EN
ลิงก์ด่วน
ด้วยการขยายตัวอย่างรวดเร็วของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่และขนาดของคลัสเตอร์การประมวลผล ศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์จึงกำหนดข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือที่เข้มงวดต่อระบบสำรองพลังงานและระบบจัดเก็บพลังงานแบบลิเธียมไอออน ในฐานะศูนย์ควบคุมหลักของหน่วยสำรองพลังงานลิเธียม ระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) ทำหน้าที่หลัก ได้แก่ การตรวจสอบสถานะเซลล์ การป้องกันการชาร์จ/การคายประจุ การปรับสมดุลเซลล์ การแจ้งเตือนข้อผิดพลาด และการจัดการความปลอดภัย ดังนั้น ความน่าเชื่อถือของส่วนประกอบภายในจึงมีผลโดยตรงต่อความต่อเนื่องของแหล่งจ่ายไฟและความปลอดภัยในการดำเนินงานของโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล โดยอาศัยสูตรวัสดุแกนแม่เหล็กเฉพาะของบริษัทและประสบการณ์เชิงเทคนิคกว่า 25 ปีในอุตสาหกรรมอินดักเตอร์ Codaca ได้เปิดตัวชุดอินดักเตอร์กำลังเฉพาะสำหรับการใช้งานในระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) สำรองของศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ (AI) องค์ประกอบเหล่านี้แก้ไขปัญหาวิศวกรรมหลักโดยตรง เช่น สัญญาณกระแสไฟฟ้าสูงแบบสองทิศทาง คลื่นรบกวนความถี่สูง การทำงานอย่างต่อเนื่องตลอดทั้งปี และการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิแวดล้อมอย่างรุนแรงในสภาพแวดล้อมของศูนย์ข้อมูล จึงมอบโซลูชันแม่เหล็กที่มีความน่าเชื่อถือสูงสำหรับสถาปัตยกรรมการจัดเก็บพลังงานและระบบจ่ายไฟสำรองในศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์
1. ความท้าทายด้านการใช้งานใหม่ที่ระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) สำรองในศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์กำลังเผชิญ
โหลดการประมวลผล GPU ของเซิร์ฟเวอร์ปัญญาประดิษฐ์มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงในระดับมิลลิวินาที โดยกระแสไฟฟ้าชั่วคราวอาจพุ่งสูงถึงหลายเท่าของโหลดในภาวะคงที่ การใช้โครงสร้างระบบจ่ายไฟสำรองแบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียวจึงไม่คุ้มค่าทั้งด้านเศรษฐกิจและปฏิบัติการในการรองรับลักษณะโหลดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้ ดังนั้น โซลูชันหน่วยแบตเตอรี่สำรอง (BBU) ที่ใช้แบตเตอรี่ลิเธียมจึงกลายเป็นสถาปัตยกรรมทางเทคนิคหลักสำหรับศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ (AIDC) ที่สร้างขึ้นใหม่ ระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) ซึ่งทำหน้าที่เป็นหัวใจสำคัญด้านความปลอดภัยของหน่วยจ่ายพลังงานสำรองจากแบตเตอรี่ลิเธียมไอออน