用人工智能和数字孪生加速碳中和实现MathWorks助力将来电力发展.docx

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1、用人工智能和数字孪生加速碳中和实现，MathWorks助力将来电力发展碳中和、碳达峰将会是将来1020年各行各业的主旋律之一，主要涉及到能源构造的改革和整体效率的提升。怎样在各个环节和节点上，帮助客户提高能源利用效率、加速实现碳中和是MathWorks关注的重点，当前也已经有各种不同类型客户使用MathWorks提供的方案实现了升级转型。MathWorks将怎样助力碳中和实现？针对这一话题，MathWorks中国区行业市场经理李靖远进行了共享。从能源产生、传输和利用三个阶段实现碳中和 要减少碳排放，需要从整个能量的产生、传输和利用三个阶段上都进行改革和优化。 在能源产生的阶段，需要提高社会整体

2、的可再生能源的在整个能源构造中的占比。据悉我国目前的非化石能源占比仅为35%左右，要实现碳中和的目的，这个占比在2050年需要提升至90%。由于可再生能源的特性，这种能源的产生和使用经过中还必需要分布式储能系统介入来实现“削峰填谷。 在风电和光伏这些可再生能源生产方面，大部分客户都会使用到MathWorks的解决方案。 由于风电的能量产生具有季节的波动性，所以提早预判好能量的变化，才能将风电能量并网后对于主电网的波动影响降到最低。加拿大最大的水电公司魁北克水电就是使用MATLAB和Simulink去建立整个风电厂的模型，对整个风电场的电气、机械和控制系统进行设计仿真，来进行动态的仿真和功率测试

3、，来保证并网的可靠性。 在光伏领域一个典型的案例来自美国Sandia国家实验室，他们采用MATLAB和Simulink模拟整个Hawaii的微电网。分布式能源和微电网是目前电网发展的重要的方向，分布式能源如何合理的利用能源配比到达最优的经济性，如何去设计微电网容量是非常关键的问题。Sandia国家实验室通过Simulink对Hawaii微电网进行建模和仿真，测试在很多种极限工况下整个系统的反响，找到最经济合理和最安全运行的电池容量平衡点。 在储能的实际应用上，有多种不同的技术方向，这里介绍三种。较为常见的是电化学的储能方式，加拿大EVLO公司采用磷酸铁锂电池来做储能系统。在其魁北克因纽特社区的

4、一个储能系统中，包括1700块太阳能电池能量，为超过40座建筑、电动汽车去充电。EVLO公司使用MATLAB和Simulink去对磷酸铁锂电池进行建模和开发，实现电池控制系统安全监控，对其电流输出进行一些必要安全控制。 另一种储能的技术方向是熔盐储能，通过热力变换来实现能量转换。清洁能源发电后给熔盐加热，把能量存储起来；用电时再通过冷却罐把热量释放出来，到达一个能量存储和循环的目的。专注于该领域的Malta公司也是使用MATLAB和Simulink来对系统进行仿真和测试。 还有一种储能的技术方向是飞轮储能。美国Teraloop公司利用MATLAB和Simulink对空心飞轮储能系统进行建模，仿

5、真并网经过，确保飞轮储能系统在并网经过中的安全可靠性。 在能源传输的阶段，MATLAB和Simulink同样可以以发挥宏大的作用。电网的监控是一个非常复杂的系统，效率、稳定性、波动性、机电暂态、电磁暂态以及在线潮流计算等都需要实时监控。电力系统会通过SCADA系统去监控这些实时信息，MATLAB能够去实时读取存储在数据库里的电网PMU数据，对它进行分析，来检测电力系统的异常和干扰。芬兰电网就是采用MATLAB里的这些算法来进行测试仿真，最后部署在SCADA系统里对整个芬兰电网进行监控。 另一个能量传输阶段的案例来自于能源系统中的能源分配。上海电气在其分布式能源系统构建平台上，需要在供电侧合理分

6、配风电、火电和水电的配比，并与用电侧的需求相匹配，到达最高效节能的状态。采用MATLAB能够实现大量数据收集分析，通过曲线拟和工具箱、机器学习、深度学习等对整个系统进行优化，输出的软件产品通过MathWorks的Production Server部署到整个上海电气的分布式能源系统中。 在特高压直流高压输电方向上的一个典型案例来自Alstom，在其开发HVDC系统的经过中需要采用模型设计来为建立保护算法建模、仿真、验证和最后一键代码生成。若采用传统的方法，一个保护算法都需要话费6个月的时间来进行C语言的开发和测试，而使用MATLAB仅仅用一周就完成了整个保护系统的设计。 此外新西兰Transpo

