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ATA蓄电池LC-R1217 12V17AH/20HR后备储能

更新时间:2024-11-07 09:00:00
价格:请来电询价
品牌:ATA蓄电池
适用范围:ups/直流屏蓄电池
电池类型:阀控式密封铅酸蓄电池
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详细介绍

ATA蓄电池LC-R1217 12V17AH/20HR后备储能

ATA蓄电池LC-R1217 12V17AH/20HR后备储能

产品性能

1、安全性能好:正常使用下无电解液漏出,无电池膨胀及破裂。 

2、放电性能好:放电电压平稳,放电平台平缓。 

3、耐震动性好:完全充电状态的电池完全固定,以4mm的振幅,16.7Hz的频率震动1小时,无漏液,无电池膨胀及破裂,开路电压正常。

4、耐冲击性好:完全充电状态的电池从20cm高处自然落至1cm厚的硬木板上3次。无漏液,无电池膨胀及破裂,开路电压正常。

5、耐过放电性好:25摄氏度,完全充电状态的电池进行定电阻放电3星期(电阻值相当于该电池1CA放电要求的,恢复容量在75%以上。

6、耐过充电性好:25摄氏度,完全充电状态的电池0.1CA充电48小时,无漏液,无电池膨胀及破裂,开5u婼ck8^,路电压正常,容量维持率在95%以上。

7、耐大电流性好:完全充电状态的电池2CA放电5分钟或10CA放电5秒钟。无导电部分熔断,无外观变形。                                                           

8.  经济耐用 节能惠民 绿色环保 价格便宜 

充电时的注意事项

如果设定的充电电压超过2.23V/单体,充电末期充电电流超过0.05C,会对蓄电池的外观、性能、寿命等造成性的劣化,所以请特别注意充电电压。

请使用有下降特性的定电压充电装置、且充电电压精度为±2%以内(负载变动0~时)的充电器。

浮动充电电压在一般室内使用温度(5℃~35℃)时为2.23V/单体,但长时间低温或高温等特殊环境下使用时,应以25℃为基点,对充电电压按-3mV/℃·单体进行修正较为合适。这是为防止低温时回复充电时间的加长及高温过充电造成电池的劣化。特别是将蓄电池装入电池箱内时,电池箱内蓄电池的周围温度有可能超过35℃时,为防止蓄电池的过热腐蚀,请进行温度调节或者给充电器增加保护机能,以使温度升到55℃时将充电电压下降到2.11V/单体。有关温度修正的详细情况,请与敝公司联系。

充电请在环境温度-15℃~+45℃范围内进行。

蓄电池使用注意事项

(1)确认使用条件符合厂家的规格要求。(2)初次使用或长期放置后使用一定要充电。(3)UPS用的电池是用于浮充使用,如果频繁使用蓄电池(类似循环使用),将严重影响蓄电池的涓流寿命。(4)定期进行蓄电池检查。(5)如发现电槽变形及漏液等现象,请不要使用,应以更换。(6)端子处如果连线不紧,有引发火灾的危险性。(7)建议如无断电情况可3~6月做一次放电,如发现蓄电池的充电电压或放电特性等有异常时,请更换此蓄电池。(8)电池容量低于初期容量的50%时,应及时更换电池(9)电池更换时要注意电池的荷电状态与成组使用的电池荷电状态一致 

ATA6

2022年全球在动荡中渡过,作为驱动全球数字经济前行的数据中心行业,也遭遇了疫情、中断、高温和火灾的影响,这也更让数据中心从业者格外警惕,愈发小心谨慎,不断总结和吸取教训经验继续前行。
  
  扩张和发展是行业的主旋律,随着全球数字经济的发展,云计算大厂和服务企业的数据中心运营商仍在不断规划和建设数据中心,满足今后业务长远的发展。与此同时,数据中心行业作为支持全社会数字转型的基础设施,也充分利用如人工智能等技术为行业赋能,在加大量子计算、氢能等技术探索和应用的同时,也在可持续发展的道路上为其他行业做了表率。
  
  本文仅以国外数据中心行业的发展动态和趋势为轴,做个粗浅的盘点和分析,希望能对国内数据中心同行有启发。数据中心行业的范围不仅包括Equinix,Digital Realty和NTT等运营商,还包括亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、Meta(前身为Facebook)等互联网公有云大厂,他们在租用数据中心的同时,也规划和建设超大规模数据中心园区,成为全球数据中心行业发展的重要风向标。
  
  一、人工智能(AI)引领数据中心发展方向
  
  不论是VR、AR为代表元宇宙应用,还是自动驾驶、智能家居,还是商业用的RPA客服,都要人工智能及背后的云计算、存储和网络等基础设施支撑,进而要求IT架构的硬件如GPU、TPU和DPU等匹配,支持传统应用的服务器面临更新换代。英特尔、AMD和英伟达(Nvidia)都提前布局,AWS也推出了Gravition自研芯片,为加入人工智能芯片的竞争做ATA蓄电池LC-R1217 12V17AH/20HR后备储能足了准备。事实上,芯片才是整个数据中心耗能的部分,提高芯片效能,利用人工智能的分支机器学习来降低计算机芯片的耗能非常有意义。
  

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