ใช้คอยล์เหนี่ยวนำสำหรับวงจรจ่ายไฟและสัญญาณอย่างแพร่หลายภายในโมดูลแปลงพลังงาน DC-DC วงจรปรับสมดุลเซลล์แบบแอคทีฟ และเครือข่ายกรองสัญญาณ ข้อบกพร่องด้านประสิทธิภาพหรือความล้มเหลวของคอยล์เหนี่ยวนำอาจส่งผลโดยตรงให้เกิดความผิดปกติของแหล่งจ่ายไฟ BMS ความผิดพลาดในการปรับสมดุลเซลล์ และข้อผิดพลาดในการประมาณค่า SOC (State of Charge) ภายใต้สภาวะการใช้งานสุดขีด ปัญหาดังกล่าวอาจกระตุ้นให้ระบบป้องกันแบตเตอรี่ทำงานฉุกเฉินจนต้องหยุดการทำงานทันที ส่งผลสุดท้ายให้เซิร์ฟเวอร์ดับและบริการการประมวลผลหยุดชะงัก
เมื่อเปรียบเทียบกับระบบจัดการแบตเตอรี่สำหรับการเก็บพลังงานในอุตสาหกรรมทั่วไป ระบบจัดการแบตเตอรี่สำรองสำหรับศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีจุดออกแบบที่ท้าทายเฉพาะตัวหลายประการ:
(1) กระแสไฟฟ้าชั่วคราวแบบสองทิศทางที่มีค่าสูง: ระบบจ่ายพลังงานสำรองจำเป็นต้องส่งออกกำลังไฟฟ้าสูงในช่วงเวลาสั้น ๆ และช่วยลดยอดโหลดสูงสุด (peak shaving) ภายใต้สภาวะโหลดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว (di/dt สูงมาก) ตัวเหนี่ยวนำจะต้องทนต่อแอมพลิจูดของกระแสไฟฟ้าแบบกระชากที่มีค่าสูงมากและคลื่นกระแสสูงสุดที่รุนแรง หากแกนแม่เหล็กเกิดภาวะอิ่มตัว (magnetic core saturation) จะทำให้แหล่งจ่ายไฟของระบบจัดการแบตเตอรี่ล้มเหลว และอาจเกิดเหตุการณ์ตัดวงจรป้องกันผิดพลาด
(2) การใช้งานอย่างต่อเนื่องตลอดทั้งปี: เนื่องจากศูนย์ข้อมูลมีอายุการใช้งานเฉลี่ย ๘–๑๐ ปี ตัวเหนี่ยวนำจ่ายพลังงานจึงต้องทำงานภายใต้ภาระโหลดอย่างต่อเนื่องตลอดอายุการใช้งาน ซึ่งส่งผลให้มีข้อกำหนดที่เข้มงวดมากต่อการสูญเสียพลังงานจากความต้านทานทองแดง (DCR copper loss) การสูญเสียพลังงานจากแกนแม่เหล็ก (magnetic core loss) และความเสถียรของอุณหภูมิที่เพิ่มขึ้นในระยะยาว โดยต้องไม่มีการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพหรือความล้มเหลวจากความร้อนอันเนื่องมาจากการเสื่อมสภาพตามกาลเวลาอย่างเด็ดขาด
(3) สภาพแวดล้อมที่มีสัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า (EMI) รุนแรงภายในชั้นวางเซิร์ฟเวอร์ที่มีความหนาแน่นสูง: ตู้เซิร์ฟเวอร์แบบความหนาแน่นสูงบรรจุแหล่งจ่ายไฟแบบสวิตช์โหมดที่ใช้ซิลิคอนคาร์ไบด์ (SiC) และแกเลียมไนไตรด์ (GaN) จำนวนมาก ซึ่งสร้างสัญญาณรบกวนความถี่สูงอย่างรุนแรง ภายในระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) วงจรรับตัวอย่างสัญญาณแบบอะนาล็อกเฟสหน้า (Analog Front-End: AFE) และวงจรตรวจวัดแรงดันไฟฟ้าและกระแสไฟฟ้าจัดการสัญญาณที่มีความไวสูงมาก การรั่วไหลของสนามแม่เหล็กจากขดลวดเหนี่ยวนำที่ไม่มีการป้องกันหรือมีการป้องกันไม่เพียงพอสามารถก่อให้เกิดสัญญาณรบกวนบนเส้นทางการรับตัวอย่างเหล่านี้ ส่งผลให้ค่าคำนวณสถานะการชาร์จ (State of Charge: SOC) และสถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ (State of Health: SOH) เคลื่อนคลาด ซึ่งในที่สุดจะกระทบต่อความปลอดภัยของแบตเตอรี่
