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Batteriewarnsystem BWS
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Echtzeit-RisikobewertungDurch die Kombination von Big Data und einem Algorithmus zur Erkennung von Zellanomalien werden verschiedene Parameter analysiert, um das Risikopotenzial der Batterie in Echtzeit zu bewerten und den Gesundheits- und Sicherheitszustand der Zellen schnell zu identifizieren. |
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Einfache Selbstprüfung in der CloudUnterstützt die One-Click-Selbstprüfung in der Cloud, bei der mithilfe der Analyse wichtiger Parameter wie Spannung, Temperatur und Innenwiderstand der gesammelten Batterien der Sicherheitszustand der Stromstation umfassend bewertet und ein Cloud-Prüfbericht erstellt wird. |
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FehlererkennungswarnungDurch einen Algorithmus zur Erkennung von ≥50 Anomalien wird der integrale Zustand der Zelle bewertet, wodurch 7 x 24 Stunden im Voraus Risikowarnungen ausgegeben werden, um die weitere Entwicklung von Sicherheitsrisiken zu vermeiden. |
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Leistungsstarkes AlgorithmenmodellLeistungsstarke Algorithmenmodelle sowie die wiederholte Validierung großer Mengen an Betriebsdaten erreichen eine Vollständigkeits- und Genauigkeitsrate von über 95 %; zudem ermöglichen sie eine frühzeitige Erkennung potenzieller Gefahren bereits mehr als 28 Tage im Voraus. |
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