Puede emitir alertas tempranas de IA sobre fallas graves, como cortocircuitos internos y descontrol térmico de la batería, y realizar evaluaciones periódicas del estado de la IA sobre la seguridad de la batería para garantizar la seguridad del almacenamiento de energía.
Basado en big data del almacenamiento de energía, se propone el coeficiente de consistencia de la batería, que puede calcular y evaluar con precisión el nivel de consistencia de la batería.
Seguir el concepto del ciclo de vida completo de la batería, respaldar la trazabilidad de la batería y cumplir con los requisitos reglamentarios; realizar la función de caja negra de los accidentes de seguridad del almacenamiento de energía
Los parámetros importantes de rendimiento de la batería pueden lograr monitoreo y predicción a nivel de celda, reflejando con precisión las anomalías de la batería.
Es aplicable a múltiples escenarios comerciales, como estaciones de almacenamiento de energía, estaciones de intercambio de baterías, estaciones de carga de almacenamiento fotovoltaico y proyectos de almacenamiento de energía de utilización escalonada de baterías eléctricas.
Apoyar la gestión en línea sincrónica de cientos de baterías de nivel GWh; Admite el acceso y el procesamiento en línea en tiempo real de datos de múltiples terminales a través de Open API.
Visualización completa de información tridimensional de la Tierra, estaciones, equipos y módulos.
La escena real está perfectamente restaurada. Se siente como si estuviera en el lugar incluso cuando no lo está.
Perfectamente adaptado a múltiples escenarios y múltiples dispositivos.
Localice con precisión las órdenes de trabajo con fallas, y la operación y el mantenimiento remotos son eficientes y convenientes.
Basado en el algoritmo de big data de IA, prediga con precisión los ingresos de las centrales eléctricas de almacenamiento de energía
Los niveles de alarma del nivel uno al nivel cuatro monitorean de cerca la seguridad del almacenamiento de energía.