News - လီသီယမ်ဘက်ထရီစွမ်းအင်သိုလှောင်ရေးစနစ်၏အဓိကနည်းပညာများနှင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအလားအလာများ

Polaris စွမ်းအင်သိုလှောင်ရေးကွန်ယက်သတင်းများ - ၂၀၁၇ ခုနှစ်ဒီဇင်ဘာ ၁ ရက်တွင်ပေကျင်း၌ကျင်းပသော ၂၀၁၇ မြို့ပြစွမ်းအင်အင်တာနက်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဖိုရမ်နှင့်စွမ်းအင်အင်တာနက်သရုပ်ပြစီမံကိန်းဆောက်လုပ်ရေးနှင့်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရေးနှီးနှောဖလှယ်ပွဲ။ နည်းပညာဖိုရမ်၏နေ့လည်ခင်းတွင်အမျိုးသားစွမ်းအင်တက်ကြွစွာဖြန့်ဖြူးရေးကွန်ယက်နည်းပညာသုတေသနနှင့်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစင်တာ၏ဒါရိုက်တာ Jiang Jiuchun က lithium ဘက်ထရီစွမ်းအင်သိုလှောင်ရေးစနစ်၏အဓိကနည်းပညာများကိုပြောကြားခဲ့သည်။

Jiang Jiuchun၊ National Energy Active Distribution Network နည်းပညာသုတေသနနှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးဌာန၏ဒါရိုက်တာ။

ငါဘက်ထရီစွမ်းအင်သိုလှောင်မှုအကြောင်းပြောနေတာပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ Jiaotong တက္ကသိုလ်သည်စွမ်းအင်သိုလှောင်မှု၊ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားပေးစက်များနှင့်လျှပ်စစ်ကားများမှရထားလမ်းဖောက်ခြင်းအထိဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။ ဒီနေ့ကျွန်တော်တို့ဟာ power system applications မှာလုပ်နေတာတွေအကြောင်းပြောနေတာပါ။

ကျွန်ုပ်တို့၏အဓိကသုတေသနလမ်းညွှန်များမှာတစ်ခုမှာ micro-grid ဖြစ်ပြီးတစ်ခုသည်ဘက်ထရီသက်တမ်းဖြစ်သည်။ ဘက်ထရီအသုံးချမှုတွင်ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုခဲ့သောအစောဆုံးလျှပ်စစ်ကားများသည်စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။

ဘက်ထရီစွမ်းအင်သိုလှောင်မှု၏အရေးအကြီးဆုံးသောပြissueနာနှင့် ပတ်သက်၍ ပထမပြsafetyနာမှာလုံခြုံမှု၊ ဒုတိယသက်တမ်း, ပြီးတော့မြင့်မားတဲ့စွမ်းဆောင်ရည်ကိုဖြစ်ပါတယ်။

စွမ်းအင်သိုလှောင်ရေးစနစ်များအတွက်ပထမ ဦး ဆုံးစဉ်းစားရမည့်အချက်မှာဘေးကင်းရေးနှင့်အကျိုးသက်ရောက်မှုဖြစ်သည်။ ဘက်ထရီကျဆင်းပြီးနောက်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားမှု၊ ထရန်စဖော်မာနှုန်းနှင့်သက်တမ်းကိုလိုက်နာခြင်းအပြင်စွမ်းအင်အသုံးချမှုသည်ကိစ္စများစွာတွင်ပြproblemနာမရှိနိုင်ပါ။ ၎င်းကိုဖော်ပြရန်ညွှန်းကိန်းများ၊ သို့သော်၎င်းသည်စွမ်းအင်သိုလှောင်ရန်အတွက်အလွန်အရေးကြီးသည်။ အရာများစွာမှလုံခြုံစိတ်ချရသောဘဝနှင့်မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်ပြsolveနာများကိုကျွန်ုပ်တို့ဖြေရှင်းနိုင်လိမ့်မည်ဟုကျွန်ုပ်တို့မျှော်လင့်ပါသည်။ လျှပ်စစ်မော်တော်ယာဉ်များနှင့်အများပြည်သူသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးစနစ်များတွင်စံသတ်မှတ်ထားသောစွမ်းအင်သိုလှောင်မှုစနစ်နှင့်ဘက်ထရီအခြေအနေအတွက်ကဒ်ပြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစနစ်ကိုအသုံးပြုသည်။

