Analyse de la simulation et de l'exécution Accélération Just-in-Time Builds: Construire rapidement le modèle de niveau supérieur pour améliorer les performances lors de l'exécution de simulations en mode Accelerator. Dataset Signal Plot: Visualiser et analyser les signaux de jeu de données directement à partir de la ligne de commande MATLAB Simulink Editor Property Inspector: Et les propriétés des éléments de modèle à l'aide d'une seule interface Modification de la vérification du temps: Détecter et corriger les problèmes potentiels dans votre modèle au moment du design Modélisation par composants Initialiser et terminer les blocs fonctionnels: Répondre aux événements pour modéliser le comportement dynamique de démarrage et d'arrêt Propagation: Attribuer automatiquement des conditions de variante aux blocs situés à l'extérieur du sous-système pour une performance améliorée Modèle de modèle par défaut de projet et de gestion de fichiers: Utilisez vos propres paramètres personnalisés lors de la création de nouveaux modèles Upgrade Advisor API: Automatisez le processus de mise à niveau des grandes hiérarchies. Exécuter des modèles Simulink sur les appareils Android de Google Nexus Améliorations de blocs Blocs de lecture et d'écriture d'état: réinitialiser et enregistrer les états pendant le modèle Exécution R2016a (Version 8.7) - 3 mars 2016 Analyse de simulation et performance Option de résolution automatique. (Voir vidéo 0:57) Affichage à un clic: Cliquez sur une ligne de signal lorsque la simulation est en cours d'exécution pour afficher la valeur actuelle (voir la vidéo 0:39) Diagnostics de métadonnées de simulation. Comprendre pourquoi une simulation s'est arrêtée en lot ou en exécution individuelle Multi-Input Root Inport Mapping. Connecter plusieurs ensembles de signaux d'entrée à votre modèle Simulink pour une simulation interactive ou par lots (voir vidéo 1:54) Simulation pour cibles mixtes. Simulez des conceptions au niveau du système qui intègrent des modèles référencés ciblant un ensemble de périphériques intégrés hétérogènes Modélisation basée sur les composants Source de variantes et blocs d'évier avec propagation de conditions. Concevez des variantes de choix et supprimez automatiquement les fonctionnalités inutiles en fonction de la connectivité de bloc (vidéo de visionnement 2:34) Scoping Simulink Fonctions. Call Simulink Blocs fonctionnels dans une hiérarchie de sous-système (voir vidéo 2:34) Unités Simulink. Spécifier, visualiser et vérifier la cohérence des unités sur les interfaces (voir la vidéo 2:09) Boîtes de dialogue Masque. Créer des masques avec des options de mise en page flexibles et de nouveaux paramètres de contrôle. Démarrer ou reprendre le travail plus rapidement en accédant à des modèles, des modèles récents et des exemples en vedette (voir la vidéo 1:49) Renommer automatiquement. Mettre à jour toutes les références dans un projet lorsque vous renommez des modèles, des bibliothèques ou des fichiers MATLAB. Simulink Editor Actions de sélection unique. Accéder aux actions d'édition couramment utilisées en cliquant sur un bloc ou une ligne de signal (voir la vidéo 1:06) Gestion des données Annotations avec du texte enrichi, des graphiques et des hyperliens Afficheur de diagnostic pour collecter des informations, des avertissements et des messages d'erreur Option pour amener le contenu d'un sous-système hiérarchique Le sous-système parent en un seul clic Prise en charge des gestes tactiles natifs du système d'exploitation, tels que le pincement au zoom et la panoramique Les curseurs, les cadrans et les boîtes de découpage disponibles en tant que contrôles de paramètres dans les masques Option de choix des variantes par défaut Nombre de ports d'entrée et de sortie Flux de travail basé sur Advisor pour la conversion de sous-systèmes en blocs de modèle Flux de travail monomodèle pour le partitionnement algorithmique et le ciblage de processeurs multicœurs et FPGA Plus facile MATLAB Création de blocs système via autocomplétion et navigation pour les noms d'objets système. Temps de