Komplette Lebenszykluslösung für Ladestationen
Umfassende Lebenszykluslösung für Ladesäulen
Kernkonzept: Vollständiges Kettenmanagement, das „Planung-Bau-Betrieb-Stilllegung“ abdeckt und durch Digitalisierung eine nahtlose Integration über alle Phasen hinweg ermöglicht. Erhöhung der ROI um über 30%.
I. Planungs- und Entwicklungsphase: Wissenschaftliche Entscheidungsfindung zur Reduzierung des Investitionsrisikos
Intelligente Standortauswahl & Lastprognose
Datengetriebener Ansatz: Integriert GIS-Daten, Verkehrsfluss, Nutzerdichte und Netzzustandsdaten (Ampel-Klassifizierungsmodell), um automatisch optimale Standortberichte zu generieren.
Wirtschaftliches Modell: Berücksichtigt lokale Strompreispolitiken und Subventionsstandards (z.B. staatliche Förderungen für Ladeinfrastrukturen).Finanzierung & Konformitätsmanagement
Integration in Regierungssysteme: Automatische Dokumentengenerierung für Genehmigungen (z.B. NDRC-Verfahren).
Innovative Finanzierung: Leasinglösungen für Geräte und Spitzen-/Talzeit-Arbitrage-Modelle.
II. Entwurfs- und Bauphase: Standardisierung für Effizienz und Kosteneinsparung
Modulare Ingenieurlösungen
Mehrere Szenarien anpassbar:
Ziel-Ladung (Wohn- / Geschäftsviertel): Dynamische Leistungsanpassung durch sequenzielle Ladung löst Herausforderungen bei der Netzkapazitätserweiterung.
Autobahnraststätten: Mobile Lade-Fahrzeuge für Notfall-Plug-and-Play-Unterstützung.Geschäftsviertel: 320 kW Multimedia-Ladesäulen mit Werbeanzeigen, um den Umsatz zu steigern.
o Integrierte Solar-Speicher-Ladung: Gleichstrom-Bussystem reduziert Energieverluste um 15% und verlängert die Lebensdauer der Ausrüstung (Yingjie Electric patentierte Technologie).
III. Geplanter Bauvorgang
Digital Twin-Plattform: BIM + 3D GIS-Kollisionserkennung verkürzt die Bauzeit um 20%.
KI-gestützte Sicherheitsüberwachung: Echtzeit-Videorekognition erkennt Risiken (z.B. fehlende Helme, Grenzverletzungen).
IV. Smarte Betriebsphase: datengetriebene Leistungsoptimierung
Intelligentes Wartungssystem
Vorhersagemäßige Wartung: IoT-Sensoren überwachen Temperatur- und Spannungsschwankungen an den Ladepunkten (>90% Vorhersagegenauigkeit für Störungen).
Mobile Arbeitsauftragsverwaltung: Durchschnittliche Reaktionszeit von Technikern unter 30 Minuten durch App-Dispatch.Energieeffizienzstrategien
Dynamische Preisgestaltung: Zeitabhängige Tarifanpassungen basierend auf Lastprognosen (z.B. Guizhou Grids "Talzeit-Ladung"-Modell).
Nutzung grüner Energie: Priorisierte Versorgung der Ladesäulen mit Solarenergie erhöht den Anteil erneuerbarer Energien auf 40%.
Tabelle: Kernbetriebs-KPIs
KPI |
Branchendurchschnitt |
Lösungsziel |
Verbesserungsmethode |
Geräteverfügbarkeit |
92% |
≥98% |
KI-gestützte vorhersagemäßige Wartung + Ersatzteile bereitstellen |
Tägliche Nutzung pro Ladestation |
15% |
≥25% |
Nutzerzuschüsse + Plattform-Verkehrssteuerung |
O&M-Kosten pro kWh |
¥0.12 |
≤¥0.08 |
Drohneninspektionen + zentrale Überwachung |
IV. Stilllegungs- und Recyclingphase: Nachhaltiger Lebenszyklus
Batteriekaskaden & Recycling
Gesundheitsbewertung: Ausgemusterte Elektrofahrzeugbatterien werden für Energiespeichersysteme wiederverwendet (z.B. als Backup für 5G-Basisstationen).CO2-Fußabdruck-Verfolgung
LCA (Life Cycle Assessment): Misst CO2-Reduktionen für die Teilnahme am CO2-Handel.
Fallstudie-Ergebnis: Das Ladesäulen-Netzwerk einer Küstenstadt erreichte nach der Implementierung eine Reduzierung des jährlichen Ausfallrates um 62% und eine Nutzerzufriedenheit von 96%.
