公用事业和能源组织的科学家和工程师们使用 MATLAB 和 Simulink 进行系统分析和设计、性能监控、优化维护和业务流程以及达到合规要求。
借助 MATLAB 和 Simulink，您能够：
- 使用预置函数和应用程序进行系统可行性和并网研究
- 实时获取和分析大型数据集
- 使用机器学习和深度学习技术开发优化算法
- 开发能源交易和风险管理 (ETRM) 解决方案
- 将开发的代码直接部署到实时嵌入式系统当中
“我的团队的专长是能源建模或算法开发，而不是将软件部署到生产环境。MATLAB 为我们节省了数月的模型和算法开发时间，并让我们能够轻松将其部署为稳定、可靠的 Web 应用程序的一部分，而无需重新编码。”
资产管理的预测分析
MATLAB 可让您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义的预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox 可以识别故障、设计状态指示器，并估算关键设备（如机器；供电、供气与供水网络；变压器；断路器和开关）的剩余使用寿命。
图像处理和深度学习
使用 MATLAB 实现地理科学应用，如遥感图像处理、生成和处理数字高程模型。您可以导入各种 GIS 和地理空间文件格式，使用数百个内置函数进行信号处理、图像分析和曲线拟合。应用范围包括开销/UG T&D 网络检查、植被管理和故障识别。
可再生能源与分布式能源并网研究
使用 Simscape Electric 评估具有分布式能源 (DER)（如可再生能源、存储和 EV）渗透性系统的性能。建模并并行运行多工况条件下的并网响应，以评估系统是否满足电网导则。
能源交易和风险管理 (ETRM)
使用 MATLAB，您可以简化和自动化能源交易和风险管理 (ETRM) 任务，比如从多个来源导入能源数据并实现可视化；使用机器学习开发预测性需求、价格和收入预测模型；运行 Monte Carlo 模拟进行估值和风险评估。将预测模型部署到企业和云系统，并将其连接到区域电力批发市场、气象数据和其他数据流服务。MATLAB API 允许您为工作流程的每个部分选择最适合的语言或平台。您可以从其他程序（如 Python® 和 Excel®）调用 MATLAB 算法，在企业系统（如 Power BI、Cloudera® 和 Hadoop®）上部署这些模型。
能源管理系统 (EMS)
电网现代化引入了风能和太阳能等可变发电资产，以及新的可控系统，如储能和电网级电池，使得电力系统的复杂性迅速增加。使用基于模型设计可以开发出将预测、预估和优化技术相结合的能源管理系统 (EMS)。使用 MATLAB 和 Simulink 可以构建数据驱动的基于物理实体的模型；建模并进行设备性能仿真；设计算法以实现设备的最佳控制；并将算法部署到嵌入式和企业系统上。
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数字孪生在基于模型系统中的应用
使用 MATLAB 和 Simulink 创建实物资产和系统的数字副本或数字图像 (DI)。使用它可以执行预测性维护、优化操作、执行电气、液压系统仿真以及为网络物理系统建模。
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