génération des blocs de modèle lors de l'utilisation du mode accélérateur rapide Vérification des performances des superviseurs qui valident l'amélioration globale de la performance pour toutes les modifications proposées et définissent l'option de génération de code pour le bloc MATLAB Système Gestion des projets et des fichiers Algorithme amélioré pour faciliter l'identification des modèles supérieurs et de leurs dépendances Gestion des données Dictionnaire de données pour la définition et la gestion des données de conception associées aux modèles Rapid Accelerator signal de signal de mode amélioré pour éviter les reconstructions et pour soutenir les bus et les modèles référencés Simplified tuning de tous les paramètres dans les modèles référencés Simulink. FindVars pris en charge dans les modèles référencés Les signaux basés sur les trames dans le bloc To Works Connexion au matériel éducatif Support pour le matériel Arduino Due Prise en charge du matériel LEGO MINDSTORMS EV3 Prise en charge des appareils Android Samsung Galaxy Améliorations de bloc Types de données énumérés dans le bloc La performance et la lisibilité du code dans l'algorithme de recherche linéaire pour les blocs de tableaux de prévisualisation et de recherche nD Modèles de fichiers d'objets système Conseil de modèle Amélioration de la navigation du rapport Model Advisor, comprenant un volet de navigation, un contenu pliable et des filtres basés sur le statut de contrôle. L'arrière-plan R2013b (Version 8.2) - 5 Sep 2013 New Simulink Editor Possibilité d'ajouter des contrôles riches, des liens et des images aux interfaces de bloc personnalisées à l'aide de l'éditeur de masque Aperçu des contenus pour les sous - Signaux aux signaux de sortie Signaux visuels pour les lignes de signaux qui croisent le support de caractères UTF-16 pour les noms de blocs, les étiquettes de signaux et les annotations dans les langages locaux MATLAB Bloc système pour inclure des objets système dans les modèles Simulink Gestionnaire de variantes qui gère toutes les variantes Un modèle en un seul endroit Amélioration des capacités de composante pour la modélisation de diagrammes de planification avec des appels de fonction de niveau racine Array d'enregistrement des signaux de bus en mode d'accélérateur de référence de modèle Possibilité d'ajouter, de supprimer et de déplacer des signaux d'entrée dans Bus Creator. Au mode d'initialisation simplifié Simulation Analyse et performance Compilateur LCC inclus sur la plate-forme Windows 64 bits pour exécuter des simulations Enregistrement du signal en mode accélérateur rapide Performance Advisor vérifie le mode Rapid Accelerator et le diagnostic de mémoire de stockage de données Gestion des projets et des fichiers Analyse d'impact en explorant des fichiers modifiés ou sélectionnés pour trouver des dépendances Option pour exporter les résultats d'analyse d'impact vers l'espace de travail, le traitement par lots ou les fichiers images Identification des documents de besoins lors de l'analyse des dépendances du projet Vue Raccourcis Renommage, regroupement et exécution à partir de n'importe quelle vue à l'aide de la gestion des données du Toolstrip Sélection simplifiée d'un ou de plusieurs signaux pour l'enregistrement des signaux Modélisation simplifiée des conceptions mono-précision Visualisation de l'état de la connexion et personnalisation de la méthode de connexion pour le mappage racine Exécuter des modèles sur le matériel cible à partir de la barre d'outils Simulink Prise en charge du matériel Arduino disponible sur Mac OS X Prise en charge du matériel Arduino Ethernet Shield et Arduino Nano 3.0 Conseil de modèle Gestion de projets et de fichiers Format de fichier par défaut de Simulink SLX utilisant le standard OPC Simulink Upgrade Advisor pour migrer Fichiers pour la version actuelle Adaptateur SVN intégré pour les projets Simulink qui fournit la connectivité au SVN et le support pour les référentiels basés sur le serveur Simulink Project Outil graphique de dépendance qui fournit les points forts par type de