在现代化园区管理中，电力供应的稳定性直接影响关键设备的运行效率。传统备用电源监控依赖人工巡检，存在响应滞后、数据不透明等问题。本文提出的无人值守解决方案，通过物联网传感器实时采集蓄电池电压、内阻、温度等关键参数，构建全天候自动化监控体系。

蓄电池健康度AI预测模型采用机器学习算法，对历史充放电数据进行深度分析。通过LSTM神经网络预测剩余寿命，准确率可达92%以上，提前30天预警电池劣化趋势。系统自动生成健康度评分，并以可视化图表展示衰减曲线，帮助运维人员制定精准更换策略。

该方案已在国内某科技园区落地应用，实现运维成本降低40%。系统支持多维度报警设置，当检测到异常充放电、容量骤降等情况时，自动触发短信/邮件通知。未来还将集成数字孪生技术，构建三维电池组仿真模型，进一步提升预测精度和管理效能。