本公司专门代理各大品牌蓄电池、UPS电源，所有货都是一手货源，质量稳定，出货稳定！我们一直不变的宗旨是：做最好的产品，最好的价格，让客户拿到优势的产品出更多的量！ 合作过的客户都知道，我们对产品的质量是怎么看待的，宁愿多花点时间来QC自检，也不能让客户收到次品货！本身网上交易每个人都会存在一定的预防和担心，所以我们更要做出我们的优势和拿出我们的责任来让客户对我们的认可！本公司不做价格货，因为一做价格货，那就偷工减料了，这样给客户一个不好的印象，合作一次的生意没意思，我们希望的是跟每个客户都能长期合作，把每一次的合作都当作是第一次的交易。也许你看到这，你还是第一次跟我合作，也望每个客户能给我们一个合作的机会。我们一定会拿出我们的优势和行动来证明你的选择是没有错的。给我们一份合作的机会，还你一个10分的满意。 
    数据中心靠近用户则传输延迟较小，网络带宽丰厚，专线的建立本钱较低。目前中国大局部用电和人口都密集于东部沿海地域，所以目前绝大多数数据中心建立于此。抽水蓄能电站是为负荷中心配置的，也多建立在东部地域，靠近用户和现有的网络主干节点。以下图珠三角区域为例，在南方网络主干超中心广州周边的200公里范围内会聚了近亿活动人口，几千万千瓦的用电负荷。240万千瓦广蓄、240万千瓦惠蓄、136万千瓦清远蓄、以及在建的120万千瓦深蓄、新会蓄等一大批抽水蓄能电站都离主干网很近，带宽资源丰厚、网络延迟小、拉专线本钱低……在抽水蓄能电站内还能够直接租用电网丰厚的电力光纤，就近衔接到主干网络节点，圆满处理了抽水蓄能电站数据中心在网络方面的问题。

　　6、生态环保问题

　　抽水蓄能电站从属工业消费系统，在电站勘测及建立期间就已注重环保问题，数据中心采用库区的工业湖水散热，对环境的影响要比采用自然湖泊小很多，相比每天水电站大致量抽水蓄能、放水发电循环，少量的数据中心用水总体环保问题较小。但假如数据中心富集于长白山天池、千岛湖、万绿湖等著名景区周边，或是生死水源、纯洁水源等天时用湖水散热，则需认真评价环境和政策的风险。

　　7、数据中心运维问题

　　数据中心虽是庞然大物，但若规划设计足够简约，技术足够成熟，运营问题则不在话下（Google数据中心很少采用繁杂的技术，成熟简单的水系统+圆满的控制，同样能够完成1.1X的超低PUE）。同样抽水蓄能电站内的数据中心能够借用抽水蓄能电站的有利条件——高牢靠电网的稳定电力、无冷机、深层湖水自然散热等，精简数据中心机电系统。简单架构加上电站内具有几十年丰厚工作经历的电力、水利人才，以及靠近东部地域丰厚的运维人才资源，后期稳定运营则是信手拈来。最后，相比拟数据中心约十年的寿命，抽水蓄能电站长达几十年的生命周期，足以保证数据中心稳定运转、满足将来更新换代的需求。

　　8、风能、太阳能等和抽水蓄能电站的分离

　　全球能源储藏的不时减少使开发应用新能源火烧眉毛。目前，新能源以风电和太阳能光伏发电为代表，因其可再生、环保而得到疾速开展。这些新能源的大范围开发都将突动身、用电之间的时节性差别和日内时间差别矛盾，如太阳能光伏发电夏大冬小，中午高早晚低，西部地域用电冬大夏小、早晚两个用电顶峰的负荷特性是直接相悖的。相似的，关于风电而言，通常夜里的风电较为丰厚，而此时是谷电时间用户负荷却较小（蒙西电网2010年投入的风电容量为3600MW，但在冬季供暖期间，特别是在夜间，简直全部停机弃风以保证电网运转的平安，目前在蒙东地域大约只要三分之一的风电容量可以上网）。依据对风电的特性研讨，在电网负荷低谷时段，弃风率到达60%，而在其他时段弃风低于30%，这样风电95%的电量能够得到有效应用，也可匹配抽水蓄能电站的工作时间，为数据中心供电更添一抹绿色。

　　目前不同的储能技术中，抽水蓄能电站的储能投资收益最高，技术成熟度也最高（广州抽水蓄能电站的建立本钱均匀小于2500元/KW，明显低于世界同类电站程度）。抽水蓄能电站良好的调理性能和快速负荷跟踪才能，还可有效减少风电场等并网运转对电网形成的冲击，进步风电场应用率。而太阳能可经过抽水蓄能电站的蓄电池功用来完成能量之间的时间转换，使发、用电曲线互相弥合。抽水蓄能技术可进步光伏发电微风电运转的谐和性及平安稳定性，因而在西部有水地域兴建抽水蓄能电站将有助于推进风电和太阳能等新能源的建立和开展。

　　因条件所限，国内数据中心绝大多数仍建立在东部沿海地域，而恰恰众多的抽水蓄能电站也建立在东部沿海地域。鉴于抽水蓄能的散布特性，能够思索作为数据中心近郊计划的补充，这，不外乎是一种就近的处理计划。

　　基于东部地域抽水蓄能电站的数据中心具有众多的自然优势——稳定的绿色能源、免费的自然冷源、丰厚的网络资源、牢靠的运维人才、靠近负荷中心及人口中心的位置、采用工业湖水而较低的环保风险、充沛发挥局部地域高牢靠供电及深层湖水制冷等有利条件，在俭省数据中心投资状况下，还能够取得较低的PUE指标等，大幅降低数据中心的TCO。