Les scientifiques et ingénieurs des organisations de services publics et d'énergie utilisent MATLAB et Simulink pour analyser et concevoir leurs systèmes, contrôler la performance, optimiser la maintenance et les processus métier, et assurer la conformité.
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Réaliser des études de faisabilité et d'intégration du système au réseau à l'aide de fonctions et d'applications prédéfinies
- Acquérir et analyser de grandes quantités de données en temps réel
- Développer des algorithmes d'optimisation à l'aide de techniques de Machine Learning et de Deep Learning
- Développer des solutions de trading en énergie et de gestion des risques
- Déployer le code développé directement sur des systèmes temps réel et embarqués
« L'expertise de mon équipe porte sur la modélisation des systèmes énergétiques et le développement d'algorithmes, et non sur le déploiement des logiciels en production. MATLAB nous a permis d'économiser des mois de développement sur nos modèles et algorithmes, puis de les déployer facilement dans une application web stable et fiable sans recodage. »
Consulter des exemples d'applications
Analyse prédictive pour la gestion des actifs
MATLAB vous permet de développer des algorithmes de maintenance prédictive personnalisés en fonction du profil architectural et opérationnel de votre équipement. Utilisez Predictive Maintenance Toolbox pour identifier les défaillances, concevoir des indicateurs de condition et estimer la durée de vie utile restante de vos équipements critiques comme les machines, les réseaux d'électricité, de gaz et d'eau, les transformateurs, les disjoncteurs et les commutateurs.
Témoignages d'utilisateurs
- Découvrez comment Baker Hughes a implémenté une plateforme de maintenance prédictive et économisé plus de 10 millions de dollars
- Découvrez comment Mondi a déployé un logiciel de surveillance et de maintenance prédictive qui prédit les pannes des machines
- Prévision du comportement des utilisateurs grâce à l'analyse big data avec MATLAB dans le cloud (25:28)
- Modélisation d'une turbine à gaz avec le Deep Learning (27:53)
- Un modèle prédictif de l'utilisation énergétique d'un bâtiment via PI System et MATLAB (44:44)
- Le Big Data et l’analyse prédictive chez Shell (3:35)
Traitement d’images et Deep Learning
Utilisez MATLAB pour des applications géoscientifiques, telles que le traitement d'images dans la télédétection, la génération et le traitement de modèles altimétriques numériques. Vous pouvez importer une large gamme de formats de fichiers SIG et géospatiaux et utiliser des centaines de fonctions intégrées pour le traitement du signal, l'analyse d'images et l'ajustement de courbes. Les cas d'utilisation comprennent l'inspection de réseau de transmission et de distribution d'électricité aérien et souterrain, la gestion de la végétation et l'identification des défaillances.
Études sur l'intégration des énergies renouvelables et des ressources énergétiques distribuées
Évaluez la performance d'un réseau à fort taux de pénétration de ressources énergétiques distribuées comme les énergies renouvelables, le stockage et les véhicules électriques avec Simscape Electrical. Modélisez et exécutez divers scénarios opérationnels en parallèle et évaluez les réponses simulées par rapport au code du réseau.
Témoignages d'utilisateurs
En savoir plus
- Études d'intégration des réseaux renouvelables avec Simscape Electrical (45:05)
- Modélisation et simulation à grande échelle d’un parc éolien avec MATLAB et Simulink (31:50)
- Utiliser Simulink pour développer des contrôles d’onduleurs solaires couplés au réseau (26:46)
- Modélisation, simulation et génération de code pour un onduleur solaire (31:35)
- Introduction à la puissance complexe Explications sur les puissances active, réactive et apparente (8:50)
Trading en énergie et gestion des risques (ETRM)
Avec MATLAB, vous pouvez simplifier et automatiser vos tâches de trading en énergie et de gestion des risques (ETRM), telles que l'importation et la visualisation de données énergétiques provenant de plusieurs sources, le développement de modèles prédictifs pour la demande, le prix et le chiffre d'affaires, et l'exécution de simulations de Monte-Carlo pour l'évaluation et la valorisation des risques. Déployez vos modèles de prédiction sur vos systèmes d'entreprise et cloud, et connectez-les aux marchés de gros de l’électricité, aux services de données météorologiques et autres services de données en streaming. L'API MATLAB vous permet de choisir le meilleur langage ou la meilleure plateforme pour chaque partie de votre processus de travail. Vous pouvez appeler des algorithmes MATLAB issus d'autres programmes comme Python® et Excel®, et déployer ces modèles sur des systèmes d'entreprise comme Power BI, Cloudera® et Hadoop®.
Témoignages d'utilisateurs
- Découvrez comment RWE a automatisé ses activités de trading et de gestion des risques dans le domaine du gaz et de l'électricité
- Découvrez comment A2A a développé une solution complète de gestion des risques pour les marchés de l’énergie
- Munich Re Trading crée une plateforme pour l'analyse des risques avec MATLAB : Project Overview (4:11)
En savoir plus
- Rationaliser le développement d'applications de trading en énergie et de gestion des risques
- Trading en énergie et gestion des risques avec MATLAB (47:31)
- Machine Learning et intelligence artificielle pour la gestion du risque (47:40)
- Analyse, modélisation et simulation du risque énergétique avec MATLAB - intégration avec SAP chez RWE (1:08:49)
Systèmes de gestion d'énergie (EMS)
La modernisation des réseaux électriques a rapidement rendu les systèmes électriques plus complexes : le débit généré est plus variable (par exemple, avec l'éolien et le solaire) et de nouveaux systèmes contrôlables ont été ajoutés (par exemple, les systèmes de stockage et les piles électriques intégrées au réseau). Utilisez le Model-Based Design pour développer des systèmes de gestion de l'énergie (EMS) qui combinent des techniques de prédiction, de prévision, et d'optimisation. Avec MATLAB et Simulink, concevez des modèles basés sur les données et sur la physique, modélisez et simulez la performance de l'équipement, concevez des algorithmes pour contrôler l'équipement de façon optimale, et déployez les algorithmes dans des systèmes embarqués et d'entreprise.
Témoignages d'utilisateurs
- Découvrez comment BuildingiQ a analysé des données big data et exécuté des algorithmes d'optimisation dans le cloud
- Découvrez comment Murata Manufacturing a utilisé le Model-Based Design pour les contrôleurs et l'électronique de puissance
- Increasing Energy Efficiency Using Model-Based Design (23:09)
En savoir plus
Jumeaux numériques dans les systèmes basés sur les modèles
Utilisez MATLAB et Simulink pour créer des répliques numériques ou des images numériques de vos actifs et systèmes physiques. Utilisez-les pour effectuer de la maintenance prédictive, réalisez des opérations d'optimisation, simulez des systèmes électriques et hydrauliques, et modélisez des systèmes cyber-physiques.
Témoignages d'utilisateurs
- Découvez comment Transpower assure la fiabilité du réseau électrique national de Nouvelle-Zélande grâce à un outil de gestion des réserves
- Tata Steel économise 40 % d’énergie en optimisant sa stratégie de contrôle avec des jumeaux numériques (30:47)
- Réduire les coûts de propriété avec la simulation et les jumeaux numériques (34:54)
En savoir plus
