Komprehensivno rešenje za celokupen životni ciklus napajalnih stanic
Kompletno rešenje za celokupni životni ciklus napajalnih stanic
Osnovna koncepta: Celokupno upravljanje zatvorene verige koje pokrivaju „Planiranje-Izgradnja-Operativnost-Deaktivacija“, dostizanje bezprekornog integrisanja preko etapa kroz digitalizaciju. Povećava ROI za preko 30%.
I. Faza planiranja i razvoja: Znanstveno donošenje odluka za smanjenje rizika investicije
Pametna selekcija lokacije i prognoza opterećenja
Pristup baziran na podacima: Integrira GIS podatke, prometni tok, gustinu korisnika i podatke o opterećenju mreže (model ocenjivanja sačekivanih semafora) za automatsko generisanje optimalnih izveštaja o lokaciji.
Ekonomska modeliranja: Uključuje lokalne politike cijena električne energije i standardi subvencija (npr. državne subvencije za infrastrukturu napajanja).Finansiranje i upravljanje usklađenosti
Integracija državnih sistema: Automatsko generisanje dokumenata za odobrenja (npr. postupak prijave kod NDRC).
Inovativno finansiranje: Rešenja za leasing opreme i modeli arbitraže visokih i niskih tarifa električne energije.
II. Faza dizajna i izgradnje: Standardizacija za efikasnost i smanjenje troškova
Modularna inženjerska rešenja
Multiscenarijska prilagodljivost:
Napajanje odredišta (stanovanjski/komercijalni prostori): Dinamička prilagodba snage putem sekvencijalnog napajanja rešava izazove proširenja mreže.
Stanice na autoputu: Mobilni vozila za hitnu podršku u obliku plug-and-play.Komercijalni zoni: 320 kW multimedijske napajalne stane sa reklamnim displejima za povećanje prihoda.
o Integrirano sunčevi energetski sistem-skladištenje-napajanje: DC bus sistem smanjuje gubitke energije za 15% i produžava vreme trajanja opreme (patentirana tehnologija Yingjie Electric).
III. Kontrolisan proces izgradnje
Digitalni dvojnik platforme: BIM + 3D GIS detekcija sudara smanjuje vreme izgradnje za 20%.
AI nadzor bezbednosti: Stvarno-vremensko prepoznavanje video snimaka detektuje rizike (npr. nedostatak šlemova, prelaz preko granica).
IV. Faza pametne operativnosti: Optimizacija performansi bazirana na podacima
Pametni sistem održavanja
Prediktivno održavanje: Senzori IoT nadgledaju fluktuacije temperature i napona na stanici (>90% tačnosti predviđanja grešaka).
Mobilni sistem radnih naloga: Prosječno vrijeme odgovora tehničara ispod 30 minuta putem aplikacije za raspoređivanje.Strategije efikasnosti energije
Dinamičko cijenjenje: Prilagođavanje tarifa prema vremenu korištenja vodeno prognozama opterećenja (npr. model „napajanje tijekom vremena manje potrošnje“ Guizhou Grid).
Korištenje zelene energije: Prioritetno isporučivanje solarne energije napajalnim stanicama povećava upotrebu obnovljivih izvora do 40%.
Tabela: Ključni operativni KPI-ovi
KPI |
Prosječno u industriji |
Cilj rešenja |
Metoda poboljšanja |
Dostupnost opreme |
92% |
≥98% |
Prediktivno održavanje AI + skladištenje rezervnih dijelova |
Dnevna upotreba po napajalnoj stanici |
15% |
≥25% |
Subvencije korisnicima + usmeravanje prometa platforme |
Troškovi O&M po kWh |
¥0.12 |
≤¥0.08 |
Inspekcije dronovima + centralni nadzor |
IV. Faza deaktivacije i recikliranja: Održivi životni ciklus
Kaskadno upotrebljavanje i recikliranje baterija
Ocena zdravlja: Iskoristiti baterije otpornih električnih vozila za sisteme za čuvanje energije (npr. rezervni sistemi za 5G bazne stanice).Praćenje otiska ugljičnog dioksida
LCA (Procjena životnog ciklusa): Mjeri smanjenje emisija ugljičnog dioksida za učešće na tržištima za trgovanje ugljičnim dioksidom.
Rezultat slučaja: Mreža napajalnih stanica u primorskom gradu je postigla 62% smanjenje godišnjeg stopa grešaka i 96% zadovoljstva korisnika nakon implementacije.
