Elettrificazione

IA per l’elettrificazione

Applicazione di tecniche di intelligenza artificiale (IA) allo sviluppo di tecnologie elettriche e alle relative operazioni

IA

Con MATLAB e Simulink, è possibile modellare comportamenti complessi di componenti elettrici e aumentare la velocità di simulazione creando modelli di ordine ridotto (ROM) basati sull’IA. È possibile creare, addestrare e testare sensori virtuali basati sull’IA e strategie di controllo per motori, batterie, convertitori di potenza, sistemi di gestione dell’energia, veicoli elettrici e sistemi di rete. MATLAB e Simulink consentono di garantire operazioni sicure ed efficienti relative ai sistemi elettrici integrando la previsione energetica basata sull’IA e adottando la manutenzione predittiva basata sull’IA.


Modellazione di ordine ridotto

È possibile utilizzare metodi basati su IA e sui dati per creare modelli di ordine ridotto per componenti fisici (come motori brushless e carichi motore) o sistemi fisici e utilizzare questi modelli nella progettazione. Questi metodi consentono di accelerare notevolmente le simulazioni, rilevando al contempo il comportamento essenziale del sistema.

MATLAB, Simulink e Simscape consentono di:

  • Creare modelli di simulazione di sistemi basata sulla fisica, eseguire simulazioni e generare dati sintetici per l’addestramento di modelli di IA
  • Scegliere da una libreria di modelli di IA predefiniti e valutare le prestazioni dei modelli effettuando più esperimenti
  • Integrare direttamente i modelli di IA in Simulink ai fini della convalida e del test dei modelli mediante simulazioni

Manutenzione predittiva

Con MATLAB, Simulink e Simscape è possibile monitorare le condizioni degli impianti e stimarne la vita utile residua per ridurre al minimo i tempi di fermo non pianificati, ridurre i costi operativi e garantire l’affidabilità e la sicurezza dei sistemi di alimentazione.

  • Costruisci modelli di sistemi elettrici basati sulla fisica con Simscape Electrical, inserisci guasti ed esegui simulazioni per generare dati sintetici per l’addestramento di modelli di manutenzione predittiva.
  • Estrai, visualizza e classifica le feature per progettare indicatori di condizione per il monitoraggio dello stato operativo dei sistemi di alimentazione con l’app Diagnostic Feature Designer
  • Identifica la causa principale dei guasti e prevedi i guasti utilizzando modelli di IA predefiniti, come ad esempio i modelli di classificazione, regressione e serie storiche

Prova gli esempi


Modellazione di sensori virtuali

Nell’implementare controlli dell’elettronica di potenza, è possibile utilizzare l’IA per sviluppare modelli di sensori virtuali in grado di fornire segnali fondamentali. I sensori virtuali non prevedono costi ricorrenti della distinta dei materiali, non sono invasivi e non necessitano di manutenzione.

Con MATLAB, Simulink e Simscape è possibile:

  • Creare modelli di sistemi basati sulla fisica, eseguire simulazioni e generare dati sintetici per l’addestramento di sensori virtuali basati sull’IA
  • Scegliere da una libreria di modelli di IA predefiniti e valutare le prestazioni dei modelli effettuando più esperimenti
  • Integrare direttamente i modelli di sensori virtuali in Simulink all’interno di modelli di sistemi fisici ai fini della convalida
  • Generare codice C/C++ leggibile ed efficiente per dispositivi embedded

Prova gli esempi


Previsioni energetiche

MATLAB e Simulink possono aiutare a ridurre gli sforzi necessari per implementare un sistema di previsione energetica basato sull’IA per prevedere la domanda, l’offerta e i prezzi dell’elettricità e mitigare le incertezze e i rischi nelle operazioni relative ai sistemi di alimentazione. Sarà possibile:

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Strategia di controllo

MATLAB e Simulink consentono di adottare controlli ad alte prestazioni basati sull’IA di sistemi complessi, non lineari e Multiple-Input Multiple-Output che richiedono una conoscenza minima della fisica dell’impianto. Sarà possibile:

  • Addestrare algoritmi di controllo basati sull’IA rispetto ad ambienti simulati in Simulink
  • Accelerare l’addestramento eseguendo simulazioni in parallelo
  • Consultare esempi dei toolbox per la regolazione iterativa dei parametri di progettazione
  • Integrare direttamente i modelli addestrati in Simulink ai fini della verifica basata sulla simulazione

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