陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心30KVA校园网机房

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陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心3C30KS/30KVA技术发展:

     当前陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心3C30KS/30KVA的预维按照成熟度分为3个发展阶段：被动式、预防式和预测式。3个发展阶段的描述和评价如表1所示。

陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA助力学校教育系统电力设施保障

教育兴则兴，教育强则强。信息技术和互联网技术在教育行业的全面进步，给教育发展带来机遇的同时，也带来了诸多挑战。信息化IT基础设施教育，电力安全问题无疑是大的。作为动力源的电力保障体系一旦失效，将严重阻碍教育的发展，影响学生的学习体验。

高校是教育信息化建设的前沿阵地，教育信息化程度已成为衡量一个和地区教育发展水平的重要指标。随着大数据和云计算在教学和科研中的全面应用，教育行业对数字化、网络化、智能化设备和信息系统的需求不断增加，电力设施成为智慧化建设的重要支撑部分

陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA为学校教育电子设备提供稳定、可靠、强劲的不间断电源保障，助力学校教育系统现代化。 UPS不间断电源为学校定制的电力需求解决方案。 UPS解决方案超高的系统可靠性和快速的系统可修复性，不仅可以快速部署和实施，还可以根据未来的增长进行灵活规划。绿色节能等方面的优势也得到了医院领导的高度评价。

UPS不间断电源在校园网中更为重要，使用价值好，应用范围广，实用性强。 UPS的供电系统主要分为普通电源和备用电源，由变换器开关组成，有效地利用逻辑电路进行控制，保证在停电时仍能正常工作。

市电正常供电时，UPS作为交流稳压电源，稳压后将电流输送至学校机房，同时也可为UPS储能电池供电.如果电流中断，UPS会及时切换到逆变状态，可以大程度的保证系统的平稳正常运行。这主要是因为UPS可以防止断电造成的数据丢失，并且可以提供备用电源。

其次，UPS可以有效提高供电质量。例如，它可以大程度地改善电力系统中的噪声和压降问题，可以大程度地保证设备中电子元件的安全。 UPS不间断电源采用非常简单方便的解决方案来管理数据中心机房的供电系统。采用全数字控制技术，融合当前电力电子和自动化控制领域的技术成果，为用户提供安全、可靠、稳定、环保的关键负载电源保护。

对于有更多服务器和更多办公信息设备的地方，需要更高的电源。单个教研室和教室所涉及的电源由低功率保证。对于教学楼等场合，采用UPS系统确保消防安全。在UPS近几年的发展过程中，各项性能指标已经基本能够满足学校网络的要求，可以为学校网络提供一定的可靠性。同时，UPS电源还具有可维护性和可管理性的优势。一般来说，学校校园网可以选择后备UPS电源，有效考虑校园网机房的负载能力，选择可以适当使用的UPS容量。

储能锂电池UPS电源综合素质优良，完全满足高校网络机房电源建设的严格要求;超宽的输入电压和频率范围，超强的电网适应性，适用于各种负载，带负载输出强大的设备在出厂前已经通过24小时老化和相关验证测试，确保系统的高可靠性。

UPS在校园网中的应用是必不可少的，它在校园网中的应用越来越重要，甚至发展到了其他设备无法替代的地步。为保证学校教学管理的有序进行，新型UPS不间断电源技术在校园网中的应用起到了至关重要的作用。我们必须不断地分析和研究UPS的原理和性能，使UPS在校园网中的发展和应用成为可能。中国确实起到了护航的作用。

以上就是陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA的有关知识的详细解析，需要大家不断在实际中积累经验，这样才能设计出更好的产品，为我们的更好地发展。

    数据中心UPS蓄电池预维管理的发展阶段

     被动式陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA蓄电池维护

被动式陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA蓄电池维护不采用任何技术和管理手段，直到蓄电池出现故障问题无法满足供电需求时进行维修和更换。一般而言，蓄电池的维修成本和隐患发现的时间呈现负相关，但是一旦发生市电故障,劣化的蓄电池无法及时供给电源，给用户的数据带来严重的，将会造成难以承受的经济损失。

该方式不需要人工巡检，人力成本低，但是具有盲目性和滞后性，如果运维人员节约了定期检查和维护的成本，那么在关键时刻将会带来严重的损失，不满足新型数据中心“高安全”的需求。

