在MATLAB中进行数学建模是一项综合性的任务，它涵盖了多个学科的知识，包括数学、计算机科学和特定领域的应用。MATLAB（Matrix Laboratory）是MathWorks公司开发的一种强大的数值计算环境，广泛应用于科研和工程领域。在2011’中国电机工程学会杯全国大学生电工数学建模竞赛中，参赛者们利用MATLAB来解决实际问题，体现了数学建模在解决复杂工程问题中的重要性。
数学建模是将实际问题抽象为数学模型的过程。在MATLAB中，这通常涉及到以下步骤：
1. **问题理解**：深入理解给定的工程问题，确定需要解决的关键因素和变量。
2. **模型构建**：选择合适的数学工具，如微积分、线性代数、概率统计、偏微分方程等，构建能反映问题本质的数学模型。在电工领域，可能会涉及到电路理论、电磁场理论、控制系统等。
3. **编程实现**：在MATLAB中，通过编写脚本或函数，实现模型的计算过程。例如，使用MATLAB的符号计算工具箱进行解析运算，用ODE求解器处理动态系统，或用优化工具箱寻找最佳参数。
4. **数据处理**：如果存在实验数据，可以使用MATLAB的数据分析和可视化工具进行预处理和结果验证，如绘图、统计分析等。
5. **结果分析**：根据计算结果，解释模型的意义，评估模型的合理性与适用性。可能需要进行敏感性分析，研究参数变化对结果的影响。
6. **模型优化**：根据分析结果，可能需要调整模型参数，或者改进模型结构，以提高预测精度或满足其他要求。
在2011年的电工数学建模竞赛中，学生们可能遇到了如电力系统稳定性分析、新能源并网、电力设备故障诊断等实际问题。MATLAB提供了强大的计算和仿真能力，使得这些复杂的工程问题得以简化和解决。
例如，对于电力系统的稳定性分析，可能需要用到连续时间或离散时间的动态系统模型，通过MATLAB的Simulink模块进行仿真，分析不同运行条件下的系统行为。在新能源并网问题上，MATLAB可以用于光伏电池、风力发电机的模型建立，研究并网策略对电网的影响。对于故障诊断，可能涉及信号处理和模式识别，MATLAB的信号处理工具箱和统计机器学习工具箱就显得尤为关键。
MATLAB数学建模是将理论与实践相结合的有效方法，它要求参赛者具备扎实的数学基础、良好的编程技能以及深入的专业知识。在2011’中国电机工程学会杯全国大学生电工数学建模竞赛的总结中，我们可以学习到如何运用MATLAB解决实际问题的经验和技巧，这对于提升未来工程师的创新能力具有重要意义。
