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Eaton India Innovation Center impulsa las predicciones de energía solar con MATLAB
App de IA low-code y herramientas personalizadas optimizan la predicción de energía fotovoltaica y mejoran el rendimiento de sistemas
“Podemos aprovechar la cadena de herramientas de IA de MathWorks para predicciones de energía fotovoltaica superiores mediante un enfoque fácil de usar, con una interfaz gráfica y App Designer".
Resultados principales
- MATLAB permitió importar y preprocesar grandes conjuntos de datos del sistema fotovoltaico, asegurando que estuvieran limpios y estructurados para su análisis.
- Las apps de IA de MATLAB se emplearon para desarrollar y entrenar modelos de Machine Learning adaptados para predicción de energía fotovoltaica, con un enfoque interactivo y fácil de usar para crear modelos.
- Los modelos entrenados se desplegaron en dispositivos edge, utilizando Deep Learning Toolbox™ para la compresión de IA y técnicas de TinyML, garantizando un funcionamiento eficiente en hardware con recursos limitados.
Los equipos de ingeniería de Eaton India Innovation Center investigan y desarrollan productos para mejorar el rendimiento y fiabilidad de los sistemas de energía solar mediante predicciones avanzadas de generación de energía. La previsión precisa de la producción de energía fotovoltaica (PV) es crítica, pero los métodos tradicionales de manejo de datos y entrenamiento de modelos de IA suelen ser complejos y demandar mucho tiempo.
Los equipos de ingeniería simplificaron este proceso utilizando apps de IA de low-code en MATLAB® para importar, preprocesar y analizar datos, lo que hizo posible desplegar modelos predictivos de forma eficiente. Además, desarrollaron una app personalizada con MATLAB App Designer que permite entrenar y desplegar fácilmente modelos de predicción de energía fotovoltaica. Por último, exploraron el despliegue en edge y técnicas de compresión de IA para mejorar aún más el rendimiento del sistema.
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