预防式UPS蓄电池维护

预防式陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA校园网机房蓄电池维护是基于计划的定期巡视、维护和记录的方式[3]，具体包括以下内容。

    （1）专人记录：每次巡视和检查都需做好记录，以便之后参考。

    （2）告警功能：有异常情况发生时设备能否正常报警。

    （3）元器件：包括散热功能、内部灰尘是否清扫等。

    （4）连接功能：机柜和蓄电池之间的连接是否牢固，绝缘是否损坏等。

    （5）外部条件：一定要保障合适的通风环境，避免温度过高。

    （6）放电保养：定期充放电以便保持电池活性，同时也要避免深度放电。

    （7）更换原则：蓄电池的更换应符合数量和型号一致的标准等。

陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA蓄电池的保养关系着其使用寿命和性能表现，因此该方式比被动式维护的方式有着有效的预维效果，但是该方式也存在如下痛点。

    （1）依赖于人工检查的精细度。人工采集数据的方式包括万用表测试、电导仪/电阻仪测试等，容易出现操作失误、测量读数错误等问题，进而造成误检、漏检和错检的情况发生，导致对蓄电池健康状况的误判。

    （2）需要制定合理的检查周期和方式。频繁的检查耗费人力成本，间隔太久可能无法及时发现故障，进而带来风险。因此，需要制定合理的检查周期和方式，进而在维护成本和维护效果之间作权衡。

    （3）无法预测蓄电池的性能。该方式只能发现已发生故障的蓄电池，无法对蓄电池的故障进行预测。因此，该方式无法满足新型数据中心“高技术”“高能效”的需求。

  陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA预测式UPS蓄电池维护

预测式蓄电池预维是一种较为的基于数据的蓄电池健康监测、异常检测和性能预测管理的方式。该方式不但将蓄电池的实时参数集成到资产管理平台进行可视化管理，而且通过对蓄电池的特征提取和算法分析，提前发现蓄电池潜在的问题和故障。数据中心蓄电池的健康状况主要通过如下两个指标来表征：荷电状态（State of Charge，SOC）和健康状态（State of Health，SOH）[4]。SOC用于科学准确地表示数据中心蓄电池的剩余容量，物理意义是蓄电池在一段时间未使用后当前的剩余容量与其完全充满电时的实际电量的比值，如下式表示：

SOC=Qr/Qa×    （1）

其中，Qr表示数据中心蓄电池的当前剩余容量，Qa表示数据中心蓄电池完全充满电时的实际电量。

数据中心蓄电池的SOC只能通过测得的特性参数间接估算获得，而且在实际的SOC估计应用中，要充分考虑内部因素和外部因素的影响，比如运行因素（放电电流、充放电的截止电压、循环充放电次数等）、自身因素（自放电的影响，单体蓄电池容量的不均衡性，以及板厚度、极板面积、装配技术为例的蓄电池本身的结构因素和质量问题）和温度因素（电解液的温度、蓄电池的环境温度），因此数据中心蓄电池的SOC估算比公式（1）更复杂[5]。

SOH的物理意义是蓄电池完全充满电时的实际电量与其额定容量的比值如下式表示：

SOH=Qa/Qn×      （2）

其中，Qn表示其额定容量。

基于我国颁布的电力蓄电池行业标准，数据中心蓄电池在使用过程中的实际容量应达到额定容量的80%以上，即SOH应当不低于80%，因为此时电池内部已经出现严重的老化，存在着有热失控的风险[6]。

目前，未有明确的标准对数据中心蓄电池的SOC和SOH进行估算[7]，当前SOC和SOH的估计策略主要包括：传统计算方法（放电法、安时法、开路电压法、内阻法、负载电压法、线性模型法）以及基于机器学习的算法。主要的SOC估计算法如表2所示。

表2  主要的SOC估计算法

相比传统的计算方法，基于机器学习的SOC估计算法既快速、方便，又有着较高的精度，是新型数据中心实现自动化和数字化的重要工具。充分发挥机器学习算法的优势，是数据中心UPS蓄电池智能运维的关键。

2  陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA数据中心蓄电池智能预维管理系统

针对数据中心UPS预维现状和痛点问题，笔者提出了一种基于AI的数据中心UPS蓄电池智能预维管理系统，如图1所示。其主要由3层构成：由各种硬件设施组成的基础层、由各种蓄电池模型和机器学习算法构成的算法层以及基于算法层实现管理决策的应用层。

