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Eaton 社、MATLAB でインド・イノベーションセンターの太陽光発電予測を加速
ローコード AI アプリとカスタムツールが太陽光発電予測を効率化してシステム性能を向上
「MathWorks の AI ツールチェーンを活用することで、使いやすい GUI と App Designer を通じて、高精度な太陽光発電予測が可能になります。」
主な成果
- MATLAB で太陽光発電システムのデータを含む大規模なデータセットのインポートと前処理を可能にすることで、解析に適したクリーンで構造化されたデータセットを実現
- 太陽光発電予測向けにカスタマイズされた機械学習モデルの開発と学習に MATLAB の AI アプリが利用され、対話形式の扱いやすい手法によるモデル作成が可能に
- Deep Learning Toolbox™ の AI 圧縮機能や TinyML 技術を活用し、学習済みモデルをエッジデバイスに展開することで、リソース制約のあるハードウェア上でも効率的な運用が可能に
Eaton 社インド・イノベーションセンターのエンジニアリング チームは、高度な電力予測を通じて太陽光発電システムの性能と信頼性を向上させる製品の研究開発に取り組んでいます。太陽光発電 (PV) の発電量を正確に予測することは重要ですが、従来のデータ処理と AI モデル学習には作業が複雑で時間がかかるという課題があります。
同社のエンジニアリング チームは、MATLAB® のローコード AI アプリを活用して、データのインポート、前処理、解析を行うことでプロセスを簡略化し、予測モデルの効率的な展開を可能にしました。さらに、MATLAB App Designer で独自のアプリを開発することで、ユーザーが簡単に太陽光発電予測モデルの学習を行い、展開できるようにしました。最後に、エッジ展開や AI 圧縮技術の導入を通じて、さらなるシステム性能の強化にも取り組みました。