(4) สภาวะการปฏิบัติงานบนแผงวงจรขณะใช้งานในช่วงอุณหภูมิที่กว้าง: จุดร้อนเฉพาะที่เกิดจากความร้อนสะสมมักปรากฏขึ้นทั่วแผงวงจรพิมพ์ (PCB) ของระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) ทำให้ชิ้นส่วนอุปกรณ์บนแผงวงจรต้องรักษาพารามิเตอร์ทางไฟฟ้าให้มีเสถียรภาพได้ตลอดช่วงอุณหภูมิที่กว้างตั้งแต่ -40°C ถึง +125°C อย่างสำคัญ ขดลวดเหนี่ยวนำสำหรับจ่ายพลังงานต้องแสดงค่ากระแสไฟฟ้าสูงสุดก่อนเกิดภาวะอิ่มตัว (saturation current) ลดลงน้อยที่สุดเมื่ออุณหภูมิในการทำงานสูงขึ้น เพื่อให้มั่นใจว่าวงจรจะทำงานได้อย่างเชื่อถือได้
(5) การจัดวางฮาร์ดแวร์ที่มีความหนาแน่นของกำลังไฟฟ้าสูง: พื้นที่สำหรับติดตั้งเซิร์ฟเวอร์แร็กมีจำกัดอย่างยิ่ง ส่งผลให้ความหนาแน่นของการรวมวงจรควบคุม BMS เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นอินดักเตอร์กำลังไฟฟ้าจึงจำเป็นต้องมีความสามารถในการรองรับกระแสไฟฟ้าสูง พร้อมทั้งมีขนาดเล็กและออกแบบให้ติดตั้งบนพื้นผิวของแผงวงจร (SMD) อย่างมีประสิทธิภาพ และยังต้องผ่านมาตรฐานที่เข้มงวดในด้านความเครียดเชิงกลและทนต่อการสั่นสะเทือนระดับ PCB ด้วย
2. บทบาทหลักของอินดักเตอร์ในระบบ BMS สำรองสำหรับศูนย์ข้อมูล AI
ในสถาปัตยกรรมระบบ BMS สำรองที่ใช้แบตเตอรี่ลิเธียมไอออนสำหรับศูนย์ข้อมูล AI อินดักเตอร์กำลังไฟฟ้าจะถูกนำไปใช้งานหลักในขั้นตอนการแปลงพลังงาน วงจรสมดุลเซลล์แบตเตอรี่ และวงจรกรองสัญญาณ ความเสถียรในการทำงานของแต่ละขั้นตอนส่งผลโดยตรงต่อความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยโดยรวมของระบบพลังงานสำรอง
(1) วงจรแปลงพลังงาน DC-DC สำหรับหน่วยควบคุมหลัก
ไมโครคอนโทรลเลอร์ยูนิต (MCU) บนเมนบอร์ดของระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) วงจรรวมอะนาล็อกฟรอนต์เอนด์ (AFE) แอมพลิฟายเออร์เชิงปฏิบัติการสำหรับการสุ่มตัวอย่าง และทรานซีเวอร์อินเทอร์เฟซการสื่อสาร ล้วนพึ่งพาแหล่งจ่ายไฟแรงดันต่ำที่เสถียรหลายชุด ซึ่งสร้างขึ้นจากแรงดันบัสแบตเตอรี่หลักผ่านตัวแปลงกระแสตรง-กระแสตรงแบบบัค/บูสต์ (Buck/Boost DC-DC converters) ตัวเหนี่ยวนำไฟฟ้าทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบหลักในการเก็บพลังงานและกรองสัญญาณ โดยจัดหาแหล่งจ่ายไฟที่สะอาดและเสถียรให้กับหน่วยควบคุม BMS หากตัวเหนี่ยวนำเข้าสู่ภาวะอิ่มตัว หรือมีการสูญเสียพลังงานผิดปกติ ก็อาจทำให้แหล่งจ่ายไฟหลักของ BMS เกิดความไม่เสถียร ส่งผลโดยตรงให้ระบบตรวจสอบและป้องกันแบตเตอรี่ที่สำคัญหยุดทำงาน