fichier, type de dépendance et étiquette Outil graphique redessiné pour un flux de travail efficace des projets Simulink Support de l'opération par lots pour les fichiers dans un élément de menu Simulink Project Block Enhancements pour convertir les sous-systèmes configurables et normaux en sous-systèmes variants Améliorations du masquage, y compris la possibilité de réutiliser les masques, supprimer les masques existants sur les blocs et utiliser l'opérateur de raccourci dans le masque. Accès à l'éditeur à partir de l'explorateur de modèle Données de simulation enregistrées depuis Simulation Data Inspector accessible à partir de la barre d'outils Simulink Gestion des projets et des fichiers Exporter vers la capacité Zip pour regrouper et partager des fichiers de projet Analyse des dépendances pour visualiser les dépendances des fichiers de projet Simulink Projets activés pour MATLAB Toolbox) Support de contrôle de source étendu à l'aide du SDK d'adaptateur de contrôle de source pour le développement d'intégrations avec des outils tiers Format de fichier Simulink de nouvelle génération SLX (facultatif en R2012a) Modélisation par composants Propagation améliorée des étiquettes de signaux, Pour afficher graphiquement les hiérarchies de signaux au moment de l'édition. Amélioration du transfert de données pour une exécution simultanée, y compris un mode de retard minimum. Bibliothèques Live qui mettent à jour avec des modifications à la bibliothèque Gestion des données Classes de données Simulink extensibles à l'aide de la syntaxe MATLAB. Autres interfaces graphiques Amélioration de la traçabilité des variables de l'espace de travail dans les ensembles de configuration avec Simulink. findVars Améliorations de blocs Prise en charge des signaux de bus dans les fichiers To, From File, To Workspace et Workspace Support de signal bus et taille variable pour le port d'entrée de données Delay block Des coefficients de filtre variables dans le temps pour les blocs Fcn de filtrage discret et de transfert discret Interface utilisateur Le rapport en mode modèle des résultats de Model Advisor indiquant quels blocs n'ont pas passé de contrôles spécifiques Simulation Data Inspector amélioré pour afficher éventuellement des détails du modèle et de la structure des données Légendes d'identification Des signaux affichés dans Scope Dockable MATLAB Fenêtre de l'éditeur de fonctions Performance Data Management Prise en charge étendue pour définir les données de signal d'entrée-port d'entrée en utilisant des structures MATLAB et des objets timeseries Bloc amélioré de Signal Builder avec la possibilité d'importer plusieurs cas de test d'Excel. MATLAB et CSV Fichier Enhanced From File, fournissant un contrôle d'interpolation et un support supplémentaires pour les données énumérées Support de type de données énumérées étendu pour définir plusieurs types énumérés dans un seul fichier MATLAB Spécification de type de données de signal étendu pour inclure des objets bus Gestion de modèle Simulink Enhanced Manifest Outils permettant d'identifier les données utilisées dans les modèles, mais pas définis par les fichiers dans l'outil de comparaison de manifeste amélioré, permettant la comparaison entre les fichiers ZIP, les dossiers et les manifestes Simulink et améliorant les comparaisons des fichiers MAT Possibilité de sauvegarder les modèles Simulink lors de la mise à niveau vers une version plus récente Blocage des blocs de commutation pour la spécification du cas par défaut et option de diagnostic pour l'entrée de contrôle hors de la plage Données du bus Pour le bloc constant et le bloc de spécification du signal Bloc de pré-consultation et l'interpolation Utilisation du support de bloc Prelookup pour la spécification du point d'arrêt dynamique et des données de table Support de bloc de commutation pour afficher les critères et les valeurs de seuil Trigonométrie Bloc fonctionnel pour la plage d'entrée étendue pour l'algorithme CORDIC. Support pour les types de données énumérés MATLAB intégré Support pour Embedded MATLAB Blocs