公用事业和能源机构的科学家和工程师使用MATLAB®和仿真软件®用于系统分析和设计、性能监视、优化维护和业务流程以及遵从性。
使用MATLAB和Simulink，您可以:
- 使用预构建的功能和应用程序进行系统可行性和网格集成研究
- 实时获取和分析大型数据集
- 利用机器学习和深度学习技术开发优化算法
- 开发能源交易和风险管理(ETRM)解决方案
- 将开发的代码直接部署到实时和嵌入式系统
“我的团队的专长是能源建模或算法开发，而不是将软件部署到生产中。MATLAB为我们在模型和算法上节省了几个月的开发时间，并且可以轻松地将它们部署为稳定、可靠的web应用程序的一部分，无需重新编码。”
顾云姣，上海电气
资产管理预测分析
MATLAB可以让您开发预测性维护算法，以定制您的设备的具体操作和架构轮廓。使用预测性维护工具箱™来识别故障，设计状态指示器，并估计关键设备的剩余使用寿命，如机器、电气、燃气和水网络、变压器、断路器和开关。
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图像处理与深度学习
使用MATLAB进行地球科学应用，如遥感图像处理，数字高程模型的生成和处理。您可以导入广泛的GIS和地理空间文件格式，并使用数百个内置函数进行信号处理、图像分析和曲线拟合。应用包括架空/UG T&D网络检查、植被管理和故障识别。
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可再生能源和DER集成研究
使用Simscape electric™对分布式能源(DER)(如可再生能源、存储和电动汽车)渗透率高的系统进行性能评估。并行建模和运行多个操作场景，并根据网格代码评估模拟响应。
能源交易与风险管理(ETRM)
有了MATLAB，您可以简化和自动化您的能源交易和风险管理(ETRM)任务，如从多个来源导入和可视化能源数据;利用机器学习开发预测需求、价格和收入预测模型;并运行蒙特卡洛模拟进行估值和风险评估。将您的预测模型部署到企业和云系统，并将它们连接到区域批发电力市场、气象数据和其他数据流服务。MATLAB API允许您为工作流程的每个部分选择最好的语言或平台。你可以从其他程序调用MATLAB算法，比如Python®和Excel®，并将这些模型部署到Power BI、Cloudera等企业系统上®, Hadoop®．
能源管理系统(EMS)
电网现代化迅速增加了电力系统的复杂性，包括风能和太阳能等可变发电资产，并增加了新的可控系统，如储能和电网规模电池。使用基于模型的设计来开发结合预测、预测和优化技术的能源管理系统(EMS)。利用MATLAB和Simulink建立数据驱动和基于物理的模型;设备性能建模和仿真;设计优化控制设备的算法;并将算法部署到嵌入式和企业系统上。
基于模型系统中的数字双胞胎
使用MATLAB和Simulink创建物理资产和系统的数字副本或数字图像(DI)。使用它进行预测性维护，优化操作，执行电气，液压系统仿真，并建模信息物理系统。
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