Künstliche Intelligenz und Internet der Dinge für Netzanalyse

Entwicklung des „Netzes von morgen“ mithilfe von KI und digitalen Zwillingen

Wissenschaftler, Ingenieure und Analysten setzen MATLAB® und Simulink® ein, um künstliche Intelligenz (KI) und Machine-Learning-Algorithmen zu entwickeln, KI-Lösungen auf Edge Devices bereitzustellen und um Vorhersagen zum Konsumentenverhalten und zur Systemleistung zu liefern.

Mit MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:

  • Sammeln von Daten aus Smart Meters und dem Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) in Echtzeit
  • Kombinieren von Machine Learning, Deep Learning und Modellen zur dynamischen Modellierung auf einer einzigen Plattform, um damit Daten in Echtzeit zu analysieren.
  • Entwickeln von Last-, Preis- und DER-Prognosealgorithmen mithilfe von Machine Learning und KI
  • Bereitstellen von Vorhersagemodelle auf Unternehmens- und Cloud-Systemen und Verbinden mit regionalen Stromgroßhandelsmärkten, meteorologischen Datenquellen und anderen Daten-Streaming-Diensten
  • Entwickeln von Unternehmens- und Portfolio-Risikomanagementlösungen

„Wenn Sie jeden Tag mit Zahlen hantieren und komplizierten Analysemodellen arbeiten, dann ist eine integrierte Umgebung von unschätzbarem Wert. Mit MATLAB visualisieren wir Daten, führen Backtesting durch und plotten Diagramme, um das Ergebnis unserer Änderungen zu sehen. Und das alles in einer einzigen Umgebung, was uns Zeitersparnis bringt.“

Simone Visonà, A2A

Künstliche Intelligenz und Internet der Dinge für eine intelligente Versorgungsinfrastruktur

Mit dem Internet der Dinge (IoT) können Energieerzeuger, öffentliche Versorgungseinrichtungen und Energieunternehmen Daten von Hunderten Gewerbe- und Wohngebäuden in Echtzeit sammeln und auswerten. Machine Learning, Deep Learning und Methoden zur dynamischen Modellierung werden auf einer einzigen Plattform zusammengeführt, um Daten in Echtzeit zu analysieren. Mithilfe interaktiver Apps in der Statistics and Machine Learning Toolbox™ können Sie Machine Learning–Techniken anwenden, ohne Datenanalysexperte zu sein. MATLAB bietet außerdem eine leistungsstarke Umgebung für das Arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten großen Datenmengen.


Energie- und Preisvorhersage

Sammeln Sie historische Daten aus mehreren Quellen und entwickeln Sie in MATLAB produktionsreife Vorhersagemodelle mithilfe von Machine Learning. Stellen Sie Ihre Vorhersagemodelle auf Unternehmens- und Cloud-Systemen bereit und stellen Sie Verbindungen mit regionalen Stromgroßhandelsmärkten, meteorologischen Datenquellen und anderen Daten-Streaming-Diensten her.


Big Data-Analysen und Digitalisierung

Heutige Versorgungsunternehmen sind online und vernetzt. Um diesen sich wandelnden Markt zu erobern, kann MathWorks Ihnen dabei helfen, Big Data-Strategien umzusetzen und zu implementieren, die speziell auf die Anforderungen Ihrer Organisation ausgerichtet sind. Sie können MATLAB direkt mit OSIsoft® PI-Systemen verbinden und somit operative Erkenntnisse in Echtzeit ermöglichen. Sie können MATLAB-Toolboxen und Referenzarchitekturen verwenden, um eine Vielzahl von Anwendungen zu vereinfachen: von der Integration mit Enterprise-IT-Systemen, der Cloud und der Produktionsdaten-Infrastruktur bis zur Skalierung Ihrer Rechenfunktionen für Cluster oder der Bereitstellung Ihrer Modelle als Anwendungen, die Sie mit anderen teilen können, die MATLAB nicht benutzen.


Prädiktive Kundenanalysen

Erfassen Sie mit MATLAB Kundenparameter sowie Energieverbrauchsprofile, wie die Lademuster von Elektrofahrzeugen, um prädiktive Modelle und Kundenlösungen zu entwickeln. Nutzen Sie Machine Learning und KI-Techniken, um individuelle Dienstleistungen zu erstellen und Tarife zu vereinbaren und die profitabelsten Kunden zu halten. Kombinieren Sie Ausfalldaten (Art und Dauer) und räumliche Daten, um die Ursache, den Grad der Auswirkungen und die Zeit für die Wiederherstellung der Stromversorgung vorhersagen zu können.


Prozessverbesserung mit Datenmodellierung

Nutzen Sie multivariate Analyse-Tools in MATLAB, um die unabhängigen bestimmenden Variablen zu ermitteln, die sich auf die Prozessleistung auswirken. Mit der System Identification Toolbox™ können Sie Modelle von dynamischen Systemen erstellen und verwenden, die nur schwer aus Grundprinzipien oder Spezifikationen modelliert werden können. Die Toolbox ermöglicht auch die interaktive Durchführung von Online-Parameter- und Zustandsschätzungen.


Über den Desktop hinaus

Sie können mit einem Mausklick C-, C++- und HDL-Code generieren, der auf Hardware ausgeführt werden kann. Erstellen Sie hardwareunabhängige strukturierte Texte und Kontaktpläne nach IEC 61131-3 und stellen Sie sie auf PLCs und PACs bereit. Verwenden Sie vordefinierte Big Data-Analysetechniken und spezielle Toolboxen, um Ihre Algorithmen auf Mehrkernprozessoren, Clustern und NVIDIA® -GPUs auszuführen, ohne neue Programmiersprachen zu erlernen. Skalieren Sie Ihre Programme für die Cloud, ohne sie erneut zu programmieren. Rufen Sie MATLAB-Funktionen von PI-Systemen aus auf, ohne benutzerdefinierte Architekturen zu erstellen.