fonctionnels avec des types de données, des tailles et des complexités différentes dans les bibliothèques Simulink Prise en charge des fonctions d'algèbre linéaire MATLAB sqrtm, linsolve et schur Prise en charge de la création et du traitement des tableaux de bus Améliorations De fichiers et de fichiers pour une utilisation réduite de la mémoire de données et un support efficace des tailles de fichiers volumineuses Nouveau bloc intégrateur de second ordre pour une modélisation efficace et précise des systèmes de second ordre avec des limites Support d'énumération amélioré pour le bloc Multiport Switch, Icône Affichage des valeurs énumérées Nouveau bloc, Trouver des éléments non-zéro, pour obtenir des indices et des valeurs d'éléments non nuls d'un signal Nouveau bloc fonction Racine carrée pour exécuter les opérations de racine carrée, de racine carrée signée et de racine carrée réciproque. , Supportant des signaux d'entrée multidimensionnels, des types de données à point fixe et une spécification explicite des types de données de table Trigonométrie Bloc fonctionnel supportant l'approximation CORDIC Embedded MATLAB Prise en charge de la mémoire globale de données et de données Prise en charge de l'indexation logique Prise en charge des fonctions set MATLAB. couper. Et union Renommage automatique d'un nom réutilisé de la variable MATLAB dans le code C généré Prise en charge de l'approximation CORDIC des fonctions exponentielles trigonométriques et complexes Performance de la simulation Construction parallèle des hiérarchies de référence du modèle qui utilisent MATLAB Distributed Computing Server pour un diagramme de mise à jour plus rapide Amélioration des performances et de la précision des solveurs implicites Améliorations de l'interface utilisateur Nouvelles vues personnalisables dans l'Explorateur de modèles pour un contrôle amélioré des colonnes affichées dans le volet Contenu Nouveau regroupement de la mémoire de la mémoire de données à l'intérieur de Model Advisor, y compris un nouveau modèle Vérifier pour détecter les problèmes potentiels de réécriture sans avoir besoin de simuler le modèle Nouveau rappel MaskDisplay qui prend en charge la création de variables MATLAB, améliorant la vitesse de simulation Modélisation basée sur les composants Capacité de configurer des variantes de modèle pour gérer efficacement les alternatives de conception. Restaurer les liens de bibliothèque édités Modèles de mode protégé de référence, permettant le partage de modèles pour la simulation sans exposer le contenu (nécessite un Atelier en Temps Réel) Outils de Manifeste Simulink Amélioré pour découvrir et analyser des variantes de modèle, des modèles protégés et des fichiers Simscape Enhanced S-Function Builder Des signaux de bus pour la gestion d'interfaces de signaux complexes Signaux de taille variable Nouvelle capacité à modifier la taille des signaux pendant l'exécution, facilitant la modélisation de systèmes avec des environnements, des ressources et des contraintes variables Prise en charge des entrées et sorties de taille variable dans plus de 40 blocs Simulink, La bibliothèque des opérations mathématiques Gestion des données Amélioration de la commande sim qui enregistre tous les résultats de simulation sur un seul objet pour faciliter la gestion des résultats de simulation Nouvelle fonction Simulink. saveVars pour enregistrer les variables d'espace de travail dans un fichier MATLAB Amélioration de la fonctionnalité SimState Amélioration des blocs Nouveaux blocs de contrôleur PID clé en main avec des capacités de simulation étendues et un réglage automatisé (requiert Simulink Control Design) Nouveau bloc EnumeratedConstant et bloc de commutation amélioré qui prennent en charge les variables énumérées Bloc de l'opérateur relationnel amélioré qui détecte efficacement l'infini NaN. Ou des signaux finis pour le bloc arithmétique de table de recherche améliorée (nD), supportant des types de données de paramètre qui sont différents des types de données de signal Utilisation réduite de la mémoire de paramètres pour