유틸리티 및 에너지

 

MATLAB 및 Simulink를 사용한 전력망 분석

AI 및 디지털 트윈을 사용한 “미래의 전력망” 개발

과학자와 엔지니어, 분석가들은 MATLAB 및 Simulink를 사용하여 인공 지능(AI) 및 머신 러닝 알고리즘을 개발하고, AI 솔루션을 에지 디바이스에 배포하고, 소비자 행동 및 시스템 성능에 관한 예측 인사이트를 제공합니다.

MATLAB 및 Simulink로 할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

  • 스마트 미터기와 IoT 디바이스에서 실시간으로 데이터 수집
  • 머신 러닝, 딥 러닝, 동적 모델링 방법을 단일 플랫폼에서 결합하여 실시간으로 데이터 분석
  • 머신 러닝과 AI를 사용하여 부하, 가격 및 DER(분산 에너지 자원) 예측 알고리즘 개발
  • 예측 모델을 엔터프라이즈 및 클라우드 시스템에 배포하고 지역 대규모 전기 시장, 기상 데이터 및 기타 데이터 스트리밍 서비스에 연결
  • 엔터프라이즈 및 포트폴리오 위험 관리 솔루션 개발

“하루 종일 숫자와 씨름하고 복잡한 분석 모델을 다루는 사람에게는 통합 환경이 무척 중요합니다. MATLAB을 사용하면 데이터를 시각화하고, 백 테스트를 수행하고, 그래프를 플로팅하여 하나의 환경에서 모든 변경 사항의 결과를 볼 수 있어서 시간이 크게 절약했습니다.”

Simone Visonà, A2A

스마트 유틸리티 인프라를 위한 AI와 IoT

사물 인터넷(IoT)은 생산자, 공공 유틸리티 및 에너지 기업들이 수많은 산업용 또는 주거용 건물에서 실시간에 가깝게 데이터를 수집하여 분석할 수 있도록 지원합니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 신호 처리, 동적 모델링 방법을 단일 플랫폼에서 결합하여 데이터를 실시간으로 분석하십시오. Statistics and Machine Learning Toolbox의 대화형 앱을 통해 데이터 사이언스의 전문가가 될 필요 없이 머신 러닝 기법을 적용할 수 있습니다. 또한, MATLAB은 구조화되었든 구조화되지 않았든 빅 데이터 작업을 위한 고성능 단일 환경을 제공합니다.

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에너지 예측

에너지 및 가격 예측

여러 소스의 기록 데이터를 수집하고 MATLAB의 머신 러닝을 사용하여 양산용 예측 모델을 개발하십시오. 그리고 예측 모델을 엔터프라이즈 및 클라우드 시스템에 배포하고 지역 대규모 전기 시장, 기상 데이터 및 기타 데이터 스트리밍 서비스에 연결하십시오.

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빅 데이터 분석 및 디지털화

오늘날의 유틸리티 분야는 온라인에서 상호 연결되어 있습니다. 이처럼 변화하는 시장의 요구에 부응할 수 있도록, MathWorks는 조직의 요구 사항에 맞는 빅 데이터 전략의 채택 및 구현을 도와 드립니다. MATLAB을 AVEVA™ PI 시스템에 직접 연결하여 실시간 운영 인텔리전스를 활용할 수 있습니다. 내장된 MATLAB 툴박스 및 참조 아키텍처를 사용하여 엔터프라이즈 IT 시스템, 클라우드 및 시스템 구축 데이터 인프라와의 통합부터 계산을 클러스터로 확장하거나 MATLAB 사용자가 아닌 사용자와 공유할 수 있도록 응용 프로그램으로 배포하는 등 다양한 응용 프로그램을 단순화할 수 있습니다.

빅 데이터 분석 및 디지털화

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예측형 고객 분석

예측형 고객 분석

MATLAB으로 고객 파라미터에 더해 전기차의 충전 패턴과 같은 에너지 소비 동작 프로파일을 수집하여 예측형 모델과 고객 솔루션을 개발하십시오. 머신 러닝 및 AI 기법을 바탕으로 개별적인 서비스 및 요금제를 도출하여 수익성 높은 고객을 유지하십시오. 중단 데이터(유형 및 지속 기간)와 공간 데이터를 결합하여 중단의 원인, 파급 수준, 전력 복원까지 걸리는 시간을 예측하십시오.

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데이터 모델링을 통한 공정 개선

MATLAB의 다변량 분석 툴을 사용하여 프로세스 성능에 영향을 미치는 독립적 변수를 판단하십시오. System Identification Toolbox를 통해 제1원리 또는 사양으로부터 쉽게 모델링할 수 없는 동적 시스템 모델을 만들고 사용할 수 있습니다. 이 툴박스를 사용하여 온라인 파라미터 및 상태 추정을 대화형 방식으로 수행할 수도 있습니다.

성능 개선

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다양한 개발 환경

버튼을 누르면 하드웨어에서 실행되는 C, C++ 및 HDL 코드를 생성할 수 있습니다. 하드웨어 독립형 IEC 61131-3 구조화 텍스트(ST) 및 래더 다이어그램(LD)을 만들고 이를 PLC와 PAC에 배포합니다. 내장된 빅데이터 분석 기술과 전용 툴박스를 사용하여 새로운 프로그래밍 언어를 배우지 않고도 멀티 코어 프로세서, 클러스터 및 NVIDIA® GPU에서 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 다시 코딩하지 않고 프로그램을 클라우드로 확장합니다. 사용자 지정 아키텍처를 만들지 않고 PI 시스템에서 MATLAB 함수를 호출합니다.

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