バッテリーの内部短絡や熱暴走などの重大な障害に対して AI による早期警告を発し、バッテリーの安全性に関する定期的な AI 健全性評価を実施してエネルギー貯蔵の安全性を確保できます。
エネルギー貯蔵のビッグデータに基づいて、バッテリーの一貫性レベルを正確に計算および評価できるバッテリー一貫性係数が提案されています。
バッテリーのライフサイクル全体の概念に従い、バッテリーのトレーサビリティをサポートし、規制要件を満たします。エネルギー貯蔵安全事故のブラックボックス機能を実現する
重要なバッテリー性能パラメータはセルレベルの監視と予測を実現し、バッテリーの異常を正確に反映します。
これは、エネルギー貯蔵ステーション、バッテリー交換ステーション、太陽光発電貯蔵充電ステーション、パワーバッテリー階層利用エネルギー貯蔵プロジェクトなど、複数のビジネス シナリオに適用できます。
数百の GWh レベルのバッテリーの同期オンライン管理をサポートします。オープン API を介した複数端末データへのアクセスとリアルタイムのオンライン処理をサポートします。
地球、駅、機器、モジュールの全方位三次元情報表示。
実際のシーンが完全に復元されます。そうでなくてもその場にいるような気分になります。
複数のシナリオと複数のデバイスに完全に適応します。
障害のある作業指示を正確に特定し、リモートでの操作とメンテナンスが効率的かつ便利になります。
AIビッグデータアルゴリズムに基づいてエネルギー貯蔵発電所の収益を正確に予測
レベル 1 からレベル 4 までの警報レベルで、エネルギー貯蔵の安全性を厳密に監視します。