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PMB蓄電池LCPC38-12 12V38AH通訊系統(tǒng)
產(chǎn)品分類品牌分類
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產(chǎn)品簡介
詳細介紹
PMB蓄電池LCPC38-12 12V38AH通訊系統(tǒng)
PMB蓄電池LCPC38-12 12V38AH通訊系統(tǒng)
不間斷電源 (UPS) 電池通常能使用3到5年,。預期壽命取決于多個因素，包括使用量（設(shè)備必須處于電池供電模式的次數(shù)）和其他環(huán)境因素,。以下是一些可以確保您的設(shè)備達到預期壽命的使用原則：
1. 確保將您的APC UPS放置在涼爽,、干燥并且通風良好的位置。理想狀況下,，UPS所放置位置的溫度應該不高于24攝氏度,。同時，出于通風目的,，每側(cè)都要留出大概1到2英寸的空間,，便于進行空氣流通。
2. 每年只在必要時進行1到2次UPS運行時校準,。有時,，您可以執(zhí)行運行時校準來驗證您的運行時間是否是充足的。但是,，頻繁地執(zhí)行運行時校準會減少APC電池的預期壽命,。
3. 請勿將APC電池存放過長的時間。新電池可以存放6-12個月,。過了這段時間,，就應當盡快使用電池，否則會丟失其存儲的大量電量,。不建議存放已使用的電池,。
毫無疑問，人工智能（AI）如今正在滲透到各種技術(shù)的各個方面,，從癌癥的早期發(fā)現(xiàn)到理解各國的人類語言,，以及在實時高分辨率視頻中分辨人臉。大量消費者應用為主流需求,、社會認可和人工智能的日益普及提供了動力和資金?，F(xiàn)在，人工智能思維系統(tǒng)正在快速地進入企業(yè)IT領(lǐng)域,。
很多組織的IT團隊已經(jīng)看到人工智能成為許多任務(wù)的主流,，其中包括網(wǎng)絡(luò)安全、IT運營,、監(jiān)控,、數(shù)據(jù)分析,、業(yè)務(wù)流程自動化和基礎(chǔ)設(shè)施配置，以響應緩慢增長的技術(shù)勞動力和快速增長的IT工作負載之間日益擴大的差距,。
然而,，對于數(shù)據(jù)中心而言，它們僅代表兩種主要應用：用于數(shù)據(jù)中心的人工智能和用于人工智能的數(shù)據(jù)中心,。
用于數(shù)據(jù)中心的人工智能
如今,，智能產(chǎn)品已經(jīng)通過篩選大量繁雜的操作遙測數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)異常,、關(guān)聯(lián)事件和確定根本原因來增強IT運營和分析,。人們還看到人工智能技術(shù)添加到基礎(chǔ)設(shè)施配置和流程自動化中，如今幾乎每周都有新產(chǎn)品推出,，并將人工智能帶入新的領(lǐng)域,。隨著人工智能在IT運營中的成熟，它從解釋發(fā)生了什么,、提出建議或識別異常的被動報告者轉(zhuǎn)變?yōu)轭A測失敗,、自主調(diào)整過程的步驟以及自動部署或銷毀容量的更加主動的參與者。
但其的影響可能是數(shù)據(jù)中心將人工智能與數(shù)據(jù)中心信息管理（DCIM）系統(tǒng)結(jié)合起來,，以提供數(shù)據(jù)中心的智能運營,。2014年，谷歌公司使用DeepMind對其數(shù)據(jù)中心的風扇,、通風和冷卻設(shè)備進行控制調(diào)整,，將電力成本降低了40％。例如今年,，谷歌公司為冷卻系統(tǒng)運營一個自我學習的算法,，不是表明各種變化，而是直接自主調(diào)整控制,，觀察結(jié)果,，通過學習變得更加智能。對于量化結(jié)果來說還為時過早,，但早期跡象看起來很有希望,。
