Комплексно решение за цикъл на живот за зарядни станции
Комплексно решение за цикъл на животта на зарядните станции
Основна концепция: Пълно веригово управление, обхващащо „Планиране-Изграждане-Експлоатация-Декомисиониране“, постига безшовна интеграция между етапите чрез дигитализация. Увеличава ROI с над 30%.
Ⅰ. Етап на планиране и развитие: Научно вземане на решения за намаление на инвестициите рискове
Интелигентен избор на място и прогнозиране на нагрузката
Подход, воден от данни: Интегрира GIS данни, трафик, гъстота на потребителите и данни за мрежова нагрузка (модел на градации на светофар) за автоматично генериране на оптимални доклади за места.
Икономическо моделиране: Включва местни политики за цени на електроенергия и стандарти за субсидии (например, държавни субсидии за зарядна инфраструктура).Финансиране и управление на съответствието
Интеграция с държавни системи: Автоматично генериране на документи за одобрения (например, процедури за регистрация в НРС).
Иновативно финансиране: Решения за лизинг на оборудване и модели за арбитраж на електроенергия в пикови и непикови часове.
Ⅱ. Етап на проектиране и изграждане: Стандартизиране за увеличаване на ефективността и намаление на разходите
Модулни инженерни решения
Адаптация към много сценарии:
Зареждане на дестинация (жилищни/коммерчески райони): Динамична регулировка на мощността чрез последователно зареждане решава предизвикателствата за разширяване на мрежата.
Станции на пътя: Мобилни зареждащи автомобили за спешна поддръжка.Комерчни зони: 320кВт мултимедийни зарядни колонки с рекламни екрани за увеличаване на приходите.
o Интегрирано зареждане със слънчева енергия и съхранение: DC шина система намалява загубата на енергия с 15% и удължава жизнения цикъл на оборудването (патентованата технология на Yingjie Electric).
Ⅲ. Контролиран процес на строителството
Цифрова двойница платформа: BIM + 3D GIS детекция на сблъсквания намалява времето за строителство с 20%.
AI наблюдение за безопасност: Реално време видео разпознаване на рискове (например, липса на каски, нарушения на границите).
Ⅳ. Етап на умна експлоатация: Оптимизация на производителността, водена от данни
Интелигентна система за поддръжка
Прогнозна поддръжка: IoT сензори мониторират температурата/напрежението на колоните (>90% точност в прогнозиране на дефектите).
Мобилна система за поръчки: Средно време за отговор на техник <30 минути чрез приложение.Стратегии за енергийна ефективност
Динамично ценообразуване: Промяна на цените в зависимост от часовете, насочена от прогнозиране на нагрузката (например, модела на „непикови часове“ на Guizhou Grid).
Използване на зелена енергия: Приоритетно доставяне на слънчева енергия към зарядните колони увеличава използването на възобновяеми източници до 40%.
Таблица: Основни оперативни KPI
KPI |
Средна стойност в индустрията |
Цел на решението |
Метод за подобрение |
Наличност на оборудването |
92% |
≥98% |
Прогнозна поддръжка AI + предварително подготвени запасни части |
Дневна употреба на зарядно устройство |
15% |
≥25% |
Субсидии за потребители + насочване на трафика в платформата |
Разходи за О&М за кВтч |
¥0.12 |
≤¥0.08 |
Обследвания с дронове + централизирано наблюдение |
Ⅳ. Етап на декомисиониране и рециклиране: Устойчив цикъл на живота
Каскадиране и рециклиране на батерии
Оценка на здравословието: Отстъпени батерии от електромобили се използват повторно за системи за съхранение на енергия (например, резервни системи за базови станции 5G).Следене на углеродния отпечатък
LCA (Животен цикъл анализ): Мери намалението на въглеродния отпечатък за участие в пазара за търговия с въглерод.
Резултат от случая: Зарядната мрежа на приморски град постигна 62% намаление на годишната честота на откази и 96% задоволеност на потребителите след имплементация.
