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| 供货周期 | 现货 | 规格 | 12V系列 |
|---|---|---|---|
| 货号 | 4653165 | 应用领域 | 医疗卫生,能源,电子,交通,电气 |
| 主要用途 | 控制系统,电动玩具,应急灯,电动工具,报警系统,应急照明系统,备用电力电源,UP |
金源环宇蓄电池JYHY121000 12V100AH安装
产品分类品牌分类
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产品简介
详细介绍
金源环宇蓄电池JYHY121000 12V100AH安装
金源环宇蓄电池JYHY121000 12V100AH安装
技术支持服务：
本公司提供的技术服务包括电话支持及现场支持两种，用于协助用户设备故障及时得到解决，保证设备可靠、稳定的运行。
电话支持服务
A、用户在维护过程中，出现由于设备引起的技术故障，而导致无法正常工作，可通过电话向本公司提出服务要求。
B、维护工程师组成电话支持小组，以的时间响应用户的服务要求，回答用户提出的问题，协助与指导用户制定解决的方案。
目前,数据中心产业已成为我国节能工作的重要关注点,我国大部分数据中心的能耗偏高,这对数据中心节能工作提出了挑战。目前,我国数据中心的绿色节能发展应贯彻其全生命周期过程,重点聚焦于空调系统建设方法存在的问题,主要体现在冷却形式选择、设备参数设计以及后期运维。
我国主流数据中心冷却形式是空调送风形式,由精密空调为机柜提供冷风,带走服务器产生的热量。这种冷却方式形式简单,建设成本较低,但容易产生局部热点,冷热风掺混导致冷量损失,繁多的换热环节令自然冷源难以得到利用,因此这种形式的冷却系统冷却能效偏低。同时,数据中心未来发展方向是高发热密度的数据中心,上述传统形式难以满足散热需求。打造未来绿色高效数据中心需要更加高效的冷却形式作为支撑。
数据中心冷却形式分为机房级、机柜级以及服务器级。传统空调送风形式属于机房级,即以机房为冷却末端进行冷却。提升冷却系统效能、减少换热环节直接的方式就是聚焦冷却末端,机柜级和服务器级冷却系统可以有效地提升冷源温度,加大自然冷源的利用率,降低冷却能耗。机柜级冷却常见的方式是将换热器置入机柜的顶部或背板处,换热器内的换热工质采用水或者氟利昂。其中,氟利昂更加安全、高效,其依靠变换热在换热器内从液态蒸发为气态,迅速带走热量。服务器级冷却则是将工质输送至服务器内部,工质与内部发热元件直接进行热量交换,换热环节进一步减少,可以大幅提升冷却系统能效。更高级别的冷却方式不仅降低了冷却系统能耗,还可以适用于更高发热密度的数据中心,合理的冷却形式选择是打造绿色数据中心的关键。
金源环宇蓄电池详细参数表：
电池型号 电压(V)容量 (Ah) 外形尺寸（mm）
JYHY12240SL 12 24 175 166 125 125
JYHY12330SL 12 33 196 131 156 172
JYHY12400SL 12 40 198 166 175 175
JYHY12500SL 12 50 250 160 178 197
JYHY12550SL 12 55 229 138 208 215
JYHY12650SL 12 65 350 171 173 179
JYHY12800SL 12 80 350 172 179 179
JYHY12900SL 12 90 307 169 208 214
JYHY121000SL 12 100 330 173 216 223
JYHY121200SL 12 120 406 174 225 233
JYHY121500SL 12 150 485 171 242 242
JYHY122000SL 12 200 522 240 219 227
JYHY122250SL 12 225 522 240 219 227
JYHY122500SL 12 250 520 269 220 224
目前,数据中心建设缺少对设备参数、后期运维的优化考虑。数据中心从建设到后期运行可以持续数十年,后期的运维成本远高于初期建设投资。因此,数据中心建设需要从全生命周期角度考虑设备参数以及后期运维的优化问题。同时,数据中心冷却系统拥有若干环节,各个换热环节的设备在运行过程中会相互影响,各个环节的参数设计需要相互配合,这就要求参数设计的优化也要站在全局角度,对冷却系统整体的换热过程进行分析。全生命周期角度需要考虑气候条件、设备负载率、设备折旧等因素,冷却系统全局角度则需要对每个换热环节建立合理的模型,形成可以描述换热环节整体的数学约束,在这些基础上,就可以从全局及全生命周期角度优化设备参数,寻求的方案,降低冷却系统能耗以及全生命周期成本。
数据中心运维期间的控制策略也有很强的可挖掘性。举例说明,数据中心需要保证内部IT设备处于合理的温度范围,而机柜的进风温度存在上限,在能够保证安全的同时,提升进风温度,就可以有效的降低冷却系统能耗。但是,温度上调多少、温度上限是多少?一方面需要遵循客观的标准与规范来指导,另一方面需要在数据中心运维过程中有针对性的*摸索、调控。
在标准的指导下,可以通过监测数据中心实时情况来对控制策略进行调整,以达到节能的目的。目前比较前沿的调控手段是利用人工智能技术,通过收集大量监测得到的数据中心逐时运行参数来供机器学习,利用大量数据训练出较好的模型,在预测下一时刻的热负荷与环境变化后,计算出实时的控制策略。但是,人工智能技术应用于数据中心运维还存在一些问题。首先,机器学习需要大量的数据作为支撑,理论上数据中心运行时间越长,训练得到的模型更加合理准确,因此人工智能技术需要时间上的积累。另外,数据的收集需要大量的监测点,检测对象可能包括温度、水流量、风扇转速等。同时,在得到经过优化的控制策略后,策略需要落实,如果从预测到控制的过程周期较短,仅靠人力去实时调整便难以实现,所以控制策略的实施需要自动化。因此,将人工智能技术应用于数据中心运维调控,应在建设初期提前设计数据监测收集与调控实施的方式,在建成后不断的积累运行数据以逐渐得到愈加高效准确的模型。