Électrification

MATLAB et Simulink pour la gestion de l'énergie des bâtiments

Réaliser l'analyse des systèmes électriques et le design du système de gestion de l'énergie

gestion de l'énergie des bâtiments

Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez concevoir des systèmes de gestion de l'énergie (Energy Management System, EMS) intelligents et efficaces, en implémentant des politiques dynamiques, en intégrant des données temps réel et en augmentant le niveau d'automatisation de fonctionnement de l'EMS. Vous pouvez utiliser MATLAB et Simulink pour le workflow de développement de votre EMS, de l'accès aux données et de la modélisation à l'optimisation et au déploiement.

  • Créer des modèles de prévision de la demande et de la production d'électricité, du prix de l'électricité et des conditions météorologiques
  • Modéliser, simuler et concevoir des stratégies optimales de contrôle de votre EMS pour la programmation des systèmes électriques et le fonctionnement des systèmes HVAC
  • Générer du code pour la supervision sur des dispositifs périphériques puis déployer ce code sur des contrôleurs embarqués.
  • Déployer du software d'optimisation des opérations dans des environnements cloud de production
Un système de gestion de l'énergie d'un bâtiment montrant les différentes fonctions du système

Prévisions énergétiques des EMS de bâtiments

Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez effectuer des prévisions fondées sur des données concernant divers facteurs environnementaux et techno-économiques pour optimiser le fonctionnement de votre système de gestion de l'énergie des bâtiments. Vous pouvez :

  • Accéder aux données de séries temporelles à partir de fichiers ou de bases de données
  • Réaliser le prétraitement, l'analyse et la visualisation des données dans MATLAB grâce à des applications interactives et à l'automatisation des workflows
  • Choisir parmi des modèles prédéfinis de statistiques, d'économétrie ou de Machine Learning et de Deep Learning.
  • Entraîner vos modèles de prévision en parallèle et évaluer leur performance
  • Intégrer directement le modèle de prévision énergétique entraîné préalablement dans Simulink pour le simuler avec le modèle de système physique
Un tableau de bord dans MATLAB présentant les prévisions énergétiques pour une zone géographique en utilisant le Machine Learning et le Deep Learning.

Exemples


Modélisation, simulation et optimisation d'EMS pour les bâtiments

Vous pouvez utiliser MATLAB et Simulink comme environnement de design pour la modélisation de systèmes électriques, le design de contrôles d'EMS et l'optimisation d'EMS. Vous pouvez :

  • Créer des modèles fondés sur la physique du système électrique d'un bâtiment en utilisant Power Systems Simulation Onramp et effectuer des simulations de performance
  • Concevoir des stratégies de contrôle, telles que le contrôle prédictif, pour l'EMS
  • Formuler le problème d'optimisation et le résoudre pour une configuration optimale du système en utilisant Optimization Toolbox
  • Simuler le comportement au niveau système, avec différents scénarios
  • Analyser l'impact technico-économique de différents designs de systèmes
Un modèle Simulink montrant un système de gestion de l'énergie domestique avec un scheduler et un modèle physique pour le système électrique

Exemples


Validation et déploiement d'EMS de bâtiments

Vous pouvez valider le design de votre EMS en générant du code à partir du modèle de votre système, ce qui vous permet de passer rapidement de la simulation desktop à la simulation temps réel. Vous pouvez déployer les systèmes de contrôle sur des dispositifs périphériques et des systèmes de gestion opérationnelle dans le cloud. Vous pouvez également :

  • Générer dans Simulink un code C/C++ lisible et efficace à partir d'un modèle de contrôleur pour le déployer sur un processeur embarqué
  • Générer le code C du système physique pour le déployer sur une machine temps réel.
  • Exécuter des simulations Hardware-in-the-Loop (HIL) pour valider les stratégies de gestion de l'énergie des bâtiments par rapport au système électrique
  • Déployer des algorithmes de supervision sur des dispositifs périphériques
  • Déployer dans des environnements cloud des algorithmes d'optimisation du fonctionnement basés sur MATLAB avec MATLAB Web App Server et MATLAB Production Server
Tableau de bord du fonctionnement du système de chauffage et climatisation (HVAC) de MathWorks