但現(xiàn)在只是才剛開始。這些智能產(chǎn)品將在機房的機架上虛擬地重新定位發(fā)熱的計算負載,，以實現(xiàn)溫度控制,。其他DCIM供應商也在研究人工智能算法，以根據(jù)不斷變化的硬件容差,、功耗／成本趨勢,、瞬態(tài)工作負載來改變數(shù)據(jù)中心環(huán)境溫度。除了監(jiān)控冷卻設(shè)備之外,，人工智能管理配電系統(tǒng),，其節(jié)省數(shù)據(jù)中心電力成本的潛力同樣引人注目,。而如果人工智能在所有數(shù)據(jù)中心上擴展應用的話，其影響可能是巨大的,。
展望未來,，新興的智能DCIM系統(tǒng)將數(shù)據(jù)中心物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)（如熱量、氣流,、振動,，超聲波、功耗,、水和煙霧檢測）整合到基于人工智能的平臺中，不僅可以檢測異常的數(shù)據(jù)中心行為,，還可以確定問題的根源和原因,。很快，這些智能DCIM系統(tǒng)不僅會說明某些事情失敗的時間,、地點和原因,，而且還會在事情出錯之前預測性地提醒操作人員，并且在某些情況下,，還會自動禁止,。
電池型號 | 外形尺寸mm | |||
LCPB | 總高度 | 高度 | 長 | 寬 |
LCPB 200-6 | 235 | 210 | 400 | 170 |
LCPB 38-12 | 175 | 175 | 196 | 166 |
LCPB 65-12 | 176 | 176 | 349 | 167 |
LCPB 80-12 | 233 | 213 | 330 | 170 |
LCPB 100-12 | 233 | 209 | 407 | 174 |
LCPB 120-12 | 241 | 214 | 483 | 174 |
LCPB 150-12 | 244 | 214 | 530 | 209 |
LCPB 200-12 | 242 | 216 | 522 | 240 |
電池型號 | 外形尺寸mm | |||
LCPA | 總高度 | 高度 | 長 | 寬 |
LCPA200-6 | 235 | 210 | 400 | 170 |
LCPA24-12 | 126 | 126 | 175 | 166 |
LCPA38-12 | 175 | 175 | 196 | 166 |
LCPA40-12 | 175 | 175 | 196 | 166 |
LCPA50-12 | 220 | 220 | 160 | 172 |
LCPA65-12 | 176 | 176 | 349 | 167 |
LCPA80-12 | 233 | 213 | 330 | 170 |
LCPA90-12 | 233 | 213 | 330 | 170 |
LCPA100-12 | 233 | 209 | 407 | 174 |
LCPA120-12 | 241 | 214 | 483 | 170 |
LCPA150-12 | 241 | 212 | 530 | 209 |
LCPA170-12 | 244 | 214 | 540 | 209 |
LCPA200-12 | 242 | 216 | 522 | 240 |
PMB蓄電池-上海湯淺電子有限
浮充電壓設(shè)置的高低對電池的壽命具有相當重要的影響。理論上要求浮充電壓產(chǎn)生的電流量需達到補償自放電及電池單放電量和維持氧循環(huán)的需要,。不合理的浮充電壓會出現(xiàn)以下兩方面的問題：一是浮充電壓過高會引起電池正極腐蝕和失水,，使電池容量下降；二是浮充電壓過低,，會使電池充電不足,，引起電池落后，嚴重時會出現(xiàn)電鹽化,。浮充電壓值需要根據(jù)廠家說明書的要求而設(shè)定,。測量浮充電壓并及時作出調(diào)整是蓄電池日常維護的一項簡單而重要的工作，但是測量浮充電壓并不容易找出落后單體電池,。在正常的情況下,，浮充電壓比較平均，但是進行放電試驗就可以很容易找出落后電池,。以2V電池為例,，在沒有放電之前，各電壓值基本一致,，但大電流放電后,，就可以發(fā)現(xiàn)落后電池的浮充電壓快速下降。從曲線(圖一)中可以看出,，7號電池為落后電池,，需要進行維護,。對于浮充電壓來說，如果浮充電壓比標稱浮充電壓低超過11.5%,，該電池就需要進行更換或進行容量實驗,。
