“U锂融合”——双碳新标兵

Posted 2023-04-09 pangtout

编辑 | 阿冒    设计 | 沐由

在我国1.5亿的市场主体中，95%的企业是中小企业，虽然他们的单体规模小，但是数量庞大，对于国民经济和就业市场而言，其重要性容不得丝毫忽视。

事实上，中小企业是数字经济最大的参与者与受益者。

我国高度重视并推动中小企业发展，在《“十四五”促进中小企业发展规划》的指导下，在当前数字经济发展的大潮下，中小企业迈向高质量发展刻不容缓。

近三年挥之不去的疫情阴影中，数字技术尤其显示出巨大的价值，它能够极大地提升中小企业的业务韧性和抗风险能力，并在管理水平、经营效率等方面提供强有力的支撑。

基于此，为了更好地保障公司的业务系统能够长期稳定地运行在良好的环境里，很多中小企业建设了自己的机房——由于机房通常位于办公场所内，物理距离趋近于零，运维管理真正可以做到第一时间的响应。

显然，尽管租用云数据中心不失为数字化的良策之一，但是自建机房的优势仍是让无数中小企业趋之若鹜。

锂电池UPS产品登堂入室

断电，是数字化时代不能承受之重。特别是突如其来的停电，无疑会给企业的数字化运营带来极大的麻烦。断电带来的威胁，还可能危及运行中的设备，因此在机房里配置UPS已经成为各方的共识。

产业数字化的快速进展，同样推动着国内UPS市场在最近几年里也水涨船高：继2020年首次突破100亿元大关的同时，有望在2025年达到再翻一番的规模。

得益于此，中小企业UPS产品得到了前所未有的加强，主流厂商们也纷纷发布了相应的方案，大容量、模块化、智能化、定制化的产品成为市场发展的主要方向。

作为整个机房里最为平稳和成熟的组成部分，UPS从外表上看似乎变化不大，但是很多新型产品方案的“内在”实际上早就焕然一新了。没错，这里说的就是电池。

虽然到目前为止，搭配铅酸电池（VRLA）仍是UPS应用的主要方式，不过锂离子电池正在快速进入到更多的产品方案和应用领域，广大中小企业也欢迎这样的演进方式。

由于技术成熟、工艺先进，铅酸电池成本相对低廉。不过这类电池通常只能维持3年左右，因此用户必须在UPS的生命周期内多次更换此类电池，这就大大增加了用户的维护和使用成本。

更糟糕的是，由于铅酸电池的储能仅相当于同等体积规格锂离子电池的三分之一左右，这就意味着需要占用更多的机房空间，而且还需要对钢梁加固。

好消息是，铅酸电池被人诟病的各种短板，几乎都是锂离子电池的长处，于是在最近几年的国内外市场上，锂离子电池的UPS产品方案被越来越更多的用户所认可与推崇。

绝非简单搭配那么简单

那么，是不是UPS+锂离子电池组的搭配，就是中小机房面向未来、保障服务连续性的最优解呢？很遗憾，在相当大的程度上，我们不能一概而论。

对于UPS产品方案而言，技术、工艺、质量、品牌、服务等因素环环相扣，倘或没有先进的生产工艺以及严格的质量控制系统，稳定的质量和可靠的性能就无从谈起。

其次，产品方案的设计理念也至关重要。某些厂商的方案里UPS和电池系统是相互割裂开来的，一旦出现故障就会多方告警，而且故障难以定位，重大风险无法主动进行隔离，为数据中心的平稳运行带来不可预知的巨大隐患。

维谛技术（Vertiv，NYSE：VRT）的产品方案，就不存在类似问题。

作为全球较早关注锂电池应用的领导厂商，维谛技术（Vertiv）自2016年起就开始投资锂电池开发，并在全球范围内建立了强大的研发团队。

基于将锂电池管理系统（BMS）设计与UPS控制系统相融合，维谛技术（Vertiv）能够更好地为客户提供UPS锂电集成系统，发挥锂电池的最佳性能，并以安全可靠的方式提供供电保护。

面向中小机房的迫切需求

维谛技术（Vertiv）带来了全新的

Vertiv^TM Liebert^®ITA2 + Vertiv^TM Adapt Li 

U锂融合解决方案

无论是UPS还是锂电池

都源自同一品牌

并且经过了统一认证

相比传统的铅酸电池，维谛技术（Vertiv）的“U锂融合”方案循环寿命可达1500次以上，10年免维护，而且提供5年质保，有效节省运维成本，全生命周期的综合成本降低40%以上。

需要指出的是，维谛技术（Vertiv）“U锂融合”方案提供关键保护器件冗余、U锂全通信的三重保护，中小机房的系统运行更加可靠，全栈融合能够妥妥地保障关键业务安全运行。

“U锂融合”为双碳贡献力量

维谛技术（Vertiv）“U锂融合”方案，能够帮助中小机房打造稳固的供电架构，为企业的可靠运营奠定坚实基础，保证中小机房的每一分投资都能够发挥最大化的效用。

以上文所说的“U锂全通信”为例，维谛技术（Vertiv）在UPS与锂电池之间采用了全通信设计，配合维谛技术（Vertiv）独有的BCB BOX电池开关控制管理功能，实现了智能联动及双重联合保护，同时解决了客户对于锂电池系统安全性的担忧。

在保障高可靠性的基础上，维谛技术（Vertiv）“U锂融合”方案采用了免工程设计，机架式安装、即插即用，最小高度仅1U，在中小机房可以得到最大限度的释放与实用，一个标准机柜内即可轻松搞定全部供配电系统。

此外，以集成化的智能化供电系统，维谛技术（Vertiv）“U锂融合”方案能够实现故障的主动预警和主动保护，并通过UPS智能接口进行数据分析与上传，在运行中实现极简运维。

