供应圣阳蓄电池SSP12-7/12V7Ah报价/参数
SP系列电池
1. 容量范围（C20）：3.5Ah—250Ah（25℃）
2. 电压等级：12V
3. 自放电小：≤2%/月（25℃）
4. 良好的高率放电性能
5. 设计寿命长：20Ah以下为5年、20Ah以上为10年（25℃）
6. 密封反应效率：≥98%
7. 工作温度范围宽：-15℃～45℃
主要应用领域
太阳能、风能电站
太阳能、风能通信无人值守基站
太阳能、风能户用电源系统
太阳能信号灯、路灯、草坪灯、交通信号灯、警示灯
光伏水泵提水系统
l边防哨所海岛驻军供电系统
远程自动化控制电源
水温自动测报电源
屋顶光伏电源
测绘基站
正常情况下，退回电池在到货两周内出具检测报告，确属我司原因我司承担责任；非我司电池原因，我们出具相应报告，对顾客的使用加以指导
质保规则：
质量保证期限：视使用方法及使用客户，质保期为三年。
使用说明：铅酸蓄电池长时间放置三个月要为电池补充电量，放置半年让电池充放一次，达到一个循环;使用过 程中，切忌把电放干再充电，对电池影响很大，要 随用随充电，充满为止，但也不要过充、过放电。
包装：为纸箱，根据运输距离可打扎带，可打木箱。 纸箱包装：1只/箱，采用物流长途运输或两箱打一个包 装，节约运输费用。
运输：样品可采用快递方式，批 量货，可采用物流或客车， 部分地区根据长期经销商情况可采用代收款的方 式或预付30%--70%定金，余款代收的方式。
验收：不管采用哪种方式运输货物，请客户和收货人一定在承运单位当事人在场时当场查验收货，查看外包 装，是否破损，变形，是否沾水，小件可拿起来晃动，听听内部是否有配件脱落，用手捏一捏内部是否有 碎屑或裂缝等，确保我们的货物和产品安全到达目的地。若遇到不可抗因素，我们三方可协调解决运输问 题 。山东圣阳蓄电池SSP12-12 12V12AH阀控密封式铅酸蓄电池
供方责任：
38AH(含38AH)以上蓄电池，质保期为三年，三年出现任何非人为质量问题，免费更换全新的同品牌同型号规格的蓄电池.非人为质量问题包括：运输过程中造成的电池破损、鼓包、漏液、电池电压范围异常、接线端子变形等.
为了在微电网的运行中寻找到理想的调度策略，对于微电网的多目标优化问题，采用传统智能算法求解易陷入局部优而难于找到全局优解，因此采用一种生物启发式算法——鸟群算法，对以运行成本及环境污染度为目标的微电网多目标优化模型进行求解。该算法模仿鸟群觅食、警觉、迁移的习性，生成对应的种群更新策略，兼具粒子群算法搜索效率高和微分进化算法稳定性好的优点。通过与两者寻优结果比较，表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛鲁棒性好的特点。
随着国民经济的迅猛发展，用电负荷逐年增加，传统一次能源(煤、石油、天然气)日益枯竭，新型可再生能源(风能、太阳能、潮汐能、生物质能等)得到越来越广泛的使用。各种分布式电源的接入给电力系统注入了新鲜的血液，但是由于天气原因，风机和光伏出力具有明显的间歇性和不确定性，对原电力网络的电能质量和供电可靠性带来一定的影响,为解决这一问题，微电网应运而生。
目前，针对微电网的优化问题研究主要集中在微电网的经济性，环保性和可靠性方面，采用遗传算法、粒子群算法、微分进化算法等群智能优化算法对模型进行求解。对于具有高度复杂性和不确定性而需要深度寻优的微网多目标优化运行来说，采用传统智能算法往往会导致寻优不彻底而陷入早熟，从而寻找不到全局优解，因此，构造高效又精确的算法显得至关重要。
鸟群算法(Bird Swarm Algorithm,BSA)是一种生物启发式智能算法，它的进化过程模拟鸟类觅食、警觉和迁移的行为。本文采用PSO、DE和BSA对微电网的多目标优化问题进行求解，并对所得结果的Pareto前沿进行对比分析，体现出BSA良好的全局和局部搜索能力，可为其他优化问题提供参考。
微电网多目标优化模型
本文首先建立了微型燃气轮机和柴油发电机燃烧成本模型，在大限度地利用风能和光能等清洁能源的前提下，通过对MT和DE的出力、低压配电网传输功率及储能电池充放电策略进行优化，使微电网的运行经济环保。
运行成本是衡量微电网经济运行的重要指标，主要包含机组的燃料成本、维护成本及低压配电网购电成本。同时，随着可持续发展战略的贯彻实施，环境效益也日益受到重视。本文定义污染度用以衡量MT、DE及从低压配电网吸收功率等效排放的CO2、SO2、NOx等污染气体对环境的危害程度。由于PV和WT新能源机组运行中不产生污染气体，因此不考虑其污染度。
此外，微电网的运行必须满足一系列的约束条件，包括功率平衡约束、微电源出力约束、联络线传输功率约束、爬坡速率约束和储能电池充放电约束等。
鸟群算法基本原理
鸟群算法是由Xian-BingMeng等人根据自然界鸟群觅食、警觉和迁移等生物行为于2015年提出的一种新型生物启发式算法。该算法具有分散搜索，保持种群多样性，避免陷入局部优的特点，其模仿的生物行为可简化为如下规则：
(1)每一只鸟自由选择觅食或保持警觉行为。
(2)若选择觅食，每一只鸟即时记录并更新其所经过的佳觅食位置，同时将此信息分享至整个种群，并记录种群佳觅食位置。
(3)若保持警觉，每只鸟均试图飞往种群的中心，此行为受种群间的竞争影响，食物储备多的鸟比储备少的有更大的概率飞往中心。
(4)鸟群会周期性地飞往另一区域。鸟群之间会分享所寻觅的食物信息，这一习性使得种群更有利地生存下去。种群中食物储备多的称为食物生产者，储备少的称为乞食者，其它鸟随机作为二者之一。当鸟群从一个区域飞往另一区域，各只鸟的身份将发生改变。