エネルギー貯蔵の終焉は AI、AI の終焉はビッグデータかもしれない エネルギー貯蔵はなぜ考える必要があるのでしょうか?

なぜエネルギー貯蔵を考える必要があるのでしょうか?

産業用および商業用エネルギー貯蔵の分野から始めた yingtu Energy は、考えることができるエネルギー貯蔵プロジェクトがより高い利益をもたらすことを発見しました。

端末市場に加え、システム企業や電池セル企業も海外展開を続けており、考えるエネルギー貯蔵は海外での実力を試す重要なテストとなる可能性がある。

エネルギー貯蔵業界にとって、より優れた性能のエネルギー貯蔵装置に対する要望は決して変わっていません。 yingtu Energy のコンセプトは「考えるエネルギー貯蔵」です。このようなコンセプトは、業界がより深い発展段階に移行するのに役立ちます。

これに基づいて、yingtu Energy は、「10 倍優れた」と呼ばれる、最も最適化されたインテリジェント標準を提案しました。具体的な意味は、問題点のシナリオを見つけて、元の方法よりも効率と結果が 10 倍優れた新しいソリューションを作成して、それらがインテリジェントであるとみなされて実装できるようにすることです。

そしてこれらはすべてビッグデータから実現されます。デジタル機能を構築するために、yingtu Energy は、エネルギー貯蔵シナリオに基づいてスーパー コンピューティング パワー データ プラットフォームの完全なセットを洗練しました。太陽光発電と比較して、エネルギー貯蔵の全体的なデジタル化機能は 10 倍以上困難です。これは、バッテリーセルのデータ量が非常に大きく、クラウドエッジの制御要件が微細レベルまたはそれ以上に達する必要があるためです。

大規模なデータ量の難しさを踏まえ、yingtu Energy は、クラウドとエッジを真に統合するために、クラウド エッジ統合スーパーコンピューティング データ プラットフォームを開発しました。これは、クラウドとエッジで双方向の時系列データベースを使用することに相当し、元の長距離でのクラウドエッジの物理的隔離操作をデータベース間のリアルタイム操作に変え、将来のスマートエネルギーインターネット状態における数千台のデバイスのリアルタイムの地域間相互接続のための強固な基盤を築きます。

これは、エネルギー貯蔵データ化の中核となる機能ベースです。