凱普銳蓄電池NP40-12 參數及規格
凱普銳蓄電池NP40-12 參數及規格
凱普銳蓄電池使用與注意事項：1 蓄電池荷電出廠，從出廠到安裝使用，電池容量會受到不同程度的損失，若時間較長，在投入使用前應進行補充充電。如果蓄電池儲存期不超過一年，在恒壓2.27V/只的條件下充電5天。如果蓄電池儲存期為1～2年，在恒壓2.33V/只條件下充電5天。2 蓄電池浮充使用時，應保證每個單體電池的浮充電壓值為2.25～2.30V，如果浮充電壓高于或低于這一范圍，則將會減少電池容量或壽命。
3 當蓄電池浮充運行時，蓄電池單體電池電壓不應低于2.20V，如單體電壓低于2.20V，則需進行均衡充電。均衡充電的為：充電電壓2.35V/只，充電時間12小時。
4 蓄電池循環使用時，在放電后采用恒壓限流充電。充電電壓為2.35～2.45V/只，大電流不大于0.25C10 具體充電為：先用不大于上述大電流值的電流進行恒流充電，待充電到單體平均電 壓升到2.35～2.45V時改用平均單體電壓為2.35～2.45V恒壓充電，直到充電結束。
5 電池循環使用時充電完全的標志：在上述限流恒壓條件下進行充電，其充足電的標志，可以在以下兩條中任選一條作為判斷依據：/充電時間18～24小時（非深放電時間可短）。/充電末期連續三小時充電電流值不變化。/恒壓2.35～2.45V充電的電壓值，是環境溫度為25℃的規定值。當環境溫度高于25℃時，充電電壓要相應降低，防止造成過充電。當環境溫度低于25℃時，充電電壓應提高，以防止充電不足。通常降低或提高的幅度為每變化1℃每個單體增減0.005V。
凱普銳蓄電池NP40-12 參數及規格
根據一份新的數字房地產信托業調查針對一系列的大企業(企業規模為年收入中超過10億美元，員工數量超過5000人)的調查報告結果顯示：在美國北部的數據中心平均能源使用效率(PUE值)是2.9。換句話說，平均而言，數據中心所消耗的功率大約只有三分之一是真正用于IT設備的。此外，該調查還發現
數據中心的平均PUE值
根據一份新的數字房地產信托業調查針對一系列的大企業(企業規模為年收入中超過10億美元，員工數量超過5000人)的調查報告結果顯示：在美國北部的數據中心平均能源使用效率(PUE值)是2.9。換句話說，平均而言，數據中心所消耗的功率大約只有三分之一是真正用于IT設備的。此外，該調查還發現，只有20%的受訪者表示其所在數據中心的PUE值低于2.0。這些調查結果表明，之前估計的某些平均PUE值(有的值甚至低至約1.9)都是錯的。
分析
粗略地看一下該調查報告的數據要點。首先，樣本涉及到大公司的重要資源。因此，平均PUE值估計沒有涵蓋那些規模較小的可能無法通過技術以實現減少能源消耗的公司。此外，如果節能升級技術真的能夠提供相當快的投資回報，即使是規模較小的企業也將會有動力來實現這些技術的部署。據數字房地產信托的研究報告顯示，參與受訪者所在數據中心的平均IT負載為2.6MW。
第二，調查表明，81%的受訪者會在他們的數據中心測量設施的功率使用情況(多數選取三個或更多的位置進行測量)，而80%的受訪者表示其數據中心實現了熱通道/冷通道分離。此外，六分之五的受訪者表示其所在的數據中心依賴于數據中心基礎設施管理(DCIM)軟件。雖然這些措施并不代表可能從總體上提高了能源效率，他們表現出共同的做法顯示出了對于這些措施能夠降低數據中心的能耗的嚴重依賴。然而，平均PUE值仍然是2.9。
或許《紐約時報》關于數據中心是能源消耗大戶的報道是對的?
PUE值是否是一個有效的比較手段?
即使在一個單一的數據中心使用一個單一的數值來評價數據中心的效率所存在的問題也是多方面的。而如果使用一個單一的數值來對多家數據中心的效率進行橫向比較(特別是PUE值)就更成問題了。
即使PUE值不是一個好的測量能源效率的指標，其也可以作為一種正確的方法，來衡量出隨著時間的推移某家給定的數據中心的能源使用改善情況。是的，您需要小心以避免由于IT設備升級到更有效的模型所帶來的PUE值增加的陷阱。但是，在企業內部的確是有一套公式化的方法來計算效率的，進而幫助我們了解在哪些領域需要改進或調整，而又有哪些投入被證明是值得的。
在使用PUE值方面所存在的問題很可能是發生在使用該數值進行某家數據中心與其他的數據中心進行比較時。大圣路易斯的加布安德魯斯在DatacenterDynamics說，“能源效率指標應繼續存檔中數據中心內部被用來作為衡量能源消耗情況的基準，而不應該發表在任何一家雜志媒體或網上論壇。作為一家企業，它可能基于其冗余的設施，測量出一個3.3的PUE值也是可以接受的，以確保該企業不會遭遇多層次的停機時間。而在當今市場上，用該數值來作為衡量標準是古怪和低效的。
在幾家具備不同氣候特征和可靠性的數據中心之間比較PUE值是相當困難的。例如，一個明顯的問題便是：當某家數據中心的地理位置較之另一家是處在一個氣候更涼爽的區域時。在這種情況下，前者在冷卻方面耗能少，所以很自然的會聯想到設施的內在效率邊界。同樣，某些數據中心實施更多的冗余基礎設施，這可能也會影響效率。然而，這種冗余可能是大化可用率的一種商業需要;其他的數據中心不需要相同的高可用性，所以它們的效率可以從一開始就更高。
不幸的是，一旦企業的數據中心因為氣候、可用性、設施規模等等因素被綜合起來進行衡量時，PUE值作為一個單一的數值來總結行業的價值就變淡了。采用加權平均的方法是一種可能，但這種做法存在一定的爭論，每種特征的權重需要進行設定。而這種問題還不是PUE值所特有的，采用任何一種單一的數值來作為專門總結數據中心效率的一種手段時都會存在這樣的問題。即使是在一家單一的數據中心，PUE值也會因為使用量等諸多其他事項的影響而有所不同。低于峰值利用率的閑置設備可能會使得總體PUE值下降。IanBitterlin指出：“任何這樣的‘比較’系統無法適應偏載負荷。凱普銳蓄電池NP40-12 參數及規格舉例來說，Facebook在Prineville的數據中心在滿載負荷時PUE值是1.07，但在偏載負荷的情況下肯定會超過10。
