AI를 사용한 전동화
전기 기술 개발 및 운영에 AI(인공 지능) 기법 적용
MATLAB 및 Simulink를 사용하면 AI 기반 ROM(차수 축소 모델)을 생성하여 전기 구성요소의 복잡한 동작을 모델링하고 시뮬레이션 속도를 높일 수 있습니다. 모터, 배터리, 전력 컨버터, 에너지 관리 시스템, 전기차, 전력망 시스템의 AI 기반 가상 센서와 제어 전략을 생성하고 훈련시키고 테스트할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 통해 AI 기반 에너지 예측을 통합하고 AI 기반 예측 정비를 도입하여 전기 시스템 구동의 안전성과 효율성을 보장할 수 있습니다.
AI 및 데이터 주도 방법을 사용하여 물리 구성요소(예: 브러시리스 모터 및 모터 부하) 또는 물리 시스템에 대한 차수 축소 모델을 생성하고 이런 모델을 설계에 사용할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 시스템의 기본적 거동을 포착하는 동시에 시뮬레이션 속도를 크게 높일 수 있습니다.
MATLAB, Simulink 및 Simscape 를 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.
- 시스템의 물리 기반 시뮬레이션 모델 생성, 시뮬레이션 실행, AI 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성
- 사전 구축된 AI 모델 라이브러리에서 선택 후 여러 실험을 실행하여 모델 성능 평가
- 시뮬레이션을 실행하여 모델 검증과 테스트를 수행할 AI 모델을 Simulink에서 직접 통합
MATLAB, Simulink 및 Simscape를 사용하면 자산의 상태를 모니터링하고 잔여 수명을 추정하여 예기치 않은 가동 중단 시간을 최소화하고, 운영 비용을 절감하며, 전력 시스템의 신뢰성과 안전성을 보장할 수 있습니다.
- Simscape Electrical을 사용한 전기 시스템의 물리 기반 모델 구축, 결함 주입 및 시뮬레이션 실행을 통해 예측 정비 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성
- 진단 특징 디자이너 앱을 통해 특징을 추출, 시각화하고 순위를 지정하여 전력 시스템 상태 모니터링을 위한 상태 지표 설계
- 분류, 회귀 및 시계열 모델 등 사전 구축된 AI 모델을 사용하여 고장의 근본 원인 식별 및 고장 수명 예측
예제 실행해 보기
전력 전자 제어 구현 시 AI를 사용하여 중요 신호를 제공하는 가상 센서 모델을 개발할 수 있습니다. 가상 센서는 반복적인 자재 명세서 비용이 발생하지 않고 비침습적이며 정비가 불필요합니다.
MATLAB, Simulink 및 Simscape를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 시스템의 물리 기반 모델 생성, 시뮬레이션 실행, AI 기반 가상 센서의 훈련을 위한 합성 데이터 생성
- 사전 구축된 AI 모델 라이브러리에서 선택 후 여러 실험을 실행하여 모델 성능 평가
- Simulink에서 검증을 위해 물리 시스템 모델에 가상 센서 모델 직접 통합
- 임베디드 기기를 위한 가독성 좋고 효율적인 C/C++ 코드 생성
예제 실행해 보기
MATLAB 및 Simulink를 사용하면 전력 공급, 수요, 가격을 예측하고 전력 시스템 구동의 불확실성과 위험을 완화하기 위해 AI 기반 에너지 예측 시스템을 구현하는 데 드는 수고를 줄일 수 있습니다. 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 정리기 앱 및 라이브 편집기 작업으로 데이터 전처리 자동화
- 수작업 코딩이 거의 또는 전혀 없이 다양한 내장 머신러닝 및 딥러닝 모델 중에서 선택
- 심층 신경망 디자이너 앱을 사용하여 대화형 방식으로 심층 신경망 설계 및 실험 관리자 앱으로 딥러닝 실험 관리
- 병렬 연산을 사용하여 AI 훈련 과정 가속화
- 클라우드에서 MATLAB 및 Simulink를 사용하여 모델을 운용화하고 프로덕션 클라우드 환경에 배포
예제 실행해 보기
MATLAB 및 Simulink를 통해 복잡하고 비선형적인 다중 입출력 시스템에서 플랜트의 물리에 대한 배경 지식이 거의 불필요한 AI 기반의 고성능 제어를 도입할 수 있습니다. 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- Simulink에서 시뮬레이션된 환경에 대해 AI 기반 제어 알고리즘 훈련
- 병렬 시뮬레이션 실행으로 훈련 가속화
- 설계 파라미터의 반복 조정을 위해 툴박스 예제 참조
- Simulink에서 훈련된 모델을 직접 통합하여 시뮬레이션 기반 검증 수행
예제 실행해 보기
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