上海昆实电气自动化的工业储能设备配备了智能 EMS(能量管理系统),支持各种能量策略。通过该系统,设备能够根据企业的用电需求、电网电价波动以及发电情况等多种因素,智能地规划充放电策略。例如,在峰谷电价差异明显的地区,EMS 系统可自动在低谷电价时段充电,高峰时段放电,实现峰谷价差套利,降低企业用电成本。同时,在企业有光伏发电等可再生能源接...
查看详细 >>上海昆实电气自动化有限公司的工业储能设备在容量设计上独具匠心。其研发团队深入调研各类工业场景,无论是小型加工厂的日常用电储备,还是大型制造企业的大规模能源存储需求,都能精细匹配。例如,针对一些间歇性用电需求大的企业,昆实电气可提供大容量储能设备,像 261 度电储能柜这类产品,以超高能量密度实现了大容量存储,占地面积* 1.47m²,却能...
查看详细 >>一旦上海昆实电气自动化的工业储能设备出现故障,公司的快速响应维修服务能够有效减少设备故障期间的场地闲置损失。企业只需通过客服热线或在线平台反馈故障信息,公司的售后团队会在***时间做出响应。技术人员会根据故障描述,携带必要的维修工具和备品备件,迅速前往企业现场进行维修。在维修过程中,技术人员凭借专业的技能和丰富的经验,快速定位故障原因并进...
查看详细 >>通过高度一体化集成设计,上海昆实电气自动化将工业储能设备的占地面积降至比较低。设备将电池、BMS(电池管理系统)、PCS(储能变流器)、EMS(能量管理系统)等**组件集成于一体,相比传统的分体式储能系统,**减少了组件之间的连接线缆和安装空间。例如,在一些小型加工企业中,由于生产场地有限,没有过多空间用于安装复杂的储能设备。昆实电气的一...
查看详细 >>上海昆实电气自动化针对一些特殊场景对空间的严格要求,推出了具有超薄外形设计的工业储能设备。这些设备的厚度大幅缩减,能够轻松安装在狭窄的过道、墙壁边缘等空间受限区域。在一些老旧的工业楼宇中,由于建筑结构的限制,可供安装储能设备的空间十分有限。昆实电气的超薄储能设备可以沿着楼梯间的墙壁、走廊的侧面等位置进行安装,不影响人员和货物的正常通行,同...
查看详细 >>通过高度一体化集成设计,上海昆实电气自动化将工业储能设备的占地面积降至比较低。设备将电池、BMS(电池管理系统)、PCS(储能变流器)、EMS(能量管理系统)等**组件集成于一体,相比传统的分体式储能系统,**减少了组件之间的连接线缆和安装空间。例如,在一些小型加工企业中,由于生产场地有限,没有过多空间用于安装复杂的储能设备。昆实电气的一...
查看详细 >>随着企业的发展和生产规模的扩大,对工业储能设备容量的需求可能会不断增加。上海昆实电气自动化有限公司的工业储能设备采用模块化设计理念,为企业提供了灵活的扩容方案。例如 TB - YL - 261.25KWh - 125K 产品,用户可根据实际需求,方便地增加或减少模块数量,实现储能容量的灵活调整。这种模块化设计不仅降低了企业在初期的投资成本...
查看详细 >>上海昆实电气自动化在工业储能设备的兼容性方面,从软硬件两个层面进行了双重优化。在硬件上,采用标准化接口设计,方便与不同型号、规格的设备进行物理连接;在软件层面,开发了开放式的通信协议和控制程序,能够与多种第三方软件系统进行数据交互和协同控制。在智能工厂的建设过程中,需要将储能设备与工厂的智能制造系统、能源管理系统等进行集成。上海昆实电气的...
查看详细 >>为确保工业储能设备在整个使用周期内始终保持高效运行,同时合理利用占地面积,上海昆实电气自动化提供全周期的维护保养服务。公司制定了详细的设备维护计划,定期安排专业技术人员对设备进行巡检和保养。在巡检过程中,技术人员会检查设备的运行状态、电池性能、散热系统等关键部位,及时发现潜在问题并进行处理,避免因设备故障导致的停机和场地闲置。例如,通过定...
查看详细 >>上海昆实电气自动化的工业储能设备搭载先进的 BMS(电池管理系统),该系统对提升设备循环寿命起到关键作用。BMS 系统可实时监测每节电池的电压、电流、温度等参数,通过精确的数据分析与算法,对电池充放电过程进行智能调控。当某节电池出现电压异常或温度过高时,系统会及时调整充放电策略,避免电池过充过放,有效延缓电池老化速度。此外,BMS 系统还...
查看详细 >>上海昆实电气自动化始终致力于工业储能设备的可靠性改进,通过持续的技术研发与创新,保持行业**水平。公司建立了完善的设备运行反馈机制,收集客户在实际使用过程中遇到的问题与建议。研发团队针对这些反馈信息,深入分析设备在可靠性方面存在的不足,开展针对性的技术改进。例如,根据客户反映的设备在某些特殊工况下的稳定性问题,研发团队对设备的控制算法与硬...
查看详细 >>上海昆实电气自动化的工业储能设备具备智能健康监测功能,可对设备循环寿命进行有效预测。设备内置的传感器与数据分析系统,能持续采集电池在使用过程中的各项数据,通过大数据分析与机器学习算法,对电池的健康状态进行评估,预测电池性能衰减趋势。当系统检测到电池循环寿命接近预期极限时,会提前发出预警,并提供相应的维护建议。企业可根据预警信息,提前制定设...
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