NPP蓄电池NP2-300AH 规格及参数
NPP蓄电池NP2-300AH 规格及参数
NPP蓄电池NP2-300AH 规格及参数
耐普蓄电池NP2-300
耐普蓄电池性能特点：
1）安全性能好:正常使用下无电解液漏出,无电池膨胀及破裂。
2）放电性能好:放电电压平稳,放电平台平缓。
3）耐震动性好:完全充电状态的电池完全固定,以4mm的振幅,16.7Hz的频率震动1小时,无漏液,无电池膨胀及破裂,开路电压正常。
4）耐冲击性好:完全充电状态的电池从500px高处自然落至25px厚的硬木板上3次。无漏液,无电池膨胀及破裂,开路电压正常。
5）耐过放电性好:25摄氏度,完全充电状态的电池进行定电阻放电3星期(电阻值相当于该电池1CA放电要求的电阻),恢复容量在
一、耐普蓄电池为什么好、棒?答：1,免维护电池采用独特的气体再化合技术（GAS RECOMBINATION）技术。不必定期补液维护。减少用户使用的后顾之忧 。2： 耐普蓄电池安全可靠性高：
采用自动开启、关闭的安全网（VRLA），防止外部气体被吸入蓄电池内部而保护蓄电池性能，同时可防止因充电等产生的气体而造成内压异常是蓄电池遭到破坏。全密闭电池在正常浮充情况下不会有电解液及酸雾排出，对人体无害。3：耐普蓄电池 使用寿命长：
在20°C环境下，FM系列电池浮充寿命可达3－5年，FML系列电池浮充寿命可达5－8年，GFM系列电池浮充寿命可达10－15年。 4： 友联蓄电池安装使用方便：
全新的顶部和侧位连接方式，方便用户以各种方式连接电池，极大的减少安装的工作量和危险性 。5： 自放电率低：
采用优质的铅钙多元合金，降低了蓄电池的自放电率，在20°C的环境温度下，Kstar蓄电池在6个月内不必补充电即可使用。提高电池的使用效率。6： 适应环境能力强：
可在－20°C－－＋50°C的环境温度下均使用，适用于沙漠、高原性气候。可用于防暴区的特殊电源
7：耐普蓄电池放置随意性强：
特别隔膜（AGM）牢固吸附电解液使之不流动。电池无论立放或卧放均不会泄露，保证了正常使用。
(2)在线性能监测蓄电池性能在线监测长期以来一直是应用中急切需求而又缺乏有效解决方案的难题。近年来,随着单节电池内阻测量技术的出现,电池监测手段发生了革命性进步,测试原则由被动监测电池外部条件发展到主动测试电池内部状态,电池内阻检测与分析已被公认为是一种迅速、可靠的诊断电池健康状况的方法。
2 蓄电池在线监测与分析技术
为了更好地管理与维护,提高工作效率,蓄电池的维护人员希望厂商提供有效的蓄电池监测方法和技术。北京子木智能科技有限公司开发的KOKIIBM系列产品能够系统地实时监测蓄电池外部条件和以单节电池内阻为标志的性能参数,并综合分析目标电池的保有容量和剩余电量,实现对蓄电池完整的在线运行监测与性能监测。
2.1运行监测
KOKIIBM系列产品能够在线监测蓄电池的组电压、单节电池电压、充放电电流、温度等运行参数,实时监控电池的运行状态。
2.2内阻监测与落后电池甄别
电池内阻的在线测量需要克服微弱信号捕捉、抗环境*、经验分析等诸多技术障碍,目前只有少数几家厂商有产品问世。各厂家具体实现技术的不同致使他们对产品内阻的测量准确度、抗*能力和内阻数据分析效果有很大的质量差别,尤其是绝大部分厂家的产品由于无法有效解决*问题而采用放电法进行测量,即在电池两端接入放电负载,通过测量电池在放电过程中的电压变化来获取内阻值,有的厂家产品需要把电池从回路中断开,或关掉充电器,以消除充电器和用电负载的影响。由于电池的内阻很小,放电时的电压变化微弱,即使采用较大的放电电流,直接测量的精度一般也很难提高。
子木公司的监测技术不需放电,采用先进的中点测量方法,依托数字信号处理技术完成微弱信号的准确测量,不必将电池从回路断开,不受充电器和用电负载的影响,实现了真正的在线内阻测试,数据有效分辨率达到0.001mΩ。内阻监测验证试验设备连接以的内阻在线测量为基础,KOKIIBM系列产品能够及时准确地发现电池组中的落后电池,结合用户有效的维护方法,大大提高备用电源的可靠性,延长电池组整体使用寿命。
2.3保有容量与剩余电量监测
依据监测数据对蓄电池状态进行实时综合分析,形成有效的电池状况报告以支持用户的维护决策,特别是准确测量用户最为关注的电池保有容量和剩余电量,是KOKIIBM系列产品包含的另一项核心技术。
蓄电池的荷电量与供电系统的可靠性和紧急情况下运维部门的补救措施密切相关,及时准确地了解电池的保有容量和剩余电量是用户所关注的焦点问题。长期以来,由于缺乏在线测量保有容量和剩余电量的技术手段,业界普遍采用的方法是定期对电池进行完全放电,以掌握它们的保有容量,作为下一段时间维护工作的指导依据;至于剩余电量的测量,因其实时性的要求,始终没有根本的解决办法。
子木公司基于其完备的运行监测数据、先进的内阻测量技术和丰富的电池特性分析成果,能够在蓄电池组的浮充运行状态中及时准确地发现落后电池,在此基础上可通过0.05～0.1C的在线浅度放电,借助子木专有的神经网络模型算法,对电池保有容量进行预测,准确度达5%左右。基于该算法,KOKIIBM系列产品还可在系统充放电过程中,实时计算电池的剩余电量,有效地帮助用户全面准确地掌握电池状况。