2025 ခုနှစ်တွင်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ EV မွေးစားခြင်းကိုကျော်ဖြတ်ခြင်းသည် 45% ကျော်ထက် 45% ကျော်လွတ်သည်နှင့်အမျှကွန်ရက်စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းသည်ကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုများကိုအားသွင်းသည်။
• 0 ယ်လိုအားခန့်မှန်းခြင်းအမှားများ -အမေရိကန်စွမ်းအင်စာရင်းအင်းစာရင်းအင်းများကအားသွင်းထားသည့်နေရာအသစ်များ၏ 30% သည်ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုကြောင့် 50% အသုံးချခြင်းခံရသည်။
• GRID စွမ်းရည် strain:ဥရောပဇွန်လတွင်အသင်းအဖွဲ့များကမူမထိန်းချုပ်နိုင်သောတိုးချဲ့မှုသည် 2030 တွင် Grid အဆင့်မြှင့်တင်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို 320% ဖြင့် 320% ဖြင့်ပြုလုပ်နိုင်သည်ဟုသတိပေးသည်။
•သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံအပိုင်းအစ:JD Power Excending တစ်ခုကသုံးစွဲသူ 67 ရာခိုင်နှုန်းသည် charger malfulction သို့မဟုတ် queues များကြောင့်အဝေးမှ eV ခရီးသွားများစွန့်ပစ်သည်။
ရိုးရာစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းကိရိယာများသည်ဤရှုပ်ထွေးမှုများနှင့်တိုက်ပွဲများရုန်းကန်နေရပြီးဒီဂျစ်တယ်အမြွှာနည်းပညာသည်ဂိမ်းပြောင်းလဲခြင်းအနေဖြင့်ပေါ်ပေါက်လာသည်။ ABI သုတေသနသည် 2025 ခုနှစ်တွင် 2025 ခုနှစ်တွင်ဒေါ်လာ 2.7 ဘီလီယံအထိဒေါ်လာ 2.7 ဘီလီယံအထိရောက်ရှိရန်ကမ္ဘာ့အားသွင်းသည့်အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာဒစ်ဂျစ်တယ်အမြွှာစျေးကွက်ကိုဒေါ်လာ 2.7 ဘီလီယံအထိရောက်ရှိစေမည်ဟုခန့်မှန်းထားသည်။
I. ဒီဂျစ်တယ်အမွှာနည်းပညာကို demystifying
အဓိပါ်ပယ်
ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများသည် iot Sensor များ, 3D မော်ဒယ်လ်နှင့် AI algorithms မှတဆင့်တည်ဆောက်ထားသောရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာပိုင်ဆိုင်မှုများကို virtual replicas ဖြစ်သည်။
•အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာစည်းညှိခြင်း -≤50ms latency နှင့်အတူ 200+ parameters တွေကို (ဥပမာ - ဗို့အား, အပူချိန်) ကိုစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း။
• Dynamic Simulation:ဝန်ခန့်မှန်းချက်နှင့်ကျရှုံးခန့်မှန်းချက်အပါအ 0 င် 12 ဇာတ်လမ်းများ simulating ။
•ပိတ်ထားသောကွင်းဆက်အကောင်းဆုံး -အလိုအလျောက်ထုတ်လုပ်သည့်ဆိုဒ်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့်ပစ္စည်းကိရိယာပြင်ဆင်မှုအကြံပြုချက်များ။
ဗိသုကာအတတ်ပညာ
•အာရုံခံအလွှာ:32 charger လျှင် Sensors (ဥပမာ - ± 0.5% တိကျမှန်ကန်မှုနှင့်အတူ Hall လက်ရှိအာရုံခံကိရိယာများ) ။
•ဂီယာ layer:5G + EDEGS ကွန်ပျူတာ node များ (<10ms lateny) ။
•မော်ဒယ်လ်ပုံစံ -Multi-properics Simulation အင်ဂျင် (≥98% တိကျမှန်ကန်မှု) ။
•လျှောက်လွှာအလွှာ:Ar / VR-EnableD ဆုံးဖြတ်ချက်ပလက်ဖောင်းများ။
2 ။ စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းအတွက်တော်လှန်ရေးသမားလျှောက်လွှာ
1 ။ တိကျစွာတောင်းဆိုခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု
Siemens 'မြူးနစ်အားသွင်းကွန်ယက်အမွှာပေါင်းစပ်:
•မြူနီစီပယ်အသွားအလာအချက်အလက် (90% တိကျမှု)
•ယာဉ် Soc Meatmaps
•အသုံးပြုသူအပြုအမူပုံစံများ78% ဘူတာရုံအသုံးချရေး (41% မှ) နှင့် 60% ပိုမိုတိုတောင်းသောစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းသံသရာ။
2 ။ Grid- ညှိနှိုင်းဒီဇိုင်း
ယူကေအမျိုးသားဇယားကွက်၏ဒစ်ဂျစ်တယ်အမြွှာပလက်ဖောင်းရရှိခဲ့သည်။
• Dynamic Load Simulation (100 မီတာ + variable တွေကို)
• topology optimization (18% နိမ့်မျဉ်းကြောင်းဆုံးရှုံးမှု)
•သိုလှောင်ရေးပြင်ဆင်မှုလမ်းညွှန်ချက် (3.2 နှစ် ROI) ။
3 ။ Multi- ရည်ရွယ်ချက် optimization
