Può emettere avvisi tempestivi dell’IA per guasti gravi come cortocircuiti interni e fuoriuscita termica della batteria e condurre valutazioni periodiche sullo stato di salute dell’IA sulla sicurezza della batteria per garantire la sicurezza dello stoccaggio dell’energia.
Sulla base dei big data di stoccaggio dell'energia, viene proposto il coefficiente di consistenza della batteria, che può calcolare e valutare con precisione il livello di consistenza della batteria.
Seguire il concetto dell'intero ciclo di vita della batteria, supportare la tracciabilità della batteria e soddisfare i requisiti normativi; realizzare la funzione di scatola nera degli incidenti di sicurezza relativi allo stoccaggio dell'energia
Importanti parametri prestazionali della batteria possono consentire il monitoraggio e la previsione a livello di cella, riflettendo accuratamente le anomalie della batteria.
È applicabile a molteplici scenari aziendali come stazioni di accumulo di energia, stazioni di scambio di batterie, stazioni di ricarica di accumulo fotovoltaico e progetti di accumulo di energia con utilizzo di batterie di potenza.
Supportare la gestione online sincrona di centinaia di batterie a livello di GWh; supportare l'accesso e l'elaborazione online in tempo reale di dati multi-terminale tramite Open API.
Visualizzazione tridimensionale delle informazioni su terra, stazioni, apparecchiature e moduli.
La scena reale è perfettamente restaurata. Sembra di essere sul posto anche quando non lo è.
Perfettamente adattato a molteplici scenari e molteplici dispositivi.
Individua con precisione gli ordini di lavoro relativi ai guasti e il funzionamento e la manutenzione da remoto sono efficienti e convenienti.
Sulla base dell'algoritmo dei big data dell'intelligenza artificiale, prevedi con precisione i ricavi delle centrali elettriche di accumulo di energia
I livelli di allarme dal livello uno al livello quattro monitorano attentamente la sicurezza dello stoccaggio dell'energia.