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Eaton India Innovation Center accelera le previsioni sull'energia solare con MATLAB
Le app di intelligenza artificiale low code e gli strumenti personalizzati semplificano le previsioni fotovoltaiche e aumentano le prestazioni del sistema
“Possiamo sfruttare la toolchain di intelligenza artificiale di MathWorks per previsioni di energia fotovoltaica superiori attraverso un approccio intuitivo, tramite un'interfaccia utente grafica e tramite App Designer.”
Risultati chiave
- MATLAB ha consentito l'importazione e la pre-elaborazione di grandi set di dati con dati di sistemi fotovoltaici, garantendone la pulizia e la struttura per l'analisi.
- Le app MATLAB AI sono state utilizzate per sviluppare e addestrare modelli di Machine Learning su misura per la previsione dell'energia fotovoltaica, facilitando un approccio interattivo e intuitivo alla creazione di modelli.
- I modelli addestrati sono stati distribuiti su dispositivi edge, utilizzando strumenti di Deep Learning Toolbox™ per la compressione AI e tecniche TinyML per garantire un funzionamento efficiente su hardware con risorse limitate.
I team di ingegneria dell'Eaton India Innovation Center ricercano e sviluppano prodotti che migliorano le prestazioni e l'affidabilità dei sistemi di energia solare attraverso previsioni energetiche avanzate. Prevedere con precisione la produzione di energia fotovoltaica (FV) è fondamentale, ma i metodi tradizionali di gestione dei dati e di addestramento dei modelli di intelligenza artificiale sono spesso complessi e richiedono molto tempo.
I team di ingegneria hanno semplificato questo processo utilizzando le app di intelligenza artificiale low-code MATLAB® per importare, preelaborare e analizzare i dati, rendendo possibile l'implementazione efficiente di modelli predittivi. Hanno inoltre sviluppato un'app personalizzata con MATLAB App Designer, che consente agli utenti di addestrare e distribuire facilmente modelli di previsione dell'energia fotovoltaica. Infine, hanno esplorato l'implementazione edge e le tecniche di compressione dell'intelligenza artificiale per migliorare ulteriormente le prestazioni del sistema.
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