des points d'arrêt uniformément espacés dans les blocs Prelookup et Lookup Table (nD) Supporte la racine carrée réciproque, 1 sqrt (u). Pour un calcul efficace Embedded MATLAB Capacité de créer des données de taille dynamique dans Embedded MATLAB Blocs fonctionnels Nouveau rapport pour analyser les erreurs de compilation, tailles de matrice et compatibilité matérielle cible des types de données compilés dans Embedded MATLAB Blocs fonctionnels Simulation plus rapide des blocs de fonctions MATLAB incorporés et des diagrammes Stateflow Simulation Performance La commande sim améliorée améliore la compatibilité avec les parfor - loops Résolution de synchronisation améliorée des simulations d'échelons fixes en appliquant l'arithmétique entière aux exemples de calculs de réussite Optimisé Simulink Accelerator mode pour simulations continues Sauvegardé Extension du mode Rapid Accelerator pour les énumérations pour les entrées racine et toutes les longueurs de mots de point fixe pour les paramètres Améliorations de l'interface utilisateur Enhanced Mask Editor qui prend en charge les onglets et la spécification des paramètres de type, min et max des données Nouveau onglet Frequently Used Blocks dans Library Browser and Élément de menu contextuel permettant d'ajouter des blocs communément utilisés aux modèles Nouvel éditeur de modèles pour la gestion et le déploiement des configurations et des contrôles personnalisés (nécessite la validation et la validation de Simulink) Améliorations de blocs Prise en charge de types de données de paramètres différents des types de données de signal dans Prelookup et Interpolation Utiliser Prelookup (ND) et l'interpolation à l'aide de blocs Prelookup maintenant exécutant des interpolations à point fixe plus efficaces bloc de table de recherche (nD) supportant maintenant un calcul plus rapide de l'indice et la fraction pour la puissance de 2 données de point d'arrêt uniformément espacées Les types de blocs MinMax maintenant effectuer des opérations de comparaison plus efficace et plus précis pour les types mixtes de données à virgule flottante et à virgule fixe Améliorations de l'interface utilisateur Possibilité de personnaliser le navigateur de bibliothèque en ajoutant, masquant ou désactivant les éléments de menu et sélectionnant les bibliothèques et les blocs apparaissant dans le navigateur Nouvelle option Smart Guides facilitant l'alignement dynamique des blocs lors de l'édition d'un schéma fonctionnel Option de rotation du port physique pour les blocs masqués pour synchroniser la rotation des ports avec la rotation des blocs et activer les nouvelles options Flip Block Up-Down et Left-Right Nouvelle option de rotation des blocs Méthodes pour créer des sous-systèmes à partir de blocs sélectionnés et accéder aux données, à la couleur et aux annotations d'échantillons de bloc compilés Nouvelle option pour imprimer la légende de temps d'échantillonnage à partir de la légende ou de la boîte de dialogue d'impression de diagramme Diagramme pour les plates-formes Windows Améliorations du navigateur de la bibliothèque Simulink Maintenant s'exécute sur toutes les plates-formes prises en charge par le logiciel Simulink Performances améliorées pour la navigation et la recherche dans les bibliothèques, en permettant à ces opérations de continuer sans charger les bibliothèques La recherche améliorée trouve tous les blocs et affiche les résultats de recherche dans un onglet distinct Nouvelle option pour afficher les blocs de bibliothèque dans une configuration de grille compacte qui conserve l'espace de l'écran Simulation Performance Amélioration de la performance de la commande Sim Rapid Accelerator lors de l'exécution de longues simulations de petits modèles sur les plateformes Windows. Basée sur la modélisation basée sur le modèle Accelerator prend désormais en charge un nombre illimité de modèles référencés sur toutes les plates-formes, y compris les 32 bits Windows Temps de compilation amélioré de modèle lors de l'utilisation de modèles référencés en mode accélérateur par la reconstruction