当前位置: 首页 > news >正文

物联网电能表在企业能耗监测系统中的应用

随着全球能源危机的加剧和环保要求的提高,企业能源管理已成为现代工业发展的重要课题。传统的电能计量方式已无法满足企业对用电数据实时性、准确性和智能化的需求。物联网技术的兴起为电能计量领域带来了革命性变革,基于物联网的智能电能表通过无线通信技术实现了数据的远程采集与分析,为企业能耗监测系统提供了解决方案。

+139安科瑞1776朱以真4952

老式电表的应用难点

传统电能表在企业用能计量中存在以下几个难点:

1.采集频率低、实时性差

传统电表通常采用人工抄表或周期性自动采集的方式,采集频率低(如每天一次或每周一次),无法提供实时用电数据,难以满足现代电力系统对即时监控和精细化管理的需求。

2.数据采集方式落后

多数传统电表依赖人工抄录或通过有线方式传输数据,缺乏远程通信能力,存在效率低、易出错的问题。相较之下,智能电表支持无线通信(如NB-IoT、4G等),可实现远程自动采集。

3.数据维度单一

传统电表仅记录总用电量(如有功电能),缺乏对电压、电流、功率、频率等关键参数的详细采集,限制了对用电行为的全面了解。

4.缺乏双向通信能力

传统电表为“只读”设备,无法与电力系统进行双向通信,不能响应远程控制指令(如远程断电、参数配置等),制约了电力系统的智能化调度。

ADW300无线计量仪表

ADW300 无线计量仪表主要用于计量低压网络的三相有功电能,具有体积小、精度高、功能丰富等优点,并 且可选通讯方式多,可支持 RS485 通讯和 Lora、NB、4G、wifi 等无线通讯方式,增加了外置互感器的电流采样 模式,从而方便用户在不同场合进行安装使用。可灵活安装于配电箱内,实现对不同区域和不同负荷的分项电能 计量、运维监管或电力监控等需求。

设备优势

ADW300系列是一款集高精度计量、多路采集、无线通讯、多功能分析于一体的智能电能计量终端,适用于低压三相系统。其核心优势包括:

一、多模无线通信架构

核心突破:打破传统有线部署限制,支持LoRa/NB-IoT/4G/WiFi/RS485五模通信,适应复杂工业场景。

  • 组网灵活性:无需布线改造,尤其适合老旧厂房或空间受限的配电箱改造项目,施工周期缩短60%以上。
  • 远程管理能力:数据直传云平台,实现秒级监测响应,解决人工抄表滞后问题。

二、高精度多维计量能力

技术升级:精度达0.5S级,支持31次谐波分析+四象限无功计量,远超传统电表功能。

  • 精细化分项计量:按设备/区域/时段自动拆分能耗,精准定位高耗能单元。
  • 电能质量守护:实时监测电压波动、三相不平衡,预防精密设备损坏。

三、边缘智能与预警系统

功能创新:内置边缘计算模块,实现本地化实时决策。

  • 需量动态控制:自动触发负荷调节,规避峰值电价,降低基本电费15-30%
  • 多级安全预警:过压、漏电流、温度超限等11类异常秒级报警。

四、分时电价优化引擎

商业价值:内置尖峰平谷多费率模型,适配全国差异化电价政策。

  • 经济性调度:自动生成最优用电策略,峰谷价差>0.7元/kWh地区,投资回收期短。
  • 需量峰值记录:辅助企业优化变压器容量申报,避免超额罚款。

五、扩展性物联生态

系统兼容:开放Modbus TCP/MQTT/DL-T645协议,无缝对接EMS、SCADA等平台。

  • 多参数融合监测:可选配外置互感器,集成温度/漏电流/开关量采集(4路DI+2路DO)。
  • 碳中和支撑:提供ISO14064标准碳排放核算数据8。

六、安装与运维革命

工程优势

  • 带电安装设计:施工不影响生产连续性。
  • 导轨式迷你机身:体积缩小70%,适配紧凑型配电箱。
  • 远程诊断升级:减少现场运维频次。

功能面板

接线方式

组成架构

安装方式

设备规格

物联网电表的应用

与传统电能表相比,ADW300在企业能耗监测系统中具有明显优势:

安装灵活:支持外置互感器,可灵活安装于配电箱内,适应不同场合。

维护简便:无线通信减少了布线工作,降低了维护成本。

扩展性强:多种选配功能可根据需求灵活扩展,满足未来发展需求。

数据全:不仅提供用电量数据,还包括电能质量、设备状态等多维信息。

在实际应用中,ADW300无线计量仪表也面临一些挑战:

通信干扰:工业环境中的电磁干扰可能影响无线通信质量。解决方案包括采用外置吸盘天线、调整通信频道和扩频因数(如寄存器0002H和0003H)。

数据安全:无线通信存在数据泄露风险。ADW300支持通信加密和权限管理,保障数据安全。

设备兼容:与不同厂商系统的集成可能存在障碍。ADW300支持标准MODBUS协议,提高了系统兼容性。

http://www.dtcms.com/a/321932.html

相关文章:

  • 人工智能与交通:出行方式的革新
  • Android 监听task 栈变化
  • 基于R语言,“上百种机器学习模型”学习教程 | Mime包
  • qt qtablewidget自定义表头
  • ubantu20.04 orin nx 显示器驱动
  • 【C++】类和对象--类中6个默认成员函数(2) --运算符重载
  • 【C#】掌握并发利器:深入理解 .NET 中的 Task.WhenAll
  • Docker容器部署前端Vue服务
  • 复杂路况误报率↓78%!陌讯轻量化模型在车辆违停识别的边缘计算优化​
  • 2025-08-08 李沐深度学习11——深度学习计算
  • 位置编码——RoPE篇
  • 机器学习算法篇(七)深入浅出K-means算法:从原理到实战全解析
  • 【深度学习新浪潮】近三年3DGS在大规模场景重建中的研究进展(2022-2025)
  • 北京上海深圳广州打捞日记
  • 一种基于空间聚类的低特征场景下多目标跟踪技术
  • 什么是ros功能包和ros节点
  • C++程序库选择:权衡与取舍的艺术——以iostream和stdio为例
  • 【大模型】(实践版)Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型量化以及运行测试
  • 基于python的农产品销售调度管理的数据可视化系统/基于django的农产品销售系统设计与实现
  • 12-Django项目实战-登录短信验证
  • 解决 MinIO 上传文件时报 S3 API Requests must be made to API port错误
  • 半精度权重 及 Phi-3线性层的权重分布
  • Node.js版本管理,方便好用
  • Mybatis注解开发与事务
  • MPLS LDP标签的分发与管理
  • Linux基础命令速查:从入门到精通
  • 搜广推校招面经一百零三
  • 从手工到智能决策,ERP让制造外贸企业告别“数据孤岛“降本增效
  • Flow的进阶学习2025
  • 亚马逊广告运营如何平衡ASIN投放和关键词投放