MathWorks 电力行业应用概述

lilybunny

MathWorks 产品在电力行业的应用主要分为大数据和 AI，数字孪生设计两大板块。
其中，大数据和 AI 的应用主要有四个维度。
通过数据分析和机器学习研究电网的特性，比如利用PMU（Phasor measurement unit）实时采集电网的动态数据在MATLAB中进行定量的电网稳定性分析；
通过图像处理、深度学习等方式实现电力行业的智能化应用，比如通过无人机遥感图像实现实时电力巡线系统；
简化和自动化能源交易和能源管理任务，运行 Monte Carlo 仿真进行估值和风险评估等；
预测性维护也叫设备健康管理，通过 MATLAB 的预测性维护工具箱，识别故障、设计状态指示器，并估算关键设备（如变压器、电缆、断路器、发电机等）的剩余使用寿命，变计划性维护为预测性维护，极大地降低成本，提高效率。
数字孪生技术的应用同样有四个维度。
可再生能源与分布式能源并网，使用 Simscape Electric™ 评估具有分布式能源 (DER)系统的性能。建模并并行运行多工况条件下的并网响应，以评估系统是否满足并网规则；
能源管理系统（EMS）使用 MATLAB 和 Simulink 可以构建数据驱动的基于物理实体的模型，建模并进行设备性能仿真，设计算法以实现设备的最佳控制；
使用 MATLAB 和 Simulink 创建设备和系统的数字孪生模型，以执行预测性维护和系统优化；
最后所有的大数据及数字孪生算法通过自动代码生成，Production Server，Web Application Server 等工具可以轻松地部署到边缘设备、IT/OT 系统和企业云端等，为实际的生产、运营服务。

MathWorks 提供了一系列用于大数据分析和人工智能的工具箱，以方便用户进行信号处理、时频域计量建模和人工智能模型训练等。
其广泛地支持电网运行和设备监测数据、运营操作日志、企业营销数据、以及声音、视频及高光谱图像等数据格式。
以机器学习为例，MathWorks 提供了完整的工具链，使得机器学习/深度学习工作流无缝化对接，涵盖了数据读取，数据预处理，特征提取，模型训练，模型矫正和部署集成。
MATLAB 支持各种不同的文件格式、数据库以及 web 和云存储系统，我们提供各种工具帮助用户清理“脏”数据，包括处理丢失的数据、对来自不同传感器数据进行时间对准及过滤噪声干扰等；为信号、图像、视频、音频和文本数据提供特征工程技术以提取时频域特征；