자체 클라우드 플랫폼과 소비자 대상 앱을 갖춘 독일 에너지 기술 스타트업. 그들의 비즈니스 모델: EPEX Spot 전력 시장에 접근하여 역동적인 가격 차이를 통해 최종 사용자에게 차익 거래를 생성.
요구 사항: 저장 시스템의 BMS와 EMS 알고리즘을 그들의 독자적인 가격 예측 엔진에 깊이 맞춤화 — 배터리가 단순히 전력을 저장하는 것이 아니라 적극적으로 거래하게 하기 위해.
변동성은 기회이지만 — 시스템이 실시간으로 반응할 수 있어야 함. 클라이언트가 필요로 한 것은:
우리는 배터리를 하드웨어 박스가 아닌, 소프트웨어 정의 에너지 자산으로 취급했습니다.. 시스템의 모든 계층이 시장에 대응하도록 재설계되었습니다.
LiFePO₄ (LFP) 화학은 3.20 V에서 3.30 V까지의 매우 평평한 개방 회로 전압(OCV) 플래토를 보여주며, 이는 사용 가능한 용량의 80 % 이상을 커버하지만, 이러한 조건에서는 전통적인 전압 조회 방법이 유효 SOC 해상도를 크게 저하시켜, 원시 전압 기반 오류가 종종 15 %를 초과하여 실질적인 에너지 저장 운영에 거의 쓸모없게 만듭니다.
이를 극복하기 위해, 우리는 다중 계층 하이브리드 추정 아키텍처를 배포했습니다.:
다양한 작동 조건(0.5 C에서 2 C의 동적 충전/방전 속도, 주변 온도 –10 °C에서 +45 °C까지)에서 검증 테스트를 수행한 결과, 시스템은 정상 상태 SOC 추정 오차 ≤ ±2 %를 달성하며, 응답 지연 시간은 1초 미만입니다. 또한, 이 알고리즘 세트는 VDE‑AR‑E 2510‑2 표준의 계량 정확도 및 정적 저장 시스템의 기능 안전성 시험을 모두 통과하여, 그리드 연결 작동(포함 SIL‑2 무결성 수준)에 대한 규정 준수 요구 사항을 충족합니다.
이것은 단순한 정확도 수치가 아니라 — 그것은 기초 데이터 백본 피크‑셰이빙, 차익거래, 주파수 조절 애플리케이션에서 수익을 극대화하며, 정밀한 SOC 인식을 실질적인 상업적 이점으로 전환하는 것.
첫 배치까지 소요 일수
시장 가동 (KR · NL · IT)
사용자당 연간 절감액
“TURSAN의 BMS 및 EMS 알고리즘을 우리의 가격 예측 엔진에 깊이 적응시키는 능력은 핵심 차별화 요소였습니다. 그들은 배터리가 단순한 하드웨어가 아니라 소프트웨어 기반의 거래 자산임을 이해했습니다. VDE 준수와 다중 시장 준비성은 세 나라에서 동시에 출시할 수 있는 자신감을 주었습니다.”
동적 요금제에 대응하는 맞춤형 BMS/EMS 알고리즘이 필요하든, VDE‑AR‑E 2510‑2에 적합한 프로토콜 스택이 필요하든, 또는 클라우드 플랫폼과 원활하게 통합되는 시스템이 필요하든 — 저희가 설계하고 구축해 드립니다.
알고리즘 프로토타이핑에서 OEM/ODM 생산까지, 단순 저장이 아닌 거래를 위한 엔지니어링된 저장 시스템을 제공합니다.
VDE 적합 · 다중 시장 준비 · GDPR 정합 아키텍처