Ĝi povas eldoni fruajn avertojn per artefarita inteligenteco pri gravaj eraroj kiel internaj kurtaj cirkvitoj kaj termika elĉerpiĝo de la baterio, kaj fari regulajn taksojn de la sano de la baterio per artefarita inteligenteco por certigi la sekurecon de energia stokado.
Surbaze de la grandaj datumoj pri energia stokado, oni proponas la baterian konsistencan koeficienton, kiu povas precize kalkuli kaj taksi la konsistencan nivelon de la baterio.
Sekvu la koncepton de la plena vivciklo de la baterio, subtenu spureblecon de baterio, kaj plenumu reguligajn postulojn; realigu la funkcion de nigra skatolo por sekurecaj akcidentoj rilate al energia stokado.
Gravaj parametroj de bateria rendimento povas atingi monitoradon kaj antaŭdiron je ĉelnivelo, precize reflektante bateriajn anomaliojn.
Ĝi aplikeblas al pluraj komercaj scenaroj kiel ekzemple energiaj stokaj stacioj, baterio-interŝanĝaj stacioj, fotovoltaecaj-stokaj-ŝargaj stacioj, kaj energiaj stokaj projektoj pri bateri-ŝtupa utiligado.
Subtenu la sinkronan retan administradon de centoj da GWh-nivelaj baterioj; subtenu la aliron kaj realtempan retan prilaboradon de plurfinaj datumoj per Malferma API.
Ĉiuflanka tridimensia informmontrado de la tero, stacioj, ekipaĵo kaj moduloj.
La reala sceno estas perfekte restaŭrita. Oni sentas sin kvazaŭ ĉeestis la lokon eĉ kiam ne.
Perfekte adaptita al pluraj scenaroj kaj pluraj aparatoj.
Precize lokalizu difektajn laborordonojn, kaj fora operacio kaj bontenado estas efikaj kaj oportunaj.
Bazite sur la algoritmo de grandaj datumoj de artefarita inteligenteco, precize antaŭdiru la enspezojn de energi-stokaj centraloj.
Alarmniveloj de nivelo unu ĝis nivelo kvar, atente monitoras la sekurecon de energiakumulado.