MATLAB ve Simulink ile, dinamik politikalar uygulayarak, gerçek zamanlı verileri entegre ederek ve EMS (Enerji Yönetim Sistemi) operasyonlarında otomasyon seviyesini artırarak akıllı ve verimli enerji yönetim sistemleri tasarlayabilirsiniz. MATLAB ve Simulink’i veri erişiminden modellemeye, optimizasyondan dağıtıma kadar tüm EMS geliştirme sürecinizde kullanabilirsiniz.
- Elektrik talebi ve üretimi, elektrik fiyatları ve hava durumu gibi konularda tahmin modelleri oluşturun
- Güç sistemleri ve HVAC sistemlerinin çalışma planlaması için optimum EMS kontrol stratejilerini modelleyin, simüle edin ve tasarlayın
- Uç birimlerdeki denetleyici kontroller için kod üretin ve gömülü denetleyicilere dağıtın
- Operasyon optimizasyon yazılımını üretim bulut ortamlarına dağıtın
Bina EMS Enerji Tahmini
MATLAB ve Simulink ile, bina enerji yönetim sisteminizin (EMS) operasyonlarını optimize etmek için çevresel ve teknik-ekonomik faktörlere dayalı veri odaklı tahminler yapabilirsiniz.
- Dosyalardan veya veritabanlarından zaman serisi verilerine erişin
- MATLAB’de etkileşimli uygulamalar ve iş akışı otomasyonlarıyla veri ön işleme, analiz ve görselleştirme yapın
- Hazır istatistiksel, ekonometrik ya da makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinden seçim yapın
- Tahmin modellerini paralel olarak eğitin ve model performansını değerlendirin
- Eğitilmiş enerji tahmin modelini fiziksel sistem modeliyle birlikte Simulink’te simülasyon için doğrudan entegre edin
1- Copy the command below into the MATLAB command window to run the example.
openExample('econ/ModelAndSimulateElectricitySpotPricesUsingSkewNormalExample')
2- Visit matlab.mathworks.com.
Don’t have access to Simulink? You will be able to get a free trial.
MATLAB ve Simulink’i, elektrik sistemi modelleme, EMS kontrol tasarımı ve EMS optimizasyonu için bir tasarım ortamı olarak kullanabilirsiniz.
- Power Systems Simulation Onramp ile binanın elektrik sistemine ait fiziksel tabanlı modeller oluşturabilir ve performans simülasyonları gerçekleştirebilirsiniz
- EMS için Model Öngörülü Kontrol (Model Predictive Control – MPC) ve Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) gibi kontrol stratejileri tasarlayabilirsiniz
- Optimizasyon problemini formüle ederek Optimization Toolbox ile en uygun sistem konfigürasyonlarını çözümleyebilirsiniz
- Farklı senaryolarla sistem düzeyinde davranışları simüle edebilirsiniz
- Farklı sistem tasarımlarının teknik ve ekonomik etkilerini analiz edebilirsiniz
