Wissenschaftler und Ingenieure in Versorgungsunternehmen und in der Energiewirtschaft verwenden MATLAB und Simulink für Systemanalysen und -design, zur Überwachung der Leistung, Optimierung der Wartung und Unternehmensprozesse sowie zur Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben.
Mit MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:
- Durchführung von Machbarkeits- und Netzintegrationsstudien mit vorgefertigten Funktionen und Apps
- Erfassung und Analyse großer Datensätze in Echtzeit
- Entwicklung von Optimierungsalgorithmen unter Verwendung von Machine Learning- und Deep Learning-Techniken
- Erstellung von Lösungen für Energiehandel und Risikomanagement (ETRM)
- Implementierung von entwickeltem Code direkt auf Echtzeit- und Embedded-Systemen
„Die Kernkompetenzen meiner Teammitglieder liegen in der Modellierung von Energiesystemen oder der Algorithmen-Entwicklung, nicht in der Erstellung und Implementierung von Software für den Betrieb. Dank MATLAB haben wir Monate an Entwicklungszeit für die Modelle und Algorithmen gespart und konnten diese dann ganz leicht als Teil einer stabilen, zuverlässigen Webanwendung bereitstellen, ohne sie neu zu programmieren.“
Beispiele für Anwendungen in der Versorgungs- und der Energiewirtschaft
Prädiktive Analysen für Anlagenverwaltung
MATLAB hilft Ihnen, Algorithmen für die prädiktive Instandhaltung zu entwickeln, die speziell an das Betriebs- und Architekturprofil Ihrer Geräte angepasst sind. Mit der Predictive Maintenance Toolbox können Sie Zustandsindikatoren entwerfen und die Restlebensdauer Ihrer kritischen Anlagen wie Maschinen, Elektrik, Gas- und Wassernetze, Trafos, Leistungsschalter und Schalter schätzen.
Erfolge von Kunden
- Erfahren Sie, wie Baker Hughes eine Plattform für vorausschauende Wartung implementierte und 10 Millionen Dollar einsparte
- Erfahren Sie, wie Mondi eine Überwachungs- und prädiktive Instandhaltungssoftware einsetzt, um Maschinenausfälle vorherzusagen
- Prognostizieren des Kundenverhaltens anhand von Big Data Analytics mit MATLAB in der Cloud (25:28)
- Deep Learning-basierte Modellierung einer Gasturbine (27:53)
- Ein vorausschauendes Modell für den Energieverbrauch in Gebäuden auf der Grundlage der Integration von MATLAB (44:44)
- Big Data und prädiktive Analysen bei Shell (3:35)
Bildverarbeitung und Deep Learning
Verwenden Sie MATLAB für geowissenschaftliche Anwendungen wie die Bildverarbeitung in der Fernerkundung, der Generierung und der Verarbeitung digitaler Höhenmodelle. Sie können zahlreiche unterschiedliche Dateiformate aus Geoinformationssystemen und anderen raumbezogenen Quellen importieren und Hunderte von integrierten Funktionen für die Signalverarbeitung, die Bildanalyse und die Kurvenanpassung nutzen. Zu den Anwendungen zählen die Inspektion von Overhead/UG T&D-Netzwerken, Vegetationsmanagement und Fehlererkennung.
Erneuerbare Energien und DER-Integrationsstudien
Bewerten Sie mithilfe von Simscape Electrical die Leistung eines Systems mit einem hohen Anteil dezentraler Energieressourcen (DER) wie erneuerbaren Energien, Speichern und EVs. Modellieren und führen Sie mehrere Betriebsszenarien parallel aus, und bewerten Sie simulierte Reaktionen anhand von Network Codes.
Erfolge von Kunden
Weitere Informationen
- Integrationsstudien zu erneuerbarer Energie im Stromnetz mit Simscape Electrical (45:05)
- Modellierung und Simulation von großen Windparks mit MATLAB und Simulink (31:50)
- Verwendung von Simulink zur Entwicklung von Regelungen für netzgekoppelte Solar-Wechselrichter (26:46)
- Modellierung, Simulation und Erzeugung von Code für Solar-Wechselrichter (31:35)
- Was ist komplexe Leistung? Erläuterung von Wirk-, Blind- und Scheinleistung (8:50)
Energiehandel und Risikomanagement (ETRM)
Mit MATLAB können Sie Ihre Aufgaben im Bereich Energiehandel und Risikomanagement (ETRM) vereinfachen und automatisieren, beispielsweise den Import und die Visualisierung von Energiedaten aus verschiedenen Quellen, die Entwicklung von Prognosemodellen für Nachfrage, Preis und Umsatz durch Machine Learning sowie die Ausführung von Monte Carlo-Simulationen für Bewertung und Risikoanalyse. Stellen Sie Ihre Vorhersagemodelle auf Unternehmens- und Cloud-Systemen bereit, und verbinden Sie sich mit regionalen Stromgroßhandelsmärkten, meteorologischen Datenquellen und anderen Daten-Streaming-Diensten. Mit der MATLAB-API können Sie die passende Programmiersprache oder Plattform für jeden Teil Ihres Workflows auswählen. Sie können MATLAB-Algorithmen auch aus anderen Programmen wie Python® und Excel® heraus aufrufen und diese Modelle auf Unternehmenssystemen wie Power BI, Cloudera® und Hadoop® bereitstellen.
Erfolge von Kunden
Weitere Informationen
- Streamlining der Entwicklung von Anwendungen für Energiehandel und Risikomanagement
- Energiehandel und Risikomanagement mit MATLAB (47:31)
- Machine Learning und KI im Risikomanagement (47:40)
- Analysieren, Modellieren und Simulieren von Energierisiken mithilfe von MATLAB – einer SAP-Integration bei RWE (1:08:49)
Energiemanagementsysteme (EMS)
Netzmodernisierung hat die Komplexität von Stromversorgungssystemen mit variablen Ressourcen wie Wind- und Solar-Anlagen rapide erhöht und neue steuerbare Systeme wie Energiespeicher und Batterien hinzugefügt. Verwenden Sie Model-Based Design, um Energiemanagementsysteme (EMS) zu entwickeln, die Vorhersage-, Prognose- und Optimierungsmethoden zusammenführen. Verwenden Sie MATLAB und Simulink, um datengesteuerte und physikalische Modelle zu erstellen, die Anlagenleistung zu modellieren und zu simulieren, Algorithmen zur optimalen Steuerung von Anlagen zu entwickeln und Algorithmen auf Embedded- und Unternehmenssystemen einzusetzen.
Weitere Informationen
Digitale Zwillinge in Model-Based-Systemen
Verwenden Sie MATLAB und Simulink, um digitale Nachbildungen oder digitale Images (DI) Ihrer Anlagen und Systeme zu erstellen. Verwenden Sie es, um prädiktive Instandhaltung durchzuführen, den Betrieb zu optimieren, elektrische und hydraulische Systemsimulationen vorzunehmen und cyber-physische Systeme zu modellieren.
Erfolge von Kunden
- Erfahren Sie, wie Transpower die Zuverlässigkeit des neuseeländischen Stromnetzes mit dem Reserve Management Tool gewährleistet
- A Systematic Control Approach to Improve the Energy Efficiency of an Industrial Cooling Tower (30:47)
- Reduzierung von Betriebskosten durch Simulation und Digitale Zwillinge (34:54)
Weitere Informationen
