数据融合分析

整合设备数据与视频流，利用LLM生成运维建议（如维护周期预测）

站点选择

设备选择

时间范围

电池健康状态

92.7%

数据源：BMS + 红外监测

预计维护周期

47 天

数据源：运行数据 + 视频巡检

平均功率效率

93.4%

数据源：PCS + 环境监测

安全评分

89 / 100

数据源：温度 + 烟感 + 视频

数据融合分析

相关因素分析:

温度相关性
强相关 (0.87)
环境湿度
中等相关 (0.62)
充放电深度
强相关 (0.91)

AI运维建议

维护周期优化

基于温度数据和电池健康状态，建议将电池组A的维护周期从60天调整为47天，提前检查模组连接处温度异常情况。

潜在风险预警

视频分析显示PCS控制柜的散热风扇3出现异常振动，结合温度数据分析，建议在15天内更换风扇以防过热风险。

性能优化建议

根据环境温度和充放电效率数据，建议在10:00-14:00期间将充电功率降低10%，可提高电池循环寿命约8%。

多源数据对比

设备传感器数据
视频分析数据
环境监测数据
检测点 设备数据 视频分析 环境数据 融合结果
电池组A温度 32.5°C 33.2°C 环温28.1°C 正常
PCS散热 正常 风扇振动 湿度62% 需关注
电池组B连接 电阻正常 红外热点 - 需检修
舱内空气质量 5 ppm 无烟雾 湿度58% 正常

数据融合置信度:

85%

预测性维护分析

电池组A - 模组3 建议检修
预测故障时间:
47天后
可能故障点:
端子连接松动
预测置信度:
78%
建议维护窗口:
15-30天内
PCS控制柜 - 风扇3 紧急检修
预测故障时间:
14天后
可能故障点:
风扇轴承磨损
预测置信度:
92%
建议维护窗口:
7天内
电池组B - BMS系统 状态良好
下次例行维护:
82天后
记录开始日期:
2023-01-15
健康评分:
94/100
建议:
按计划维护