上海电气为规划和设计分布式能源系统构建并部署了节约成本的企业软件

上海电气工程师想要（CHP模拟宽范围的组件，包括不同的负载，电网，电池等能量存储单元，以及各种发电系统，例如风力涡轮机，光生伏打太阳能电池板，和热电联产）子系统。可视化10年以上的每小时数百个城市的测量气象数据，然后在需要的工程师利用这些数据与他们的模型，以确定最佳的分布式能源系统设计。

为了跟上分布式能源技术的快速发展的步伐，球队需要补充型号为新引进的技术或更新现有模型的能力。此外，他们还希望通过部署系统更新自己，不负担其他程序员或者IT团队成员。

上海电气利用MATLAB和MATLAB生产服务器开发其分布式能源系统规划设计平台。

在MATLAB中，能源工程师开发了分布式能源系统中组件的数学模型。模型捕捉了物理和经济特征；例如，风力涡轮机模型捕获了持续维护成本以及作为风速函数的功率输出。

在开发模型时，团队利用MATLAB语言的面向对象编程功能，创建具有定义良好的接口的可重用对象。这种方法使团队以后更容易添加新模型和改进现有模型。

使用金融工具箱™，他们开发的算法，计算IRR和其他财务结果对于给定的分布式能源系统由多个组件模型组装。这些算法要素能源价格趋势，时间序列气象数据，并提供政府补贴为他们的分析。

为了验证他们的模型和算法，球队跑了，他们一定变化的参数值，然后绘制能源生产和收益曲线直观的变化是如何影响结果的测试。

与MathWorks咨询服务合作，他们使用MATLAB编译器SDK打包DES-PSO模型和算法™ 并使用MATLAB生产服务器进行部署。

从另一个上海电气集团的程序员写访问部署MATLAB生产服务器的DES-PSO模型中的C＃Web界面应用程序。数百个用户内外上海电气已经在使用应用程序来规划和设计的分布式能源系统。顾和他的团队继续开发新车型，以及最近增加了柴油发动机和冷却存储模型。

• 交货时间六个月减少。“如果没有MATLAB生产服务器，我们将不得不用C#或类似语言重新编码所有模型和算法，然后才能将它们部署到服务器上，”Gu说。“这很容易使我们的日程增加六个月或更长时间。”
• 一个项目节省了200万元人民币。“我们的工程公司设计了一个海水淡化厂电力系统，包括太阳能电池板、风力涡轮机和电池，”顾说。“我们使用DES-PSO重新设计了系统，并将项目的内部收益率提高了整整一个百分点，节省了约200万元人民币。”
• 更新立即无IT人员的协助部署。“在使用MATLAB生产服务器部署DES-PSO的八个月里，我们已经更新了10多次算法和模型，”Gu指出，“IT团队不需要做任何事情，我们自己做所有的工作。”