图1  数据中心UPS蓄电池智能预维管理系统架构

    （1）基础层：用于实现电流、电压、温度等蓄电池特征参数的采集、监测、数据保护、预处理、通信等功能。通过采集的蓄电池特征参数可以构建特征向量ϑ=(Ut，It，Tt，Up，Ip，Tp)，其中Ut、It、Tt、Up、Ip、Tp分别表示谷底电压、谷底电流、谷底温度、峰值电压、峰值电流和峰值温度。

    （2）算法层：是智能预维管理系统的关键部分，特征向量ϑ作为算法的输入，用于实现“细粒度建模、高准确度分类、高可靠性预测”的模型和算法目标。

    （3）应用层：监控系统将数据采集模块采集的电池组压、充放电电流、电池内阻、电池温度、机房温度等多维数据通过统一的可视化系统实时呈现给运维人员，实现对数据中心UPS各静态参数和运行参数的实时可视化监控。运维人员可以灵活配置告警策略，提前定位故障位置和时间。

数据中心UPS蓄电池灵活配置告警策略的案例如图2所示：数据中心的蓄电池在未放电时持续处于浮充状态，由于蓄电池内部老化机理等电流呈现上升趋势，触发了“浮充转均充”的判据，因此UPS自动切换至均充状态。而此时监控系统采集到的数据在误差允许范围内，因此如果不采用灵活的配置策略，运营人员将不会受到告警提示。劣化的蓄电池持续地将电能转化为热能，并出现发热、外壳鼓胀等问题，终触发了高温告警才被发现。因此，灵活配置的告警策略可以避免类似的案例发生，通过对充电电压、均充状态、均充电压及温度等参数的持续判断，运维人员通过不断优化的复杂告警策略更好地保障了数据中心的UPS蓄电池的健康状况。标准化的资产管理平台用于记录每节单体电池的品牌、型号、额定电压、容量、上线时间、位置等各个参数，对电池资产进行细粒度管理。故障预测包括基于健康数据和故障数据实现蓄电池健康监测、基于历史数据实现蓄电池数据预测、基于正常数据和异常数据实现蓄电池异常检测，其中健康监测和异常检测是基于分类模型的分类任务，数据预测是基于预测模型的预测任务。

总体而言，基础层是智能运维管理系统的根基，算法层是功能实现的关键，应用层是数据中心运维管理的目标，三层相辅相成，实现对数据中心UPS蓄电池的数字化、智能化预维管理，有利于形成绿色、低碳算力、安全可靠的新型数据中心发展格局。

陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心3C30KS/30KVA参数：

型号 30KS

功率等级30

拓扑结构 双变换在线式，IGBT

 UPS整流

输入 

 拓扑结构 IGBT，PWM调制技术

额定电压 380Vac/220Vac

电压范围 -50%~20%，视负载量变化

功率因数 0.99

 THD1 <5%

频率 50/60Hz自适应

频率范围 42-72 Hz

 UPS输出 

功率因数 0.9

Up to 94%;ECO模式下大于98%

 效率

电压 380Vac/220Vac+/-1%

过载能力 125%，10min;150%，lmin

 THDV 

线性载<2%

 频率 50/60Hz

负载不平衡 1

 峰值因素 3:1

 旁路 

静态旁路 标配

 旁路电压 380Vac(+/-15%)

维修旁路 标准 可选 不支持

 电池 

电池类型 VRLA-密封式阀控铅酸蓄电池

维修旁路 标准 可选 不支持

 电池  

电池类型 VRLA-密封式阀控铅酸蓄电池

后备时间 依电池组容量和工作条件而定

电池节数 28-36节可选，默认32 36-40节可选，

默认40

 充电时间 8小时达到满容量90%

通讯监控 

 标配通讯接口 RS-232Mini-Slot通讯插槽

通讯附件(可选) Modbus/Ethemet卡:AS/400卡(标配):NMC卡

操作环境 

 工作温度 0~40℃

 储存温度 -25~55℃

相对湿度 5%~95%，无凝露

 海拔高度 小于1000米，

无降额

 认证 

 EMC标准 IEC61000-4

 EMI标准 EN5550022/EN55024

质量标准 ISO90001:20001514001:1996

 认证 TLC-泰尔认证

物理信息 

 尺寸(WxDxH)mm  600x720x1200

净重(Kg)86

数据中心陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心3C30KS/30KVA蓄电池灵活配置告警策略