“融合”设计的价值还在于，由于UPS与输入输出柜浑然一体，因此减少了繁冗配电和安装部署的时间，极大地地简化了后期的运维与管理工作，同时降低了客户的运营和维护成本。

维谛技术（Vertiv）“U锂融合”方案，无需工程人员上门安装，企业打开就可以直接使用，而且拥有5年的超长质保期限。

“U锂融合”的方式，也是对绿色低碳发展潮流的积极回应。维谛技术（Vertiv）希望以此为中小机房提供最佳的电池备电及储能应用方案，使之在“双碳”时代创造出更大价值。

专业化的“U锂融合”，而不是生硬的“拉郎配”， 维谛技术（Vertiv）让中小企业的业务运营和管理效率轻松加倍！

在中小机房之外，维谛技术（Vertiv）“U锂融合”方案目前已经在通信、金融、交通、航运、医疗、政府等行业，以及特种车辆、高海拔地区等领域得到广泛应用，这也真的因应了那句颠簸不平的真理：

“U锂走遍天下！”

点击左下阅读原文，了解维谛技术（Vertiv）“U锂融合”方案更多细节。

三种排序：快排，归并，堆排

转自：http://www.cnblogs.com/LUO77/p/5798149.html

（一）快排

快排考的是最多次的。之前看大神写的算法很简单，思想也很好。就一直用他的思想去思考快排了。挖坑法。

拿走第一个元素作为标兵元素，即挖坑，然后从后面找一个比它小的填坑，然后又形成一个坑，再从前面找一个比标兵大的填坑，又形成一个坑。……最后一个坑填入标兵就好。

然后就是递归了。再在标兵左边排序，右边排序。

 1 void QSort(int* num, int start, int end) {
 2     if(num == NULL||start >= end)
 3         return;
 4     int tmp = num[start];
 5     int i = start, j = end;
 6     while (i<j) {
 7         while (i<j&&num[j]>tmp) {
 8             j--;
 9         }
10         if (i<j)
11             num[i++] = num[j];
12         while (i<j&&num[i]<tmp) {
13             i++;
14         }
15         if (i<j)
16             num[j--] = num[i];
17     }
18     num[i] = tmp;
19     QSort(num, start, i - 1);
20     QSort(num, i + 1, end);
21 }

 

归并：

归并的思想就是分治-组合。

先divide，然后merge。

divide的思想比较简单，找到middle，再划分A[start,,,,,middle]，A[middle+1...end]

对于左边在递归划分，划分直至只剩一个元素，然后再merge。merge的时候需要一个临时数组。merge的时候是A[first...middle]和A[middle+1……end]合并。

对于右边在递归划分，划分直至只剩一个元素，然后再merge。

左边和右边都有序了，然后再将两个数组合并为一个数组。最后整个数组都有序了。（先处理左边，再处理右边）

 1 void merge(int* A, int start, int middle, int last, int *tmp) {
 2 
 3     int i1 = start, j1 = middle;
 4     int i2 = middle+1, j2 = last;
 5     int index = 0;
 6     while (i1<=j1&&i2<=j2) {
 7         if (A[i1]<=A[i2])
 8             tmp[index++] = A[i1++];
 9         else tmp[index++] = A[i2++];
10     }
11     while (i1 <= j1) {
12         tmp[index++] = A[i1++];
13     }
14     while (i2 <= j2) {
15         tmp[index++] = A[i2++];
16     }
17     for (int i = 0; i<index; i++) {
18         A[start + i] = tmp[i];
19     }
20     return;
21 }
22 void divide(int* A, int start, int end, int* tmp) {
23     if (start<end) {
24         int middle = (start + end) / 2;
25         divide(A, start, middle, tmp);
26         divide(A, middle+1, end, tmp);
27         merge(A, start, middle, end, tmp);
28     }
29 }
30 void mergesort(int* A, int size) {
31     if (A == NULL || size == 0 || size == 1)
32         return;
33     int* tmp = new int[size];
34     divide(A, 0, size - 1, tmp);
35     delete[] tmp;
36     return;
37 }

 

堆排序（以最大堆为例子）：
1.首先要构建一个最大堆（从size/2-1位置开始维护堆，叶子节点默认已经是一个最大堆了，维护到根节点，则已经构成一个最大堆）
2.交换根节点（此时根节点是最大值），和最后一个节点，破坏了最大堆的性质，此时继续维护最大堆（维护最大堆的过程就是类似直接插入排序，找到维护点合适插入的位置，保证最大堆性质不被破坏就好）
3.循环交换最后一个节点和根节点，每次维护最大堆的规模减一（找到最大，找到次大，次次大……），到最后到根节点，也就排序完成了。

 1 void swap(int& a, int& b) {
 2     a ^= b;
 3     b ^= a;
 4     a ^= b;
 5 }
 6 void HeapAdjust(int* A, int size, int start) {
 7     int i = start;
 8     int j = 2 * i + 1;
 9     int tmp = A[i];
10     while (j <= size) {
11         if (j + 1 <= size&&A[j + 1]>A[j])
12             j++;
13         if (A[j] <= tmp)
14             break;
15         A[i] = A[j];
16         i = j;
17         j = 2 * i + 1;
18     }
19     A[i] = tmp;
20     return;
21 }
22 
23 void CreateHeap(int* A, int size) {
24     for (int i = size / 2 - 1; i >= 0; i--)
25         HeapAdjust(A, size - 1, i);
26 }
27 
28 void HeapSort(int* A, int size) {
29     if (A == NULL || size == 0 || size == 1)
30         return;
31     CreateHeap(A, size);
32     for (int i = size - 1; i >= 1;) {
33         swap(A[0], A[i--]);
34         HeapAdjust(A, i, 0);
35     }
36 }