深圳市华风国际新能源科技有限公司

由于PJM将其快速频率响应倍号（即RegD 信号）修改为在30分钟而不是之前的15分钟内有条件的能量中性，因此电池系统遭受了急剧的退化率和显着的系统降额

原因是∶

·里程比率从27增加到6

·平均幅度大约翻了一番

·能量吞吐量从每天25个循环增加到6个循环

能量吞吐量的激增，以及放电深度（Doo）的增加和偏离的平均充电状态（SoC），加速了退化速度，

·随着DoD的增加，最大累积能量吞吐量迅速下降（图2）。

·当平均充电状态增加超过约50%时，每年的退化几乎翻了一番。（图3）。

团队开发了一种基于人工智能的强大算法，该算法利用深度学习优化储能系统性能，同时参与PM的频率调节投标。

·即插即用产品，从第一天起就提高项目盈利能力

·可以提高任何新的或现有电池项目的性能

·系统寿命长达3倍

·系统相关成本节省约40%

·支持多种电池

Ess优化器为未来版本提供终身保修、全面技术支持和优先定价·无风险的现场试用-免费安装 Optimizer 30天，并看到好处

比较显示了使用本技术与使用另一种典型算法相比时的系统性能。比较是针对三种不同的系统尺寸进行的，代表市场上常用的配置∶ INWIIWMIN。15MWIIMWh和2MMINMINMINAMINA 结果显示了本技术在减少关键电池退化因素的影响方面的几个优势∶

·平均DoD显著降低

·最大Soc值较低，最小。价值更高

·SaC标准偏差要低得多，因此soc在平均值附近的大部分时间里会发生显着变化。

·能量吞吐量较低

·绩效得分仍然很高

可以看出，在所有情况下，强大的解决方案优化器都会升级系统性能，从而直接增加系统价值.