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एक रिच-सोर्स, उच्च-ट्यूनिंग अनुपात एलएलसी अनुनाद कनवर्टर में कम-टर्न-अनुपात प्लानर ट्रांसफार्मर डिजाइन

एक रिच-सोर्स, उच्च-ट्यूनिंग अनुपात एलएलसी अनुनाद कनवर्टर में कम-टर्न-अनुपात प्लानर ट्रांसफार्मर डिजाइन

2024-07-03

वर्तमान में, बड़े डेटा सेंटर [1] एक बड़ा चलन बन गया है। बड़े डेटा सेंटर के मुख्य घटक के रूप में एलएलसी गुंजयमान कनवर्टर का बड़े डेटा सेंटर के निर्माण का समर्थन करने, उच्च ऊर्जा खपत की समस्या को हल करने के लिए महान सैद्धांतिक और व्यावहारिक महत्व है। कार्बन उत्सर्जन और हरित विकास बड़ा डेटा सेंटर। वर्तमान में उपयोग की जाने वाली दूसरी पीढ़ी के डेटा सेंटर बिजली आपूर्ति प्रणाली के लिए, वोल्टेज नियामक (वीआर, एलएलसी अनुनाद कनवर्टर) का वोल्टेज अनुपात 48V: 1V है, और भविष्य की तीसरी पीढ़ी के डेटा सेंटर और हरित इंटरनेट बिजली आपूर्ति प्रणाली के लिए, वोल्टेज अनुपात का डीसी/डीसी कनवर्टर भाग (एलएलसी अनुनाद कनवर्टर का उपयोग करके) 400 वी:12 या 380 वी:12 [2] होगा। एलएलसी अनुनाद कनवर्टर डेटा केंद्रों के लिए दूसरी पीढ़ी की बिजली आपूर्ति प्रणाली, जिसका आज व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, और तीसरी पीढ़ी की बिजली आपूर्ति प्रणाली और इंटरनेट हरित ऊर्जा, दोनों में उच्च वोल्टेज अनुपात संरचना को संदर्भित करता है, जिसका उपयोग भविष्य में किया जाएगा। इसके अलावा, ब्लेड सर्वर के विकास की प्रवृत्ति को पूरा करने के लिए, ट्रांसफार्मर और एलएलसी इंडक्टर्स जैसे थोक घटकों में कम ऊंचाई वाली प्लानर संरचनाएं और प्लेनर चुंबकीय अभिन्न संरचनाएं होनी चाहिए।

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फुयुआन इंडक्टर्स का बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

फुयुआन इंडक्टर्स का बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

2024-07-03

हाल के वर्षों में प्रौद्योगिकी में बिग डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक गर्म विषय बन गए हैं। बड़ा डेटा एआई को इनपुट के रूप में बड़ी मात्रा में डेटा प्रदान करता है, जिससे एआई एल्गोरिदम और मॉडल को सीखने के माध्यम से अधिक सटीक भविष्यवाणियां और निर्णय लेने की अनुमति मिलती है। साथ ही, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक बड़े डेटा प्रसंस्करण और विश्लेषण का समर्थन कर सकती है, डेटा के मूल्य को बढ़ा सकती है, उद्यमों के व्यवसाय विकास की सेवा कर सकती है और बुद्धिमान हाथ विभाजन के माध्यम से परिचालन दक्षता में सुधार कर सकती है।

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