MATLAB und Simulink für das Energiemanagement von Gebäuden
Energiesysteme analysieren und Energiemanagementsysteme entwickeln
Mit MATLAB und Simulink können Sie intelligente und effiziente Energiemanagementsysteme (EMS) entwickeln, indem Sie dynamische Richtlinien umsetzen, Echtzeitdaten integrieren und den Automatisierungsgrad des EMS-Betriebs erhöhen. Nutzen Sie MATLAB und Simulink in Ihrem EMS-Entwicklungs-Workflow – von Datenzugriff und Modellierung bis hin zur Optimierung und Bereitstellung.
- Erstellen Sie Prognosemodelle für Energiebedarf und -erzeugung, Strompreis und Wetterbedingungen
- Modellieren, simulieren und entwickeln Sie optimale EMS-Regelungsstrategien für die Planung des Betriebs von Energie- und Heizungs-, Lüftungs- und Klimatechnik-Systemen (HLK)
- Generieren Sie Code für Überwachungsregelungen auf Edge-Geräten und stellen Sie ihn auf Embedded Reglern bereit
- Stellen Sie Software zur Betriebsoptimierung in Produktions-Cloud-Umgebungen bereit
Mit MATLAB und Simulink können Sie datengestützte Prognosen anhand von Umwelt- und technoökonomischen Faktoren durchführen, um den Betrieb Ihres Energiemanagementsystems für Gebäude zu optimieren.
- Greifen Sie auf Zeitreihendaten aus Dateien oder Datenbanken zu
- Führen Sie die Vorverarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten in MATLAB mit interaktiven Apps und Workflow-Automatisierungen durch
- Wählen Sie aus vordefinierten statistischen, ökonometrischen oder Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen
- Trainieren Sie Prognosemodelle parallel und bewerten Sie die Leistung der Modelle
- Integrieren Sie das trainierte Modell zur Energievorhersage direkt in Simulink, um Simulationen mit dem physikalischen Systemmodell durchzuführen
Beispiele ausprobieren
Sie können MATLAB und Simulink als Entwicklungsumgebung für die Modellierung von elektrischen Systemen, die Entwicklung von EMS-Regelungen und die EMS-Optimierung verwenden.
- Erstellen Sie physikbasierte Modelle der Elektrik des Gebäudes mithilfe von Simulation von Energiesystemen Onramp und führen Sie Leistungssimulationen durch
- Entwickeln Sie Regelungsstrategien wie beispielsweise modellprädiktive Regler (MPC) und Reinforcement Learning für das EMS
- Formulieren Sie das Optimierungsproblem und lösen Sie es im Hinblick auf die optimalen Systemkonfigurationen mithilfe der Optimization Toolbox
- Simulieren Sie das Verhalten auf Systemebene mit verschiedenen Szenarien
- Analysieren Sie die technoökonomische Wirkung verschiedener Systementwürfe
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Weitere Informationen
- BuildingIQ entwickelt proaktive Algorithmen zur Energieoptimierung von HLK-Systemen in großen Gebäuden – Kundenbericht
- EVLO Energy Storage beschleunigt die Entwicklung von Energiemanagementsystemen mit Model-Based Design – Kundenbericht
- Analytics Engine und digitaler Zwilling legen verdeckte Energiekosten von Gebäuden offen – Newsletter
- Daikin steigert die Entwicklungseffizienz durch die Generierung von Produktionscode für Regelungen von Klimaanlagen - Kundenbericht
Videos
- Optimierung in Energiemanagementsystemen (29:34)
- Optimierung von Energiespeichern (20:50)
- Modellierung von HLK-Systemen mit Simulink und Simscape (50:09)
- Digitaler Zwilling für den Reglerentwurf für HLK-Systeme (1:02:29)
- Verifikation und Codegenerierung für HLK-Algorithmen (1:01:04)
- Energiemanagement mit MPC auf Basis von Deep Learning (8:09)
Beispiele
- Interaktive Simulation eines thermischen Modells eines Hauses
- Kommunikation eines Temperaturregelungssystems mit Mitteilungen
- Regelung von Hausheizungen mithilfe einer nichtlinearen prädiktiven Modellregelung mit einem neuronalen Zustandsraumvorhersagemodell
- Trainieren eines DQN-Agenten mit einem LSTM-Netzwerk zur Regelung der Heizungsanlage eines Hauses
Sie können den Entwurf Ihres EMS für Gebäude validieren, indem Sie Code aus Ihrem Systemmodell generieren und damit schnell den Sprung von der Desktop-Simulation zur Echtzeit-Simulation schaffen. Sie können Regelungen auf Edge-Systemen und Betriebsmanagementsysteme in der Cloud bereitstellen.
- Generieren Sie lesbaren, effizienten C/C++ Code vom Reglermodell in Simulink für die Bereitstellung auf einem eingebetteten Prozessor
- Generieren Sie C Code für die Anlage für die Bereitstellung auf einem Echtzeitrechner
- Führen Sie Hardware-in-the-Loop-Simulationen (HIL) durch, um die Energiemanagementstrategien für Gebäude anhand der Elektrik zu validieren
- Stellen Sie Algorithmen zur Überwachungsregelung auf Edge-Geräten bereit
- Stellen Sie auf MATLAB basierende Algorithmen zur Betriebsoptimierung mithilfe von MATLAB Web App Server und MATLAB Production Server in Cloud-Umgebungen bereit
Ressourcen und Support