currepoint's Ai အင်ဂျင်သည်လက်ကျန်ငွေများ -
• Capex
• NPV အမြတ်အစွန်း
လော့စ်အိန်ဂျယ်လိစ်စီမံကိန်းများအတွက် Prosm Projects 34% ပိုမိုမြင့်မားသော ROI ပို့ဆောင်ခြင်း။
iii ။ စမတ်စစ်ဆင်ရေးနှင့်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု
1 ။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းခြင်း
Tesla v4 supercharger အမွှာ:
• LSTM algorithms မှတဆင့် cable aging ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းပါ (92% တိကျမှန်ကန်မှု)
•အလိုအလျောက် dispatch ပြုပြင်ရေးအမှာစာ (<8 မိနစ်တုံ့ပြန်မှု)
• 2024 ခုနှစ်တွင် 69% လျှော့ချသည်။
2 ။ စွမ်းအင် optimization
Enel X ၏ VPP ဖြေရှင်းချက်ကို Endel:
•လျှပ်စစ်စျေးကွက် 7 ခုနှင့်ချိတ်ဆက်ခြင်း
• charger outputs 1,000+ ကို dynamically addratically
•နှစ်စဉ်ဘူတာရုံ 0 င်ငွေကိုဒေါ်လာ 12000 ဖြင့်တိုးမြှင့်ပေးလိုက်သည်။
3 ။ အရေးပေါ်ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု
EDF ၏တိုင်ဖွန်းမုန်တိုင်းဖြေဆိုသည့် module
•ရာသီဥတုဆိုးရှားမှုအောက်တွင် GRID သက်ရောက်မှုများကို Simulates
•အရေးပေါ်အစီအစဉ် 32 ခုကိုထုတ်ပေးသည်
• 2024 ခုနှစ်တွင် 55% ဖြင့်ဘေးအန္တရာယ်ပြန်လည်ထူထောင်ရေးထိရောက်မှုကိုတိုးတက်အောင်လုပ်ပါ။
IV ။ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကိုတိုးမြှင့်ခြင်း
1 ။ Smart Navigation
Volkswagen Cariad Twin ပလက်ဖောင်း:
•အချိန်နှင့်တပြေးညီ Charger Health Status ကိုပြသသည်
•ဆိုက်ရောက်အပေါ်သို့ရရှိနိုင်သည့် connectors များကိုခန့်မှန်းသည်
•အသုံးပြုသူအကွာအဝေးစိုးရိမ်စိတ်ကို 41% ဖြင့်လျှော့ချသည်။
2 ။ ကိုယ်ပိုင် 0 န်ဆောင်မှုများ
BP Pulse ၏အသုံးပြုသူအဆောင်
•အမူအကျင့်ဆိုင်ရာအမှတ်အသားများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
•အကောင်းဆုံးအားသွင်းသည့် 0 င်းဒိုးများကိုအကြံပြုသည်
•အသင်း 0 င်သက်တမ်းတိုးခြင်းကို 28% တိုးပွားစေသည်။
3 ။ Remote အကူအညီ
ABB စွမ်းရည်™ charger Care:
•ပြတ်ရွေ့ကုဒ်များ Scan ဖတ်မှတဆင့် ar guiggers
•ကျွမ်းကျင်သူစနစ်များနှင့်ချိတ်ဆက်သည်
• Onsite Repart အချိန်ကို 73% လျှော့ချသည်။
V. စိန်ခေါ်မှုများနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများ
စိန်ခေါ်မှု 1: ဒေတာအရည်အသွေး
Solution: Self-calibrating အာရုံခံကိရိယာများ (± 0.2% အမှား)
•အမှု - အိုင်းယန်းအဝေးပြေးလမ်းကအားသွင်းစက် 99.7% ဒေတာအသုံးချနိုင်မှုကိုရရှိခဲ့သည်။
စိန်ခေါ်မှု 2: တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်
ဖြေရှင်းနည်း - ပေါ့ပါးဖက်ဖက်လွှတ်ပေးအပ်သည့်လေ့လာမှု (64% နိမ့်သောဝယ်လိုအား)
•ဖြစ်ရပ်မှန်: NIO Battery Swap Stations သည်မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို 58% လျှော့ချခဲ့သည်။
စိန်ခေါ်ချက် 3- လုံခြုံရေးအန္တရာယ်များ
Solution: Homomorphic encryption + blockchain
•အမှု - 2023 ခုနှစ်မှစ. Evgo သည်ဒေတာချိုးဖောက်မှုများကိုဖျက်သိမ်းလိုက်သည်။
အနာဂတ်အလားအလာ - ဒစ်ဂျစ်တယ် Twin 2.0
ယာဉ် - ဇယားကွက်ပေါင်းစည်းမှု:V2G အုပ်စုလိုက်စွမ်းအင်စီးဆင်းမှုခြင်း simulation ။
metablerser convergence:အခြေခံအဆောက်အအုံအားသွင်းရန်အတွက်ဒစ်ဂျစ်တယ်ပိုင်ဆိုင်မှုကုန်သွယ်ရေးပလက်ဖောင်းများ။
မူဝါဒဆိုင်ရာ - မောင်းနှင်သောမွေးစားခြင်း။2027 တွင်ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများကိုအီးယူမှဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများကိုလုပ်ပိုင်ခွင့်အာဏာရှိသည်။
ဘော်စတွန်အတိုင်ပင်ခံအဖွဲ့ကဒီဂျစ်တယ်အမွှာများသည် 2028 ခုနှစ်တွင်ကွန်ယက်များကိုအားသွင်းနိုင်လိမ့်မည်ဟုခန့်မှန်းထားသည်။
•စီမံကိန်းအမှားများကို 82% လျှော့ချပါ။
• O & M ကို 47% လျှော့ချပါ။
•အသုံးပြုသူစိတ်ကျေနပ်မှုကို 63% ဖြင့်မြှင့်တင်ပေးပါ။
Post Time: ဖေဖော်ဝါရီ - 13-2025