လက်ရှိတွင်စွမ်းအင်သိုလှောင်ခြင်းစနစ်များ၊ node Controller များနှင့်လူတိုင်းအသုံးပြုသောအသိဥာဏ်ရှိသောဖြန့်ဖြူးသည့်သေတ္တာများအသုံးပြုခြင်း၊ စနစ်၏အလုံးစုံစီးပွားရေးနှင့်တည်ငြိမ်မှုကိုတိုးတက်စေခြင်း၊ စနစ်ပေါင်းစည်းခြင်း၏အဓိကတန်ဖိုးကိုတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် back-end cloud ကိုဖော်ရွေစွာအသုံးပြုနိုင်ခြင်း ပလက်ဖောင်း။

ဤသည်ဗဟိုစွမ်းအင်အချိန်ဇယားဆွဲစနစ်ဖြစ်သည်။ ဤသည်အဆင့်ဆင့်ဖွဲ့စည်းပုံကိုယနေ့နံနက်တွင်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်ပေါင်းစပ်ထားသောစွမ်းအင်သိုလှောင်မှုစွမ်းအင်သုံးဓာတ်အားပေးစက်ရုံများနှင့်မိုက်ခရိုဂရစ်များကို Multi-node Controllers များမှတဆင့်ရေရှည်အကောင်းဆုံးအချိန်ဇယားဆွဲနိုင်သည်။

ယခု၎င်းကိုပုံမှန်အသိဥာဏ်ရှိသောပါဝါဖြန့်ဖြူးသည့်ကက်ဘိနက်ထဲသို့ထည့်သွင်းလိုက်သည်။ ၎င်းသည်လျှပ်စစ်ဓာတ်အားဖြန့်ဖြူးသည့်ကက်ဘိနက်၏အခြေခံအင်္ဂါရပ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင်အားသွင်းခြင်းနှင့်အားသွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များ၊ အလိုအလျောက်ကာကွယ်မှုနှင့် interface လုပ်ဆောင်မှုများကဲ့သို့သောလုပ်ဆောင်ချက်အမျိုးမျိုးပါ ၀ င်သည်။ ဒါကစံပစ္စည်းကိရိယာများဖြစ်သည်။

node Controller သည်ဒေသတွင်းစွမ်းအင်စီမံခန့်ခွဲမှု၏အဓိကကိရိယာများ၊ အဓိကအချက်အလက်စုဆောင်းမှုလုပ်ဆောင်ချက်များ၊ စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ သိုလှောင်ခြင်း၊ ဤနေရာတွင်ဒေတာနမူနာနှုန်းနှင့်အချက်အလက်ကောက်ယူသည့်အချိန်နှင့် ပတ်သက်၍ အလေးအနက်နှင့်အသေးစိတ်လေ့လာရန်လိုအပ်သည့်ပြaနာတစ်ခုရှိသည်။ ဤနည်းအားဖြင့်ဘက်ထရီ၏နောက်ခံရှိဘက်ထရီအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးအကောင်အထည်ဖော်ပြီးဘက်ထရီကိုထိန်းသိမ်းခြင်းသည်အသိဥာဏ်ရှိသောပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်းသို့ပြောင်းလဲသွားသည်။ ဒီဘက်ထရီရဲ့လက်ရှိအခြေအနေကိုအပြည့်အဝဖော်ပြဖို့နမူနာအရေအတွက်ဘယ်လောက်ကြီးမားတယ်၊ သိုလှောင်မှုဘယ်လောက်မြန်တယ်ဆိုတာကိုလုပ်ပါ။

ငါလျှပ်စစ်ကားတစ်စီးမောင်းမယ်ဆိုရင်၊ လျှပ်စစ်ကားတွေအများကြီးပြောင်းလဲလေ့ရှိပြီးခုန်နေတတ်တယ်ဆိုတာသင်တွေ့လိမ့်မယ်။ တကယ်တော့, စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုပါဝါ system ကိုစွမ်းအင်သိုလှောင် application များအတွက်တူညီသောပြproblemနာရင်ဆိုင်နေရသည်။ ကျနော်တို့ကဒေတာကတဆင့်ဖြေရှင်းနိုင်ဖို့မျှော်လင့်ပါတယ်။ သင့်လျော်သော BMS နမူနာအရွယ်အစားရှိသည်။

ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုအကြောင်းပြောခွင့်ပြုပါ။ လူတိုင်းကအဲဒါကိုအကြိမ် ၆၀၀၀ လုပ်နိုင်တယ်၊ အဲဒါကိုကားထဲမှာအကြိမ်တစ်ထောင်သုံးနိုင်တယ်လို့ပြောတယ်။ ပြောဖို့ခက်ပါတယ် သင်၎င်းကိုစွမ်းအင်သိုလှောင်မှုစနစ်အနေဖြင့်အကြိမ်ပေါင်း ၅၀၀၀ ဟုသင်ပြောဆိုနိုင်သည်။ အသုံးချနှုန်းမည်မျှရှိသနည်း၊ ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ဘက္ထရီကိုယ်တိုင်ကကြီးမားတဲ့ပြhasနာရှိနေလို့၊ စီးပွားရေးကျဆင်းမှုဖြစ်စဉ်အတွင်းမှာဘက်ထရီကျဆင်းခြင်းဟာကျပန်းဖြစ်သည်၊ ဘက်ထရီတစ်ခုချင်းစီကွဲပြားခြားနားစွာကျဆင်းသွားသည်၊ ဘက်ထရီကျဆင်းမှုလည်းကွဲပြားခြားနားသည်။ ဒီဘက်ထရီတွေဘယ်လောက်စွမ်းအင်သုံးနိုင်ပြီးစွမ်းအင်ဘယ်လောက်ရနိုင်မလဲ။ ဤသည်ကိုဂရုတစိုက်ဆန်းစစ်ရန်လိုအပ်သည့်ပြproblemနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်လျှပ်စစ်မော်တော်ယာဉ်များကိုလက်ရှိအချိန်တွင်အသုံးပြုသောအခါ၎င်းတို့ကို ၁၀ မှ ၉၀% အထိအသုံးပြုကြသည်။ စီးပွားရေးကျဆင်းမှုသည်စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုအတွက်ကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ဖြစ်သော ၆၀% မှ ၇၀% အထိသာအသုံးပြုနိုင်သည်။

ပိုကောင်းတဲ့စွမ်းဆောင်ရည်နဲ့ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့စွမ်းဆောင်ရည်ရရှိဖို့ဘယ်လောက်ကြီးမားတဲ့ရွေးချယ်မှုရှိသလဲဆိုတာကိုညှိနှိုင်းဖို့ယိုယွင်းပျက်စီးခြင်းနိယာမအရအုပ်စုဖွဲ့နိုင်သလား။ ဘက်ထရီယိုယွင်းပျက်စီးမှုနိယာမအရဌာနခွဲ ၂၀ ကိုအမှတ်အသားဖြစ်စေ၊ ၎င်းသည်ပိုမိုသင့်လျော်သော (သို့) ၄၀ သည် ပို၍ သင့်လျော်ပြီးစွမ်းဆောင်ရည်နှင့်ပါဝါအီလက်ထရွန်းနစ်အကြားမျှတမှုကိုဖြစ်စေသည်။ ဒါကြောင့်ကျနော်တို့ကပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုနှင့်ပတ်သက်ပြီးတစ်ခုခုလုပ်ပါ၊ ဟုတ်ပါတယ်၊ အဲဒါကိုကက်စကိတ်တွေမှာသုံးဖို့ပိုကောင်းတဲ့နေရာတစ်ခုရှိတယ်။ ငါထင်ထားတာကလွန်ခဲ့တဲ့ ၂ နှစ်အတွင်းကက်စကိတ်အသုံးချမှုဟာတကယ့်တန်ဖိုးရှိတယ်၊ ဒါပေမယ့်နောင်အနာဂတ်မှာအသုံးချသင့်တယ်၊ ဒါပေမယ့်ဘက်ထရီရဲ့စျေးနှုန်းကျဆင်းသွားတာနဲ့အားသွင်းခြင်းနှင့်အားဖြည့်ခြင်းတို့ရဲ့စွမ်းဆောင်ရည်ကိုလည်းစဉ်းစားသင့်တယ်။ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းကကြီးမားသောပြproblemsနာများကိုဖြေရှင်းနိုင်သည်။ မြင့်မားသော modularity နောက်တစ်ခုသည် system တစ်ခုလုံး၏ကုန်ကျစရိတ်ကိုလျော့နည်းစေသည်။ အကြီးမားဆုံးတစ်ခုကအသုံးချမှုနှုန်းကိုတိုးတက်စေနိုင်သည်။

