マイクログリッド、スマートグリッド、充電インフラストラクチャ向け MATLAB および Simulink
電力システム インフラストラクチャのシステムレベル設計および制御システム設計の実行
回路網アーキテクチャのモデル化およびシミュレーション、システムレベル解析の実行、エネルギー 管理および制御手法の開発により、次世代のマイクログリッド、スマートグリッド、および電気自動車充電インフラストラクチャを開発します。
MATLAB、Simulink、および Simcape Electrical により、バッテリー、PV アレイ、およびバックアップ ジェネレーターなど、電気部品のサイズ設定を推定できます。これらの製品を使用したシステムのモデル化およびシミュレーションの並列実行により、システム運用の検討、システムの実現可能性の評価、およびシステム構成の最適化が可能になります。
電力システム シミュレーション入門 および Simulink を使用して、マイクログリッドの解析を設計および実行します。
- マイクログリッド システムのモデルをユーティリティ グリッドのモデルに統合
- 可変電源および可変負荷が配電網とユーティリティ グリッドに与える影響を理解して予測
- さまざまな電源と負荷のために監視制御およびエネルギーマネジメントシステムを開発
- ハードウェアインザループ (HIL) シミュレーションを使用して、マイクログリッド エネルギー管理アルゴリズムをリアルタイムマシンでテスト
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電力網の近代化と分散化に伴い、電力システムは急速に複雑化しています。最新の電力網には、風力や太陽光などの変動性発電資産、グリッドスケール蓄電池などの分散型エネルギー貯蔵システムがあります。これら電力網のコンポーネントにより電力網の運転にさらなる不確かさが生じ、電力網の管理においてよりインテリジェントかつ堅牢性の高い制御アルゴリズムが求められています。
MATLAB、Simulink、および Simscape Electrical により、次のことが可能になります。
- データ駆動型または物理ベースの電力網モデルの構築
- 個別の電力網コンポーネントおよび電力網システムの性能のモデル化、シミュレーション、最適化
- 電力網管理システムの予測および最適化手法の組み込み
- 機器を最適に制御するアルゴリズムの設計、エネルギーの貯蔵と供給の管理、および停電時と電力網故障時の迅速対応
- 組み込みシステムやエンタープライズ システムへのアルゴリズムの展開
「MATLAB の汎用性と、複雑な問題を解くための機械学習とディープラーニング向けの MATLAB ツールボックスの使いやすさは、私たちのチームにとって大きなメリットでした。この新しいツールにより、水力発電資源を最大化し、予備力の使用を最適化して、国際エネルギー取引所への高額な支払いを最小限に抑えることができます。」
Simulink を Simscape Electrical と組み合わせて使用すると、電気自動車 (EV) 充電インフラストラクチャの設計環境が得られます。これらの製品を併用することにより、さまざまな電力要件 (AC 充電、低電力 DC 充電、高電力 DC 充電など) および異なるスケールで充電システムを設計できます。
- Vehicle-to-Grid (V2G) 統合のためのソリューションの実装
- 電力システムにおけるさまざまな充電システム アーキテクチャの影響の調査
- 負荷問題を軽減して充電需要の急激な変化に対応できる制御手法の実装
- 指定エリアで与えられた需要を満たす充電インフラストラクチャの適切なスケールを設定するための容量調査の実施
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詳細
- ケーブル不要: 電気自動車の新しい充電方法 – ニュースレター
- Ather Energy、モデルベースデザインを使用して電動二輪スクーターと充電ステーションを開発 – ユーザー事例
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