鉛蓄電池向けG-TH監視システム
G-TH
G-THバッテリーモニタリングシステムは、バッテリー熱暴走の早期警告、高精度なSOC/SOH監視、バッテリーの包括的なインテリジェント分析機能を備えています。UL、CE、REACH認証を取得した鉛蓄電池向けBMSとして、データセンター、石油・石油化学システム、鉄道交通システムにおけるバックアップバッテリーの安全な運用を支えます。
主な特長
| 技術パラメータ | 値 / 詳細 |
|---|---|
| 熱暴走AI分析・早期警告 | フロート電流と温度の分析により、熱暴走を早期に予測 |
| 先進的な低消費電力 | G-THモジュールの待機電流を3 mAまで低減し、業界平均を大きく下回る水準を実現 |
| AIデータ分析 | 弱ったセルを検出し、明確なリアルタイムのインテリジェント分析レポートを出力 |
| 高精度SOC/SOH | カルマンフィルタとファジーニューラルアルゴリズムにより、±5%のSOC精度を実現 |
技術パラメータ
製品仕様
G-THバッテリーモニタリングシステムの各モジュールと測定機能に関する完全な技術データ。
| パラメータ | 結果 |
|---|---|
| 動作環境 | - |
| 動作温度 | -20 ~ +60°C（海抜0 ~ 2000m） |
| 相対湿度 | 5 ~ 95% |
| 大気圧 | 80 ~ 110 kPa |
| システム性能 | - |
| 自動再起動トリガー | 内蔵WDT |
| MTBF | 100,000時間 |
| 管理容量 | 最大6ストリング、合計600セル |
| 通信インターフェース | RS485、LAN、ドライ接点 · MODBUS/RTU、TCP、SNMP |
| 認証 | - |
| EMC | EN 55032:2015+A11:2020、EN 55035:2017+A11:2020、EN 61000-3-3:2013+A1:2019、EN IEC 61000-3-2:2019 |
| 安全規格 | EN 61010-1:2010 |
| 認証 | CE、REACH、TTL |
| モジュール消費電力 | - |
| G-TH-1V2 | バッテリー駆動 · 7 mA（≤13 mA）· <30 mW |
| G-TH-02 | バッテリー駆動 · 7 mA（≤13 mA）· <30 mW |
| G-TH-06 | バッテリー駆動 · 3 mA（≤7 mA）· <50 mW |
| G-TH-12 | バッテリー駆動 · 3 mA（≤7 mA）· <80 mW |
| GTC | 外部電源 10.8–13.8 VDC · ≤210 mA · <2 W |
| GTR | 外部電源 10.8–13.8 VDC · ≤210 mA · <2 W |
| GCM-HN | 100–240 VAC · ≤0.4 A · <15 W |
| 測定精度 | - |
| ストリング電圧 | 20–800 V · ±0.5% · 0.1 V分解能 |
| セル電圧 | 1.2 / 2 / 6 / 12 V · ±0.1% · 0.001 V分解能 |
| セル内部抵抗 | 50–65,535 μΩ · ±2% · 1 μΩ分解能 |
| 温度 | -5 ~ +99.9°C · ±1°C · 0.1°C分解能 |
| 充放電電流 | ±1,500 A · ±1% · 0.1 A分解能 |
| SOC/SOH | ±5%精度 · 1%分解能 |
| ステータス表示 | - |
| 熱暴走 | 🟢 正常 / 🟡 早期アラーム / 🔴 アラーム |
| SOC | 🟢 正常 / 🟡 早期アラーム / 🔴 アラーム |
| SOH | 🟢 正常 / 🟡 早期アラーム / 🔴 アラーム |
スクロールしてすべてのパラメータを表示
アーキテクチャ
システムアーキテクチャ
G-TH分散型監視トポロジー — GCM-HN制御モジュールがG-THセンサー、GSV、GTR、GTCモジュールをローカルBMSおよびサードパーティプラットフォームに接続し、データを一元管理します。
G-TH
G-THバッテリーモニタリングシステムは、バッテリー熱暴走の早期警告、高精度なSOC/SOH監視、バッテリーの包括的なインテリジェント分析機能を備えています。UL、CE、REACH認証を取得した鉛蓄電池向けBMSとして、データセンター、石油・石油化学システム、鉄道交通システムにおけるバックアップバッテリーの安全な運用を支えます。
主な特長
| 技術パラメータ | 値 / 詳細 |
|---|---|
| 熱暴走AI分析・早期警告 | フロート電流と温度の分析により、熱暴走を早期に予測 |
| 先進的な低消費電力 | G-THモジュールの待機電流を3 mAまで低減し、業界平均を大きく下回る水準を実現 |
| AIデータ分析 | 弱ったセルを検出し、明確なリアルタイムのインテリジェント分析レポートを出力 |
| 高精度SOC/SOH | カルマンフィルタとファジーニューラルアルゴリズムにより、±5%のSOC精度を実現 |
- G-TH-BMS-leaflet-A0.1.pdf
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