(2) วงจรสมดุลแบบแอคทีฟ
เนื่องจากจำนวนเซลล์ภายในโมดูลแบตเตอรี่สำรองแบบ AI สูงมาก ความสม่ำเสมอของเซลล์จึงค่อยๆ ลดลงตามจำนวนรอบการชาร์จและคายประจุที่ยาวนาน โครงสร้างวงจรบาลานซ์แบบแอคทีฟที่ใช้ขดลวดเหนี่ยวนำนั้นอาศัยหลักการเก็บพลังงานในขดลวดเหนี่ยวนำเพื่อส่งผ่านพลังงานระหว่างเซลล์แบตเตอรี่แต่ละเซลล์อย่างมีประสิทธิภาพ ความเสถียรของพารามิเตอร์ขดลวดเหนี่ยวนำเหล่านี้มีผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพและความแม่นยำของการบาลานซ์ ซึ่งช่วยให้สามารถใช้ความจุของแบตเตอรี่ทั้งหมดได้อย่างเต็มที่ ลดความเสี่ยงจากการชาร์จหรือคายประจุเกินขีดจำกัดของเซลล์แต่ละตัว และยืดอายุการใช้งานของแบตเตอรี่สำรองโดยรวม โครงสร้างวงจรบาลานซ์แบบแอคทีฟที่นิยมใช้กันทั่วไป ได้แก่ แบบทรานส์ฟอร์เมอร์โดยตรง (คอนเวอร์เตอร์แบบฟลายแบ็กสองทิศทาง) แบบแมทริกซ์สวิตช์ร่วมกับสถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์ และแบบวงจรบาลานซ์ที่ใช้ขดลวดเหนี่ยวนำแบบบัค-บูสต์สองทิศทางที่ไม่มีฉนวนกั้น แม้ว่าสองโครงสร้างแรกจะอาศัยทรานส์ฟอร์เมอร์ในการส่งผ่านพลังงานระหว่างเซลล์แต่ละตัว แต่ระบบบาลานซ์แบบบัค-บูสต์สองทิศทางนั้นทำงานตามหลักการวงจรบัค-บูสต์แบบมาตรฐาน ทำให้มีการดำเนินการด้านฮาร์ดแวร์ที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมากว่า หลักการทำงานของระบบบาลานซ์แบบแอคทีฟแบบบัค-บูสต์นั้นอาศัยการถ่ายโอนประจุโดยตรงระหว่างเซลล์แบตเตอรี่ที่อยู่ติดกัน แทนที่จะเป็นการเคลื่อนย้ายพลังงานข้ามตำแหน่งที่ห่างไกลกันภายในแพ็กแบตเตอรี่ แนวคิดการออกแบบนี้ช่วยลดความซับซ้อนของวงจรบาลานซ์อย่างมาก ในขณะเดียวกันก็ใช้ประโยชน์จากการทำงานพร้อมกันของวงจรบาลานซ์หลายตัวอย่างเต็มที่ เพื่อกระจายประจุใหม่ทั่วทั้งสายเซลล์แบตเตอรี่ทั้งหมด
รูปที่ 1 โครงสร้างการปรับสมดุลแบบแอคทีฟแบบบัค-บูสต์สองทิศทาง
ดังแสดงในรูปที่ 1 ติดตั้งวงจรปรับสมดุลแบบบัค-บูสต์สองทิศทางหนึ่งชุดบนคู่ของเซลล์แต่ละคู่ ผ่านโหมดการปรับสมดุลแบบบัคและบูสต์ วงจรนี้สามารถถ่ายโอนประจุระหว่างเซลล์สองเซลล์ที่อยู่ติดกันได้ทั้งสองทิศทาง ส่งผลให้ความจุของเซลล์ทั้งหมดมีความสม่ำเสมอเท่ากัน ในโหมดการปรับสมดุลแบบบัค วงจรปรับสมดุลแบบแอคทีฟจะถ่ายโอนพลังงานจากเซลล์ด้านบนไปยังเซลล์ด้านล่าง และในโหมดการปรับสมดุลแบบบูสต์ จะถ่ายโอนพลังงานจากเซลล์ด้านล่างไปยังเซลล์ด้านบน
(3) วงจรกรองสัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า/สัญญาณรบกวนทางไฟฟ้า (EMI/EMC)
