安全新衛(wèi)士│采日能源故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)再添領(lǐng)先技術(shù)！

近日，采日能源儲(chǔ)能設(shè)備新一代熱失控預(yù)測(cè)技術(shù)成功研發(fā)，可大幅度降低用戶(hù)的用能風(fēng)險(xiǎn)，給用戶(hù)帶來(lái)更安全的保障，與采日能源邊緣計(jì)算設(shè)備MOFS，共同交付于后續(xù)的儲(chǔ)能項(xiàng)目中。

故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)是采日的核心技術(shù)產(chǎn)品之一，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析儲(chǔ)能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障，提高儲(chǔ)能設(shè)備的可靠性和安全性。此次熱失控預(yù)測(cè)技術(shù)的進(jìn)化，能更精確，更提前地發(fā)現(xiàn)電池或設(shè)備中存在的問(wèn)題，并及時(shí)采取行動(dòng)防止事故發(fā)生，從而進(jìn)一步提高儲(chǔ)能設(shè)備的安全性。同時(shí)，該技術(shù)還可以幫助我們進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化，避免能源浪費(fèi)，提高效率。

采日能源熱失控技術(shù)建立實(shí)時(shí)、短期、長(zhǎng)期的預(yù)警模型。采用遷移學(xué)習(xí)算法，充分利用多種電池類(lèi)型、多工況下的案例數(shù)據(jù)，結(jié)果作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸入。該模型由域?qū)�抗網(wǎng)絡(luò)和值對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)組成，從而訓(xùn)練出更具泛化能力的模型。為了解決不同工況下的溫度偏移問(wèn)題，通過(guò)智能算法，從SOC、SOH，不同類(lèi)型的觸發(fā)條件的維度模型訓(xùn)練，長(zhǎng)期模擬運(yùn)算，以及在設(shè)備上進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，其模擬和實(shí)測(cè)效果兩方面驗(yàn)證理論邏輯，獲得鋰離子電池?zé)崾Э仫L(fēng)險(xiǎn)量化結(jié)果。

與常規(guī)在云端部署的預(yù)測(cè)系統(tǒng)不同的是，采日能源故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)可部署在采日能源邊緣計(jì)算MOFS系統(tǒng)上，在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析和決策，不必將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理，進(jìn)一步提高了預(yù)測(cè)的精確度和預(yù)測(cè)時(shí)間，又可降低了數(shù)據(jù)泄露和安全風(fēng)險(xiǎn)的可能性，真正達(dá)到實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，同時(shí)搭配可視化的數(shù)據(jù)分析工具，查看、分析不同組件之間信號(hào)流動(dòng)、性能參數(shù)等，更好評(píng)估不同控制策略方案的效果。

與此同時(shí)，故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)與采日能源的微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)、虛擬電力廠（VPP）調(diào)度系統(tǒng)集成部署在MOFS系統(tǒng)平臺(tái)上，可對(duì)區(qū)域級(jí)，不同類(lèi)型的儲(chǔ)能設(shè)備及其他設(shè)備系統(tǒng)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和分析，成為儲(chǔ)能設(shè)備及大系統(tǒng)的超級(jí)安全衛(wèi)士！