AI 在电气系统运行中的应用

lilybunny

能源预测

MATLAB 和 Simulink 可以帮助减少实现基于 AI 的能源预测系统所需的工作，以预测电力供应、需求和定价，并减轻电力系统运行中的不确定性和风险。您可以：

使用数据清洗器和实时编辑器任务自动进行数据预处理

从各种内置的机器学习和深度学习模型中进行选择，无需或只需很少手动编码动作即可上手

使用深度网络设计器以交互方式设计深度神经网络，使用试验管理器管理深度学习试验

使用并行计算加速 AI 训练过程

使用云中的 MATLAB 和 Simulink 将模型运营化并部署到生产云环境中


预测性维护

使用 MATLAB、Simulink 和 Simscape，您可以监控资产状况并估计其剩余使用寿命，从而最大限度地减少计划外停机时间，降低运营成本，并确保电力系统的可靠性和安全性。

使用 Simscape Electrical 构建基于物理的电气系统模型，注入故障，并运行仿真以生成用于训练预测性维护模型的合成数据

使用诊断特征设计器对特征进行提取、可视化和排序，以设计用于监控电力系统健康状态的状态指标

使用预置的 AI 模型（如分类、回归和时间序列模型）确定故障的根本原因并预测故障时间