简婷
安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定 201801
澳标 RCM 认证电表:专为澳洲场景定制的核心优势
1. 合规双保障,市场准入
澳标 RCM 认证电表严格遵循澳洲本地标准,通过 SAA 安全与 C-Tick EMC 双重测试,注册信息可在澳洲数据库查询,规避合规风险。以某主流单相电表为例,其 RCM 认证编号可直接在 ERAC 系统核验,产品符合 AS/NZS 62052.31:2026 等计量标准,满足澳洲电网与监管要求。
2. 精准计量 + 双向适配,适配光伏储能全场景
澳洲光伏与储能市场的特殊性,要求电表必须具备高精度与双向计量能力。澳标 RCM 认证电表普遍支持 **±0.5% 级高精度计量 **,可实时监测正向 / 反向有功电能,适配光伏防逆流、储能充放电结算需求。无论是户用屋顶光伏、工商业储能电站还是微电网项目,都能实现电量精准核算,避免结算纠纷。
3. 宽温抗干扰,适配澳洲复杂环境
澳洲气候跨度大,从热带到温带,户外温差可达 - 40℃~70℃。澳标 RCM 认证电表采用宽温设计,可在环境下稳定运行,同时具备 CAT III 过电压等级与良好抗干扰能力,适配户内外多种安装场景。此外,电表支持 RS485(Modbus RTU)与 Wi-Fi(Modbus-TCP/MQTT)双协议,可无缝对接逆变器、EMS 能量管理系统,实现远程监控与数据传输。
4. 导轨式安装,适配澳洲工程标准
澳标 RCM 认证电表多采用导轨式设计,符合澳洲电气安装规范,安装便捷且节省空间,可直接适配户用配电箱、工商业配电柜,大幅降低施工成本与改造难度。部分型号还支持免拆线、相序自适应功能,安装效率提升 50%,满足澳洲项目快速落地需求。
安科瑞澳标 RCM 认证电表介绍
1 概述
ADL400M系列三相多功能外置互感器双回路电能表,是主要针对于光伏并网系统、微逆系统、储能系统、交流耦合系统等新能源发电系统而设计的一款智能仪表,产品具有精度高、体积小、响应速度快、安装方便等优点。具有对电力参数进行采样计量和监测,逆变器或者能量管理系统(EMS)与之进行通讯,根据实时功率及累计电能实现防逆流、调节发电量、电池充放电等功能,可双向计量,实现户用分布式光伏能量管理。
2 型号说明
三相多功能外置互感器双回路电能表
3 产品参数



4.ADL400M系列三相多功能外置互感器双回路电能表 尺寸
仪表尺寸

互感器尺寸

注:
互感器引线段中黄色接 A 相,绿色接 B 相,红色接 C 相。
尺寸的公差为 1mm。
6产品证书


AcrelEMS3.0智慧能源管理平台
AcrelEMS3.0智慧能源管理平台采用B/S架构,满足分布式电源、储能装置以及电动汽车充换电设施等接入和协调控制需求。平台采用“1+N”设计,可以接入数量众多的新能源场站数据,将分布式电源、储能系统、可控负荷、电动汽车充电桩聚合在一起,结合发电预测、负荷预测、电价波动、电网调度指令等情况,灵活调整微电网控制策略并下发给储能、可调负荷等系统,采用“云-边-端”协同策略控制,保障配电网稳定、高效运行。

AcrelEMS3.0智慧能源管理平台云边端策略协同
终端设备控制策略是现场设备在并网、离网状态下的运行策略,包括有功功率/无功功率控制、电压/频率控制、功率追踪、虚拟同步发电机惯量控制等多种策略,由储能变流器、光伏逆变器、充电桩等设备提供;
边端协调控制策略是本地ACCU-100协调控制器或Acrel-2000MG能量管理系统执行的能源策略,包括新能源消纳、防逆流控制、峰谷套利、柔性扩容、需量控制、限电模式等等,这些策略可以在本地执行;
云端优化控制策略是AcrelEMS3.0平台基于发电预测、负荷预测、电价波动以及虚拟电厂平台的调度指令而做出的策略优化,这些策略下发给本地协调控制器或能量管理系统来执行。
AcrelEMS3.0智慧能源管理平台主要包含以下功能:

AcrelEMS3.0智慧能源管理平台功能界面
综合监控:实现配电网配电室、光伏系统、储能系统、负荷、充电桩、环境数据的采集、监测、可视化展示、异常告警、事件查询、报表统计等功能;
智能控制:协同光伏、储能、负载等多种能源主体,动态规划智能策略,实现储能、光伏协调控制,比如计划曲线、削峰填谷、防逆流、新能源消纳、需量控制等;
能源分析:具备微电网能耗及效益分析、微电网经济运行分析、多维度电量分析,并进行日、月、年能源报表统计;
功率预测:以历史光伏输出功率和历史数值天气数据为基础,结合数值天气预报数据和光伏发电单元的地理位置,采用深度学习算法建立预测模型库,实现光伏发电的短时和超短时功率预测,并经进行误差分析;同时对微电网内所有负荷,基于历史负荷数据,通过大数据分析算法,预测负荷功率曲线。
优化调度:根据分布式能源发电预测、负荷预测结果,并结合分时电价、电网交互功率及储能约束条件等因素,以用电成本低或碳排放低为目标,建立优化模型,采用深度学习算法解析微电网运行功率计划,系统通过将功率计划进行分解,实现对光伏、储能、充电桩的优化控制。
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