des modèles parents uniquement lorsque l'interface à un modèle référencé Embedded MATLAB Support for nontunable Paramètres de la structure MATLAB dans Embedded MATLAB Blocs fonctionnels Gestion des données Assistant de type de données amélioré Affichage de l'état et des détails du type de données à point fixe Contrôle amélioré de la plage de signal pour les parties réelles et imaginaires d'un nombre complexe Enhanced Bus Editor importingexporting of data from MAT-files and M-files, définition d'éléments de bus avec l'assistant de type de données et expansion des hiérarchies de bus Simulink Editor indication graphique des signaux qui doivent être résolus pour signaler des objets Dans les modèles avec appels de fonctions asynchrones, Modifications apportées aux paramètres non contraignants pendant la simulation ignorée, correspondant au comportement dans le code généré Enregistrement amélioré des données sur les plateformes 64 bits, permettant d'enregistrer plus de 2 Go de données de simulation Gestion des fichiers Nouvelle option d'enregistrement automatique pour l'enregistrement automatique des modèles avant la mise à jour ou la simulation Nouveau Option à notifier lors du chargement d'un modèle enregistré dans une version précédente de Simulink Les outils de démonstration de dépendances de modèles améliorés détectent désormais également les fichiers TLC requis par les fonctions S. Les fichiers fig créés par GUIDE et les fichiers référencés par des fonctions de chargement de données communes Améliorations de blocs Le nouveau bloc de filtre FIR discrète remplace le bloc de moyenne mobile pondérée pour une simulation plus rapide et une génération de code améliorée. Temps d'échantillonnage Options d'insertion automatique améliorées pour le bloc de transition de fréquence pour contrôler le niveau de déterminisme du transfert de données, permettant une latence réduite pour les modèles qui ne nécessitent pas de déterminisme (ND) prend en charge tous les types de données, les données de table complexes et les entrées non satellites La boîte de dialogue Bloc de bloc étendu affiche de nouveaux paramètres pour spécifier le type de données de l'accumulateur et son minimum et maximum Values Améliorations de l'interface utilisateur Nouvelle fenêtre Unified Simulink Preferences pour la configuration des paramètres par défaut Contrôles améliorés dans le volet Solver de la boîte de dialogue Paramètres de configuration Enhanced Model Advisor avec navigation améliorée de la GUI et production de rapports Aide contextuelle disponible pour la boîte de dialogue Paramètres de configuration Sélectionnez Your CountrySmart grid and Interaction entre les bâtiments intelligents utilisant l'optimisation des particules en fonction des agents Les futurs systèmes d'alimentation nécessitent un changement d'une structure ldquofficielle à une structure ldquohorizontalrdquo, dans laquelle le client joue un rôle central. Étant donné que les bâtiments représentent une importante composante de la consommation d'énergie, le fonctionnement interconnecté du futur réseau électrique et de l'environnement construit est essentiel pour atteindre l'efficacité énergétique et atteindre des objectifs durables. Cette transition vers une grille intelligente (SG) nécessite des systèmes avancés de gestion de l'énergie des bâtiments (BEMS) pour faire face à l'interaction très complexe entre deux environnements. Cet article propose une approche basée sur les agents pour optimiser l'interopérabilité du cadre SGndashBEMS. En outre, une technique d'intelligence computationnelle, c'est-à-dire l'optimisation de l'enchevêtrement de particules (PSO), est utilisée pour maximiser à la fois le confort et l'efficacité énergétique. Les résultats numériques d'une simulation intégrée montrent que le fonctionnement du bâtiment peut être modifié dynamiquement pour supporter le contrôle de la tension du réseau électrique local, sans compromettre la fonction principale du bâtiment, c'est-à-dire la fourniture de confort. Gestion de l'énergie Gestion du confort Gestion de