Перечислены причины, по которым лучше не оставлять зарядку в розетке

05.06.2024

По словам экспертов, оставлять в розетке зарядку безопасно. Однако всё же существуют определённые риски.

Чрезмерное потребление электричества. Результаты исследований показывают, что подключенное к сети устройство использует электричество даже во время «простоя». Но потребляется при этом максимум 0,33 мА*ч. То есть серьёзных переплат за свет у вас не будет.

Дополнительное истощение блока питания. Это правда. Блок для зарядки будет изнашиваться быстрее, если его оставлять постоянно в розетке. При этом результаты исследований показывают, что новый смартфон обычно покупается быстрее, чем зарядное устройство от старого сломается.

Нагрев. Если блок питания не остывает, когда находится в розетке и не заряжает смартфон, то это указывает на наличие проблемы. Лучше подобное устройство вообще в сети не оставлять и заменить его новым.

Соблюдение правил пожарной безопасности. Существует риск возникновения коротких замыканий. Он повышается, если используется некачественное зарядное устройство, у него нет автоматической защиты от перегрузок, проблемы с проводкой.

Возгорание зарядного устройства. Блок питания может загореться при наличии неисправности. На поломку могут указывать повреждения провода, заметный нагрев блока питания, когда смартфон не заряжается, странные звуки во время зарядки, отсутствие зарядки устройства.

Зарядка в грозу. Если поставить гаджет заряжаться в грозу, то блок питания способен загореться.

Маленькие дети и домашние животные. Они могут начать грызть провода или случайно получить удар током.

Добавить комментарий

Your email address will not be published.

Предыдущая история

В специальном ролике авторы Kingdom Come: Deliverance 2 показали, как создавался анонсирующий трейлер игры

Next Story

Эксперт рассказал, каких необычных питомцев можно завести вместо кошек и собак

Последние из Технология

Новая система диагностики поможет выявить болезнь Паркинсона

24.09.2024
Ученые из Центра биоинформатики и вычислительной биологии используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных, получаемых с носимых сенсоров. Это позволит автоматизировать часть процесса диагностики и повысить точность и скорость
Перейти кTop