Tas var izdot mākslīgā intelekta agrīnus brīdinājumus par nopietnām kļūmēm, piemēram, iekšējiem īssavienojumiem un akumulatora termisko pārslodzi, kā arī veikt regulāras akumulatora drošības mākslīgā intelekta veselības novērtēšanas, lai nodrošinātu enerģijas uzglabāšanas drošību.
Pamatojoties uz lielajiem enerģijas uzglabāšanas datiem, tiek piedāvāts akumulatora konsistences koeficients, kas var precīzi aprēķināt un novērtēt akumulatora konsistences līmeni.
Ievērot akumulatora pilna dzīves cikla koncepciju, atbalstīt akumulatora izsekojamību un izpildīt normatīvās prasības; realizēt enerģijas uzglabāšanas drošības negadījumu melnās kastes funkciju.
Svarīgi akumulatora veiktspējas parametri var nodrošināt šūnu līmeņa uzraudzību un prognozēšanu, precīzi atspoguļojot akumulatora darbības traucējumus.
Tas ir piemērojams vairākiem biznesa scenārijiem, piemēram, enerģijas uzkrāšanas stacijām, akumulatoru maiņas stacijām, fotoelektrisko uzkrāšanas un uzlādes stacijām un jaudas akumulatoru ešelona izmantošanas enerģijas uzkrāšanas projektiem.
Atbalstīt simtiem GWh līmeņa akumulatoru sinhronu tiešsaistes pārvaldību; atbalstīt piekļuvi vairāku termināļu datiem un to apstrādi tiešsaistē reāllaikā, izmantojot Open API.
Visaptverošs trīsdimensiju Zemes, staciju, iekārtu un moduļu informācijas displejs.
Īstā aina ir perfekti atjaunota. Rodas sajūta, ka atrodies uz vietas, pat ja tā nav.
Lieliski pielāgots dažādiem scenārijiem un vairākām ierīcēm.
Precīzi nosakiet kļūdu darba uzdevumus, un attālināta darbība un apkope ir efektīva un ērta.
Balstoties uz mākslīgā intelekta lielo datu algoritmu, precīzi prognozējiet enerģijas uzkrāšanas spēkstaciju ieņēmumus
Trauksmes līmeņi no pirmā līdz ceturtajam līmenim, rūpīgi uzrauga enerģijas uzglabāšanas drošību.