สายไฟหลักสำหรับการชาร์จและคายประจุของแบตเตอรี่แสดงคลื่นรบกวนแบบสั่นสะเทือนความถี่สูงและสัญญาณรบกวนชั่วคราวแบบพีค ตัวเหนี่ยวนำแบบดิฟเฟอเรนเชียลโมด์ที่ใช้ร่วมกับตัวเก็บประจุสร้างเครือข่ายกรองแบบ LC ซึ่งทำหน้าที่ลดกระแสพีคที่เกิดจากการสลับกำลังไฟแบบสองทิศทาง ลดการรบกวนแบบถ่ายโอนเข้าสู่วงจรตัวอย่างของระบบ BMS ปกป้องความแม่นยำในการตรวจวัดแรงดันและกระแสไฟฟ้า รวมทั้งลดข้อผิดพลาดสะสมในการประมาณค่าสถานะการชาร์จ (SOC) ตัวเหนี่ยวนำแบบคอมมอนโมด์ถูกนำมาใช้เพื่อลดเสียงรบกวนแบบคอมมอนโมด์ตามสายไฟฟ้า โดยป้องกันไม่ให้สัญญาณแม่เหล็กไฟฟ้าภายนอกแทรกซึมเข้าสู่ระบบ BMS ขณะเดียวกันก็ป้องกันไม่ให้สัญญาณรบกวนจากการสลับภายในระบบ BMS แพร่กระจายไปยังอุปกรณ์ข้างเคียง
3. โคดาคา จัดหาตัวเหนี่ยวนำที่มีความน่าเชื่อถือสูงสำหรับระบบ BMS สำรองในศูนย์ข้อมูล AI
เพื่อตอบสนองความต้องการในการดำเนินงานที่เฉพาะเจาะจงของระบบจัดการแบตเตอรี่สำรองสำหรับศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ (BMS) บริษัทโคดาคาได้ปรับแต่งขดลวดเหนี่ยวนำของตนอย่างรอบด้าน ทั้งในด้านสูตรวัสดุแกนแม่เหล็ก โครงสร้างการพันขดลวด และการออกแบบเพื่อความน่าเชื่อถือ โดยขดลวดเหนี่ยวนำเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานกับวงจร BMS สำรองของระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีระดับกำลังไฟฟ้าหลากหลาย โคดาคาจึงนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ผ่านการพิสูจน์แล้วในสนามจริงอย่างครอบคลุม
(1) อุปกรณ์นํากําลังไฟฟ้ากระแสสูง
ตัวเหนี่ยวนำกระแสสูงแบบเฉพาะของโคดาคา ใช้วัสดุแกนแม่เหล็กที่สูญเสียพลังงานต่ำและออกแบบขดลวดแบบลวดแบน ทำให้มีการสูญเสียพลังงานในแกนต่ำมากและมีสมรรถนะการอิ่มตัวแบบนุ่มนวลเยี่ยมยอด เมื่อเผชิญกับกระแสไฟฟ้าสูงแบบฉับพลัน ค่าความเหนี่ยวนำจะลดลงอย่างราบรื่นและค่อยเป็นค่อยไป แทนที่จะลดลงอย่างเฉียบพลัน จึงป้องกันไม่ให้เกิดภาวะแกนอิ่มตัวอย่างสมบูรณ์ระหว่างการพุ่งขึ้นของกระแสโหลดอย่างกะทันหัน ตัวเหนี่ยวนำกำลังเหล่านี้มีค่ากระแสอิ่มตัวสูงสุด (Isat) สูงสุดถึง 422 แอมแปร์ และสามารถทำงานได้ที่อุณหภูมิสูงสุดถึง 170 องศาเซลเซียส จึงทนต่อสภาวะแวดล้อมที่รุนแรงซึ่งมีทั้งกระแสไฟฟ้าต่อเนื่องสูงและแรงกดดันจากความร้อนสูง นอกจากนี้ยังรักษาอุณหภูมิผิวหน้าให้ต่ำแม้ขณะใช้งานที่กระแสสูงเป็นเวลานาน จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับโครงสร้างวงจรระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) หลากหลายรูปแบบ
สินค้าแนะนำ: CSBX /ซีเอสบีเอ /CPRX /CPRA /CPEX /CPEA
(2) อินดักเตอร์กำลังไฟฟ้าแบบหล่อขึ้นรูป
