摘要：不间断电源蓄电池是保障数据中心稳定运行的重要组成部分，其自身的安全性关系着电力系统的可靠和稳定。为了避免蓄电池的故障引起电力事故的发生，蓄电池的监测和运维管理近年来受到学界和业界的关注。通过分析当前数据中心不间断电源蓄电池预维管理的3个发展阶段，提出了集监控系统、灵活告警、资产管理、故障预测于一体的智能预维管理系统，并进一步总结了用于蓄电池健康监测、异常检测和性能预测的机器学习算法。

关键词：数据中心；UPS蓄电池；智能管理系统；机器学习

0  引言

随着5G、云计算、物联网、人工智能（Artificial Intelligence，AI）等数字化技术的高速发展，多技术融合的应用场景为数据中心产品、技术乃至理念提供了新的发展动力，数据中心迎来了它跃迁的关键阶段[1]。同时，为了实现碳达峰和碳中和目标，发展支撑新技术算力的重要基础设施，建设高技术、高能效、高算力、高安全特征的新型数据中心，工业和信息化部在2021年7月印发的《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023 年）》明确指出：用3年时间基本形成绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局[2]。

作为数据存储最重要的基础设施，新型数据中心肩负着数据流的接收、处理、存储与转发，其稳定性、健壮性和可靠性离不开不间断电源（Uninterruptible Power Supply，UPS）提供的电源保障功能[3]。其中，蓄电池是UPS供电系统的重要组成部分，在断电等突发情况时及时为数据中心的设备提供电力。由于数据中心蓄电池在正常情况下处于浮充状态，存在着失效和失控的风险，