIMO-teknik (multiple-input-multiple-output). Genom att använda ett stort antal antenner på varje mobilmast har massiv MIMO förmågan att kommunicera med flera användarutrustningar (eng. user equipment, UE) på samma tid/frekvensresurser via så kallad rumslig multiplexing. Om man ser bortom 5G-tekniken så har cellfri massiv-MIMO väckt stort intresse tack vare sin förmåga att utnyttja rumslig makrodiversitet för att förbättra täckningen och uppnå högre motståndskraft mot störningar. Den cellfria arkitekturen bygger på att ha ett stort antal distribuerade accesspunkter (AP) som gemensamt serverar UE:erna inom ett täckningsområde utan att dela upp området konstgjorda celler. Detta är en lovande lösning som är fokuserad på att leverera enhetliga datahastigheter i hela mobilnätet. De största forskningsutmaningarna med den cellfria nätverksarkitekturen ligger i beräkningskomplexiteten för signalbehandling och de enorma kraven på fronthaul-kablarna som möjliggör informationsutbyte mellan AP:erna. I den här avhandlingen löser vi några av de grundläggande utmaningarna med den cellfria nätverksarkitekturen genom att tillhandahålla distribuerade algoritmlösningar på problem relaterade till signaleffektreglering och mobilitetshantering. Vi introducerar sedan en ny metod för att karakterisera okända störningar i trådlösa nätverk. När det gäller signaleffektreglering så utvecklas en distribuerad inlärnings-baserad metod som ger en bra avvägning mellan SE-prestanda och tillämpbarhet för implementering i storskaliga cellfria nätverk med reducerade fronthaulkrav och lägre beräkningskomplexitet. Lösningen är uppdelat på ett sätt som gör det möjligt för varje AP (eller grupp av AP) att separat besluta om effektkoefficienterna relaterade till varje UE baserat på den lokalt tillgängliga informationen vid AP:n utan att utbyta information med de andra AP:erna, men ändå försöka uppnå ett nätverksomfattande optimeringsmål. När det gäller mobilitetshantering utformas en överlämningsprocedur som dynamiskt uppdaterar vilken uppsättning av AP:er som servar en viss UE och vilken pilotsekvens som används när den rör sig över täckningsområdet. Algoritmen är skräddarsydd för att minska antalet överlämningar per UE och förändringar i pilottilldelningen. Numeriska resultat visar att vår föreslagna lösning identifierar de väsentliga förfiningarna eftersom den kan leverera jämförbar SE som när AP-UE-associationen görs om helt och hållet. Slutligen utvecklade vi en ny Bayesiansk metod för att modellera den statistiska fördelningen av de okända störningarna som uppstår på grund av schemaläggningsvariationer i närliggande celler. Metoden har visat sig ge en korrekt modell av den okända störningseffekten och är ett effektivt verktyg för robust SE-allokering i upplänken med en garanterad maximal avbrottsnivå. / <p>QC 20230503</p>