AI는 에너지 저장 산업 변화를 주도합니다

Energy Storage는 데이터 센터에 새로운 녹색 엔진을 제공하며 AI는 또한 에너지 저장 산업의 새로운 변화를 주도하고 있습니다. 수요에는 두 가지 핵심 포인트가 있습니다에너지 저장 기술AI 데이터 센터에서 : 하나는 대용량 저장입니다. 다른 하나는 안전입니다. 에너지 저장 회사는이 두 방향을 향해 노력하고 있습니다.

 

장기 에너지 저장(4 시간 이상 에너지 저장 기술)은 최근 몇 년 동안 광범위한 관심을 받았으며, 연구와 투자의 물결이 촉발되었습니다. 최근 Anhui China Power Xinlong Technology Co., Ltd.는 투자자들에게 응답 했으며이 회사의 새로운 에너지 기술 팀은 현재 장기 에너지 저장 기술 연구 및 관련 제품 연구 개발을 수행하고 있다고 말했습니다.

 

"간헐적 인 특성으로 인해 풍력 및 태양열 발전은 항상 안정적인 전기를 제공 할 수는 없으므로 장기 에너지 저장 기술이 특히 중요해졌습니다." Feng Siyao는 기자들에게 장기 에너지 저장 기술이 안정성을 보장 할 수 없다고 말했다.전원 공급 장치데이터 센터에서는 녹색 전기 소비를 촉진하고 AI 산업의 지속 가능한 개발을 지원합니다.

 

 

또한 AI 혁명으로 인해 에너지 저장 시스템은 기술 아키텍처에서 운영 모드에 이르기까지 본격적인 혁신을 겪고 있습니다. 에너지 저장 분야에 투자 한 최초의 회사 중 하나 인 Beijing Haibosichuang Technology Co., Ltd.는 에너지 저장 시스템의 전체 수명주기의 디지털 권한 부여를 선도했으며 에너지 스토리지 필드에 AI 및 빅 데이터를 적용한 최초의 제조업체 중 하나입니다.

 

"지능적인 관리를 통해에너지 저장 시스템Feng Siyao는 정확한 전력 파견 및 모니터링을 달성하고 운영 효율성을 향상 시키며 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. "Feng Siyao는 말했습니다.

 

에너지 저장 분야의 변환이 끊임없이 발전하고 있지만, 특히 대규모 배치의 경우 에너지 저장 시스템의 건축 및 운영 비용이 여전히 높습니다. 에너지 저장 장비 자체의 조달, 설치 및 후속 운영 및 유지 보수 비용은 컴퓨팅 전원 저장 프로젝트의 주요 병목 현상이 될 수 있습니다.

 

"AI 산업의 컴퓨팅 전력 수요는 계속 증가하고 있습니다. 에너지 저장 시스템의 건설 비용을 줄이는 방법으로 전원 공급 장치가 현재 고려해야 할 주요 문제임을 확인하는 방법." Feng Siyao는 현재 에너지 저장 시스템 구성은 여전히 ​​특정 기술 병목 현상에 직면하고 있다고 말했다. 전력 집약적 인 응용 프로그램을 계산하기 위해 기존 에너지 저장 기술은 고강도 및 고주파수의 요구를 완전히 충족시키지 못할 수 있습니다. 따라서 대규모 장기 에너지 저장 및 고효율 에너지 저장 시스템의 개발 및 적용을 계속 다루는 것이 특히 중요합니다.