簡婷
安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801
在能源轉型的浪潮下,陽臺儲能正逐漸成為家庭綠色生活的新寵。在這方小小的空間里,太陽能被轉化為電能儲存起來,為我們的生活提供清潔、可持續的能源。而安科瑞導軌式WIFI表,就像是一位智能“小管家”,在陽臺儲能系統中發揮著至關重要的作用。
一、小巧身軀,強大功能
安科瑞導軌式WIFI表外觀精致小巧,采用標準的DIN35mm導軌式設計,安裝起來十分便捷。它可以輕松地安裝在陽臺儲能系統的配電箱內,不占用過多空間,卻能精準地監測和管理每一度電。
(一)精準計量,數據透明
這款電表具備高精度的雙向計量功能,能夠實時、準確地記錄陽臺太陽能發電的電量、電池儲能的充放電量,以及家庭用電從電網獲取的電量。通過WIFI連接,用戶可以隨時隨地在手機APP或者電腦端查看這些詳細的數據,清晰地了解家庭能源的流動情況。比如,你可以直觀地看到一天中太陽能發了多少電,哪些時段使用了電池儲存的電,從而更好地規劃家庭用電,實現節能減排。
三相電表:
單相電表:
(二)智能監測,安全護航
在陽臺儲能系統中,安全是至關重要的。安科瑞導軌式WIFI表不僅可以監測電壓、電流、功率等基本的電力參數,還能對電能質量進行分析,及時發現諧波、不平衡等潛在問題。一旦出現異常情況,它會通過手機APP向用戶發出警報,提醒用戶及時采取措施,避免安全事故的發生。此外,該電表還具備防逆流功能,有效防止多余的電能倒灌電網,保護設備和電網的安全。
(三)便捷通訊,遠程管理
借助內置的WIFI模塊,安科瑞導軌式WIFI表實現了與家庭網絡的無縫連接。用戶無需繁瑣的布線,即可將電表的數據上傳至云端。這意味著,即使你出門在外,也能通過手機APP遠程管理陽臺儲能系統。你可以遠程查看電表數據,了解家庭能源使用情況;還可以根據實際需求,遠程控制電池的充放電,實現能源的優化調配。
二、融入生活,綠色未來
安科瑞導軌式WIFI表讓陽臺儲能變得更加智能、便捷,為我們的生活帶來了諸多便利。它不僅幫助我們節省了電費開支,還讓我們為環保事業貢獻了一份力量。想象一下,每天清晨,陽光灑在陽臺上的太陽能板上,轉化為電能儲存起來;夜晚,當燈光亮起,這些清潔的電能為我們的家庭帶來溫暖和光明。而安科瑞導軌式WIFI表,就像是一位默默守護的衛士,確保這一切的順利運行。
隨著人們對綠色能源的需求不斷增加,陽臺儲能系統的應用前景將更加廣闊。而安科瑞導軌式WIFI表,憑借其良好的性能和便捷的功能,必將成為陽臺儲能系統中的一部分。讓我們一起借助安科瑞導軌式WIFI表的力量,開啟更加智能、綠色的生活新篇章。
AcrelEMS3.0智慧能源管理平臺
AcrelEMS3.0智慧能源管理平臺采用B/S架構,滿足分布式電源、儲能裝置以及電動汽車充換電設施等接入和協調控制需求。平臺采用“1+N”設計,可以接入數量眾多的新能源場站數據,將分布式電源、儲能系統、可控負荷、電動汽車充電樁聚合在一起,結合發電預測、負荷預測、電價波動、電網調度指令等情況,靈活調整微電網控制策略并下發給儲能、可調負荷等系統,采用“云-邊-端”協同策略控制,保障配電網穩定、高效運行。
圖4 AcrelEMS3.0智慧能源管理平臺云邊端策略協同
終端設備控制策略是現場設備在并網、離網狀態下的運行策略,包括有功功率/無功功率控制、電壓/頻率控制、最大功率追蹤、虛擬同步發電機慣量控制等多種策略,由儲能變流器、光伏逆變器、充電樁等設備提供;
邊端協調控制策略是本地ACCU-100協調控制器或Acrel-2000MG能量管理系統執行的能源策略,包括新能源消納、防逆流控制、峰谷套利、柔性擴容、需量控制、限電模式等等,這些策略可以在本地執行;
云端優化控制策略是AcrelEMS3.0平臺基于發電預測、負荷預測、電價波動以及虛擬電廠平臺的調度指令而做出的策略優化,這些策略下發給本地協調控制器或能量管理系統來執行。
AcrelEMS3.0智慧能源管理平臺主要包含以下功能:
圖5 AcrelEMS3.0智慧能源管理平臺功能界面
? 綜合監控:實現配電網配電室、光伏系統、儲能系統、負荷、充電樁、環境數據的采集、監測、可視化展示、異常告警、事件查詢、報表統計等功能;
? 智能控制:協同光伏、儲能、負載等多種能源主體,動態規劃智能策略,實現儲能、光伏協調控制,比如計劃曲線、削峰填谷、防逆流、新能源消納、需量控制等;
? 能源分析:具備微電網能耗及效益分析、微電網經濟運行分析、多維度電量分析,并進行日、月、年能源報表統計;
? 功率預測:以歷史光伏輸出功率和歷史數值天氣數據為基礎,結合數值天氣預報數據和光伏發電單元的地理位置,采用深度學習算法建立預測模型庫,實現光伏發電的短時和超短時功率預測,并經進行誤差分析;同時對微電網內所有負荷,基于歷史負荷數據,通過大數據分析算法,預測負荷功率曲線。
? 優化調度:根據分布式能源發電預測、負荷預測結果,并結合分時電價、電網交互功率及儲能約束條件等因素,以用電成本低或碳排放低為目標,建立優化模型,采用深度學習算法解析微電網運行功率計劃,系統通過將功率計劃進行分解,實現對光伏、儲能、充電樁的優化控制。
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