MATLAB y Simulink para microrredes, redes inteligentes e infraestructura de carga
Diseñe sistemas de control en el nivel de sistema de infraestructuras de sistemas de energía
Desarrolle la próxima generación de microrredes, redes inteligentes e infraestructuras de carga de vehículos eléctricos con modelado y simulación de arquitecturas de red, análisis en el nivel de sistema, y desarrollo de estrategias de gestión y control de energía.
MATLAB, Simulink y Simcape Electrical permiten estimar el tamaño de componentes eléctricos, tales como baterías, arrays fotovoltaicos y generadores de respaldo. Estos productos permiten explorar el funcionamiento de un sistema, determinar su viabilidad y optimizar sus configuraciones mediante modelado y simulaciones en paralelo.
Diseñe y realice análisis de microrredes con Simulación de sistemas de potencia Onramp y Simulink.
- Integre el modelo del sistema de una microrred con el modelo de la red pública
- Realice análisis y predicción del efecto de fuentes de energía y cargas variables en las redes de distribución y la red pública
- Desarrolle sistemas de control de supervisión y gestión de energía para diferentes fuentes de energía y cargas
- Utilice simulaciones de hardware-in-the-loop (HIL) para probar algoritmos de gestión de energía de microrredes con un equipo en tiempo real
Pruebe estos ejemplos
Vídeos
- Desarrollo y análisis de sistemas de microrredes – Serie de vídeos
- Evaluación del control de una microrred con Simscape Electrical – Serie de vídeos
- Implementación de controladores de caída para la insularización de microrredes remotas (3:55)
- Desarrollo de sistemas eléctricos con Simscape Electrical: Simulación de una microrred con almacenamiento de energía (34:24)
- Modelado de una microrred con suficientes detalles para simulaciones a corto y largo plazo (45:13)
La modernización y descentralización de la red han aumentado rápidamente la complejidad del sistema eléctrico. Las redes modernas incluyen activos de generación variable, tales como las energías eólica y solar, y sistemas de almacenamiento de energía distribuidos, tales como las baterías a escala de red. Estos componentes suman incertidumbre al funcionamiento de la red, y exigen algoritmos de control más inteligentes y robustos para gestionarla.
Con MATLAB, Simulink y Simscape Electrical puede:
- Crear modelos de red basados en datos o en la física
- Modelar, simular y optimizar el rendimiento de cada componente de la red y el sistema de la red
- Incorporar técnicas de predicción y optimización en el sistema de gestión de la red
- Diseñar algoritmos para controlar los equipos, gestionar el almacenamiento y suministro de energía, y responder rápidamente a interrupciones y fallos de red de manera óptima
- Desplegar algoritmos en sistemas integrados y empresariales
“La versatilidad de MATLAB y la facilidad con que pudimos utilizar las toolboxes de Machine Learning y Deep Learning para resolver problemas complejos son ventajas clave para nuestro equipo. Con esta nueva herramienta, podemos aumentar los recursos hidroeléctricos, optimizar el uso de las reservas y reducir los costosos pagos por intercambios internacionales de energía”.
Casos prácticos
- Shanghai Electric crea y despliega software empresarial de ahorro de costes para planificar y diseñar sistemas de energía distribuidos
- Transpower asegura la fiabilidad de la red eléctrica nacional de Nueva Zelanda con una herramienta de gestión de reservas
- VGEN desarrolla una central eléctrica virtual con Deep Learning y Machine Learning
Vídeos
- MathWorks Energy Speaker Series - módulo 3: Supervisión y control de sistemas de energía (1:33:21) – Serie de vídeos
- MathWorks Energy Speaker Series - módulo 2: Supervisión de condiciones y mantenimiento predictivo de activos de empresas de servicios públicos con Machine Learning e inteligencia artificial (1:19:47)
Simulink y Simscape Electrical ofrecen un entorno para diseñar infraestructuras de carga de vehículos eléctricos (EV). Juntos, estos productos permiten diseñar sistemas de carga con diferentes requisitos de potencia, tales como carga de CA, carga de CC de baja potencia y carga de CC de alta potencia, y de escalas variables. Permiten:
- Implementar soluciones para la integración vehículo a red
- Analizar el efecto de distintas arquitecturas de sistemas de carga en el sistema de energía
- Implementar estrategias de control para mitigar problemas de carga y responder a cambios rápidos en la demanda de carga
- Realizar estudios de capacidad para establecer la escala adecuada de una infraestructura de carga a fin de satisfacer una demanda determinada en un área designada
Pruebe estos ejemplos
Más información
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Más información sobre microrredes, redes inteligentes e infraestructura de carga
- Simulación y optimización de sistemas de energía
- Predicción de carga
- Inversor de red
- Pruebas de hardware-in-the-loop (HIL) para electrónica de potencia
- Corrección del factor de potencia
- Simulación de electrónica de potencia
- Simulación de hardware-in-the-loop (HIL)
- Simulación en tiempo real
- Control de caída
- Programación lineal
