簡婷

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定  201801

引言：

 在全球能源轉型與碳中和目標的驅動下，陽臺光伏正以革命性姿態(tài)重塑家庭能源消費模式。從歐洲的“微型發(fā)電站"到中國的“萬億藍海"，這一創(chuàng)新技術不僅撬動了能源市場的結構性變革，更成為家庭擁抱綠色未來的新入口。德國作為陽臺光伏，2024年新增43.5萬套系統，平均每戶年發(fā)電1500度，節(jié)省電費228歐元（約合人民幣1800元），回本周期僅3～5年。法國的“零審批"政策將安裝流程縮短至7天，巴黎咖啡館的陽臺光伏板甚至成為城市風景線。

 盡管國內陽臺光伏尚處于萌芽階段，但潛力驚人。我國城鎮(zhèn)住宅存量超3億套，若滲透率達10%，市場規(guī)模將突破萬億。杭州某老舊小區(qū)統一改造案例顯示，陽臺光伏系統不僅降低居民電費支出18%，更提升建筑節(jié)能水平。然而，當前推廣面臨兩大挑戰(zhàn):

 政策空白：對比歐洲的固定電價補貼（德國）與“一站式"審批（法國），國內需加速專項政策制定.

 技術瓶頸：白天電力消納不足導致逆流風險，亟需儲能技術與防逆流電表的協同創(chuàng)新.

正文：

 安科瑞依托多年行業(yè)經驗以及在防逆流電表領域深度研究，正式推出ADL200N-WF、ADL400N-WF新系列單三相防逆流電表：

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

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

與傳統防逆流電表相比，新系列有以下幾大優(yōu)勢：

結構小巧：1P，18mm標準導軌式設計，支持一路單相、兩路單相、一路三相、兩路三相四種應用場景可選。

 插拔式電流互感器：互感器采用一體式設計，RJ11接口封裝。與電表插拔式安裝、三相黃綠黃三色區(qū)分，減少電流錯位、反向等接線異常風險。此外若現場互感器與電表安裝距離較遠，可自配通用RJ11延遲線使用。

 插拔式電壓端子：電壓端子可插拔方便安裝，端子接線采用按壓式固定設計，降低接線難度，提高效率。

 電參量快速更新：實時捕捉電壓電流變化，50ms更新。

 無線通訊：支持485和WF通訊，485支持Modbus協，一條數據讀取全部所需電參量。WIFI通訊可支持ModbusTCP協議或Httpserver協議，支持內置天線或外置天線可選。

 相序診斷：支持接線診斷，可識別異常接線情況，并提供調整建議。

小節(jié)：

 針對陽臺光伏場景中防逆流電表安裝成本高、接線調試復雜、空間受限等痛點，安科瑞新一代電表以小體積、導軌安裝、即插即用接線以及人性化軟件設計，顯著降低部署門檻

安科瑞防逆流電表證書

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(fā)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(fā)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(wěn)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(tài)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(fā)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(zhí)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(zhí)行；

  云端優(yōu)化控制策略是AcrelEMS3.0平臺基于發(fā)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(yōu)化，這些策略下發(fā)給本地協調控制器或能量管理系統來執(zhí)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(jiān)控：實現配電網配電室、光伏系統、儲能系統、負荷、充電樁、環(huán)境數據的采集、監(jiān)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(tài)規(guī)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(fā)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(fā)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(yōu)化調度：根據分布式能源發(fā)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(yōu)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(yōu)化控制。