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陜西西安某交通大學UPS電源網絡信息中心3C30KS/30KVA技術發展:

     當前陜西西安某交通大學UPS電源網絡信息中心3C30KS/30KVA的預維按照成熟度分為3個發展階段：被動式、預防式和預測式。3個發展階段的描述和評價如表1所示。

陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA助力學校教育系統電力設施保障

教育興則興，教育強則強。信息技術和互聯網技術在教育行業的全面進步，給教育發展帶來機遇的同時，也帶來了諸多挑戰。信息化IT基礎設施教育，電力安全問題無疑是大的。作為動力源的電力保障體系一旦失效，將嚴重阻礙教育的發展，影響學生的學習體驗。

高校是教育信息化建設的前沿陣地，教育信息化程度已成為衡量一個和地區教育發展水平的重要指標。隨著大數據和云計算在教學和科研中的全面應用，教育行業對數字化、網絡化、智能化設備和信息系統的需求不斷增加，電力設施成為智慧化建設的重要支撐部分

陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA為學校教育電子設備提供穩定、可靠、強勁的不間斷電源保障，助力學校教育系統現代化。 UPS不間斷電源為學校定制的電力需求解決方案。 UPS解決方案超高的系統可靠性和快速的系統可修復性，不僅可以快速部署和實施，還可以根據未來的增長進行靈活規劃。綠色節能等方面的優勢也得到了醫院領導的高度評價。

UPS不間斷電源在校園網中更為重要，使用價值好，應用范圍廣，實用性強。 UPS的供電系統主要分為普通電源和備用電源，由變換器開關組成，有效地利用邏輯電路進行控制，保證在停電時仍能正常工作。

市電正常供電時，UPS作為交流穩壓電源，穩壓后將電流輸送至學校機房，同時也可為UPS儲能電池供電.如果電流中斷，UPS會及時切換到逆變狀態，可以大程度的保證系統的平穩正常運行。這主要是因為UPS可以防止斷電造成的數據丟失，并且可以提供備用電源。

其次，UPS可以有效提高供電質量。例如，它可以大程度地改善電力系統中的噪聲和壓降問題，可以大程度地保證設備中電子元件的安全。 UPS不間斷電源采用非常簡單方便的解決方案來管理數據中心機房的供電系統。采用全數字控制技術，融合當前電力電子和自動化控制領域的技術成果，為用戶提供安全、可靠、穩定、環保的關鍵負載電源保護。

對于有更多服務器和更多辦公信息設備的地方，需要更高的電源。單個教研室和教室所涉及的電源由低功率保證。對于教學樓等場合，采用UPS系統確保消防安全。在UPS近幾年的發展過程中，各項性能指標已經基本能夠滿足學校網絡的要求，可以為學校網絡提供一定的可靠性。同時，UPS電源還具有可維護性和可管理性的優勢。一般來說，學校校園網可以選擇后備UPS電源，有效考慮校園網機房的負載能力，選擇可以適當使用的UPS容量。

儲能鋰電池UPS電源綜合素質優良，完全滿足高校網絡機房電源建設的嚴格要求;超寬的輸入電壓和頻率范圍，超強的電網適應性，適用于各種負載，帶負載輸出強大的設備在出廠前已經通過24小時老化和相關驗證測試，確保系統的高可靠性。

UPS在校園網中的應用是必不可少的，它在校園網中的應用越來越重要，甚至發展到了其他設備無法替代的地步。為保證學校教學管理的有序進行，新型UPS不間斷電源技術在校園網中的應用起到了至關重要的作用。我們必須不斷地分析和研究UPS的原理和性能，使UPS在校園網中的發展和應用成為可能。中國確實起到了護航的作用。

以上就是陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA的有關知識的詳細解析，需要大家不斷在實際中積累經驗，這樣才能設計出更好的產品，為我們的更好地發展。

    數據中心UPS蓄電池預維管理的發展階段

     被動式陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA蓄電池維護

被動式陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA蓄電池維護不采用任何技術和管理手段，直到蓄電池出現故障問題無法滿足供電需求時進行維修和更換。一般而言，蓄電池的維修成本和隱患發現的時間呈現負相關，但是一旦發生市電故障,劣化的蓄電池無法及時供給電源，給用戶的數據帶來嚴重的，將會造成難以承受的經濟損失。

該方式不需要人工巡檢，人力成本低，但是具有盲目性和滯后性，如果運維人員節約了定期檢查和維護的成本，那么在關鍵時刻將會帶來嚴重的損失，不滿足新型數據中心“高安全”的需求。

