Nos grandes batteries industrielles au plomb, la série LL1500-W, ont été développées pour être utilisées dans la réduction des fluctuations dans les centrales éoliennes et sont utilisées dans plusieurs installations depuis 2010, et des données opérationnelles ont été accumulées. La prédiction de la durée de vie basée sur l'analyse des données opérationnelles est la technologie de base de notre « activité de solutions de stockage d'énergie », et l'analyse du Big Data à l'aide de l'IA, qui s'est rapidement développée ces dernières années, est essentielle. JMP, qui dispose de fonctions adaptées à l'analyse exploratoire des données, est efficace pour analyser une grande variété de données, telles que les données de séries chronologiques pendant le fonctionnement et les données d'inspection périodique, et pour interpréter les relations entre les résultats d'analyse individuels à partir d'une vue d'ensemble. était. Cette fois, nous avons analysé les données opérationnelles du système de stockage d'énergie à grande échelle LL1500-W, et analysé les effets des changements à long terme dans la relation entre le courant et la tension et les effets des variations de l'environnement d'installation entre les batteries sur la durée de vie. Nous avons acquis des connaissances sur les facteurs qui causent En utilisant ces connaissances pour analyser chaque site d'installation, nous pouvons obtenir l'état de détérioration des batteries de stockage dans le système en temps réel, et nous pouvons espérer développer des services de stockage d'énergie qui répondent simultanément aux besoins de stockage d'énergie des utilisateurs et préservent la durée de vie des batteries.