  数据中心蓄电池健康监测和异常检测算法

数据中心蓄电池健康监测和异常检测可以转化为机器学习中的分类问题[17]，即通过已经训练的健康蓄电池数据和故障/异常蓄电池数据来对待监测的蓄电池数据进行分类，分类结果是健康或故障/异常。表3总结了基于机器学习的数据中心蓄电池健康监测和异常检测算法。基于决策树（Decision Tree，DT）的蓄电池健康监测和异常检测算法是具有多层中间节点的较复杂的二分类问题，如图3所示。终在叶节点输出监测结果：健康或者故障。

      基于陕西西安校园网机房ups电源3C30KS/30KVA机器学习的数据中心蓄电池健康监测和异常检测算法

      基于决策树的数据中心蓄电池健康监测和异常检测算法

陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心3C30KS/30KVA人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是由众多神经元组成的并行互联的网络，其可以模拟生物神经系统和现实世界的相互作用[22]。基于深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）的数据中心蓄电池健康监测和异常检测算法如图4所示，其中W和ξ分别表示权重和偏置，I表示神经网络的层数。max(·)表示线性整流函数（Linear Rectification Function，ReLU），用于将输入神经元非线性地映射到输出神经元。softmax函数将逻辑向量转化为对应的类别，即蓄电池的健康监测和异常检测结果。通过反向传播和梯度下降，DNN可以优化其自身的参数直至达到收敛。

      基于DNN的数据中心蓄电池健康监测和异常检测算法

     数据中心蓄电池性能预测算法

数据中心蓄电池性能预测问题可以转化为机器学习中的预测问题[22]，即通过已经训练的蓄电池的时序数据来对后序时刻的蓄电池性能进行预测，预测结果是指标的值。表4总结了基于机器学习的数据中心蓄电池性能预测算法。模糊C-均值聚类算法可以用于预测蓄电池的特征向量，基于对采集到的蓄电池特征向量进行聚类分析，进而生成模糊规则，并通过模糊推理得到预测结果，具体结构如图5所示。

      基于机器学习的数据中心蓄电池性能预测算法

      基于模糊C-均值聚类的数据中心蓄电池数据预测结构图

由于陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心3C30KS/30KVA数据中心蓄电池指标参数具有一定的时序特征，因此也可以用循环神经网络作蓄电池数据预测，具体结构如图6所示。其中，X表示蓄电池指标特征向量，S表示隐藏层，O表示输出层，U和V分别表示输入层到隐藏层、隐藏层到输出层之间的权重，W表示隐藏层中的权重。后续时刻的隐藏层权重受之前时刻的蓄电池特征影响，因此可以学习到其时序信息，执行更有效的蓄电池数据预测。

      基于循环神经网络的数据中心蓄电池数据预测结构图

强化学习（Reinforcement Learning，RL）可以用于解决数据中心运维管理人员在与蓄电池环境交互的过程中通过某些学习策略实现数据预测的问题，如图7所示。其中，如果运维人员的行为引起环境正奖赏，则运维人员之后运用该策略的概率将会，目标函数是使得期望的综合奖赏大化。不同于监督学习，强化学习不需要求解梯度信息，通过动态调节参数以求得优数据预测策略。

      基于强化学习的数据中心蓄电池数据预测结构图

数据中心UPS蓄电池智能预维管理系统将向着绿色、安全可靠、数字化、智能化的方向稳步发展，在“双碳”目标下如何实现高度地实时可视化监控、高灵活性的告警配置策略、高细粒度的电池资产管理、高可靠性的电池故障预测是学术界和业界需要持续研究的重要问题。

你知道在校园中的UPS不间断电源占据什么样的地位吗？

随着的快速发展，我们的UPS不间断电源也在快速发展，那么你知道校园UPS不间断电源的详细资料解析吗?接下来让小编带领大家来详细地了解有关的知识。

陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心3C30KS/30KVA是校园网规划建设的重要组成部分，地位重要，价值高(约占校园网投资的10%)。 校园网要想保证运行质量，就必须应用陕西西安某交通大学UPS电源网络信息中心3C30KS/30KVA新技术。 UPS不间断电源新技术在校园网中的有效应用，具有诸多优势，可以保障校园网的正常运行。