Il peut émettre des avertissements précoces de l'IA pour les défauts graves tels que les courts-circuits internes et le runnway thermique de la batterie, et effectuer des évaluations régulières de la santé en matière d'IA de la sécurité des batteries pour assurer la sécurité du stockage d'énergie.
Sur la base des grandes données du stockage d'énergie, le coefficient de cohérence de la batterie est proposé, qui peut calculer et évaluer avec précision le niveau de cohérence de la batterie.
Suivez le concept du cycle de vie complet de la batterie, soutenez la traçabilité de la batterie et répondez aux exigences réglementaires; Réalisez la fonction de boîte noire des accidents de sécurité du stockage d'énergie
Les paramètres de performance de la batterie importants peuvent atteindre une surveillance et une prédiction au niveau des cellules, reflétant avec précision les anomalies de la batterie.
Il est applicable à plusieurs scénarios d'entreprise tels que les stations de stockage d'énergie, les stations d'échange de batteries, les stations de chargement de stockage photovoltaïque et les projets de stockage d'énergie d'échelle de batterie électrique.
Soutenir la gestion synchrone en ligne de centaines de batteries de niveau GWh; Prise en charge de l'accès et du traitement en ligne en temps réel des données multicolytes via une API ouverte.
Affichage des informations tridimensionnelles globales de la Terre, des stations, des équipements et des modules.
La vraie scène est parfaitement restaurée. C'est comme être sur place même quand pas.
Parfaitement adapté à plusieurs scénarios et plusieurs appareils.
Localiser avec précision les ordres de travail de défaut et le fonctionnement et la maintenance à distance sont efficaces et pratiques.
Sur la base de l'algorithme de Big Data IA, prédire avec précision les revenus des centrales de stockage d'énergie
Les niveaux d'alarme du niveau un au niveau quatre, surveillez étroitement la sécurité du stockage d'énergie.