Es kann KI-gestützte Frühwarnungen vor schwerwiegenden Fehlern wie internen Kurzschlüssen und thermischem Durchgehen der Batterie ausgeben und regelmäßige KI-gestützte Gesundheitsbewertungen der Batteriesicherheit durchführen, um die Sicherheit der Energiespeicherung zu gewährleisten.
Auf Basis der Big Data im Bereich der Energiespeicherung wird der Batteriekonsistenzkoeffizient vorgeschlagen, mit dem sich der Konsistenzgrad der Batterie genau berechnen und bewerten lässt.
Das Konzept des gesamten Lebenszyklus der Batterie verfolgen, die Rückverfolgbarkeit der Batterie unterstützen und die regulatorischen Anforderungen erfüllen; die Blackbox-Funktion für Sicherheitsvorfälle bei Energiespeichern realisieren.
Wichtige Leistungsparameter der Batterie können überwacht und auf Zellebene vorhergesagt werden, wodurch Batterieanomalien präzise abgebildet werden.
Es ist anwendbar auf verschiedene Geschäftsszenarien wie Energiespeicherstationen, Batteriewechselstationen, Photovoltaik-Speicher-Ladestationen und Energiespeicherprojekte mit gestaffelter Nutzung von Leistungsbatterien.
Unterstützung der synchronen Online-Verwaltung von Hunderten von GWh-Batterien; Unterstützung des Zugriffs und der Echtzeit-Online-Verarbeitung von Multi-Terminal-Daten über eine offene API.
Rundum-dreidimensionale Informationsdarstellung der Erde, Stationen, Ausrüstung und Module.
Die Originalkulisse wurde perfekt nachgebildet. Man fühlt sich, als wäre man vor Ort, selbst wenn man es nicht ist.
Perfekt geeignet für verschiedene Szenarien und Geräte.
Fehleraufträge lassen sich präzise lokalisieren, und die Fernsteuerung und -wartung ist effizient und komfortabel.
Auf Basis des KI-Big-Data-Algorithmus lässt sich der Umsatz von Energiespeicherkraftwerken präzise vorhersagen.
Alarmstufen von Stufe eins bis Stufe vier, die Sicherheit der Energiespeicherung wird engmaschig überwacht.