德国阳光胶体蓄电池A512/60A 12V60AH现货

德国阳光胶体蓄电池A512/60A 12V60AH现货

的德国阳光 A400 蓄电池采用的胶体技术
• EUROBAT 等级：长寿命电池
•自放电率极低，适合长时间独立存放达两年以上（ 20 ℃）
•依据 IATA ， DGR 第 A67 条款对航空、铁路和公路运输方式无须作出限制Dryfit A400系列蓄电池结构*，工作寿命长，适合于浮充应用；对于所有这些电池，阳光公司将提供适当的充电技术， DryfitA400 符合 DIN ， BS 和 IEC 规范。
德国阳光（Sonnenschein）A600系列蓄电池广泛应用于各种领域。在电信领域，应用于电话交换系统的蓄电池在主要电源出现故障或中断时可立即提供电力供应，确保通讯不中断。同样，公司依靠安装于固定供电装置中的电池支持电子传输装置的不间断运行。应用于电站中的电池可在供电中断时起动柴油机系统驱动其它保护装置和供电设施。在输油管道方面，应用于石油泵站的A600电池可在供电中断时保证一定时间内的输油持续进行。目前，除德国外，日本、美国等国家在胶体蓄电池的研制和生产销售方面应用十分广泛。

德国阳光A400系列型号列表：

德国阳光（Sonnenschein）Dryfit A400系列蓄电池,新的电池规格A400系列电池有八种不同规格，其容量从20AH到180AH。Dryfit A400系列蓄电池结构*，工作寿命长，适合于浮充应用；对于所有这些电池，德国阳光公司将提供适当的充电技术，Dryfit A400符合DIN，BS和IEC规范，具有其他品牌电池不可比拟的特点：
改善功率容量：Dryfit A400充分使用了电池内部容积，在电池体积不变的情况下，增加了电池的容量；
长寿命：A400采用了*的极板结构和电解质，使用寿命可达10年以上，并保持其容量≥80%；
低自放电速率：A400采用特殊的电池单元结构及电解质；全密封、免维护：A400蓄电池可以安全地使用多年而不用维护，并且能随时备用；
使用简便：Dryfit蓄电池在出厂时已充满电解质并带电，为用户节省了初装费用并便于运输和存贮;
应用范围：A400蓄电池可广泛应用于电信、UPS系统、应急动力系统，应急照明系统和其它保安方面。
另外，还有A500/600系列蓄电池。
A412/5.5 SR 胶体(dryfit)A400系列电池是把电解液固定于胶体中的密闭阀控式铅酸可充电电池。胶体技术由德国阳光公司发明并发展。实现了电池免维护。它析气量低，经久耐用，长达12年的设计寿命，以及实际的运行经验证明了它的高度可靠性。胶体(dryfit)A400系列电池可用于多种用途，诸如：通讯、发电、配电、遥控及交通工程、保安电力供应、数据工程系统、报警讯号及安全照明等。 A412/8.5SR 胶体(dryfit)A400系列电池是把电解液固定于胶体中的密闭阀控式铅酸可充电电池。胶体技术由德国阳光公司发明并发展。实现了电池免维护。它析气量低，经久耐用，长达12年的设计寿命，以及实际的运行经验证明了它的高度可靠性。胶体(dryfit)A400系列电池可用于多种用途，诸如：通讯、发电、配电、遥控及交通工程、保安电力供应、数据工程系统、报警讯号及安全照明等。 A412/12 SR胶体(dryfit)A400系列电池是把电解液固定于胶体中的密闭阀控式铅酸可充电电池。胶体技术由德国阳光公司发明并发展。实现了电池免维护。它析气量低，经久耐用，长达12年的设计寿命，以及实际的运行经验证明了它的高度可靠性。胶体(dryfit)A400系列电池可用于多种用途，诸如：通讯、发电、配电、遥控及交通工程、保安电力供应、数据工程系统、报警讯号及安全照明等。

德国阳光蓄电池是对埃克塞德科技集团旗下品牌Sonnenschein的中文简称。德国阳光免维护胶体电池是世界上胶体电池的鼻祖，其核心Dryfit胶体技术使蓄电池拥有的安全性和深放电性。公司自成立以来德国阳光蓄电池一直是公司的主流业务。所涉及的行业有金融、证券、工厂、学校、网吧、物流、电力、国防、大型建材超市、教育等用户提供UPS产品和服务，并形成较深的影响，而且与国内外的著名厂商有着多年密切的合作关系。公司坚持以技术和服务为立身之本，本着用户至上的原则，借鉴众多成功企业的*管理经验，充分发挥公司的技术与人才优势，为用户提供完善的服务。我们愿意和您一起为信息化建设做服务！

其整个过程相当繁重，并且考虑到当今NetOps中的所有其他职责，它经常被忽视。机器学习能够随时间收集数据、自动建模系统，然后预测未来趋势，这正是自动化基线分析所需要的。尽管该技术仍在不断发展，但基于目前市场的发展，似乎只需几年时间就可以实现自动化基线分析的机器学习产品。

任何机器学习引擎都要求输入良好的数据，因此网络需要全面的可视性工具，以提供高质量的数据，以便从机器学习引擎中获取价值。所有网络都是不同的，因此机器学习算法需要先实施大量的基线和学习才能产生好的建议，所有这些都需要网络数据，即提供网络可视性解决方案输入的相同数据。