Згідно з даними Міністерства клімату, енергетики та навколишнього середовища Південної Кореї, LG Energy Solution було обрано 10 липня для запуску першого в країні проекту системи зберігання енергії на основі штучного інтелекту (ESS) для мереж розподілу електроенергії. Консорціум компанії з Shinhan Asset Management отримав 7 ліній розподілу з сумарною потужністю 140 МВт·год, що є максимальною кількістю для одного оператора серед 32 ліній по всій країні. Комерційна експлуатація запланована на 2027 рік і триватиме 20 років. Проект спрямований на зменшення навантаження на мережу в регіонах з високою концентрацією відновлюваної енергії, підтримуючи додаткову потужність сонячних станцій у 40 МВт та забезпечуючи інтеграцію 52,4 ГВт·год відновлюваної енергії щороку за допомогою алгоритмів прогнозування штучного інтелекту та платформ віртуальних електростанцій.

Переглянути джерело

Застереження: інформація на цій сторінці може походити зі сторонніх джерел і надається виключно для ознайомлення. Вона не відображає позицію чи думку Gate і не є фінансовою, інвестиційною чи юридичною консультацією. Торгівля віртуальними активами пов’язана з високим ризиком. Будь ласка, не покладайтеся лише на інформацію з цієї сторінки під час прийняття рішень. Детальніше дивіться у Застереженні.

Пов’язані новини

2год тому

Національна енергетична адміністрація Китаю заохочує інновації у моделях штучного інтелекту для підвищення енергоефективності та зниження викидів вуглецю до 2028 року

2год тому

Національна енергетична адміністрація Китаю ставить за мету до 2028 року досягти проривів у сферах надкритичного CO₂ для енергетики та CCUS

8год тому

Акції LG Energy Solution опустилися нижче ціни первинного розміщення, оскільки прибуток за другий квартал не досяг прогнозу на 40%

21год тому

Рада держави сприяє збереженню енергії на тривалий термін і має на меті додаткову передачу електроенергії між провінціями на 80 ГВт

07-08 06:44

KEPCO створює робочу групу для забезпечення електропостачання напівпровідникового комплексу Honam до 2030 року

Поглиблений аналіз