သုံးနှစ်အကြာတွင်ကားတွင်အသုံးပြုသောဘက်ထရီကဲ့သို့ပင်ကျဆင်းမှုသည် ၈% အောက်သာရှိပြီးအသုံးပြုမှုနှုန်းသည် ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းသာရှိသည်။ ဒါဟာသူ့ရဲ့ခြားနားချက်ကြောင့်ဖြစ်သည်။ သင့်အနေဖြင့်အသုံးချနှုန်း (၅) စုံကိုပြုလုပ်ပါက ၇၀% ကိုရနိုင်သည်၊ ၎င်းသည်အသုံးချမှုနှုန်းကိုတိုးတက်စေသည်။ Stringing battery module များကိုအတူတကွတွဲသုံးခြင်းဖြင့်လည်းဘက်ထရီအသုံးချမှုကိုတိုးတက်စေသည်။ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုပြီးနောက်စွမ်းအင်သိုလှောင်မှု ၃၃% တိုးတက်လာခဲ့သည်။

 

ဒီဥပမာကိုကြည့်ပြီးချိန်ခွင်လျှာညှိပြီးနောက် ၇% တိုးနိုင်သည်။ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသောအုပ်စုဖွဲ့ပြီးနောက် ၃.၅% တိုးလာသည်။ ချိန်ခွင်သည် ၇% တိုးနိုင်သည်။ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းကအကျိုးရှိစေသည်။ တကယ်တော့မတူညီတဲ့ထုတ်လုပ်သူတွေရဲ့ဘက်ထရီကျဆင်းရတဲ့အကြောင်းအရင်းကကွဲပြားတယ်။ ဤဘက်ထရီများသည်မည်သည့်အရာဖြစ်လာမည်၊ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောဖြန့်ဖြူးမှုသည်မည်သည့်အရာဖြစ်လာမည်ကိုကြိုတင်သိထားရန်လိုအပ်သည်။

ဤသည်သည်မြင့်မားသောစွမ်းအင်အသုံးချမှုများအတွက်မသင့်တော်သော module အပြည့်အဝပါဝါလွတ်လပ်သောလက်ရှိထိန်းချုပ်မှုကိုကျင့်သုံးသောအစီအစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

module တစ်ခု၏စွမ်းအား၏အစိတ်အပိုင်းကိုလက်ရှိအားဖြင့်လွတ်လပ်စွာထိန်းချုပ်သည်။ ဒီဆားကစ်အလယ်အလတ်နှင့်မြင့်မားသောဗို့အားနှင့်အကြိမ်ကြိမ်အသုံးပြုရန်သင့်လျော်သည်။ ၎င်းသည်မြင့်မားသောဗို့အားနှင့်မြင့်မားသောစွမ်းအင်အတွက်သင့်လျော်သော MMC ဘက်ထရီစွမ်းအင်သိုလှောင်မှုနည်းလမ်းဖြစ်သည်။

