【摘 要】
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不间断电源蓄电池是保障数据中心稳定运行的重要组成部分,其自身的安全性关系着电力系统的可靠和稳定.为了避免蓄电池的故障引起电力事故的发生,蓄电池的监测和运维管理近年来受到学界和业界的关注.通过分析当前数据中心不间断电源蓄电池预维管理的3个发展阶段,提出了集监控系统、灵活告警、资产管理、故障预测于一体的智能预维管理系统,并进一步总结了用于蓄电池健康监测、异常检测和性能预测的机器学习算法.
【机 构】
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中国电信股份有限公司研究院,北京102200;北京邮电大学,北京100876
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不间断电源蓄电池是保障数据中心稳定运行的重要组成部分,其自身的安全性关系着电力系统的可靠和稳定.为了避免蓄电池的故障引起电力事故的发生,蓄电池的监测和运维管理近年来受到学界和业界的关注.通过分析当前数据中心不间断电源蓄电池预维管理的3个发展阶段,提出了集监控系统、灵活告警、资产管理、故障预测于一体的智能预维管理系统,并进一步总结了用于蓄电池健康监测、异常检测和性能预测的机器学习算法.
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