7、wer公司也利用储量管理工具来保证其国家电网的可靠性。利用Simulink界面去建立控制算法，将现场收集的数据导入到模型中进行优化。运行超过1000种极端工况测试，来调整出其最可靠的一套参数配置。并且在电网的实时运行的经过中，每15分钟就会全息运行一次整个测试仿真经过，来对电网进行实时监控，确保其电网时刻保持安全可靠。 在能源的利用侧，需要尽量减少在使用经过中的浪费和碳排放。据悉大型商业建筑能耗要占到全球建筑能耗的30%，但其中的暖通系统的效率往往很低。澳大利亚BuildingIQ公司利用MATLAB里的预测性算法和机器学习、深度学习算法对建筑节能进行了优化分析，制定出最优化的算法并在云端环境

8、进行部署，提高了暖通系统的效率。另一个广泛的例子是在电动汽车领域，需要MATLAB和Simulink进行数据分析，基于模型的设计开发整个电力控制系统。特斯拉早在2005年开场就使用MathWorks的工具构建电动汽车的模型，进行性能评估。 碳中和驱动下，电力系统将来发展方向 在上文提及的众多案例中能够看到，MathWorks的模拟和仿真软件在整个能量经过中都发挥着重要的作用。在电力行业的应用上，李靖远总结为两大板块：大数据和AI、数字孪生设计。其中每一板块又分为四大维度。 大数据和AI板块的第一个维度是数据分析和机器学习，比方利用PMU数据来分析电网的稳定性；第二是图形处理和深度学习，比方对实

9、时电力系统通过图形处理方式进行实时巡检；第三是能源交易和风险管理，使用MATLAB进行能源交易的最优化曲线定价方面的探索；第四是预测性维护，解决了传统周期性维护的缺点，减少宕机风险。 数字孪生设计的第一个维度是可再生能源和分布式能源并网问题，减少对于电网的波动冲击；第二是能源管理系统的设计，实现最优化的方案；第三是基于模型的数字孪生应用，从一个小设备到一个大的系统都能够进行模型仿真；第四是实现桌面仿真之外的部署，通过工具箱自动生成优化代码，部署到GPU、嵌入式系统和云端等。 结合碳中和带来的能源构造的变化，MathWorks总结了将来电力系统发展的三大重点领域：并网、利用AI进行电网分析、监测

10、与控制。并且针对这三大重点领域推出了相应的解决方案。 由于可再生能源的特点，在其并网需要考虑几个问题，一是并网经过中减少对于电网的冲击；二是优化分配整个电网的不同能源配比；三是实时地对其进行监控和检测。使用MATLAB和Simulink能够设计和仿真各种不同的清洁能源系统；通过PMU数据来对电厂或整个系统进行验证；通过仿真的方式来判定对于电网能否会有冲击和影响，例如检查能否符合IEEE 1547标准。 在AI技术的应用方面 ，针对电网的分析、设备的性能管理和能源价格预测等方面都能够发挥价值。例如建立物理设备的数字孪生模型来进行预测性维护，利用AI预测电网节点的符合、发电量和电价，在云端进行实时

11、分析等。 实时监控方面，李靖远表示所有的产品在到实际系统之前都要进行实时仿真的测试，测试系统再试试情况下相应的鲁棒性和稳定性，避免直接使用到系统上产生问题。同时MathWorks也提供大量的方式让用户来进行云端等位置的部署。 总结起来，MATLAB和Simulink提供了众多关键功能来赋能将来电力行业发展，其中参数估计、自动代码生成、优化、机器学习和深度学习等功能都在前文的案例介绍中有过设计，在此不再赘述。 固然MATLAB和Simulink是通用的软件工具，但在电力系统开发方面，MathWorks是提供了一条完好的工具链，覆盖从文本分析、多域物理系统建模、大数据和物联网，云端部署、实时仿真、人工智能应用、图像和信号处理七大方面内容。李靖远表示，“这个工具链涵盖了我们从数据集成到利用人工智能AI去进行建模、到系统设计、到部署，一个完好的工具链呈现给我们的用户，这也是为什么我们在全球电力行业得到了客户大量使用的一个原因。 由双碳驱动下变革升级的电力行业，是将来十年二十年最值得投入、最有发展前景的行业。从能源生产、传输到最后的能源使用，MathWorks在全球已经有几千个不同的客户案例。凭借着长期以来积累的客户和行业经历，加上人工智能和数字孪生的服务，MathWorks将会加速整个行业的数字化产品升级转型，加速碳中和目的的实现。 欲知详情，请下载word文档 下载文档