DOYO蓄电池NP38-12 12V38AH规格及参数
DOYO蓄电池NP38-12 12V38AH规格及参数
DOYO蓄电池NP38-12 12V38AH规格及参数
DOYO蓄电池使用环境避免损坏容量的几个因素
DOYO蓄电池优越的容量恢复性能：深度放电后容量恢复性能即耐过放电性能强。过度放电后及时补充电的情况下，容量仍能100%得到恢复。理想的循环使用板式极板电池：适合于每天50%~80%深度放电使用。优越的不同放电率性能：具有不同小时率的优越放电性能，固态胶体电解液：电解液呈固态胶状，在电池内部不产生分层现象，提高了极板的均衡利用率和电池使用寿命，金星旺公司分享影响德国阳光蓄电池容量的几个因素：
1、DOYO蓄电池极板的构造
2、DOYO蓄电池的放电电流：放电电流越大，容量越小。在起动时必须严格控制起动时间，每次起动时间不得超过5s，相临两次起动之间应有15s以上的间隔，以保护蓄电池。
3、DOYO蓄电池电解液温度：电解液温度越低，容量越小。在寒冷地区的冬季，应注意蓄电池的保温和升温，以便顺利起动。
4、DOYO蓄电池电解液密度：电解液密度为1.23时容量大。一般情况下，电解液相对密度偏低些为好，有利于提高放电电流和容量，冬季在不使电解液结冰的前提下，也应尽可能采用稍低些的电解液相对密度。
DOYO蓄电池使用时所有影响事项，首先确认使用条件符合厂家的规格要求;初次使用或长期放置后使用一定要充电;UPS用的电池是用于浮充使用,如果频繁使用蓄电池,将严重影响蓄电池的涓流寿命;定期进行蓄电池检查。
DOYO蓄电池NP38-12 12V38AH规格及参数
此次腾讯-清华联合团队投中的论文全称为Predictive Maintenance of VRLA Batteriesin UPS towards Reliable DataCenters(中文名称:对可靠数据中心UPS使用的VRLA电池的预测性维护)。论文提出的电池故障检测方法,填补了此前行业针对UPS电源电池基于数据驱动的预测性维护的研究空白，相比当前基于专家经验和阈值规则等进行判断的检测方式有更高的准确率，同时可以提前预警电池健康状态，有效提升数据中心的智能管理水平，是人工智能技术在数据中心落地应用的生动实例。
1 通过人工智能对数据中心蓄电池进行预测性维护
UPS供电系统是满足数据中心供电质量的核心部分,而蓄电池又是UPS系统中最重要的组成之一,是整个供电系统的“最后一道屏障”,在UPS系统的故障中,与蓄电池有关的原因占比30%以上。如果电池故障引起UPS系统宕机,关键业务中断,将产生很大的经济损失。行业调查机构显示:金融行业的数据中心每宕机一小时的损失为1495134美元,通讯行业的数据中心每宕机一小时的损失为2066245美元。因此通过对蓄电池系统科学的运维管理、监测维护,及时发现故障隐患并及时维护更换,将极大提升数据中心持续运转的可靠性。
图1为不间断电源系统使用的蓄电池,面对数据中心成千上万的蓄电池,通过人工智能自动化的方式进行检测和维护能极大提升效率。但现实中,AI在蓄电池故障预测的落地并不容易。首先,由于日常状态UPS中使用的蓄电池通常在浮充状态下运行,因此监控数据的信息量远不及进行放电测试所收集的数据。第二,没有统一的电池更换标准,现有的维护策略依赖于专家知识。第三,电池故障相关的数据量不足,使寻找高质量模型的任务具有挑战性。