INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E INTERNET DAS COISAS

Para Análise de Redes Elétricas com o uso de Gêmeos Digitais


Cientistas, engenheiros e analistas utilizam o MATLAB® e o Simulink® para desenvolver sistemas de inteligência artificial (IA) e algoritmos de machine learning, a fim de obter insights preditivos sobre o comportamento do consumidor e desempenho de sistemas de redes elétricas.

Com o MATLAB e Simulink, você pode:

  • Coletar dados de medidores inteligentes e dispositivos IoT em tempo real
  • Combinar machine learning, deep learning e métodos de modelagem dinâmica em uma única plataforma para analisar dados em tempo real
  • Desenvolver algoritmos de previsão de carga, preços e DER (do inglês Distributed Energy Resources) usando machine learning e inteligência artificial.
  • Implantar modelos de previsão para empresas, sistemas em nuvem e conectar-se a mercados regionais de eletricidade, dados meteorológicos e outros serviços de streaming.
  • Desenvolver soluções de gerenciamento de risco corporativo e de portfólio
IA e IoT para infraestrutura da rede elétrica

 

A Internet das Coisas (IoT) permite que produtores de energia, concessionárias e companias de energia coletem e analisem dados de centenas de instalações industriais e residenciais quase em tempo real. Combine machine learning, deep learning, processamento de sinais e métodos de modelagem dinâmica em uma única plataforma para analisar os dados em tempo real. Aplicativos interativos permitem que você aplique técnicas de machine learning sem a necessidade de ser um especialista em ciência de dados. o MATLAB também proporciona um ambiente de alta performance para o processamento de big data, sejam dados estruturados ou não estruturados.

Energia e previsão de preços

 

Acesse dados históricos de múltiplas origens e desenvolva modelos preditivos prontos para o uso através de machine learning. Implemente estes modelos nos sistemas em nuvem das empresas e conecte a mercados de energia locais, dados meteorológicos e outros serviços de streaming.

Big Data e digitalização

 

Hoje o mercado de infraestrutura da rede elétrica está interconectado e online. Para acompanhar esta mudança, o MATLAB e Simulink possibilitam a adoção e implementação de estratégias de big data específicas para as necessidades de sua organização. Você poderá conectar o MATLAB diretamente ao sistema OSIsoft® PI, possibilitando o uso de inteligência operacional em tempo-real. Toolboxes e arquiteturas de referência podem ser usadas para simplificar uma vasta gama de aplicações, desde a integração com sistemas de TI, nuvem até a infraestrutura de produção de dados, para implementar seus modelos como aplicações para o compartilhamento com não-usuários do MATLAB.

Análise preditiva de consumo

 

Ao utilizar o MATLAB, você poderá coletar parâmetros de consumo assim como perfis de comportamento do consumo de energia, como por exemplo padrões de carregamento de veículos elétricos, para desenvolver modelos preditivos e soluções para o cliente. Utilize técnicas de machine learning e inteligência artificial para criar serviços e planos customizados para cada cliente. Combine os dados de interrupção (tipo e duração) e dados espaciais para prever as causas de futuras falhas, impactos e tempo para restauração da energia.

Melhoria de processos com modelagem de dados

 

Utilize ferramentas multivariadas de análises no MATLAB para determinar as variáveis independentes que afetam a performance de seus processos. System Identification Toolbox™ permite que você crie e utilize modelos de sistemas dinâmicos que não são facilmente modelados a partir de especificações. A toolbox também permite realizar estimativas de parâmetro e estado de forma interativa.

Além do desktop

 

Gere códigos C, C++ e HDL para implantação em hardware. Crie diagramas Ladder e textos estruturados IEC 61131-3 para implementação em PLCs e PACs. Utilize análises de big data pré-construídas e toolboxes para executar algoritmos em processadores multicore, clusters a GPUs NVIDIA® sem a necessidade de aprender a programar. Leve seus programas para a nuvem sem a necessidade de recodificar. Importe funções MATLAB de sistemas PI sem a necessidade de criar arquiteturas customizadas.

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