Può inviare avvisi tempestivi tramite intelligenza artificiale in caso di guasti gravi, come cortocircuiti interni e fuga termica della batteria, ed effettuare regolarmente valutazioni di intelligenza artificiale sulla sicurezza della batteria per garantire la sicurezza dell'accumulo di energia.
Sulla base dei big data relativi all'accumulo di energia, viene proposto il coefficiente di consistenza della batteria, in grado di calcolare e valutare con precisione il livello di consistenza della batteria.
Seguire il concetto del ciclo di vita completo della batteria, supportare la tracciabilità della batteria e soddisfare i requisiti normativi; realizzare la funzione di scatola nera degli incidenti di sicurezza dell'accumulo di energia
I parametri importanti delle prestazioni della batteria possono essere monitorati e previsti a livello di cella, riflettendo accuratamente le anomalie della batteria.
È applicabile a molteplici scenari aziendali, quali stazioni di accumulo di energia, stazioni di sostituzione delle batterie, stazioni di ricarica con accumulo fotovoltaico e progetti di accumulo di energia con utilizzo a scaglioni di batterie.
Supporta la gestione sincrona online di centinaia di batterie di livello GWh; supporta l'accesso e l'elaborazione online in tempo reale di dati multi-terminale tramite Open API.
Visualizzazione tridimensionale completa delle informazioni sulla Terra, sulle stazioni, sulle apparecchiature e sui moduli.
La scena reale è perfettamente ricostruita. Sembra di essere sul posto anche quando non lo è.
Perfettamente adattabile a molteplici scenari e molteplici dispositivi.
Individua con precisione gli ordini di lavoro guasti e il funzionamento e la manutenzione da remoto risultano efficienti e convenienti.
Basato sull'algoritmo Big Data dell'IA, prevedere con precisione i ricavi delle centrali elettriche ad accumulo di energia
Livelli di allarme dal livello uno al livello quattro, monitoraggio rigoroso della sicurezza dell'accumulo di energia.