KAIGUANG凯光蓄电池FM17-12 12V17AH配电柜/直流屏

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")); 很多年来，传统的云数据中心UPS系统全是会运用某种双转换策略模式，先选择交流电流（AC），将其转换为直流电源（DC）给蓄电池充电，接着再将其转换回沟通交流。这类UPS系统要运用特大型的模块来提高系统特点或是进行（N 1）沉余。例如，你可以将三台500kVA的UPS至功率大的控制在1005kVA，这样的话，倘若在这其中一切一个被关闭，总的方案设计特点依然始终不变。

近年来，企业早就趋向选用更小的模块（10kVA—50kVA）来构建更规模化的UPS系统。而大家都掌握，在建筑项目领域优势与劣势一直共存的。这类模块化设计的优点是可以 按照工作流程规定来提高系统特点（假设企业规模始终不变）并降低维修保养成本费用。这类模块是可用衷心换的，顾客可以 将其退还给生产商进行拆卸或维修。一般来讲，模块化系统会适当的提高一个模块来提升自己的特点，而不是仅于给与额定电流的特点，在尽可能比特大型系统少出钱的大部分使其难能可贵具有“N 1”沉余的特点。

以往，模块化UPS系统的不可逆性优势是其准确性。当一套UPS系统在接近其很大 额定电流特点运行时，它的效率高大。随着着负载水平的减少，效率高也在减少。从表面上看好像没什么大的危害，但是倘若你很多地关注一下电力工程能耗和能源成本费用难点的话，你也便会发现这种层面的危害在渐渐地快速增长，你可以慢慢重要充分考虑这一难点。

模块化UPS系统可以 并要想被重新配置，因为那般可以 使其更接近标准特点。传统的大中小型UPS系统配置较高，目的是为了更好地更切实解决未来的特点提升规定，因此她们经常全是会在额定电流特点以下运行好多年的時间，甚至自始至终是那般。却不知道，特点沉余也就意味着着降低效率高。在“N 1”模块化系统中，依据仔细的能耗管理方案，可以 将这种情况降少水平。

却不知道，倘若要进行“2N”沉余配置，不管哪一种类型，都务必对能耗进行管理方案，保证负载系统的特点不易低于其额定电流特点的50%。要不然，倘若负载配置系统出常见问题的话，该系统便会负载运作。那般做的结果是，每一件在“2N”方法下运行的UPS系统都不易超过其大容量。此外，依据仔细的能耗管理方案，一套模块化UPS很有可能会得到更为精密加工的配置，在这儿一点上甚至会超过企业规模高些、但容量固定不变的系统。从长期来看，可以 保证节约能耗的目的。当然，在这里类情况下，会产生很多“倘若”、“很有可能”、“也许”的不确定因素。

模块化系统的缺点是要分情况的，取决于许多因素。大伙儿务必把较小的模块化重装系统成“列”，作为额外的网络机柜。这意味着着对计算机机房的室内空间设计和载重量要求要提高。具体的增加率则要取决于实际安裝的网络机柜“列”数，以及其电路的布线方法。那般扩大企业规模很有可能会危害一定的经济增长利益，因为尽管说每一件UPS系统全是会出现额外的室内空间设计，但它并不一定要想将其交到别的的机械设备。从某种程度上讲，我们可以依据将UPS模块迁移到适合其运行的地域来弥补这类危害，必要条件是屋里有充裕的室内空间设计。但是，用80kVA的系统构建一个容量规定从不超过20kVA的列柜必然是不符合成本效益的。

此外，云数据中心内部运用的尽量是阀控式铅酸蓄电池（VRLA）。目前在绝大多数UPS系统上面运用这类类型的蓄电池，但是它有一定的风险和应用限期限制，随着着時间的转变，这会导致 机械设备拆换等花费的提高。倘若你运行的是一座大中小型的云数据中心，而又钟爱于湿铅酸蓄电池的长久性稳定性的话（除了其逐渐成本费用、构建和维修保养要求的苛刻性之外），将大中小型UPS系统合理布局在网络机柜团队中很有可能会不大好用。

它是因为无论直流稳压电源的运送间隔长短都务必许多的铜心线，这会迅速提高系统的成本费用及室内空间设计规定。而目前，你可以安装大中小型的集中化系统，无论是以传统的方法或者以模块化设计设计的方法，此外还能够选择一切一种本身钟爱的可充电电池类型。

对于多数模块化UPS系统来讲，在创建嵌入沉余容量的情况下会遇到除此之外一个难点。倘若系统软件软件体系结构是满载的（比如在一个80kVA的构架上配置9个10kVA的模块），那麼就绝大多数没有问题。但是，倘若系统软件软件体系结构没有满载，你也就会有责任去对能耗进行管理方案。因为倘若这样的话，少一直会有一个模块的容量未被运用。要不然，你也便会缺失沉余的容量。

相关模块化UPS很大 的质疑是其可靠性。大家都了解，无论是在一切系统中，预制构件越多，出常见问题的风险就越大。传统UPS的拥护者一直在举报这一难点，但是，新起模块化UPS系统的制造商早就对专家教授在这种层面的数据统计分析资金分配了很多的注意力，而且可以 给与很多基础知识及实际数据信息来争辩传统的看法。事实上，目前的UPS关键商品是十分可靠的。在对其进行选择时，你或许更理应考量一下别的因素。