Electrificación

IA para sistemas de electrificación

Aplique técnicas de inteligencia artificial al desarrollo y las operaciones de tecnologías eléctricas

IA

Con MATLAB y Simulink, puede modelar comportamientos complejos de componentes eléctricos y acelerar simulaciones mediante la creación de modelos de orden reducido (ROM) basados en IA. Puede crear, entrenar y probar estrategias de control y sensores virtuales basados en IA para motores, baterías, convertidores de potencia, sistemas de gestión de energía, vehículos eléctricos y sistemas de red. MATLAB y Simulink ayudan a garantizar la seguridad y eficiencia del funcionamiento de sistemas eléctricos mediante la integración de predicción energética basada en IA y la adopción de mantenimiento predictivo basado en IA.


IA para el desarrollo de tecnología eléctrica

Modelado de orden reducido

Puede utilizar IA y métodos basados en datos a fin de crear modelos de orden reducido para sistemas o componentes físicos, tales como motores sin escobillas y cargas de motor, y utilizar estos modelos en un diseño. Estos métodos ayudan a acelerar significativamente las simulaciones, al tiempo que capturan el comportamiento esencial del sistema.

MATLAB, Simulink y Simscape permiten:

  • Crear modelos de simulación basados en la física de sistemas, ejecutar simulaciones y generar datos sintéticos para entrenar modelos de IA
  • Seleccionar modelos de IA prediseñados de una librería y evaluar el rendimiento de los modelos ejecutando múltiples experimentos
  • Integrar modelos de IA directamente en Simulink para validar y probar modelos ejecutando simulaciones

Modelado de sensores virtuales

Si implementa sistemas de control de electrónica de potencia, puede utilizar IA para desarrollar modelos de sensores virtuales a fin de proporcionar señales esenciales. Los sensores virtuales no conllevan costes recurrentes asociados con la lista de materiales, no son invasivos, ni necesitan mantenimiento.

Con MATLAB, Simulink y Simscape, puede:

  • Crear modelos basados en la física de sistemas, ejecutar simulaciones y generar datos sintéticos para entrenar sensores virtuales basados en IA
  • Seleccionar modelos de IA prediseñados de una librería y evaluar el rendimiento de los modelos ejecutando múltiples experimentos
  • Integrar directamente modelos de sensores virtuales en Simulink dentro de modelos de sistemas físicos para realizar validación
  • Generar código C/C++ legible y eficiente para dispositivos integrados

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Estrategia de control

MATLAB y Simulink ayudan a adoptar sistemas de control de alto rendimiento basados en IA para sistemas de múltiples entradas y múltiples salidas, no lineales y complejos que requieren poco conocimiento previo de la física de la planta. Puede hacer lo siguiente:

  • Entrenar algoritmos de control basados en IA a partir de entornos de simulación en Simulink
  • Acelerar el entrenamiento ejecutando simulaciones en paralelo
  • Consultar ejemplos de toolboxes para realizar un ajuste iterativo de los parámetros de diseño
  • Integrar directamente los modelos entrenados en Simulink para realizar verificaciones basadas en simulación
Diagrama de sistema que muestra el sistema de control de campo orientado (FOC) de un PMSM (motor síncrono de imanes permanentes) con un agente de reinforcement learning como controlador de corriente.

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IA para el funcionamiento de sistemas eléctricos

Predicción energética

MATLAB y Simulink pueden ayudar a reducir los esfuerzos necesarios para implementar un sistema de predicción energética basado en IA con el que predecir la oferta, la demanda y los precios de la electricidad y mitigar las incertidumbres y los riesgos del funcionamiento de sistemas de energía. Puede hacer lo siguiente:

Sistema de predicción energética desarrollado en MATLAB.

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Mantenimiento predictivo

Con MATLAB, Simulink y Simscape, puede supervisar el estado de los activos y estimar su vida útil restante para disminuir el tiempo de inactividad no planificado, reducir los costes operativos y garantizar la fiabilidad y seguridad de los sistemas de energía.

  • Desarrolle modelos basados en la física de sistemas eléctricos con Simscape Electrical, introduzca fallos y ejecute simulaciones para generar datos sintéticos con los que entrenar modelos de mantenimiento predictivo.
  • Extraiga, visualice y clasifique características para diseñar indicadores de estado con los que supervisar el estado de los sistemas de energía con la app Diagnostic Feature Designer
  • Identifique la causa raíz de los fallos y realice una predicción del tiempo hasta el fallo con modelos de IA prediseñados, tales como modelos de clasificación, regresión y series temporales
App Diagnostic Feature Designer que muestra una gráfica del espectro de potencia en el dominio de la frecuencia.

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