預防式UPS蓄電池維護

預防式陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA校園網機房蓄電池維護是基于計劃的定期巡視、維護和記錄的方式[3]，具體包括以下內容。

    （1）專人記錄：每次巡視和檢查都需做好記錄，以便之后參考。

    （2）告警功能：有異常情況發生時設備能否正常報警。

    （3）元器件：包括散熱功能、內部灰塵是否清掃等。

    （4）連接功能：機柜和蓄電池之間的連接是否牢固，絕緣是否損壞等。

    （5）外部條件：一定要保障合適的通風環境，避免溫度過高。

    （6）放電保養：定期充放電以便保持電池活性，同時也要避免深度放電。

    （7）更換原則：蓄電池的更換應符合數量和型號一致的標準等。

陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA蓄電池的保養關系著其使用壽命和性能表現，因此該方式比被動式維護的方式有著有效的預維效果，但是該方式也存在如下痛點。

    （1）依賴于人工檢查的精細度。人工采集數據的方式包括萬用表測試、電導儀/電阻儀測試等，容易出現操作失誤、測量讀數錯誤等問題，進而造成誤檢、漏檢和錯檢的情況發生，導致對蓄電池健康狀況的誤判。

    （2）需要制定合理的檢查周期和方式。頻繁的檢查耗費人力成本，間隔太久可能無法及時發現故障，進而帶來風險。因此，需要制定合理的檢查周期和方式，進而在維護成本和維護效果之間作權衡。

    （3）無法預測蓄電池的性能。該方式只能發現已發生故障的蓄電池，無法對蓄電池的故障進行預測。因此，該方式無法滿足新型數據中心“高技術”“高能效”的需求。

  陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA預測式UPS蓄電池維護

預測式蓄電池預維是一種較為的基于數據的蓄電池健康監測、異常檢測和性能預測管理的方式。該方式不但將蓄電池的實時參數集成到資產管理平臺進行可視化管理，而且通過對蓄電池的特征提取和算法分析，提前發現蓄電池潛在的問題和故障。數據中心蓄電池的健康狀況主要通過如下兩個指標來表征：荷電狀態（State of Charge，SOC）和健康狀態（State of Health，SOH）[4]。SOC用于科學準確地表示數據中心蓄電池的剩余容量，物理意義是蓄電池在一段時間未使用后當前的剩余容量與其完全充滿電時的實際電量的比值，如下式表示：

SOC=Qr/Qa×    （1）

其中，Qr表示數據中心蓄電池的當前剩余容量，Qa表示數據中心蓄電池完全充滿電時的實際電量。

數據中心蓄電池的SOC只能通過測得的特性參數間接估算獲得，而且在實際的SOC估計應用中，要充分考慮內部因素和外部因素的影響，比如運行因素（放電電流、充放電的截止電壓、循環充放電次數等）、自身因素（自放電的影響，單體蓄電池容量的不均衡性，以及板厚度、極板面積、裝配技術為例的蓄電池本身的結構因素和質量問題）和溫度因素（電解液的溫度、蓄電池的環境溫度），因此數據中心蓄電池的SOC估算比公式（1）更復雜[5]。

SOH的物理意義是蓄電池完全充滿電時的實際電量與其額定容量的比值如下式表示：

SOH=Qa/Qn×      （2）

其中，Qn表示其額定容量。

基于我國頒布的電力蓄電池行業標準，數據中心蓄電池在使用過程中的實際容量應達到額定容量的80%以上，即SOH應當不低于80%，因為此時電池內部已經出現嚴重的老化，存在著有熱失控的風險[6]。

目前，未有明確的標準對數據中心蓄電池的SOC和SOH進行估算[7]，當前SOC和SOH的估計策略主要包括：傳統計算方法（放電法、安時法、開路電壓法、內阻法、負載電壓法、線性模型法）以及基于機器學習的算法。主要的SOC估計算法如表2所示。

表2  主要的SOC估計算法

相比傳統的計算方法，基于機器學習的SOC估計算法既快速、方便，又有著較高的精度，是新型數據中心實現自動化和數字化的重要工具。充分發揮機器學習算法的優勢，是數據中心UPS蓄電池智能運維的關鍵。

2  陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA數據中心蓄電池智能預維管理系統

針對數據中心UPS預維現狀和痛點問題，筆者提出了一種基于AI的數據中心UPS蓄電池智能預維管理系統，如圖1所示。其主要由3層構成：由各種硬件設施組成的基礎層、由各種蓄電池模型和機器學習算法構成的算法層以及基于算法層實現管理決策的應用層。