la demande Automation du bâtiment Systèmes multi-agents Optimisation des essaims de particules 1. Introduction Être responsables d'environ un tiers de l'énergie consommée dans les villes 1. les bâtiments commerciaux et industriels jouent un rôle central dans la chaîne d'approvisionnement énergétique émergente en proposant Leur flexibilité d'utilisation de l'énergie. Grâce à des programmes de réponse à la demande, l'exploitation de bâtiments dotés d'un bon système de gestion de l'énergie peut améliorer les performances du réseau électrique, réduire les coûts d'investissement et accroître la pénétration des sources d'énergie renouvelables (SER) sans compromettre les activités côté demande. Cependant, il existe un manque d'interaction fonctionnelle entre Smart Grid et le système de gestion de l'énergie des bâtiments (SGndashBEMS) pour invoquer pleinement la flexibilité de l'environnement bâti pour atteindre les objectifs d'efficacité énergétique et de durabilité. Plusieurs tentatives ont été faites pour permettre l'interopérabilité de ces systèmes très complexes. Cependant, les bâtiments et le réseau électrique ont été traités comme des systèmes de contrôle indépendants et uniques, exploités sur la base de leurs propres informations tout en simplifiant l'interaction de l'autre. Par exemple, un modèle de déplacement de charge a été développé à partir de la perspective de SGrsquos avec une solution DR tandis que la capacité thermique du bâtiment est simplifiée 2. Au contraire, un modèle pour le fonctionnement intelligent du système de chauffage, de ventilation et de climatisation (HVAC) Présentée pour optimiser le système d'efficacité énergétique avec une abstraction du réseau électrique 3. Il est donc manifestement nécessaire d'avoir un cadre d'intégration complet pour adresser pleinement un large éventail de variables dans des environnements physiques différents, sur toutes les échelles de temps de l'inter - Fonctionnement du SGndashBEMS 4. Pour faire face à la complexité de ce cadre d'intégration, un changement est évident d'une centralisation des systèmes de gestion de l'énergie à une structure décentralisée avec l'introduction de l'intelligence calculée et distribuée. En divisant le problème de contrôle général en un certain nombre de zones de contrôle plus petites, l'intelligence distribuée réduit la charge de contrôle, tout en améliorant la flexibilité et l'efficacité du système de contrôle 5. Par exemple, en 6. une stratégie de contrôle distribué est utilisée pour intégrer des ressources énergétiques distribuées (DER) dans l'environnement bâti. 7. Une méthodologie de contrôle distribué pour optimiser le flux de puissance et l'énergie échangés entre les immeubles intelligents au moyen de la méthode d'optimisation des problèmes des vendeurs itinérants est proposée. Cette tendance basée sur une architecture de bas en haut peut invoquer la flexibilité à partir de différents niveaux de l'environnement bâti vers le SG. Tout au long de la littérature, l'une des approches de contrôle décentralisées les plus populaires est basée sur les systèmes multi-agents (MAS), qui est maintenant appliquée dans un large éventail d'applications dans les systèmes d'alimentation, p. Ex. Surveillance des conditions, restauration du système, simulation du marché, contrôle du réseau et automatisation 8 xA0andxA09. Le MAS est également largement étudié dans le domaine de l'automatisation des bâtiments, de la gestion de l'énergie des bâtiments et de la commande et de l'exploitation des bâtiments 10. 11. 12. 13 xA0andxA014. En outre, des méthodes d'optimisation avancées sont nécessaires pour garantir une solution globale optimale, maximisant le bien-être du bâtiment et du réseau électrique. Pour cette étape de prise de décision, la tendance de la recherche semble s'écarter des méthodes d'optimisation déterministes basées sur le gradient, p. Ex. NewtonndashRaphson, à des stochastiques, par ex. L'optimisation des particules en essaim (PSO), ainsi que la disponibilité croissante des mesures de données. Actuellement, des méthodes d'optimisation stochastique telles que PSO ont été utilisées dans une large gamme d'applications de commande et de commande de réseau électrique 15. 