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5、宋胜凯--基于仿真开展风光氢储一体化系统的设计与开发.pdf

上传人: 张** 编号:179009 2024-10-25 32页 8.04MB

1、1 yyyy The MathWorks,Inc.基于仿真开展风光氢储一体化系统的设计与开发By AuthorDateMathWorks中国宋胜凯工业自动化及装备行业市场经理2数字化工程设计(数字化工程设计(Digital Engineering)加速了技术创新和开发效率加速了技术创新和开发效率进入了一个将进入了一个将“碳中和碳中和”的挑战视为增长机遇的时代的挑战视为增长机遇的时代新型能源电力系统正在变得越来越重要系统高复杂性带来众多挑战:集成、研发效能、技术和工程创新企业竞争力向工程研发生命周期的早期迁移,加速数字化转型企业竞争力向工程研发生命周期的早期迁移,加速数字化转型迎接挑战的一个重要

2、方面是加强研发周期早期的工程设计投入和能力提升 建模与仿真成为必备的技术和能力基于模型的设计基于模型的设计(MBD)为复杂系统开发带来生产力和创造力的提升为复杂系统开发带来生产力和创造力的提升基于模型设计(MBD)是数字化工程设计的一种最佳实践基于MBD可实现“快速迭代”和“持续改进”的工程目标自动代码生成技术和自动化的应用部署支持从原型系统到生产系统的快速推进“挑战挑战”与与“机遇机遇”3基于仿真开展风光氢储一体化系统的设计与开发“风-光-氢-储”清洁能源系统建模与仿真基于仿真开展系统设计系统设计与AI技术的融合4“风-光-氢-储”清洁能源系统建模与仿真基于仿真开展系统设计系统设计与AI技术

3、的融合基于仿真开展风光氢储一体化系统的设计与开发5MATLAB/Simulink提供的仿真模型 Renewable Energy https:/ 储能 Energy Storage电池储能https:/ 液体空气储能系统web(fullfile(docroot,hydro/ug/liquid-air-energy-storage.html)7使用 MATLAB、Simulink 和 Simscape 为电气化赋能电气技术开发:从元件到系统工程师使用 MATLAB 和 Simulink 开发电气技术,从电动汽车的电机控制和电池管理到将可再生能源纳入电网,以帮助提高可靠性、改进效率和缓解气候变化。

4、微电网、智能电网和充电基础设施为高、中、低电力变换器架构开发嵌入式软件设计电池组和开发电池管理系统电机驱动器和牵引电机可再生能源和储能为发电、输电和配电系统进行大规模电力网分析和规划开发氢系统中 PEM 燃料电池和电解槽的架构和控制执行电动交通运输的车辆级电气系统和控制设计为住宅和商业建筑执行电力系统分析和能源管理设计8 8Hydrogen DistributionHydrogen ConsumptionGreen Hydrogen Production 应用于氢能产业链各部分的建模仿真9HEMSFEMSBEMSBuildingIQ:HVAC Energy OptimizationDenso,

5、Panasonic:Home Energy ManagementVgen:Virtual Power PlantH2Fujitsu AT:Hydrogen generation by PVCEMS现代能源体系下的能源管理系统(EMS)1010123456789Basic ResearchProve FeasibilityTechnology DevelopmentTechnology DemonstrationSystem DevelopmentSystem Test,Deployment&Operations技术成熟度Technology Readiness Level,TRLDigital

6、 Engineering PlatformTechno-Economic Optimization Detailed Technical DesignOperational Optimization挑战挑战综合各种技术来开发实际的物理系统综合各种技术来开发实际的物理系统使用那些还未曾被验证过的技术使用那些还未曾被验证过的技术数字化工程支撑新型能源电力系统的研究与开发11Turbines on a wind farm.“Accurate modeling is essential not only for planning investments but also to detect situa

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本文主要探讨了风光氢储一体化系统的设计与开发,强调了基于模型设计(MBD)在数字化工程中的重要性。文章提出了在“风-光-氢-储”系统中,通过仿真技术进行系统设计,实现快速迭代和持续改进。MathWorks的工具,如MATLAB和Simulink,被广泛应用于电气化赋能、电力电子仿真、微电网和智能电网等领域。文中还提到了一些用户案例,展示了基于模型的设计在实际应用中能够显著提高生产力和创造力,减少开发成本和时间。例如,韩国能源技术研究院(KIER)利用MATLAB开发了机器学习和深度学习算法,预测风力涡轮机部件故障,达到了90%以上的预测精度。
"风光氢储如何一体化?" "AI技术在清洁能源中的应用" "数字工程如何加速技术创新?"
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