MATLAB e Simulink per la gestione dell’energia per edifici
Analisi di sistemi di alimentazione e progettazione di sistemi di gestione dell’energia
Con MATLAB e Simulink, è possibile progettare sistemi di gestione dell’energia (EMS) intelligenti ed efficienti implementando politiche dinamiche, incorporando dati in tempo reale e aumentando il livello di automazione delle operazioni relative agli EMS. È possibile utilizzare MATLAB e Simulink per il workflow di sviluppo di EMS, dall'accesso ai dati e dalla modellazione fino all'ottimizzazione e alla distribuzione.
- Crea modelli di previsione di domanda, generazione e prezzo dell'elettricità e delle condizioni meteorologiche
- Modella, simula e progetta strategie di controllo per EMS ottimali per la pianificazione delle operazioni relative a sistemi di alimentazione e HVAC
- Genera codice per controlli di supervisione su dispositivi edge e distribuiscilo su controller embedded
- Distribuisci software di ottimizzazione delle operazioni negli ambienti cloud di produzione
Con MATLAB e Simulink, è possibile eseguire previsioni basate sui dati relativi a fattori ambientali e tecno-economici per ottimizzare le operazioni relative a sistemi di gestione energetica per edifici.
- Accedi a dati di serie storiche da file o database
- Esegui la pre-elaborazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati in MATLAB con applicazioni interattive e automazioni dei workflow
- Scegli tra modelli predefiniti di tipo statistico ed econometrico oppure di Machine Learning e Deep Learning
- Addestra modelli di previsione in parallelo e valutane le prestazioni
- Integra direttamente i modelli di previsione energetica addestrati in Simulink per la simulazione con il modello di sistema fisico
Prova gli esempi
Video
- Utilizzo del Machine Learning e del Deep Learning per le previsioni energetiche con MATLAB (39:29)
- Previsione del carico elettrico utilizzando l’app Regression Learner (3:42)
- Analisi di Big Data per ottenere significative riduzioni dei costi su grandi forniture energetiche per edifici di grandi dimensioni. (22:30)
È possibile utilizzare MATLAB e Simulink come ambiente di progettazione per la modellazione di sistemi elettrici, la progettazione di controlli per EMS e l'ottimizzazione di EMS.
- Crea modelli basati sulla fisica del sistema elettrico dell’edificio con Power Systems Simulation Onramp ed esegui simulazioni delle prestazioni
- Progetta strategie di controllo, come il controllo predittivo basato su modelli (MPC) e il Reinforcement Learning, per l’EMS
- Formula e risolvi problemi di ottimizzazione per individuare le configurazioni ottimali dei sistemi con Optimization Toolbox
- Simula il comportamento a livello di sistema con diversi scenari
- Analizza l'impatto tecno-economico di diverse progettazioni di sistema
Prova gli esempi
Ulteriori informazioni
- BuildingIQ sviluppa algoritmi proattivi per l’ottimizzazione energetica dei sistemi HVAC negli edifici di grandi dimensioni – Caso Cliente
- EVLO Energy Storage accelera lo sviluppo di sistemi di gestione dell'energia con la progettazione Model-Based – Caso Cliente
- Un motore di analisi e un gemello digitale rivelano i costi energetici nascosti degli edifici – Newsletter
Video
- Ottimizzazione nei sistemi di gestione dell’energia (29:34)
- Ottimizzazione dell’accumulo di energia (20:50)
- Modellazione e simulazione di sistemi HVAC con Simulink e Simscape (50:09)
- Gemello digitale di un sistema HVAC per la progettazione di controlli (1:02:29)
- Verifica di algoritmi HVAC e generazione di codice (1:01:04)
- Gestione dell'energia con MPC basato sul Deep Learning (8:09)
Esempi
- Simulazione interattiva di un modello termico di un’abitazione
- Sistema di termoregolazione che comunica tramite messaggi
- Controllo di un sistema di riscaldamento domestico mediante il controllo predittivo basato su modelli non lineari con il modello di previsione dello spazio degli stati neurali
- Addestramento di un agente DQN mediante una rete LSTM per controllare un sistema di riscaldamento domestico
È possibile convalidare la progettazione di EMS per edifici generando codice dal modello dei sistemi, il che consente di passare rapidamente dalla simulazione desktop alla simulazione in tempo reale. È possibile distribuire controlli su edge e sistemi di gestione delle operazioni nel Cloud.
- Genera codice C/C++ leggibile ed efficiente dal modello di controller in Simulink per la distribuzione su un processore embedded
- Genera codice C per l'impianto da distribuire su una macchina in tempo reale
- Esegui simulazioni Hardware-In-the-Loop (HIL) per convalidare le strategie di gestione dell’energia per edifici rispetto al sistema elettrico
- Distribuisci algoritmi di controllo di supervisione su dispositivi edge
- Distribuisci algoritmi di ottimizzazione delle operazioni basati su MATLAB in ambienti cloud con MATLAB Web App Server e MATLAB Production Server
Casi dei clienti
- Murata Manufacturing riduce i tempi di sviluppo di un software di controllo per sistemi di gestione dell’energia di oltre il 50% grazie alla progettazione Model-Based
- Musashi Seimitsu Industry riduce i tempi di sviluppo per un sistema di gestione dell’energia di uno stabilimento tramite la progettazione Model-Based
Risorse e assistenza
Scopri di più sulla gestione dell’energia per edifici
- Modelli di Machine Learning
- Ottimizzazione di progettazione
- Simulazione e ottimizzazione di sistemi energetici
- Previsione del carico
- Test Hardware-In-the-Loop (HIL) per l’elettronica di potenza
- Correzione del fattore di potenza
- Simulazione di elettronica di potenza
- Simulazione Hardware-In-the-Loop (HIL)
- Simulazione in tempo reale
