MATLAB, Simulink 및 Simscape를 활용한 상업용 에너지 관리 시스템
데이터 센터, 공장 및 건물의 에너지 관리 시스템 설계, 모델링 및 시뮬레이션
MATLAB 및 Simulink를 사용해 실제 운영 데이터와 시뮬레이션 모델을 결합하여 복잡한 전기 부하 및 냉각 시스템의 거동을 분석하고 최적화할 수 있습니다. 상업용 건물, 공장, AI 데이터 센터 및 연료전지에 사용되는 폐루프 및 감독 에너지 관리 시스템을 개발할 수 있습니다.
“KOICA 주도 프로젝트와 모로코 녹색기술 연구개발 종합지원사업의 일환으로, 우리는 300kW 마이크로그리드 테스트벤치의 전체 시스템 구성을 설계하고 구축했으며, 현지 연구자들이 활용할 수 있도록 모델 기반 설계 SCADA를 구축했습니다.”
데이터 센터 에너지 수요의 영향 모델링 및 시뮬레이션
MATLAB, Simulink 및 Simscape 제품을 통해 엔지니어들은 AI와 클라우드 컴퓨팅의 확산으로 증가하는 데이터 센터의 에너지 수요를 모델링할 수 있습니다. 하이퍼스케일러의 경우, MATLAB 및 Simscape Electrical을 사용해 고성능 연산 리소스에 필요한 기가와트 단위의 전력 수요를 예측하고, 이렇게 복잡하고 가변적인 부하가 연결된 배전 시스템에 미치는 영향을 이해하며, 데이터 센터 리소스를 최적으로 냉각하는 방법을 파악할 수 있습니다. 지역 전력 회사들의 경우, Simscape Electrical을 통해 주파수 및 전압 변동을 유발하고 원치 않는 계통 고조파를 발생시키는 예측 불가능한 부하에 대응하기 위해 지역 전력망을 어떻게 업그레이드해야 하는지 이해할 수 있습니다.
데이터 센터 전력 소비 모델링
MATLAB, Simulink 및 Simscape 제품을 사용해 랙 서버의 고성능 TPU 및 GPU가 사용하는 전력을 모델링하고 시뮬레이션할 수 있으며, 데이터 센터 내 시스템 또는 전체 데이터 센터에서 발생하는 열을 계산하고, 운영 중에 필요한 냉각 및 냉각 시스템의 전력 소비를 사전에 계획할 수 있습니다.
주요 예제
데이터 센터가 전력망에 미치는 영향 분석
MATLAB, Simulink 및 Simscape Electrical을 사용해 데이터 센터의 정상 상태 및 과도 전기 거동을 분석함으로써 하이퍼스케일 데이터 센터가 지역 배전 시스템에 가하는 부담을 모델링하고 시뮬레이션할 수 있습니다. Simscape Electrical을 통해 데이터 센터를 비롯해 전력망에 연결된 서로 다른 부하 및 발전기를 다양한 충실도 수준으로 모델링할 수 있으며, 이를 바탕으로 장기 전력 수요 분석부터 수천 개의 전력 컨버터가 고조파를 유발하고 전력을 저하시켜 동일 전력망을 공유하는 가정과 사업장에 영향을 미치는 단기 과도 현상에 이르기까지 폭넓은 분석을 수행할 수 있습니다. Simscape Electrical을 통해 모델에 비침습적 고장을 추가하여 예기치 않은 정전에 대해 전력망의 복원력이 어느 정도인지 더 잘 이해할 수 있습니다.
주요 예제
건물 에너지 관리 시스템 개발
MATLAB 및 Simulink를 사용해 건물 EMS(에너지 관리 시스템) 운영에서 동적 정책을 구현하고, 실시간 데이터를 적용하며, 자동화 수준을 높여 스마트하고 효율적인 EMS를 설계할 수 있습니다. 데이터 액세스 및 모델링부터 최적화 및 배포에 이르기까지 EMS 개발 워크플로에 MATLAB 및 Simulink를 사용할 수 있습니다.
