安全新衛士│采日能源故障預測系統再添領(lǐng)先技術(shù)！

近日，采日能源儲能設備新一代熱失控預測技術(shù)成功研發(fā)，可大幅度降低用戶(hù)的用能風(fēng)險，給用戶(hù)帶來(lái)更安全的保障，與采日能源邊緣計算設備MOFS，共同交付于后續的儲能項目中。

故障預測系統是采日的核心技術(shù)產(chǎn)品之一，通過(guò)實(shí)時(shí)監測和分析儲能系統的數據，提前發(fā)現潛在的故障，提高儲能設備的可靠性和安全性。此次熱失控預測技術(shù)的進(jìn)化，能更精確，更提前地發(fā)現電池或設備中存在的問(wèn)題，并及時(shí)采取行動(dòng)防止事故發(fā)生，從而進(jìn)一步提高儲能設備的安全性。同時(shí)，該技術(shù)還可以幫助我們進(jìn)行節能優(yōu)化，避免能源浪費，提高效率。

采日能源熱失控技術(shù)建立實(shí)時(shí)、短期、長(cháng)期的預警模型。采用遷移學(xué)習算法，充分利用多種電池類(lèi)型、多工況下的案例數據，結果作為機器學(xué)習模型輸入。該模型由域對抗網(wǎng)絡(luò )和值對抗網(wǎng)絡(luò )組成，從而訓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)條件的維度模型訓練，長(cháng)期模擬運算，以及在設備上進(jìn)行實(shí)際測試，其模擬和實(shí)測效果兩方面驗證理論邏輯，獲得鋰離子電池熱失控風(fēng)險量化結果。

與常規在云端部署的預測系統不同的是，采日能源故障預測系統可部署在采日能源邊緣計算MOFS系統上，在本地進(jìn)行數據采集、分析和決策，不必將數據傳輸到云端進(jìn)行處理，進(jìn)一步提高了預測的精確度和預測時(shí)間，又可降低了數據泄露和安全風(fēng)險的可能性，真正達到實(shí)時(shí)預測系統，同時(shí)搭配可視化的數據分析工具，查看、分析不同組件之間信號流動(dòng)、性能參數等，更好評估不同控制策略方案的效果。

與此同時(shí)，故障預測系統與采日能源的微網(wǎng)優(yōu)化調度系統、虛擬電力廠(chǎng)（VPP）調度系統集成部署在MOFS系統平臺上，可對區域級，不同類(lèi)型的儲能設備及其他設備系統進(jìn)行故障預測和分析，成為儲能設備及大系統的超級安全衛士！