ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စွမ်းအင်အသွင်ကူးပြောင်းမှု မြန်ဆန်လာသည်နှင့်အမျှ ထိရောက်သော စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုအတွက် လိုအပ်ချက်သည် ယခင်ကထက် ပိုမိုမြင့်မားလာခဲ့ပါသည်။ သို့သော် လစ်သီယမ်-အိုင်းယွန်းဘက်ထရီများ၏ ရှုပ်ထွေးမှုသည် ခေတ်မီသော စောင့်ကြည့်မှု လိုအပ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် နောက်မျိုးဆက်ဘက်ထရီစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ် (BMS)နည်းပညာသည် ကျွန်ုပ်တို့ စွမ်းအင်ကို သိုလှောင်အသုံးပြုပုံနှင့် ပြောင်းလဲရန် Artificial Intelligence (AI) နှင့် Machine Learning (ML) တို့ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်လာပါသည်။
တုံ့ပြန်ကာကွယ်မှုမှ တက်ကြွသောထောက်လှမ်းရေးသို့ရိုးရာအစဉ်အလာအရ၊ စံ BMS သည် တင်းကျပ်သော၊ စည်းမျဉ်းအခြေခံယုတ္တိဗေဒပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။ ဗို့အား သို့မဟုတ် အပူချိန်သည် သတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်ကို ကျော်လွန်သွားသောအခါ ဘက်ထရီကို ဖြတ်တောက်သည်။ အခြေခံဘေးကင်းရေးအတွက် ထိရောက်သော်လည်း ဤချဉ်းကပ်မှုသည် တုံ့ပြန်မှုရှိသည်။ AI ပေါင်းစပ်မှုသည် ဤပုံစံကို...ကြိုတင်ခန့်မှန်းပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသမိုင်းဝင်ဒေတာပုံစံများကို စဉ်ဆက်မပြတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် AI မောင်းနှင်သော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဆဲလ်ပျက်စီးမှုများ၊ အပူလွန်ကဲမှုအန္တရာယ်များ သို့မဟုတ် စွမ်းရည်ယိုယွင်းပျက်စီးမှုများကို ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်အလိုတွင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ဤကြိုတင်ကာကွယ်မှုချဉ်းကပ်မှုသည် တော်လှန်ပြောင်းလဲနေပါသည်။လီသီယမ်ဘက်ထရီဘေးကင်းရေးအထူးသဖြင့် ကြီးမားသော စွမ်းအင်သိုလှောင်စနစ် (ESS) နှင့် လျှပ်စစ်ယာဉ်များတွင်။
ကျန်းမာရေးအခြေအနေ (SOH) နှင့် SOC ကို ကျွမ်းကျင်စွာ ကိုင်တွယ်ခြင်းဘက်ထရီဓာတုဗေဒ၏ မျဉ်းဖြောင့်မဟုတ်သော သဘောသဘာဝကြောင့် အားသွင်းမှုအခြေအနေ (SOC) နှင့် ကျန်းမာရေးအခြေအနေ (SOH) ကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းခြင်းသည် အမြဲတမ်းစိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ဖြစ်ခဲ့သည်။ Ampere-hour ရေတွက်ခြင်းကဲ့သို့သော ရိုးရာနည်းလမ်းများသည် အချိန်နှင့်အမျှ စုပေါင်းအမှားအယွင်းများ ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသည်။ အဆင့်မြင့်စမတ် BMS ဖြေရှင်းချက်များယခုအခါ Neural Networks နှင့် Cloud Computing တို့ကို အသုံးပြုလာကြသည်။ ဤစနစ်များသည် ဘက်ထရီ၏ "Digital Twin" ကို ဖန်တီးပေးပြီး SOC/SOH ခန့်မှန်းချက်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ သရုပ်ဖော်ခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ဘက်ထရီထုပ်၏ အသုံးပြုနိုင်သော သက်တမ်းကို တိုးချဲ့ပေးပြီး အမြင့်ဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အားသွင်းစက်ဝန်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးသည့် တိကျသောဒေတာကို ရရှိစေပါသည်။
Cloud Computing နှင့် IoT ၏ အခန်းကဏ္ဍ၏ အနာဂတ်ဘက်ထရီစီမံခန့်ခွဲမှုဘုတ်ပေါ်ရှိ ဟာ့ဒ်ဝဲအကြောင်းသာမက ချိတ်ဆက်မှုနှင့်လည်းသက်ဆိုင်ပါသည်။ Internet of Things (IoT) ဖြင့် ဘက်ထရီဒေတာအမြောက်အမြားကို cloud သို့ ပေးပို့ပါသည်။ ဤနေရာတွင် AI အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ယူနစ်ထောင်ပေါင်းများစွာ၏ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဘက်ထရီတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်မှ သင်ယူကာ ယာဉ်စုတစ်ခုလုံး၏ စီမံခန့်ခွဲမှုယုတ္တိဗေဒကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
AI နှင့် BMS နည်းပညာ ပေါင်းစပ်မှုသည် သိသာထင်ရှားသော ခုန်ပျံကျော်လွှားမှုတစ်ခုကို အမှတ်အသားပြုပါသည်။ ပိုမိုစမတ်ကျ၊ ဘေးကင်းပြီး ပိုမိုထိရောက်သော စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခြင်းဖြင့် ဤဆန်းသစ်တီထွင်မှုများသည် ရေရှည်တည်တံ့သော၊ စိမ်းလန်းသော စွမ်းအင်အနာဂတ်အတွက် အရေးကြီးသော အခြေခံအဆောက်အအုံများကို ချမှတ်ပေးနေပါသည်။
ပို့စ်တင်ချိန်: ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ ဖေဖော်ဝါရီလ ၂၈ ရက်
