Sistema de reconhecimento inteligente de riscos de carregamento interno de veículos elétricos lançado

Notícias do Caixinhas de Marte 8 de maio — Hoje soubemos que, sob a orientação da Administração Geral de Supervisão do Mercado, a Rede Eléctrica de Yunnan, apoiada pelo Centro Nacional de Construção e Aplicação de Dados de Medição (Energia Verde), desenvolveu com sucesso e implementou o “Sistema de Identificação Inteligente de Riscos de Carregamento em Interior de Veículos Eléctricos”.
Este sistema, por meio de inovação tecnológica, capacita a transformação do modelo de supervisão, permitindo a identificação eficiente e precisa, bem como o alerta de riscos, de comportamentos ilegais de carregamento de bicicletas elétricas em edifícios altos.
O sistema constrói um modelo de governança remota de “tecnologia + gestão” baseado em big data, sem necessidade de modificações de hardware.
Tecnicamente, o sistema utiliza algoritmos de inteligência artificial, baseando-se nas características de tendência da curva de carga de 15 minutos fornecidas pelos medidores inteligentes existentes na rede elétrica, para identificar remotamente a “impressão digital eletroquímica” do carregamento de bicicletas elétricas, alcançando monitoramento universal de baixo custo e de fácil expansão.
Atualmente, o sistema já está em fase de teste bem-sucedido em mais de 50 áreas residenciais representativas, com uma taxa de precisão de identificação de 88%, sem necessidade de instalação de equipamentos adicionais ou aumento de investimentos.
(Reportagem da CCTV)

Ver original
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
  • Recompensa
  • Comentar
  • Republicar
  • Partilhar
Comentar
Adicionar um comentário
Adicionar um comentário
Nenhum comentário
  • Fixar