Électrification

L'IA pour l'électrification

Appliquer des techniques d'intelligence artificielle (IA) pour le développement et le fonctionnement des technologies électriques

IA

MATLAB et Simulink vous permettent de modéliser des comportements complexes de composants électriques et d'accélérer la simulation en créant des modèles d'ordre réduit (ROM, Reduced Order Models) basés sur l'IA. Vous pouvez créer, entraîner et tester des capteurs virtuels basés sur l'IA et contrôler les stratégies pour les moteurs, les batteries, les convertisseurs de puissance, les systèmes de gestion de l'énergie, les véhicules électriques et les systèmes de réseaux électriques. MATLAB et Simulink vous permettent d'assurer un fonctionnement sûr et efficace des systèmes électriques en intégrant les prévisions énergétiques basées sur l'IA et en adoptant la maintenance prédictive basée sur l'IA.


L'IA pour le développement des technologies électriques

Modèles d'ordre réduit

Vous pouvez utiliser l'IA et les méthodes basées sur les données pour créer des modèles d'ordre réduit pour des composants physiques (comme les moteurs brushless et les charges de moteur) ou des systèmes physiques, puis utiliser ces modèles dans votre design. Ces méthodes vous permettent d'accélérer considérablement les simulations tout en continuant à capturer le comportement essentiel de votre système.

Avec MATLAB, Simulink et Simscape, vous pouvez :

  • Créer des modèles de simulation basés sur la physique de systèmes, exécuter des simulations et générer des données synthétiques pour entraîner des modèles d'IA
  • Sélectionner des modèles dans une bibliothèque de modèles d'IA prédéfinis et évaluer leur performance en exécutant plusieurs expérimentations
  • Intégrer directement des modèles d'IA dans Simulink pour les valider et les tester en exécutant des simulations

Modélisation de capteurs virtuels

Lors de l'implémentation des systèmes de contrôle d'électronique de puissance, vous pouvez utiliser l'IA pour développer des modèles de capteurs virtuels afin de fournir les signaux critiques. Les capteurs virtuels n'ont pas de coûts de matériaux récurrents, ils ne sont pas invasifs et ils n'ont pas besoin de maintenance.

Avec MATLAB, Simulink et Simscape, vous pouvez :

  • Créer des modèles basés sur la physique de systèmes, exécuter des simulations et générer des données synthétiques pour entraîner des capteurs virtuels basés sur l'IA
  • Sélectionner des modèles dans une bibliothèque de modèles d'IA prédéfinis et évaluer leur performance en exécutant plusieurs expérimentations
  • Intégrer directement les modèles de capteurs virtuels de Simulink dans des modèles de systèmes physiques afin de les valider
  • Générer du code C/C++ lisible et efficace pour des dispositifs embarqués

Exemples


Stratégie de contrôle

MATLAB et Simulink vous aident à adopter des contrôles haute performance et basés sur l'IA de systèmes MIMO non linéaires complexes, qui ne nécessitent que peu de connaissances préalables de la physique du système. Vous pouvez :

  • Entraîner des algorithmes de contrôle basés sur l'IA dans le cadre d'environnements simulés dans Simulink
  • Accélérer l'apprentissage en exécutant des simulations en parallèle
  • Consulter des exemples dans les toolboxes pour le réglage itératif des paramètres de design
  • Intégrer directement des modèles entraînés dans Simulink pour une vérification basée sur la simulation
Schéma d'un système de commande vectorielle (Field-Oriented Control, FOC) d'un moteur synchrone à aimants permanents (Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM) avec un agent de Reinforcement Learning en tant que contrôleur de courant.

Exemples


L'IA pour le fonctionnement des systèmes électriques

Prévisions énergétiques

MATLAB et Simulink peuvent permettre de réduire les efforts nécessaires pour implémenter un système de prévisions énergétiques basé sur l'IA afin de prédire l'offre, la demande et les tarifs de l'électricité et d'atténuer les incertitudes et les risques dans le cadre du fonctionnement de systèmes d'alimentation électrique. Vous pouvez :

Capture d'écran d'un système de prévision énergétique prédéfini dans MATLAB.

Exemples


Maintenance prédictive

MATLAB, Simulink et Simscape vous permettent de surveiller l'état des ressources et d'estimer leur vie utile restante afin de réduire les temps d'immobilisation imprévus, de réduire les coûts opérationnels et de garantir la fiabilité et la sécurité des systèmes d'alimentation électrique. Vous pouvez :

  • Créer des modèles basés sur la physique de systèmes électriques avec Simscape Electrical, intégrer des erreurs et exécuter des simulations afin de générer des données synthétiques pour entraîner des modèles de maintenance prédictive
  • Extraire, visualiser et classer des caractéristiques afin de concevoir des indicateurs d'état pour surveiller l'état du système d'alimentation électrique avec l'application Diagnostic Feature Designer
  • Identifier la cause principale des défaillances et estimer le temps de fonctionnement avant défaillance avec des modèles d'IA prédéfinis tels que la classification, la régression et les modèles de séries temporelles
Capture d'écran de l'application Diagnostic Feature Designer montrant un tracé du spectre de puissance dans le domaine fréquentiel.

Exemples