ตัวเหนี่ยวนำไฟฟ้าแบบขึ้นรูปเฉพาะของโคดาคา ใช้วัสดุแกนแม่เหล็กที่สูญเสียพลังงานต่ำและกระบวนการขึ้นรูปด้วยความร้อนแบบอัดร้อนขั้นสูง ซึ่งช่วยลดขนาดองค์ประกอบและสูญเสียพลังงานลงอย่างมีนัยสำคัญ ขณะเดียวกันก็เพิ่มความน่าเชื่อถือโดยรวมของการทำงาน ด้วยการออกแบบที่ป้องกันสนามแม่เหล็กได้ครบวงจร จึงมีการรั่วไหลของฟลักซ์แม่เหล็กต่ำมาก ซึ่งป้องกันไม่ให้สนามแม่เหล็กรบกวนสัญญาณการตรวจวัดแรงดันและกระแสไฟฟ้าจากอะนาล็อกเฟรนต์เอนด์ (AFE) ที่ไวต่อการรบกวน ส่งผลให้การวัดค่าสถานะของแบตเตอรี่ (SOC) และสถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ (SOH) มีความแม่นยำสูง ลดความผิดพลาดของระบบจาก EMI ที่อาจเกิดขึ้นโดยแฝง และยกระดับความสามารถในการเข้ากันทางแม่เหล็กไฟฟ้า (EMC) ของหน่วยงานทั้งหมด ตัวเหนี่ยวนำไฟฟ้าเหล่านี้สามารถทำงานได้ที่อุณหภูมิสูงสุดถึง ๑๕๕ องศาเซลเซียส และมีประสิทธิภาพสูงสุดในการแปลงพลังงานไฟฟ้าถึงร้อยละ ๙๘ จึงช่วยยกระดับความน่าเชื่อถือโดยรวมของระบบ BMS ได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดในการแปลงพลังงานไฟฟ้ากระแสตรง-กระแสตรง (DC-DC)
สินค้าแนะนำ: ซีเอสอีจี-เอช /CSEB-H /CSHB /CSAG
ด้วยการเลือกใช้ช็อกค์โหมดร่วมที่ออกแบบมาให้มีค่าอิมพีแดนซ์สูงในช่วงความถี่เป้าหมาย วิศวกรสามารถลดเสียงรบกวนแบบโหมดร่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดผลกระทบจากสัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า (EMI) ต่อความมั่นคงในการทำงานของระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) บริษัท Codaca นำเสนอชุดโซลูชันช็อกค์โหมดร่วมที่ครอบคลุมและปรับแต่งมาเพื่อตอบสนองความต้องการการใช้งานที่หลากหลายของลูกค้า
สินค้าแนะนำ: TCAB /CSTP /ซีอาร์เอชซีเอ็ม /CSUC
ด้วยแรงผลักดันจากความนิยมที่เพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) ระบบจัดเก็บพลังงานสำรองสำหรับศูนย์ข้อมูลกำลังได้รับการอัปเกรดและพัฒนาอย่างรวดเร็ว ระบบจัดการแบตเตอรี่ (BMS) ซึ่งทำหน้าที่เป็นสมองกลหลักที่รับประกันความปลอดภัยของพลังงานสำรอง จึงมีข้อกำหนดที่เข้มงวดยิ่งขึ้นต่อความหนาแน่นของกำลังไฟ ความน่าเชื่อถือในระยะยาว และประสิทธิภาพในการต้านสัญญาณรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า (EMI) ของชิ้นส่วนแม่เหล็ก โคดาคา ผู้เชี่ยวชาญด้านคอยล์เหนี่ยวนำสำหรับวงจรจ่ายไฟมาอย่างลึกซึ้งเป็นระยะเวลา 25 ปี ใช้ประโยชน์จากการพัฒนาวัสดุใหม่และการปรับปรุงกระบวนการผลิตขั้นสูง เพื่อมอบโซลูชันคอยล์เหนี่ยวนำที่ออกแบบเฉพาะสำหรับ BMS ในสถานการณ์จัดเก็บพลังงานสำรองของศูนย์ข้อมูล AI โดยผ่านชิ้นส่วนแม่เหล็กสำหรับจ่ายไฟที่มีความน่าเชื่อถือสูง โคดาคาช่วยรับประกันการดำเนินงานของโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลข้อมูลทั่วโลกให้มีความเสถียรและต่อเนื่อง