ဒါ့အပြင်ဘက်ထရီ status ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအကြောင်းကို။ အစဉ်အမြဲငါကပြောသည်ဘက်ထရီစွမ်းရည်ကိုက်ညီမှုမရှိ, ကျဆင်းမှုကျပန်းဖြစ်ပါတယ်, ဘက်ထရီအိုမင်းကိုက်ညီမှုမရှိခြင်းနှင့်စွမ်းရည်နှင့်ပြည်တွင်းခံနိုင်ရည်အလွန်လျှော့ချနေကြသည်။ သွင်ပြင်လက္ခဏာများကိုဤ parameter သည်အသုံးပြုခြင်း, သင်ပိုမိုအသုံးပြုမှုစွမ်းရည်နှင့်ပြည်တွင်းခုခံသည်။ သငျသညျရှေ့နောက်ညီညွတ်မှုကိုဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားဖို့နည်းလမ်းရှာချင်လျှင်, သင်ကဘက်ထရီတစ်ခုချင်းစီ၏ SOC ခြားနားချက်, ဒီတစ်ခုတည်းဆဲလ်၏ SOC အကဲဖြတ်ရန်, ပြီးတော့သင်ကဒီဘက်ထရီကိုက်ညီမှုဘယ်လောက်နှင့်အမြင့်ဆုံးပါဝါဘယ်လောက်နိုင်ပါတယ်ပြောနိုင်ပါတယ် ။ SOC မှတဆင့်ဘက်ထရီကိုထိန်းသိမ်းခြင်းအားဖြင့်တစ်ခုတည်းသော SOC တစ်ခုကိုဘယ်လိုရနိုင်မလဲ။ လက်ရှိချဉ်းကပ်မှုသည် BMS ကိုဘက်ထရီစနစ်တွင်ထားရန်နှင့်အွန်လိုင်း SOC ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီခန့်မှန်းရန်ဖြစ်သည်။ ကျနော်တို့ကအခြားလမ်းထဲမှာဖော်ပြရန်ချင်တယ်။ နမူနာဒေတာများကိုနောက်ခံသို့ပို့ရန်ကျွန်ုပ်တို့မျှော်လင့်ပါသည်။ ကျနော်တို့နောက်ခံဒေတာမှတဆင့် SOC ၏ဘက်ထရီနှင့်ဘက်ထရီခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ SOH, ဒီအခြေခံပေါ်မှာဘက်ထရီပိုကောင်းအောင်။ ထို့ကြောင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်ကြီးမားသောဒေတာမဟုတ်ဘဲကားဘက်ထရီဒေတာသည်ဒေတာပလက်ဖောင်းဖြစ်သည်ဟုကျွန်ုပ်တို့မျှော်လင့်ပါသည်။ စက်သင်ယူခြင်းနှင့်သတ္တုတူးဖော်ခြင်းမှတစ်ဆင့် SOH ခန့်မှန်းမှုပုံစံကိုတိုးချဲ့ပြီးဘက်ထရီစနစ်အားအပြည့်အ ၀ အားသွင်းခြင်းနှင့်ထုတ်လွှတ်ခြင်းအတွက်စီမံခန့်ခွဲမှုမဟာဗျူဟာကိုခန့်မှန်းမှုရလဒ်အပေါ်အခြေခံသည်။

ဒေတာတွေတက်လာတဲ့အခါနောက်အားသာချက်တစ်ခုရှိသေးတယ်၊ ငါဘက်ထရီကျန်းမာရေးအခြေအနေကိုစောစီးစွာသတိပေးနိုင်သည်။ ဘက်ထရီမီးများမကြာခဏဖြစ်ပွားလေ့ရှိပြီးစွမ်းအင်သိုလှောင်မှုစနစ်သည်လုံခြုံမှုရှိရမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်နောက်ခံအချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီသတင်းအချက်အလက်၊ အလယ်အလတ်နှင့်နှစ်ရှည်အစောပိုင်းသတိပေးမှုများပြုလုပ်ရန်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောဘေးအန္တရာယ်အတွက်ရေတိုနှင့်ရေရှည်အွန်လိုင်းသတိပေးနည်းလမ်းများရှာဖွေရန်နှင့်နောက်ဆုံးတွင်စနစ်တစ်ခုလုံး၏လုံခြုံမှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကိုတိုးတက်စေရန်မျှော်လင့်ပါသည်။

၎င်းမှတစ်ဆင့်ကျွန်ုပ်သည်ကြီးမားသောအတိုင်းအတာများစွာကိုရရှိနိုင်ပါသည်။ တစ်ခုမှာစနစ်၏စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှုန်းကိုမြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်၊ ဒုတိယတစ်ခုသည်ဘက်ထရီသက်တမ်းကိုတိုးမြှင့်ရန်နှင့်တတိယအနေဖြင့်လုံခြုံစိတ်ချရမှုနှင့်ဤစွမ်းအင်သိုလှောင်မှုစနစ်သည်ယုံကြည်စိတ်ချစွာအသုံးပြုနိုင်ရန်ဖြစ်သည်။ ။

