Bu sistem, dahili kısa devreler ve bataryanın aşırı ısınması gibi ciddi arızalar için yapay zeka destekli erken uyarılar verebilir ve enerji depolama güvenliğini sağlamak için batarya güvenliğinin düzenli yapay zeka sağlık değerlendirmelerini gerçekleştirebilir.
Enerji depolama alanındaki büyük veri setine dayanarak, pilin tutarlılık seviyesini doğru bir şekilde hesaplayıp değerlendirebilen bir pil tutarlılık katsayısı önerilmiştir.
Pillerin tüm yaşam döngüsü konseptini takip edin, pil izlenebilirliğini destekleyin ve düzenleyici gereklilikleri karşılayın; enerji depolama güvenlik kazalarının kara kutu işlevini gerçekleştirin.
Önemli pil performansı parametreleri, hücre düzeyinde izleme ve tahmin olanağı sağlayarak pil anormalliklerini doğru bir şekilde yansıtabilir.
Bu, enerji depolama istasyonları, batarya değiştirme istasyonları, fotovoltaik depolama-şarj istasyonları ve kademeli batarya kullanımına dayalı enerji depolama projeleri gibi çeşitli iş senaryolarına uygulanabilir.
Yüzlerce GWh seviyesindeki bataryaların senkronize çevrimiçi yönetimini destekler; Açık API aracılığıyla çoklu terminal verilerine erişimi ve gerçek zamanlı çevrimiçi işlenmesini destekler.
Dünya, istasyonlar, ekipmanlar ve modüllerin üç boyutlu, çok yönlü bilgi ekranı.
Gerçek sahne mükemmel bir şekilde yeniden yaratılmış. Olay yerinde olmasanız bile, sanki oradaymışsınız gibi hissettiriyor.
Çeşitli senaryolara ve cihazlara mükemmel şekilde uyarlanmıştır.
Arızalı iş emirlerinin yerini tam olarak belirleyin; uzaktan çalıştırma ve bakım işlemleri verimli ve kullanışlıdır.
Yapay zekâya dayalı büyük veri algoritması ile enerji depolama santrallerinin gelirini doğru bir şekilde tahmin edin.
Alarm seviyeleri 1. seviyeden 4. seviyeye kadar olup, enerji depolama sistemlerinin güvenliği yakından izlenmektedir.