圖1  數據中心UPS蓄電池智能預維管理系統架構

    （1）基礎層：用于實現電流、電壓、溫度等蓄電池特征參數的采集、監測、數據保護、預處理、通信等功能。通過采集的蓄電池特征參數可以構建特征向量?=(Ut，It，Tt，Up，Ip，Tp)，其中Ut、It、Tt、Up、Ip、Tp分別表示谷底電壓、谷底電流、谷底溫度、峰值電壓、峰值電流和峰值溫度。

    （2）算法層：是智能預維管理系統的關鍵部分，特征向量?作為算法的輸入，用于實現“細粒度建模、高準確度分類、高可靠性預測”的模型和算法目標。

    （3）應用層：監控系統將數據采集模塊采集的電池組壓、充放電電流、電池內阻、電池溫度、機房溫度等多維數據通過統一的可視化系統實時呈現給運維人員，實現對數據中心UPS各靜態參數和運行參數的實時可視化監控。運維人員可以靈活配置告警策略，提前定位故障位置和時間。

數據中心UPS蓄電池靈活配置告警策略的案例如圖2所示：數據中心的蓄電池在未放電時持續處于浮充狀態，由于蓄電池內部老化機理等電流呈現上升趨勢，觸發了“浮充轉均充”的判據，因此UPS自動切換至均充狀態。而此時監控系統采集到的數據在誤差允許范圍內，因此如果不采用靈活的配置策略，運營人員將不會受到告警提示。劣化的蓄電池持續地將電能轉化為熱能，并出現發熱、外殼鼓脹等問題，終觸發了高溫告警才被發現。因此，靈活配置的告警策略可以避免類似的案例發生，通過對充電電壓、均充狀態、均充電壓及溫度等參數的持續判斷，運維人員通過不斷優化的復雜告警策略更好地保障了數據中心的UPS蓄電池的健康狀況。標準化的資產管理平臺用于記錄每節單體電池的品牌、型號、額定電壓、容量、上線時間、位置等各個參數，對電池資產進行細粒度管理。故障預測包括基于健康數據和故障數據實現蓄電池健康監測、基于歷史數據實現蓄電池數據預測、基于正常數據和異常數據實現蓄電池異常檢測，其中健康監測和異常檢測是基于分類模型的分類任務，數據預測是基于預測模型的預測任務。

總體而言，基礎層是智能運維管理系統的根基，算法層是功能實現的關鍵，應用層是數據中心運維管理的目標，三層相輔相成，實現對數據中心UPS蓄電池的數字化、智能化預維管理，有利于形成綠色、低碳算力、安全可靠的新型數據中心發展格局。

陜西西安某交通大學UPS電源網絡信息中心3C30KS/30KVA參數：

型號 30KS

功率等級30

拓撲結構 雙變換在線式，IGBT

 UPS整流

輸入 

 拓撲結構 IGBT，PWM調制技術

額定電壓 380Vac/220Vac

電壓范圍 -50%~20%，視負載量變化

功率因數 0.99

 THD1 <5%

頻率 50/60Hz自適應

頻率范圍 42-72 Hz

 UPS輸出 

功率因數 0.9

Up to 94%;ECO模式下大于98%

 效率

電壓 380Vac/220Vac+/-1%

過載能力 125%，10min;150%，lmin

 THDV 

線性載<2%

 頻率 50/60Hz

負載不平衡 1

 峰值因素 3:1

 旁路 

靜態旁路 標配

 旁路電壓 380Vac(+/-15%)

維修旁路 標準 可選 不支持

 電池 

電池類型 VRLA-密封式閥控鉛酸蓄電池

維修旁路 標準 可選 不支持

 電池  

電池類型 VRLA-密封式閥控鉛酸蓄電池

后備時間 依電池組容量和工作條件而定

電池節數 28-36節可選，默認32 36-40節可選，

默認40

 充電時間 8小時達到滿容量90%

通訊監控 

 標配通訊接口 RS-232Mini-Slot通訊插槽

通訊附件(可選) Modbus/Ethemet卡:AS/400卡(標配):NMC卡

操作環境 

 工作溫度 0~40℃

 儲存溫度 -25~55℃

相對濕度 5%~95%，無凝露

 海拔高度 小于1000米，

無降額

 認證 

 EMC標準 IEC61000-4

 EMI標準 EN5550022/EN55024

質量標準 ISO90001:20001514001:1996

 認證 TLC-泰爾認證

物理信息 

 尺寸(WxDxH)mm  600x720x1200

凈重(Kg)86

數據中心陜西西安某交通大學UPS電源網絡信息中心3C30KS/30KVA蓄電池靈活配置告警策略

  數據中心蓄電池健康監測和異常檢測算法

數據中心蓄電池健康監測和異常檢測可以轉化為機器學習中的分類問題[17]，即通過已經訓練的健康蓄電池數據和故障/異常蓄電池數據來對待監測的蓄電池數據進行分類，分類結果是健康或故障/異常。表3總結了基于機器學習的數據中心蓄電池健康監測和異常檢測算法。基于決策樹（Decision Tree，DT）的蓄電池健康監測和異常檢測算法是具有多層中間節點的較復雜的二分類問題，如圖3所示。終在葉節點輸出監測結果：健康或者故障。

