安全新卫士│采日能源故障预测系统再添领先技术！

近日，安全采日能源储能设备新一代热失控预测技术成功研发，新卫系统可大幅度降低用户的士│用能风险，给用户带来更安全的采日保障，与采日能源边缘计算设备MOFS，故障共同交付于后续的预测人工智能训练师好找工作吗储能项目中。

故障预测系统是再添采日的核心技术产品之一，通过实时监测和分析储能系统的领先数据，提前发现潜在的技术故障，提高储能设备的安全可靠性和安全性。此次热失控预测技术的新卫系统进化，能更精确，士│更提前地发现电池或设备中存在的采日人工智能训练师初级目标问题，并及时采取行动防止事故发生，故障从而进一步提高储能设备的预测安全性。同时，该技术还可以帮助我们进行节能优化，避免能源浪费，提高效率。

采日能源热失控技术建立实时、短期、长期的预警模型。采用迁移学习算法，充分利用多种电池类型、多工况下的案例数据，结果作为机器学习模型输入。该模型由域对抗网络和值对抗网络组成，从而训练出更具泛化能力的模型。为了解决不同工况下的温度偏移问题，通过智能算法，从SOC、SOH，不同类型的触发条件的维度模型训练，长期模拟运算，以及在设备上进行实际测试，其模拟和实测效果两方面验证理论逻辑，获得锂离子电池热失控风险量化结果。

与常规在云端部署的预测系统不同的是，采日能源故障预测系统可部署在采日能源边缘计算MOFS系统上，在本地进行数据采集、分析和决策，不必将数据传输到云端进行处理，进一步提高了预测的精确度和预测时间，又可降低了数据泄露和安全风险的可能性，真正达到实时预测系统，同时搭配可视化的数据分析工具，查看、分析不同组件之间信号流动、性能参数等，更好评估不同控制策略方案的效果。

与此同时，故障预测系统与采日能源的微网优化调度系统、虚拟电力厂（VPP）调度系统集成部署在MOFS系统平台上，可对区域级，不同类型的储能设备及其他设备系统进行故障预测和分析，成为储能设备及大系统的超级安全卫士！