Teljes Életciklus Megoldás Töltőállomásokhoz
Teljes Életciklusú Megoldás Töltőállomásokhoz
Megoldás alapelve: Teljes láncú zárt körű felügyelet „Tervezés-Építés-Működtetés-Szétbontás” szakaszokon át, amelyek digitális integrációval összekapcsolódnak. A visszatérő befektetés (ROI) 30%-kal megnövekszik.
I. Tervezési és Fejlesztési Fázis: Tudományos Döntéshozatal a Befektetési Kockázat Csökkentése Érdekében
Intelligens Helyzetválasztás és Terhelés-előrejelzés
Adatvezérelt Módszer: Integrálja a GIS adatokat, a forgalmi adatokat, a felhasználói sűrűséget és a hálózati terhelési adatokat (forgalomvilágítási osztályozási modell) az optimális hely jelentések automatikus előállításához.
Gazdasági Modellek: Beépíti a helyi villamosenergia árazási politikákat és támogatási normákat (pl. kormányi támogatás töltőinfrastruktúrákhoz).Pénzügyi és Jogi Felügyelet
Kormány Rendszer Integrációja: Azonosítási dokumentumok automatikus generálása (pl. NDRC bejelentési eljárások).
Innovatív Pénzügyezés: Berendezés bérlési megoldásai és csúcspont/alacsony pontú villamosenergia tőkepiaci modellek.
II. Tervezési és Építési Fázis: Standardizáció Hatékonyság és Költségcsökkentés Érdekében
Moduláris Mérnöki Megoldások
Több Szituációs Alkalmazhatóság:
Célhelyi Töltés (Lakossági/Kereskedelmi Területek): Dinamikus teljesítménybeállítás sorozatos töltéssel oldja meg a hálózat bővítési problémáit.
Autópálya Állomások: Mobil töltő járművek válságra való gyors csatlakoztatáshoz.Kereskedelmi Zónák: 320 kW multimédia töltőoszlopok reklámmegjelenítéssel a bevétel növelése érdekében.
o Napelektároló-Töltő Integráció: DC busz rendszer 15%-kal csökkenti az energia elvesztését és meghosszabbítja a berendezések élettartamát (Yingjie Electric szabadalmi technológia).
III. Ellenőrzött Építési Folyamat
Digitális Ikrek Platform: BIM + 3D GIS ütközés-ellenőrzés 20%-kal csökkenti az építési időt.
AI Biztonsági Figyelés: Valós idejű videófelismerés veszélyeket észlel (pl. hiányzó kalap, határérték megsértése).
IV. Okos Működési Fázis: Adatvezérelt Teljesítményoptimalizálás
Intelligens Karbantartási Rendszer
Előrejelző Karbantartás: IoT szenzorok figyelik a töltőoszlop hőmérsékletét/voltázsát (>90% hiba előrejelzési pontosság).
Mobil Ügyfélszolgálati Rendszer: Alatt 30 perc átlagos technikus válaszidő mobil alkalmazással.Energiatakarékos Stratégiák
Dinamikus Árazás: Időbeli árváltozások terhelés-előrejelzés szerint (pl. Guizhou Villamos hálózat „csúcsponton kívüli töltés” modellje).
Zöld Energia Használata: Napenergia prioritásos használata a töltőoszlopokban 40%-ra növeli a megújuló energia használatát.
Táblázat: Legfőbb Működési KPI-k
KPI |
Ágazati Átlag |
Megoldás Célok |
Javítási Módszer |
Berendezés Elérhetősége |
92% |
≥98% |
AI előrejelző karbantartás + tartalék részletek előkészítése |
Napi Használat Töltőenként |
15% |
≥25% |
Felhasználói támogatás + platform forgalomirányítás |
Karbantartási és Üzemeltetési Költség kWh-szerint |
¥0.12 |
≤¥0.08 |
Drón ellenőrzések + központosított figyelés |
IV. Szétbontási és Reciklálási Fázis: Fenntartható Életciklus
Akkumulátorok Lépcsőzetes Használata és Reciklálása
Egészségügyi Értékelés: Kihasznált elektromos jármű akkumulátorok újrahasználása energiatároló rendszerekhez (pl. 5G alapállomás biztonsági mentés).Szárazlábas Nyomkövetés
Életciklus Elemzés (LCA): A szén-leküldés mérése a szénkereskedelem piacán való részvétel érdekében.
Eset Eredménye: Egy partvidéki város töltőhálózata 62%-kal csökkentette az éves hibaráta és 96%-os felhasználói elégedettséget ért el a megoldás bevezetése után.