ကျွန်ုပ်၏လိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီရန်မည်မျှဒေတာကိုတင်ရန်လိုအပ်ပါသလဲ။ ငါဘက်ထရီ၏လက်ရှိအခြေအနေနှင့်ကိုက်ညီသောအသေးငယ်ဆုံးဘက်ထရီကိုရှာဖွေရန်လိုအပ်သည်။ ဤရွေ့ကားဒေတာနောက်ကွယ်မှခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထောကျပံ့ပေးနိုငျသညျ, ဒေတာများလွန်းမကြီးနိုင်, ဒေတာ၏ကြီးမားသောပမာဏအမှန်တကယ်ကွန်ယက်တစ်ခုလုံးအတွက်အလွန်ကြီးမားသည်။ မီလီစက္ကန့်ပေါင်းများစွာသင်သည်ဘက်ထရီတစ်ခုချင်းစီ၏ဗို့အားနှင့်လျှပ်စီးအားကိုသင်ယူဆောင်သွားသည်၊ ၎င်းကိုနောက်ခံသို့ပို့သောအခါလက်တွေ့မကျပေ။ ယခုကျွန်ုပ်တို့လမ်းကိုတွေ့ပြီ၊ မည်သည့်နမူနာကြိမ်နှုန်းဖြစ်သင့်သည်၊ သင့်အားပြောပြနိုင်သည်။ မည်သည့်ထူးခြားသောအချက်အလက်များကိုသင်ဖြတ်သန်းရမည်ကိုကျွန်ုပ်တို့ဤအချက်အလက်များကိုချုံ့ပြီးကွန်ယက်သို့လွှဲပြောင်းလိုက်သည်။ Battery Curve parameter သည်တစ်မီလီစက္ကန့်ဖြစ်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏အချက်အလက်မှတ်တမ်းသည်အလွန်နည်းပါးသည်။

နောက်ဆုံး BMS တစ်ခုကတော့စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုကုန်ကျစရိတ်သည်ဘက်ထရီကုန်ကျစရိတ်ထက် ပို၍ အရေးကြီးသည်ဟုကျွန်ုပ်တို့ပြောခဲ့သည်။ အကယ်၍ သင်သည်လုပ်ဆောင်ချက်အားလုံးကို BMS သို့ပေါင်းထည့်ပါကဤ BMS ၏ကုန်ကျစရိတ်ကိုမလျှော့ချနိုင်ပါ။ ဒေတာတွေကိုပို့လို့ရလို့ကျွန်တော့်နောက်မှာအင်အားကြီးတဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပလက်ဖောင်းရှိတယ်။ ရှေ့ကိုရှင်းလိုက်မယ်။ ရှေ့ပိုင်းတွင်ဒေတာနမူနာသို့မဟုတ်ရိုးရှင်းသောကာကွယ်မှုသာရှိသည်။ အလွန်ရိုးရှင်းသော SOC တွက်ချက်မှုပြုလုပ်ပါ၊ အခြားအချက်အလက်များကိုနောက်ခံမှပေးပို့သည်။ ယခုကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်နေသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ BMS ၏ပြည်နယ်တစ်ခုလုံးတွက်ချက်မှုနှင့်နမူနာများကိုယူသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်စွမ်းအင်သိုလှောင်မှု node ကိုထိန်းချုပ်ပြီးနောက်ဆုံးတွင်ကွန်ယက်၊ စွမ်းအင်သို့သွားသည်။ သိုလှောင်ခြင်း node Controller သည် algorithm တစ်ခုစီရှိလိမ့်မည်။ နောက်ဆုံးတွက်ချက်မှုကိုနောက်ခံကွန်ယက်ပေါ်တွင်လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းသည် system ဗိသုကာတစ်ခုလုံးဖြစ်သည်။

ညီမျှခြင်း၊ အနိမ့်ဗို့အားရရှိမှုနှင့်လက်ရှိဝယ်ယူမှုအားညီမျှခြင်းဝယ်ယူခြင်းဖြစ်သောအောက်ခြေအလွှာပြောင်းလဲမှု၏ထိရောက်မှုနှင့်ရိုးရှင်းမှုကိုကြည့်ကြပါစို့။ စွမ်းအင်သိုလှောင်မှု node ကိုထိန်းချုပ်သူသည်အောက်ဖော်ပြပါများကို SOC အပါအ ၀ င်၎င်းကိုမည်သို့ကိုင်တွယ်ရမည်ကိုပြောပြပြီးနောက်ခံသည်ထပ်မံအလုပ်လုပ်သည်။ ၎င်းသည်ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်ပြီးဖြစ်သောစမတ်အာရုံခံကိရိယာ၊ ဘက်ထရီစီမံခန့်ခွဲမှုယူနစ်နှင့်အသိဉာဏ် node ထိန်းချုပ်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်စွမ်းအင်သိုလှောင်မှု၏ကုန်ကျစရိတ်ကိုများစွာလျှော့ချပေးသည်။


post အချိန်: Jul-08-2020