分布式UPS供电系统在数据中心的解决方案

本文介绍了分布式UPS供电系统在数据中心的解决方案。UPS有集中式与分布式两种部署方式,分布式UPS体积小、易安装、便于实时管理。随着行业对数据实时性要求提高,其市场份额不断增长。与集中式UPS相比,它在可靠性、安装整合和成本控制上有优势。

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分布式UPS供电系统在数据中心的解决方案。UPS备用电力的传统部署方式有集中式与分布式两种类型,只要有电力不中断的需求,就需要使用不间断电源系统UPS。UPS好比是电力的中间商,不论组织规模大小或电力消耗如何急剧变化,都能协助基础建设提供连续不中断的电力。
分布式UPS

分布式UPS

分布式UPS不是被直接安装在服务器机架上,就是被装在服务器机架旁边,导致所有服务器都连接着UPS硬件,硬件与服务器之间仅剩极少空间或毫无空间。如果将分布式UPS比作是在一块区域内每隔4.5公尺就配置一个的火炬照明信道,那么集中式UPS则可被比作能照亮30公尺半径区域的大型闪光灯。当分布式UPS火炬的其中之一熄灭时,只会使其周围4.5公尺范围变暗;但如果大型闪光灯暂时熄灭了,所有事物都会漆黑一片。

分布式UPS供电系统在数据中心的解决方案

移动互联网和云计算的广泛应用,催生了大量数据中心的建设。据中国数据中心联盟发布的数据显示,2019年中国数据中心供电储能市场规模增至100亿人民币;其中分布式UPS的市场份额近年来以25%左右的速率在增长,预计达到2020年其市场规模能达到33.5亿元人民币。

分布式UPS设备为IT设备提供持续的供电,能源管理系统对主要针对分布式供电系统设备提供能耗管理、储能管理、能源调度、数据挖掘以及自动巡检。

与分布式UPS相对应,国内过去以集中式UPS设备为主。但集中式UPS有以下几个问题:

1.集中式UPS对建筑物有较高要求集中式UPS功率一般在几百千瓦到兆瓦之间,该类大型设备的落地对建筑物有较高的需求,需要从建筑的土木建设设计开始去规划,且不易安装。

2.冗余严重,企业会高估自身所需的UPS容量,从而造成能量的浪费,而过度的“能源”会带来过度的“热量”,从而加重数据中心的冷却系统需求,造成能源成本高涨。

3.风险集中,运维难度大一旦集中式UPS本身问题,会影响所有机位,且排查有一定技术门槛,需联系厂商的技术支持,客户自身无法快速响应。

而随着物联网、大数据、AI等方面的发展,5G网络的建设,行业整体对数据的实时性响应提出了很高的要求,分布式UPS供电系统由于体积小、易安装落地、便于实时管理等特点,愈来愈收到市场的认可。

分布式UPS在数据中心供电系统的优势

1、可靠性:近接性强度

由于分布式UPS被直接安装在伺服机架上或旁边,缩短了彼此间的距离,沿电力线链路发生的配线故障机率就可大幅降低。藉由沿着整体网络来配置自给式辅助电源,就能防止集中式UPS部署所可能产生的大规模电力中断问题。

2、简易安装与整合

重量轻并具有较高机动性的特色,使分布式UPS的安装与移动极为简易,因此成为需要较高机动性数据中心的理想选择。高近接性的服务器机架也使分布式UPS在以太网络的连接方面占有优势。

3、适合小型组织的更佳成本控制

由于分布式UPS的设计并非供整个企业网络使用,而仅是网络之中的一处服务器机架,因此采购这项解决方案的初设预付支出远低于集中式UPS。

正如“分布式UPS”的概念表述,分布式UPS的突出特点在于地理位置的分散性,与传统发电项目相比规模较小、更为灵活,分散地布置在用户端附近。对于新能源来说,分布式能源的分散特性能够有效解决中国可再生能源资源开发与负荷需求分布不一致的问题。

随着网络的普及和数据中心的深化,设备呈现智能化。如何有效管理这些设备、提高工作效益、降低管理维护成本已成为UPS用户必须考虑和面对的问题。存能电气分布式UPS锂电池专为数据中心设计,它将传统UPS成熟稳定的控制技术与新型锂电池储能技术相结合,具有体积小、重量轻、高智能、易部署的特点。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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