索润森蓄电池SAL12-80铅酸免维护蓄电池

索润森蓄电池SAL12-80铅酸免维护蓄电池

索润森蓄电池SAL12-80铅酸免维护蓄电池

产品特点：
维护简单
充电时，电池内部产生的氧气大部分被极板吸收还原成电解液，基本没有电解液减少。 
持液性高
电解液被吸收于特殊的隔板中，保持不流动状态，所以即使倒下也可使用。（倒下超过90度以上不能使用） 
安全性能zhuoyue
由于极端过充电操作失误引起过多的气体可以放出，防止电池的破裂。  
自放电极小
用特殊铅酸合金生产板栅，把自放电控制在小。 
寿命长、经济性好
电池的板栅采用耐腐蚀性好的特种铅钙合金，同时采用特殊隔板能保住电解液，再同时用强力压紧正板活性物质，防止脱落，所以是一种寿命长、经济的电池。 
内阻小
由于内阻小，大电流放电特性好。 
深放电后有优良的恢复能力
万一出现长期放电，只要充分充电，基本不出现容量降低，很快可以恢复。

不计成本的保证电池组中的每一个电池具有相对一致的特性，确保在投入使用后长期的放电一致性和浮充一致性，不出现个别落后电池而拖垮整组电池。

①从源头的板栅、涂膏量的重量和厚度开始控制；
②总装前再逐片极板称重分级（≥38Ah的电池），确保每个单体中活性物质的量的相对一致性；
③定量注酸，四充三放化成制度，均衡电池性能；
④下线前对电池进行放电，进行容量和开路电压的配组；
⑤≥38Ah的电池出库前的静置期检测，经过7～15天的“时间考验"，出库时再检，能有效检出下线时难以检出的极个别疑虑电池；
⑥出库时依据电池的开路电压和内阻进行二次配组

　近几年，分布式太阳能发电设施的发电量增长迅速，据新的调查数据显示，全球太阳能发电量预计在未来5年内将超过1TW。
　　
　　大数据引入不同的观测数据源和模型，可以用于准确预测气象变量，然后使用计算智能技术进行实时分析。例如，SunCast是美国国家大气研究中心(NCAR)的一个用于提供太阳能的预测系统。它基于现场的实时测量和云计算模式的卫星数据。该预测融合了许多模型，并使用统计学习和一系列人工智能算法根据历史观测对其进行调整。
　　
　　很多人会在城郊看到大规模太阳能光伏阵列。也可能在小镇上看到在住宅屋顶部署的太阳能发电设施。那么在城市中部署太阳能光伏阵列的佳位置在哪里?近发表的一篇论文指出了使用图像识别和机器学习来确定部署住宅太阳能发电设施的佳场所，使当地的决策者能够评估其辖区内潜在的太阳能发电容量。该方法不需要使用3D城市模型，而是使用公共地理建筑数据和航空图像进行分析。人工智能利用地理数据，并输出辐照度模拟和发电电位，可以确定部署太阳能电池板的佳位置。
　　
　　由于太阳能电池板可能部署在难以进入的区域，因此设施所有者需要了解可能对其效率产生负面影响并导致发电损失的环境因素，例如阴影、落叶、灰尘、雨雪和鸟类损害等。机器学习可用于监视各个面板的输出，作为一组时间序列数据，索润森蓄电池SAL12-80铅酸免维护蓄电池训练模型以检测异常输出并对其进行分类。然后，人工智能可以指示出特定面板表面上的问题，然后可以安排进行检查和维修。