储能行业-市场前景及投资研究报告-新一代储能设备全生命周期AI管理系统-培训课件.pdf

储能设备全生命周期AI管理

PACK电气设备

模组客户服务与

设备参数网络协同

异常预警

初始化

系统构建

性能测试

消防系统自动化AI赋能寿命预测PCS

与维护

智能调度全生命周

与运维期监控

热管理系统EMS

BMS

设备参数初始化

参数自学习

AI分析历史数据，自动调整设备出厂参数以最大化

初始性能。

性能基线建模

建立设备性能的基线模型，用于后续性能跟踪和比较。

质量保证检查

自动化检测电池质量，保证设备的初始可靠性。

性能测试自动化

测试流程管理数据分析与结果故障预测

自动化管理测试流程，确保高效和自动记录测试结果，利用数据分析利用历史测试数据，预测设备可能

准确性。生成详细报告。出现的故障类型和时间。

智能调度与运维

需求响应优化

AI预测能源市场和用户需求，动态调整储能系统的工作模式。

运维策略制定

基于性能数据，AI提出最优的运维策略。

效率分析与优化

实时监测和分析系统效率，自动调整参数以提高能源利用率。

全生命周期监控

状态健康评估

综合多种传感器数据，评估设备的健康状态。

性能衰减跟踪环境适应性监测

监控设备性能随时间的变化，预测性全生命周期监控评估外部环境变化对设备性能的影响。

能衰减趋势。

寿命预测与维护

分析使用模式对储能系基于寿命预测数据，制定利用AI算法判断最佳的

统寿命的影响。维护计划，延长设备寿命。组件更换时机。

异常预警系统构建

异常预警系统构建

使用机器学习模型实时监测异01

常和潜在故障。