德国SKB蓄电池SK12-7.2 12V7.2AH各种音箱
德国SKB电池公司为一家欧洲从事工业电池已经有50多年的制造商，在马耳他，卢森堡，爱尔兰和瑞典均设有办事机构。对不同工业领域的能源问题，我们可以迅捷地提供建议、确认及寻找新的解决方案。我们紧跟电池行业的发展，且永远能找到新的可能性。在欧洲电池能源领域，我们是好的电池制造商。
基于我们广泛的产品和服务，以及我们的知识和积累的经验，我们为客户提供定制的交钥匙解决方案，涵盖各个行业，包括工业，供应链和物流，电信，IT的高要求的能源需求，建筑业和基础设施。
SKB电池是被设计应用在浮动充电及循环充电使用，高重量能量密度结合了大小和形状的宽广选择，让电池在众多应用下有合理的选择，部分共同应用项目包括但常备或主要电源如下 :
警报系统 (Alarm Systems)
有线电视 (Cable Television)
通信设备 (Communications Equipment)
控制设备 (Control Equipment)
计算机 (Computer)
电子收款机 (Electronic Cash Registers)
电子测试设备 (Electronic Test Equipment)
电动轮椅 (Electronic Powered Wheelchairs)
紧急照明系统 (Emergency Lighting Systems)
防火或保全系统 (Fire & Security Systems)
地理设备 (Geophysical Equipment)
海洋设备 (Marine Equipment)
医学设备 (Medical Equipment)
办公室微处理机 (Micro Processor based Office Machines)
UPS电气系统是数据供电系统品质的重要一部分，蓄电池是UPS系统软件中主要的部件之一，是全部供配电系统的“终一道天然屏障”，在UPS系统软件发生故障时，蓄电池有关缘故占30%之上。电池故障会致使UPS系统软件关机和关键业务流程终断，因此导致重要财产损失。据业内调研，金融业的数据每关机一小时损害1495134美金，电信行业的数据每关机一小时损害2066245美金。因而，根据对电池规范的实际操作和维护管理方法、监管和维护，立即鉴别故障风险性，立即维护拆换，使很多数据可以连续运转。
图1是ups电源系统软件中采用的电池，应对不计其数块数据电池，根据人工智能技术机器视觉检测和维护十分高效率。可是现实中，AI难以预测蓄电池故障。先，日常情况UPS中采用的蓄电池一般在浮球情况下工作中，因而检测数据的数据量远远地低于充放电测试中搜集的数据。第二，没一致的电池拆换规范，目前的维护发展战略借助技能。第三，与电池故障有关的数据量不够，找寻高品质型号规格的工作中非常困难。
在这以前，业内对数据推动电池使用寿命预测的科学研究也将关键放到新能源电动车电池等可回收利用电池上，并没有对UPS等正常的浮法情况下的电池健康服务开展科学研究。
因为处理这一难题，腾讯官方-清华大学联合会精英团队借助腾讯官方智威服务平台给予的大量数据经营数据，科学研究了UPS中用以VRLA电池预测和维护的新数据驱动技术。为了提高数据搜集和表明的高效率，精英团队先对于电池当然衰老和内部结构大幅度衰落二种状况，提出了全自动表明电池衰退时长的优化算法。各自全自动标识电池内部结构电阻器和工作电压误差，以防止数据表明全过程的反复和繁杂的体力活。
随后对于蓄电池检测数据量大、数据层面低难题，运用特点工程设计拓展数据层面。进行逻辑回归模型后，研究人员各自练习了逻辑回归、决策树、梯度方向决策树算法和神经网络实体模型，预测蓄电池是不是发生故障。试验结果显示，AI建模的故障电池预测精密度为98%，与传统的的根据阀值的分辨标准对比，均值能够提早15天预测电池故障。