エネルギー貯蔵の終わりはAIであり、AIの終わりはビッグデータである可能性があります。なぜエネルギー貯蔵は考える必要がありますか？

なぜエネルギー貯蔵は考える必要があるのですか？

Yintu Energyは、産業および商業エネルギー貯蔵の分野から始めて、より高いリターンがあると考えることができるエネルギー貯蔵プロジェクトを発見しました。

ターミナル市場に加えて、システムおよびバッテリーセル企業は海外の開発を続けており、と考えることができるエネルギー貯蔵は、海外の能力の重要なテストになる可能性があります。

エネルギー貯蔵業界にとって、パフォーマンスの向上したいエネルギー貯蔵装置への欲求は変わっていません。 Yintu Energyのコンセプトは、「思考エネルギー貯蔵」になることです。このような概念は、業界が開発のより深い段階に移動するのに役立ちます。

これに基づいて、Yintu Energyは、「10回優れた」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、ペインポイントシナリオを見つけて、元の方法よりも効率と結果の新しいソリューションを10倍良くすることです。そのため、それらはインテリジェントと見なされ、実装できます。

そして、これはすべてビッグデータから達成されます。デジタル機能を構築するために、Yintu 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改良しました。太陽光発電と比較して、バッテリーセルのデータボリュームが非常に大きく、クラウドエッジの制御要件が微小レベル以上に達する必要があるため、エネルギー貯蔵のデジタル化機能全体が10倍以上困難です。

大規模なデータボリュームの難しさに基づいて、Yintu 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。クラウドとエッジに双方向の時系列データベースを使用して、元のクラウドエッジエッジの物理的分離操作を長距離のデータベース間のリアルタイム操作に変えると同等です。

これは、エネルギー貯蔵データ化のコア機能ベースです。