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逆變器輸出 800V?這款電能計量表高電壓場景精準 hold 住

更新日期:2025-08-20瀏覽:117次

簡婷

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定  201801

1、概述

 

 隨著碳達峰碳中和政策的推進,太陽能等清潔能源越來越受重視:太陽能光伏發電技術快速發展,成本更低、發電效率更高的DC1500V光伏發電系統開始推廣應用。根據實際需求,我司推出滿足電壓AC 800V系統的多功能儀表,為DC1500V光伏發電系統逆變器出口側AC 800V系統電能計量及電能質量監測提供有效解決方案。

 PZ 系列逆變器輸出800V用電能表,具有三相交流電量測量、復費率電能計量、四象限電能計量、諧波分析、遙信輸入、輸 出、SOE 事件記錄功能以及網絡通訊等功能,主要用于對電網供電質量的綜合監控診斷及電能管理。

 

逆變器輸出 800V?這款電能計量表高電壓場景精準 hold 住

產品規格及功能特點

逆變器輸出 800V?這款電能計量表高電壓場景精準 hold 住

  注 1.Profibus 與 RS485 通訊不可同時選擇,但可與其它所有功能任意配合選擇。 2.三相四線時,電壓角度才有效。

安裝尺寸

逆變器輸出 800V?這款電能計量表高電壓場景精準 hold 住

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  技術參數

  網絡:三相三線、三相四線;

  頻率:45~65Hz;

  電壓:額定值:AC 57.7V/100V(100V)、220V/380V(400V)、380V/660V(660V) 、800V;

  電流:額定值:AC 5A;

  電能:RS485 接口、Modbus-RTU 協議;Profibus 協議;DLT645 規約 波特率:1200/2400/4800/9600/19200/38400;

  開關量輸入:兩路開關量輸入,干接點輸入,內置電源;

  開關量輸出:兩路繼電器常開觸點輸出;觸點容量:AC 250V/3A DC 30V/3A;

  測量精度:頻率 0.05Hz、有功電能 0.5S 級、無功電能 2 級、 諧波精度(2~31):1%、其它電參量 0.5 級;

  輔助電源:AC/DC 85~270V;功耗≤5VA;

  工作溫度:-25℃~60℃; 儲存溫度:-40℃~70℃; 相對濕度:≤95% 不結露; 海拔高度:≤2500m.

  企業微電網系統解決方案服務商

  公司具備從云平臺軟件到終端元器件的產品生態體系,目前已有14000多套系統解決方案運行在全國各地,具備為用戶提供一站式服務能力。

  公司解決方案涵蓋電力、環保、新能源、消防、數據中心、智慧醫院、智能樓宇、智慧校園、智慧工廠、智慧交通等多個領域,為用戶安全、可靠、高效用能提供解決方案,為實現“碳達峰、碳中和"提供數據支持。

 

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。

 

逆變器輸出 800V?這款電能計量表高電壓場景精準 hold 住

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:

 

逆變器輸出 800V?這款電能計量表高電壓場景精準 hold 住

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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