制定规划和设计分布式能源系统网络访问的软件
使用MATLAB开发的算法，根据能源生产子系统，负载和网格模型，然后计算投资回报率使用MATLAB生产服务器在生产IT系统部署的算法
“我的团队的专长是在能源建模或算法的开发，而不是在部署软件投入生产。MATLAB为我们节省了几个月的开发时间上的模型和算法，然后可以轻松将其部署为一个稳定的，而无需重新编写可靠的Web应用程序的一部分。”
Yunjiao顾，上海电气
DES-PSO Web用户界面。
上海电气集团分布式能源规划和设计平台，使公司与客户，他们都建立之前评估的大型能源生产项目的财务可行性。该DES-PSO平台计算预计的投资回收期，现金流和回报率（IRR）的内部率。计算是基于发电和存储技术在特定的设计和各种其他因素，包括天气模式，能源价格和政府补贴使用。
来自劳伦斯伯克利实验室在加州大学伯克利分校的研究人员合作，在上海电气工程师开发的平台模型和算法的MATLAB®并部署他们使用MATLAB生产服务器™生产IT环境。
“随着能源的工程师，我们发现很容易地开发和测试的模型和算法在MATLAB分布式能源系统，” Yunjiao顾，在上海电气产品总监说。“MATLAB生产服务器授权我们的团队，谁与编程，以部署可通过内部的团队和我们的客户可以使用这些模型和算法，制作软件没有什么经验。”
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。
上海电气使用MATLAB和MATLAB生产服务器开发的分布式能源系统的规划和设计平台。
在MATLAB工作，能源工程师开发的组件的数学模型在分布式能源系统。该机型拍摄的身体和经济特征;例如，风力涡轮机模型捕获日常维护成本以及功率输出作为风速的函数。
当他们开发的模型，这个队的MATLAB语言的面向对象的编程能力来创建一个定义良好的接口，可重用的对象。这种方法使得它更容易为球队以后添加新车型，改进现有的。
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的咨询服务工作，他们使用MATLAB编译SDK™封装的DES-PSO模型和算法，并使用MATLAB生产服务器部署它们。
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。
由式发电系统的实际绘制能源生产。
您还可以选择从下面的列表中的网站：