Puede emitir alertas tempranas de IA para fallas graves, como cortocircuitos internos y fugas térmicas de la batería, y realizar evaluaciones periódicas de IA sobre la seguridad de la batería para garantizar la seguridad del almacenamiento de energía.
Basándose en el gran volumen de datos de almacenamiento de energía, se propone el coeficiente de consistencia de la batería, que puede calcular y evaluar con precisión el nivel de consistencia de la batería.
Seguir el concepto del ciclo de vida completo de la batería, respaldar la trazabilidad de la batería y cumplir con los requisitos reglamentarios; realizar la función de caja negra de los accidentes de seguridad del almacenamiento de energía
Los parámetros importantes del rendimiento de la batería permiten lograr un monitoreo y una predicción a nivel de celda, reflejando con precisión las anomalías de la batería.
Es aplicable a múltiples escenarios comerciales, tales como estaciones de almacenamiento de energía, estaciones de intercambio de baterías, estaciones de carga y almacenamiento fotovoltaico y proyectos de almacenamiento de energía con utilización de baterías de energía en niveles.
Apoyar la gestión en línea sincrónica de cientos de baterías de nivel GWh; apoyar el acceso y el procesamiento en línea en tiempo real de datos de múltiples terminales a través de API abierta.
Visualización tridimensional de información de la Tierra, estaciones, equipos y módulos.
La escena real está perfectamente restaurada. Se siente como estar en el lugar, incluso cuando no lo está.
Perfectamente adaptado a múltiples escenarios y múltiples dispositivos.
Localice con precisión las órdenes de trabajo defectuosas, y la operación y el mantenimiento remotos son eficientes y convenientes.
Basado en el algoritmo de big data de IA, prediga con precisión los ingresos de las centrales eléctricas de almacenamiento de energía
Los niveles de alarma del nivel uno al nivel cuatro vigilan de cerca la seguridad del almacenamiento de energía.