이 페이지는 기계 번역되었습니다.
번역 품질에 대한 1분 설문 조사에 참여해 주세요.
Eaton India Innovation Center - MATLAB를 사용한 태양광 에너지 예측 가속화 사례
태양광 발전 예측을 간소화하고 시스템 성능을 향상한 로우코드 AI 앱 및 맞춤형 툴
"사용자 친화적인 접근 방식, GUI 및 앱 디자이너를 통해 MathWorks의 AI 툴체인을 활용하여 탁월한 PV 에너지 예측을 수행할 수 있습니다."
주요 성과
- MATLAB을 통해 PV 시스템 데이터가 포함된 대용량 데이터셋을 가져오고 전처리하여 분석에 적합하게 깨끗하고 정형화된 상태로 유지할 수 있었습니다.
- MATLAB의 AI 앱을 사용해 PV 에너지 예측에 맞춘 머신러닝 모델을 개발하고 훈련시켜 모델 생성에 대한 대화형 및 사용자 친화적인 접근 방식을 촉진했습니다.
- 훈련된 모델은 AI 압축을 위한 Deep Learning Toolbox™의 툴과 리소스가 제한된 하드웨어에서 효율적 구동을 위한 TinyML 기법을 사용하여 에지 기기에 배포되었습니다.
Eaton India Innovation Center의 엔지니어링 팀은 고급 에너지 예측을 통해 태양광 발전 시스템의 성능과 안정성을 개선하는 제품을 연구하고 개발합니다. PV(태양광 발전) 에너지 출력을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요하지만, 기존의 데이터 처리 및 AI 모델 학습 방법은 종종 복잡하고 시간이 많이 걸립니다.
엔지니어링 팀은 MATLAB®의 로우코드 AI 앱을 사용해 데이터를 가져오고, 전처리하며, 분석함으로써 이 프로세스를 간소화하여 예측 모델을 효율적으로 배포할 수 있었습니다. 또한 MATLAB의 앱 디자이너로 사용자 지정 앱을 개발하여 사용자가 PV 에너지 예측 모델을 쉽게 훈련하고 배포할 수 있도록 했습니다. 마지막으로, 그들은 시스템 성능을 더욱 향상시키기 위해 에지 배포 및 AI 압축 기술을 살펴보았습니다.
