由于采用高纯原材料及长寿命配方、电池组一致性控制工艺，NP系列电池组正常浮充设计寿命可达7～10年（≥38Ah）。
电池组一致性好
》不计成本的保证电池组中的每一个电池具有相对一致的特性，确保在投入使用后长期的放电一致性和浮充一致性，不出现个别落后电池而拖垮整组电池。
①从源头的板栅、涂膏量的重量和厚度开始控制；
②总装前再逐片极板称重分级（≥38Ah的电池），确保每个单体中活性物质的量的相对一致性；
③定量注酸，四充三放化成制度，均衡电池性能；
④下线前对电池进行放电，进行容量和开路电压的一次配组；
⑤≥38Ah的电池出库前的静置期检测，经过7～15天的“时间考验”，出库时再检，能有效检出下线时难以检出的极个别疑虑电池；
⑥出库时依据电池的开路电压和内阻进行二次配组。
“Alpha狗”有两大制胜的法宝：一是具备深度学习的能力;二是它有两个大脑，一个是落子选择器，另一个是棋局评估器。“我们同样可以把‘Alpha狗’的这种智能化应用到现有的数据中心里。在这方面，施耐德电气已经做了大量的研究和实践。”郑浩表示，这主要体现在以下三个方面。，深度学习，即基于大量的数据中心建设实践和运维管理经验、端到端解决方案的研发和生产制造能力、对数据中心物理基础设施的深入了解，形成一套完善的基础知识库，这有点像“Alpha狗”在读棋谱。用户采用施耐德电气的实时数据采集系统，可以持续更新相关知识，提升对数据中心的理解，再加上施耐德电气的一些分析工具，就可以对整个数据中心的运营和管理做出提前预测，或为运营者提供决策依据。这些都是深度学习的能力。
第二，决策。数据中心内的大量设备分属不同的系统，由不同的管理团队管理和运维。施耐德电气可以通过模拟、风险评估等方式，找到不同设备之间的关联性，及时发现问题所在，从而进一步降低运维的风险。
第三，自我