16. 17 xA0andxA018. Cependant, l'application de techniques d'optimisation avancées du côté des clients pour révéler leurs avantages dans l'environnement de la grille intelligente est encore limitée 19. Nous avons fait des recherches sur l'utilisation des tampons thermiques de bâtiment et des systèmes de stockage pour s'adapter dynamiquement aux exigences du réseau électrique, Affectant les niveaux de confort du bâtiment 20. Cet article propose un cadre d'intégration SGndashBEMS comprenant un schéma de contrôle basé sur le MAS pour optimiser à la fois le confort et l'efficacité énergétique. La structure d'agent hiérarchique développée permettra aux agents de niveau inférieur d'extraire l'information de leur environnement immédiat sous la forme de blocs d'information de valeur unique pour les agents de niveau supérieur. De cette façon, la complexité de la gestion des données est réduite à chaque niveau d'agent, afin d'exploiter le potentiel de flexibilité de la demande dans l'environnement bâti pour supporter le réseau électrique avec le service de contrôle de tension. Un optimiseur PSO est proposé pour améliorer la capacité de MASrsquos à exploiter la flexibilité du bâtiment pour la SG. Enfin, les performances de la plate-forme SGndashBEMS basée sur MAS sont testées dans un alimentateur de test basse tension (BT) et le potentiel de contrôle de la tension du système est démontré. Le reste de cet article est divisé en cinq sections. La section 2 présente le cadre SGndashBEMS, ainsi que la description du problème pour le système intégré. La section 3 formule le problème d'optimisation et introduit le PSO comme une technique d'optimisation appropriée. La section 4 décrit la mise en œuvre de la méthodologie de contrôle distribué. La section 5 décrit les systèmes de test utilisés et les résultats de simulation obtenus. Enfin, la section 6 résume et présente les conclusions de cette étude. 2. Cadre SGndashBEMS Le développement d'une opération entrelacée du SG et du BEMS nécessite un cadre commun pour traiter les blocs de contrôle impliqués dans les deux domaines. Ce cadre SGndashBEMS est basé sur une référence du modèle d'architecture de grille intelligente (SGAM) 21. avec une extension sur le domaine de consommation du bâtiment, comme montré à la Fig. 1. L'échange d'informations à l'intérieur et entre les deux domaines permet à chaque système d'opérer vers son propre but tout en réduisant l'échange inutile d'informations. Cependant, ce cadre d'interopérabilité nécessite une ontologie commune, permettant aux messages échangés d'être compréhensibles par les deux domaines. SGndashBEMS. La grille d'alimentation, c'est-à-dire la grille de distribution, et les domaines de construction sont formés par quatre couches différentes dans ce cadre 21. La couche ldquoOperationrdquo, qui est directement liée à l'interaction SGndashBEMS, héberge la commande du système d'alimentation, p. Les systèmes de gestion de la distribution (DMS), les systèmes de gestion de l'énergie (EMS) et les contrôles de construction, p. Ex. Les systèmes de gestion centralisés (CMS), le système de gestion de zone (ZMS) et le système de gestion de dispositifs (dMS). Ces systèmes ont pour principal objectif de surveiller et de contrôler l'équipement du système de distribution et l'équipement du bâtiment en fonction des informations disponibles. A la couche ldquoFieldrdquo, on peut trouver l'équipement pour surveiller, contrôler et protéger le système d'alimentation et l'installation du bâtiment. De tels équipements sont des dispositifs intelligents avec un contrôleur compatible avec la communication pour surveiller et contrôler les dispositifs automatisés. Dans les sous-sections suivantes, les deux domaines dans le cadre SGndashBEMS seront décrits plus en détail: leur contexte, les buts ultimes pour chaque opération du système, ainsi que leurs contraintes.
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