Solución Integral de Ciclo de Vida para Estacións de Carga
Solución Integral de Ciclo de Vida para Estacións de Carga
Concepto Central: Xestión en cadea cerrada que cubre "Planificación-Construction-Operación-Desmantelamento", logrando unha integración sinxela a través das etapas mediante a digitalización. Aumenta o ROI en máis do 30%.
I. Fase de Planificación e Desenvolvemento: Toma de Decisións Científicas para Reducir o Risco da Inversión
Selección Intelixente de Sitios e Previsión de Carga
Enfoque Basado en Datos: Integra datos GIS, fluxo de tráfico, densidade de usuarios e datos de carga da rede (modelo de clasificación semáforo) para xerar informes de sitios óptimos de forma automática.
Modelo Económico: Incorpora políticas de prezos eléctricos locais e estándares de subvención (por exemplo, subvencións do goberno para infraestruturas de carga).Xestión de Financiamento e Cumprimento
Integración con Sistemas Gobernamentais: Xeración automatizada de documentos para aprobas (por exemplo, procesos de rexistro na NDRC).
Financiamento Innovador: Solucións de arrendamento de equipos e modelos de arbitraxe de electricidade en horas punta e valle.
II. Fase de Diseño e Construction: Estandarización para Eficiencia e Redución de Custos
Solucións de Enxeñaría Modular
Adaptación a Múltiples Escenarios:
Carga de Destino (Áreas Residenciais/Comerciais): Axuste dinámico da potencia mediante carga secuencial resolve os desafíos de expansión da rede.
Estacións de Autopista: Veículos de carga móveis para soporte de emerxencia plug-and-play.Zonas Comerciais: Pilas de carga multimedia de 320kW con pantallas publicitarias para aumentar os ingresos.
o Integración Solar-Almacenamento-Carga: Sistema de bus DC reduce a perda de enerxía en un 15% e alarga a vida útil do equipo (tecnoloxía patentada por Yingjie Electric).
III. Proceso de Construction Controlado
Plataforma Díxital Xemella: BIM + detección de conflitos 3D GIS reducen o tempo de construction en un 20%.
Monitorización de Seguridade AI: Reconocemento de vídeo en tempo real detecta riscos (por exemplo, falta de capacetes, violacións de fronteiras).
IV. Fase de Operacións Intelixentes: Optimización de Rendemento Basada en Datos
Sistema de Mantemento Intelixente
Mantemento Predictivo: Sensores IoT monitorizan as fluctuacións de temperatura/voltaxe das pilas (exactitude de predición de fallos >90%).
Sistema de Ordes de Traballo Móbil: Tempo medio de resposta dos técnicos inferior a 30 minutos mediante despacho por aplicación.Estratexias de Eficiencia Energética
Tarifas Dinámicas: Ajustes de tarifas segundo o uso guiados pola previsión de carga (por exemplo, modelo de "carga en horas valle" da Rede de Guizhou).
Utilización de Enerxía Verde: Suministro prioritario de enerxía solar ás pilas de carga aumenta o uso de renovables ao 40%.
Táboa: KPIs Operativos Núcleo
KPI |
Media da Industria |
Obxectivo da Solución |
Método de Melora |
Dispoñibilidade do Equipo |
92% |
≥98% |
Mantemento predictivo AI + almacenamento de pezas de repuxo |
Utilización Diaria por Cargador |
15% |
≥25% |
Subsidios aos usuarios + direccionamento de tráfico da plataforma |
Custo O&M por kWh |
¥0.12 |
≤¥0.08 |
Inspeccións con drones + monitorización centralizada |
IV. Fase de Desmantelamento e Reciclaxe: Ciclo de Vida Sostible
Cascading e Reciclaxe de Baterías
Avaliación de Saúde: Baterías de VE retiradas reutilizadas para sistemas de almacenamento de enerxía (por exemplo, respaldos de estacións base 5G).Seguimento da Pegada de Carbono
LCA (Análise do Ciclo de Vida): Mede a redución de carbono para participar nos mercados de comercio de carbono.
Resultado do Caso: A rede de carga dunha cidade costeira logrou unha redución do 62% na taxa anual de fallos e unha satisfacción do usuario do 96% despois da implementación.
