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Eaton India Innovation Center beschleunigt Solarenergieprognosen mit MATLAB
Low-Code-KI-Apps und benutzerdefinierte Tools rationalisieren die Photovoltaik-Prognose und steigern die Systemleistung
„Wir können die KI-Toolchain von MathWorks für überlegene PV-Energieprognosen nutzen, und zwar über einen benutzerfreundlichen Ansatz, über eine GUI und über den App Designer.“
Wichtigste Ergebnisse
- MATLAB ermöglichte den Import und die Vorverarbeitung großer Datensätze mit PV-Systemdaten und stellte sicher, dass diese sauber und strukturiert für die Analyse waren.
- MATLAB-KI-Apps wurden verwendet, um speziell auf die PV-Energievorhersage zugeschnittene Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und zu trainieren. Dies ermöglichte einen interaktiven und benutzerfreundlichen Ansatz zur Modellerstellung.
- Die trainierten Modelle wurden auf Edge-Geräten bereitgestellt. Dabei kamen Tools zur KI-Komprimierung aus der Deep Learning Toolbox™ und TinyML-Techniken zum Einsatz, um einen effizienten Betrieb auf ressourcenbeschränkter Hardware zu gewährleisten.
Ingenieurteams am Eaton India Innovation Center erforschen und entwickeln Produkte, die die Leistung und Zuverlässigkeit von Solarstromsystemen durch fortschrittliche Energieprognosen verbessern. Eine genaue Prognose der Photovoltaik-Energieproduktion (PV) ist von entscheidender Bedeutung, doch herkömmliche Methoden zur Datenverarbeitung und zum Training von KI-Modellen sind oft komplex und zeitaufwändig.
Die Ingenieurteams vereinfachten diesen Prozess, indem sie MATLAB® Low-Code-KI-Apps zum Importieren, Vorverarbeiten und Analysieren von Daten verwendeten, wodurch die effiziente Bereitstellung von Vorhersagemodellen möglich wurde. Sie haben außerdem mit MATLAB App Designer eine benutzerdefinierte App entwickelt, mit der Benutzer PV-Energievorhersagemodelle einfach trainieren und einsetzen können. Schließlich untersuchten sie Edge-Bereitstellung und KI-Komprimierungstechniken, um die Systemleistung weiter zu verbessern.