容量測量法是靜態(tài)放電，對電池進行容量試驗能較好地掌握電池的性能,。此外,，如果電池組*處于浮充狀態(tài)，易造成電硫化,，性能下降,，使電池內(nèi)阻增大、電池容量下降,，因此靜態(tài)放電也可用于電池組的日常維護,、活化，有利于電池容量的恢復保持,，延長電池的使用壽命,。容量測試法可以采用蓄電池檢測儀或自動負載箱進行恒流放電。當測試到某一單體電池電壓提前下降低于標稱電壓的88.5%時或總電壓低于88.5%時就停止放電,。計算電池的放電容量為：放電電流×放電時長,，如果放電容量低于額定容量的80%，則需要進行查找落后電池,，如果有多個單體電池低于要求則需整組更換,。如果某一節(jié)電池電壓訊速下降到原電壓的88.5%，這節(jié)電池性能有問題,，需要進行活化實驗,，若容量低于80%，則更換該單體電池,。如圖二所示為24節(jié)單體電池8小時放電曲線,。圖中7號電池充電不足，曲線異常,，需要均充,。
在線檢測法需要使用電池檢測儀，其檢測原理為：采用短時間大電流放電,，通過檢測儀采集到的單體電池的電壓,、放電電流等數(shù)據(jù)，利用電池內(nèi)阻和放電率等特性分析出每節(jié)電池的優(yōu)劣,。如果某單體電池內(nèi)阻比基線數(shù)據(jù)高20%~50%作單體容量測試,；若高出50%，則無需再測試，更換該單體電池,。近幾年國內(nèi)公司推出的蓄電池檢測儀,，性能與國外的產(chǎn)品差不多，價格有較大的優(yōu)勢,。
用于人工智能的數(shù)據(jù)中心
由于人工智能幾乎改變了每個數(shù)據(jù)中心應用程序,，它也在重塑軟件開發(fā)生命周期（SDLC）。傳統(tǒng)應用程序通過程序化更改演變?yōu)槠涞讓哟a庫,，然后使用嚴格測試進行驗證,，并以受控、可管理,、可重復方式部署到生產(chǎn)過程中,。但是，基于人工智能的應用程序不依賴于代碼更改或單向部署,。相反,，許多人在開發(fā)環(huán)境中發(fā)展更智能模型并將其部署到生產(chǎn)中，而其他人則在生產(chǎn)中進行自我訓練,，在那里他們從現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中學習并將這些知識傳播回開發(fā)環(huán)境,。這種雙向細微差別對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)具有根本性影響,。
無論是嵌入在更加傳統(tǒng)的第三方應用程序中還是內(nèi)部開發(fā)的人工智能算法,，在對盡可能真實且相關(guān)的大量數(shù)據(jù)進行訓練時效果。因此,，在許多情況下,，實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)訓練，但在其他應用中,，非生產(chǎn)環(huán)境中的外部數(shù)據(jù)系統(tǒng),，以及由此產(chǎn)生的智能模型被部署到生產(chǎn)中。在這兩種情況下,，人工智能應用程序不只是從非生產(chǎn)部門應用到生產(chǎn)部門中,，還在兩者之間應用，而要求環(huán)境之間的網(wǎng)絡(luò)分割變得更具滲透性,。
人工智能訓練需要大量的計算和大量的數(shù)據(jù),，數(shù)據(jù)越多越好。為了滿足這種對計算能力的巨大需求,，人工智能訓練越來越多地發(fā)生在以CPU為中心的非CPU服務(wù)器上,，這些服務(wù)器基于GPU、FPGA,、定制ASIC或的深度學習單元,，可提供數(shù)量級的性能提升。不幸的是,，這些計算系統(tǒng)耗電量大,，功率密度高達30－50kW／機架,，而且預測下一代計算系統(tǒng)的功率密度將達到驚人的100kW／機架。擁有并運營40多個數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)中心運營商Flexential公司云計算主管JasonCarolan表示,，“如果沒有對諸如液體冷卻之類的冷卻遏制解決方案進行實質(zhì)性的重新設(shè)計,，現(xiàn)有的大多數(shù)數(shù)據(jù)中心在規(guī)模上根本無法支持這一點。”