      基于陜西西安校園網機房ups電源3C30KS/30KVA機器學習的數據中心蓄電池健康監測和異常檢測算法

      基于決策樹的數據中心蓄電池健康監測和異常檢測算法

陜西西安某交通大學UPS電源網絡信息中心3C30KS/30KVA人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）是由眾多神經元組成的并行互聯的網絡，其可以模擬生物神經系統和現實世界的相互作用[22]。基于深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）的數據中心蓄電池健康監測和異常檢測算法如圖4所示，其中W和ξ分別表示權重和偏置，I表示神經網絡的層數。max(·)表示線性整流函數（Linear Rectification Function，ReLU），用于將輸入神經元非線性地映射到輸出神經元。softmax函數將邏輯向量轉化為對應的類別，即蓄電池的健康監測和異常檢測結果。通過反向傳播和梯度下降，DNN可以優化其自身的參數直至達到收斂。

      基于DNN的數據中心蓄電池健康監測和異常檢測算法

     數據中心蓄電池性能預測算法

數據中心蓄電池性能預測問題可以轉化為機器學習中的預測問題[22]，即通過已經訓練的蓄電池的時序數據來對后序時刻的蓄電池性能進行預測，預測結果是指標的值。表4總結了基于機器學習的數據中心蓄電池性能預測算法。模糊C-均值聚類算法可以用于預測蓄電池的特征向量，基于對采集到的蓄電池特征向量進行聚類分析，進而生成模糊規則，并通過模糊推理得到預測結果，具體結構如圖5所示。

      基于機器學習的數據中心蓄電池性能預測算法

      基于模糊C-均值聚類的數據中心蓄電池數據預測結構圖

由于陜西西安某交通大學UPS電源網絡信息中心3C30KS/30KVA數據中心蓄電池指標參數具有一定的時序特征，因此也可以用循環神經網絡作蓄電池數據預測，具體結構如圖6所示。其中，X表示蓄電池指標特征向量，S表示隱藏層，O表示輸出層，U和V分別表示輸入層到隱藏層、隱藏層到輸出層之間的權重，W表示隱藏層中的權重。后續時刻的隱藏層權重受之前時刻的蓄電池特征影響，因此可以學習到其時序信息，執行更有效的蓄電池數據預測。

      基于循環神經網絡的數據中心蓄電池數據預測結構圖

強化學習（Reinforcement Learning，RL）可以用于解決數據中心運維管理人員在與蓄電池環境交互的過程中通過某些學習策略實現數據預測的問題，如圖7所示。其中，如果運維人員的行為引起環境正獎賞，則運維人員之后運用該策略的概率將會，目標函數是使得期望的綜合獎賞大化。不同于監督學習，強化學習不需要求解梯度信息，通過動態調節參數以求得優數據預測策略。

      基于強化學習的數據中心蓄電池數據預測結構圖

數據中心UPS蓄電池智能預維管理系統將向著綠色、安全可靠、數字化、智能化的方向穩步發展，在“雙碳”目標下如何實現高度地實時可視化監控、高靈活性的告警配置策略、高細粒度的電池資產管理、高可靠性的電池故障預測是學術界和業界需要持續研究的重要問題。

你知道在校園中的UPS不間斷電源占據什么樣的地位嗎？

隨著的快速發展，我們的UPS不間斷電源也在快速發展，那么你知道校園UPS不間斷電源的詳細資料解析嗎?接下來讓小編帶領大家來詳細地了解有關的知識。

陜西西安某交通大學UPS電源網絡信息中心3C30KS/30KVA是校園網規劃建設的重要組成部分，地位重要，價值高(約占校園網投資的10%)。 校園網要想保證運行質量，就必須應用陜西西安某交通大學UPS電源網絡信息中心3C30KS/30KVA新技術。 UPS不間斷電源新技術在校園網中的有效應用，具有諸多優勢，可以保障校園網的正常運行。