CT防逆流电表

简婷

安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定  201801

引言：

  在全球能源转型与碳中和目标的驱动下，阳台光伏正以革命性姿态重塑家庭能源消费模式。从欧洲的“微型发电站"到中国的“万亿蓝海"，这一创新技术不仅撬动了能源市场的结构性变革，更成为家庭拥抱绿色未来的新入口。德国作为阳台光伏，2024年新增43.5万套系统，平均每户年发电1500度，节省电费228欧元（约合人民币1800元），回本周期仅3～5年。法国的“零审批"政策将安装流程缩短至7天，巴黎咖啡馆的阳台光伏板甚至成为城市风景线。

  尽管国内阳台光伏尚处于萌芽阶段，但潜力惊人。我国城镇住宅存量超3亿套，若渗透率达10%，市场规模将突破万亿。杭州某老旧小区统一改造案例显示，阳台光伏系统不仅降低居民电费支出18%，更提升建筑节能水平。然而，当前推广面临两大挑战:

  政策空白：对比欧洲的固定电价补贴（德国）与“一站式"审批（法国），国内需加速专项政策制定.

  技术瓶颈：白天电力消纳不足导致逆流风险，亟需储能技术与防逆流电表的协同创新.

正文：

  安科瑞依托多年行业经验以及在防逆流电表领域深度研究，正式推出ADL200N-WF、ADL400N-WF新系列单三相防逆流电表：

ADL200N-CT/D16-WF-1     ADL400N-CT/D16-WF-1

ADL200N-CT/D16-WF-2     ADL400N-CT/D16-WF-2

与传统防逆流电表相比，新系列有以下几大优势：

 结构小巧：1P，18mm标准导轨式设计，支持一路单相、两路单相、一路三相、两路三相四种应用场景可选。

  插拔式电流互感器：互感器采用一体式设计，RJ11接口封装。与电表插拔式安装、三相黄绿黄三色区分，减少电流错位、反向等接线异常风险。此外若现场互感器与电表安装距离较远，可自配通用RJ11延迟线使用。

  插拔式电压端子：电压端子可插拔方便安装，端子接线采用按压式固定设计，降低接线难度，提高效率。

  电参量快速更新：实时捕捉电压电流变化，50ms更新。

  无线通讯：支持485和WF通讯，485支持Modbus协，一条数据读取全部所需电参量。WIFI通讯可支持ModbusTCP协议或Httpserver协议，支持内置天线或外置天线可选。

  相序诊断：支持接线诊断，可识别异常接线情况，并提供调整建议。

小节：

  针对阳台光伏场景中防逆流电表安装成本高、接线调试复杂、空间受限等痛点，安科瑞新一代电表以小体积、导轨安装、即插即用接线以及人性化软件设计，显著降低部署门槛

安科瑞防逆流电表证书

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。

图4 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、最大功率追踪、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：

图5 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。