安科瑞导轨式澳标电表销售：冯梦雪 18702115251

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. 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。

原创作者：安科瑞电子商务（上海）有限公司