Puede emitir advertencias tempranas de IA para fallas graves, como cortocircuitos internos y fugas térmicas de la batería, y realizar evaluaciones regulares de salud de la AI de la seguridad de la batería para garantizar la seguridad del almacenamiento de energía.
Según los grandes datos 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.
Siga el concepto del ciclo de vida completo de la batería, admite la trazabilidad de la batería y cumpla con los requisitos reglamentarios; Date cuenta de la función de caja negra de los accidentes de seguridad de almacenamiento de energía
Los parámetros importantes de rendimiento de la batería pueden lograr el monitoreo y la predicción a nivel de celda, lo que refleja con precisión las anormalidades de la batería.
Es aplicable a múltiples escenarios comerciales, como estaciones de almacenamiento de energía, estaciones de intercambio de baterías, estaciones de carga fotovoltaica de almacenamiento y proyectos de almacenamiento de energía de utilizamiento de la batería de potencia.
Apoyar la gestión en línea sincrónica de cientos de baterías de nivel GWH; Apoye el acceso y el procesamiento en línea en tiempo real de datos multi-terminales a través de API abierta.
Visualización de información tridimensional en general de la tierra, estaciones, equipos y módulos.
La escena real está perfectamente restaurada. Se siente como estar en el lugar incluso cuando no.
Perfectamente adaptado a múltiples escenarios y múltiples dispositivos.
Localizar con precisión las órdenes de trabajo de fallas, y la operación y el mantenimiento remotos son eficientes y convenientes.
Basado en el algoritmo de Big Data AI, predice con precisión los ingresos de las centrales eléctricas de almacenamiento de energía
Niveles de alarma del nivel uno al nivel cuatro, monitorean de cerca la seguridad del almacenamiento de energía.