Het Indonesische datacenterproject heeft tot doel een zeer efficiënte, stabiele en veilige faciliteit voor gegevensopslag en -verwerking te bouwen. Om een ononderbroken stroomvoorziening te garanderen, maakt het project gebruik van 9.454 eenheden 12V VRLA Hoppecke-batterijen. Het Battery Management System (BMS) van DFUN, bekend om zijn uitzonderlijke prestaties en betrouwbaarheid, fungeert als een cruciaal onderdeel van het back-upstroomsysteem van het datacenter.
Het BMS van DFUN biedt uitgebreide, realtime monitoring van alle 9.454 batterijen, waarbij kritische parameters zoals spanning, stroom, interne weerstand en temperatuur nauwkeurig worden vastgelegd. Door realtime gegevens te analyseren, waarschuwt het systeem operators onmiddellijk voor afwijkingen, waardoor snelle corrigerende maatregelen mogelijk zijn. Deze mogelijkheid voorziet het noodstroomsysteem van 'helderziend zicht' en 'acuut gehoor', waardoor een stabiele en betrouwbare stroomvoorziening onder alle omstandigheden wordt gegarandeerd, waardoor operationele verliezen als gevolg van uitval worden voorkomen.
Het BMS past op intelligente wijze de laadstrategieën aan op basis van de realtime batterijstatus, waardoor het laad-/ontlaadproces wordt geoptimaliseerd. Het elimineert risico's zoals overladen of te weinig opladen, verlengt de levensduur van de batterij met 30% en verbetert de laad-/ontlaadefficiëntie met 15% . Voor dit datacenter bedragen de jaarlijkse besparingen door lagere batterijvervangings- en onderhoudskosten ongeveer USD 28.500.
Traditioneel batterijbeheer vereist frequente handmatige inspecties, maar het BMS van DFUN maakt geautomatiseerd toezicht mogelijk. Via een gecentraliseerd platform kunnen operators de toestand van de accu op afstand monitoren en routinetaken zoals egalisatieladen en foutdiagnose automatiseren. Na de implementatie daalden de handmatige inspecties met 50% en werd de dagelijkse onderhoudstijd met 40% verkort , wat leidde tot slimmere en efficiëntere datacenteractiviteiten.
Het BMS verzamelt en analyseert historische gegevens ter ondersteuning van strategische beslissingen. Bijvoorbeeld het voorspellen van de tijdlijnen voor batterijvervanging op basis van degradatietrends of het optimaliseren van stroomverbruikspatronen om de operationele efficiëntie te verbeteren. Door datagestuurde inzichten kan het datacenter zich dynamisch aanpassen aan de zakelijke behoeften en superieure diensten leveren.
Dit project maakt gebruik van de PBMS9000 + PBAT51 -oplossing van DFUN.
PBMS9000 maakt gebruik van geavanceerd gecentraliseerd beheer en efficiënte communicatieprotocollen om bewaking op afstand van grootschalige batterijarrays mogelijk te maken. De intelligente functie voor taakverdeling verdeelt de laad-/ontlaadstromen op basis van de toestand van de batterij en de belastingsomstandigheden, waardoor lokaal overladen/ontladen wordt voorkomen en de systeembetrouwbaarheid met 40% wordt vergroot.
PBAT51 , een krachtige batterijsensor, levert nauwkeurige metingen van spanning, interne weerstand en temperatuur. Het robuuste anti-interferentievermogen zorgt voor een stabiele werking in complexe elektromagnetische omgevingen.
Samen vermindert deze oplossing de uitvalpercentages met 35% en zorgt ervoor dat elke batterij optimaal werkt, waardoor een solide basis wordt gelegd voor de stabiele prestaties van het datacenter.
Het BMS van DFUN levert transformerende waarde aan het Indonesische datacenter en verbetert de stroombetrouwbaarheid, operationele efficiëntie en besluitvormingsmogelijkheden. Kiezen voor het BMS van DFUN betekent het veiligstellen van de toekomst van datagestuurde infrastructuur.
