バッテリーの内部短絡や熱暴走などの重大な故障に対してAIによる早期警告を発することができ、バッテリーの安全性に関する定期的なAIによる健全性評価を実施することで、エネルギー貯蔵の安全性を確保します。
エネルギー貯蔵に関するビッグデータに基づいて、バッテリーの一貫性係数を提案する。この係数を用いることで、バッテリーの一貫性レベルを正確に計算・評価することができる。
バッテリーのライフサイクル全体を考慮したコンセプトに基づき、バッテリーのトレーサビリティをサポートし、規制要件を満たす。エネルギー貯蔵安全事故における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を用いることで、セルレベルでの監視と予測が可能になり、バッテリーの異常を正確に反映させることができる。
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・蓄電池・充電ステーション、電力用バッテリー階層利用型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可能です。
数百GWh規模のバッテリーの同期オンライン管理をサポートし、オープンAPIを介した複数端末データのアクセスとリアルタイムオンライン処理をサポートします。
地球、観測所、設備、モジュールに関する全方位三次元情報表示。
実際の光景が完璧に再現されている。たとえその場にいなくても、まるで自分がそこにいるかのような感覚になる。
様々なシナリオやデバイスに完璧に対応します。
故障箇所を正確に特定できるため、遠隔操作やメンテナンスが効率的かつ便利に行えます。
AIビッグデータアルゴリズムに基づき、エネルギー貯蔵発電所の収益を正確に予測する
レベル1からレベル4までの警報レベルがあり、エネルギー貯蔵の安全性を綿密に監視します。