- 전력 수요 및 발전, 전기 요금, 기상 조건에 대한 예측 모델 생성
- 전력 시스템 및 HVAC 시스템 운영 일정 조율을 위한 최적의 EMS 제어 전략 모델링, 시뮬레이션 및 설계
- 에지 기기에서의 감독 제어를 위한 코드 생성 및 임베디드 제어기로의 배포
- 프로덕션 클라우드 환경에 운영 최적화 소프트웨어 배포
주요 예제
건물 EMS 모델링, 시뮬레이션 및 최적화
MATLAB 및 Simulink를 전기 시스템 모델링, EMS 제어 설계, EMS 최적화를 위한 설계 환경으로 사용할 수 있습니다.
- Power Systems Simulation Onramp를 사용해 건물의 전기 시스템에 대한 물리 기반 모델 생성 및 성능 시뮬레이션 실행
- MPC(모델 예측 제어) 및 강화 학습 등의 EMS의 제어 전략 설계
- Optimization Toolbox를 사용해 최적화 문제 정식화 및 최적 시스템 구성 구하기
- 서로 다른 시나리오로 시스템 수준 거동 시뮬레이션
- 서로 다른 시스템 설계의 기술경제적 영향 분석
주요 예제
건물 EMS 검증 및 배포
시스템 모델로부터 코드를 생성해 건물 EMS 설계를 검증하고 이를 통해 데스크탑 시뮬레이션에서 실시간 시뮬레이션으로 신속하게 전환할 수 있습니다. 에지에 제어를 배포하고 클라우드에 운영 관리 시스템을 배포할 수 있습니다.
- 임베디드 프로세서에 배포할 목적으로 Simulink의 제어기 모델로부터 가독성 및 효율성이 좋은 C/C++ 코드 생성
- 실시간 머신에 배포할 목적으로 플랜트의 C 코드 생성
- HIL(Hardware-in-the-Loop) 시뮬레이션을 실행해 전기 시스템에 대한 건물 에너지 관리 전략 검증
- 에지 기기에 감독 제어 알고리즘 배포
- MATLAB Web App Server 및 MATLAB Production Server를 사용해 클라우드 환경으로 MATLAB 기반 운영 최적화 알고리즘 배포
PEM 연료전지 시스템 모델링 및 시뮬레이션
연료전지 응용 사례의 효율적인 개발을 위해서는 적절한 충실도의 시뮬레이션 모델이 필요합니다. 이러한 모델을 사용해 설계 공간 탐색을 수행하고, 설계 상충관계를 분석하며, 제어 시스템 개발에 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.
MATLAB, Simulink 및 Simscape Electrical을 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 연료전지 및 수소 전해조 모델링
- 연료전지 시스템 아키텍처 개발
- 제어 시스템 구현
- 더 큰 전기 시스템으로 연료전지 및 전해조 통합
주요 예제
연료전지 제어 구현
제어 시스템은 연료전지 시스템의 안전하고, 내구성이 높으며, 효율적인 운전을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. Simulink 및 Simscape를 사용하면 신속하게 제어 설계를 프로토타이핑하고 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트 및 배포를 위한 코드를 생성할 수 있습니다.
- 전류 및 전압 조절, 습도 조절, 압력 관리, 물 관리 및 열 관리를 위한 전열 제어 알고리즘 설계
- 연료전지 모델에 대해 가독성이 좋고 최적화된 C/C++ 또는 HDL 제어 코드 생성
- 플랜트 모델에 대한 코드 생성
- 실시간 HIL 테스트를 수행해 비용적으로 부담스러운 연료전지 하드웨어 프로토타입의 손상 방지
- 임베디드 프로세서 또는 FPGA/SoC 소자에 제어 코드 배포
연료전지 시스템은 신뢰성과 효율성을 갖추어야 합니다. 우리는 MathWorks의 툴을 사용해 제어 알고리즘을 신속하게 개발하고 시스템에서 구동해 보기 전에 시뮬레이션함으로써 이를 달성합니다. 우리는 C 또는 C++로 알고리즘을 살펴볼 만한 시간이 없습니다. 다행히도 MATLAB을 사용하면 코드 몇 줄만으로 아이디어를 테스트할 수 있습니다. 그 덕분에 많은 시간을 절약하고 상용화 가능한 현장 에너지 시스템의 구축이라는 목표를 향해 나아갈 수 있습니다.
주요 예제
자료 및 지원
