Unsere großen industriellen Blei-Säure-Batterien der LL1500-W-Serie wurden für den Einsatz zur Reduzierung von Schwankungen in Windkraftanlagen entwickelt und sind seit 2010 in mehreren Anlagen im Einsatz und es wurden Betriebsdaten erfasst. Die Vorhersage der Lebensdauer auf der Grundlage der Analyse von Betriebsdaten ist die Kerntechnologie unseres „Geschäfts mit Stromspeicherlösungen“, und die Big-Data-Analyse mithilfe von KI, die sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt hat, ist von entscheidender Bedeutung. JMP verfügt über geeignete Funktionen für die explorative Datenanalyse und eignet sich für die Analyse einer Vielzahl von Daten, beispielsweise Zeitreihendaten während des Betriebs und periodische Inspektionsdaten, sowie für die Interpretation der Beziehungen zwischen einzelnen Analyseergebnissen aus der Vogelperspektive War. Dieses Mal haben wir die Betriebsdaten des großen Energiespeichersystems LL1500-W analysiert und die Auswirkungen langfristiger Änderungen im Verhältnis zwischen Strom und Spannung sowie die Auswirkungen von Variationen in der Installationsumgebung zwischen Batterien auf die Lebensdauer analysiert . Wir haben Erkenntnisse über die Ursachen gewonnen Indem wir dieses Wissen nutzen, um jeden Installationsort zu analysieren, können wir den Verschlechterungsstatus der Speicherbatterien im System in Echtzeit ermitteln und Energiespeicherdienste entwickeln, die gleichzeitig den Energiespeicherbedarf der Benutzer decken und die Batterielebensdauer verlängern.
