150KW iHouse-A150 Systém skladování energie kontejnerového typu
| Velikost modelu | 150 kW/150 kWh |
| Parametry | 150 kWh |
| Nominální kapacita | 150 kWh |
| Hodnocené rádio | 1C |
| AC výstupní napětí | 400V |
| Výstupní frekvence AC | 50Hz/60Hz |
| Jmenovitý výkon | 150 kW |
| Pracovní režim | On grid&off grid |
| Cykly | ≥4000 |
| Teplota okolí | -25℃~+50℃ |
| Pracovní teplota baterie | 15℃~+35℃ |
| Nadmořská výška | ＜3000 m |
| Kontejner | 10 stop |
| Stupeň ochrany | IP54 |
| Stupeň požární ochrany | Požární alarm, hašení heptafluorpropanem |
| Váha (kg) | 4500 |
Řešení na jednom místě
IHouse poskytuje řešení na klíč, které integruje baterii, systém PCS, systém BMS, klimatizační systém, hasicí systém, monitorovací systém atd. Vestavěný EMS bude vzdáleně sledovat provozní stav a data systému a inteligentně řídit a koordinovat všechny moduly.
Dlouhá výdrž baterie
Životnost baterie má přímý vliv na návratnost investice.Při běžné údržbě může životnost systému dosáhnout více než 1 milionkrát.BMS monitoruje proud, napětí a další data v reálném čase a odpojí baterii, jakmile je zjištěna abnormalita.
Systém chlazení větrem
Aby byla baterie zajištěna optimální pracovní teplotou, je kontejner speciálně navržen s nezávislým designem vzduchového potrubí a vybaven speciální průmyslovou klimatizací, která zajišťuje odvod tepla systému.
Modulární architektura
Systém využívá modulární architekturu a lze jej snadno rozšířit.A kapacitu lze flexibilně konfigurovat podle požadavků zákazníka.
Včasné varování při poruše
Na základě provozu zařízení, historických dat, abnormálních podmínek a přijetí algoritmů umělé inteligence, které odrážejí vzor chyb, aby bylo dosaženo přesné předpovědi poruch.
Služby, které poskytujeme
- ·Komplexní příprava náhradních dílů.
- ·7*24 hodin vzdáleného datového provozu.
- · SMS brána v reálném čase a online odezva na poplach.
- · Mechanismus provozu s nízkou zátěží během poruchových období (je-li povoleno).
- ·Vzdálená cloudová eliminace chyb pro 75+ chybových scénářů (kumulativní).
- ·Denní, týdenní, měsíční, čtvrtletní, pololetní a roční provozní data analýzy a optimalizační mechanismy.
