EVCC项目中Huawei EMMA电表集成支持外部计量器的技术解析
2025-06-13 18:50:24作者:乔或婵
背景介绍
在光伏发电系统中,精确的能源计量对于系统监控和优化至关重要。华为EMMA(Energy Meter and Management Assistant)作为华为智能光伏解决方案中的重要组件,内置了能源流传感器,可以测量光伏系统的发电量和用电量。
问题现状
然而在实际部署中,存在以下两种典型场景需要连接外部计量器:
- 当总负载电流超过EMMA内置传感器的额定容量时
- 当计量方案需要在不同位置进行能源流测量时(如德国SteuVE计量方案中的级联计量要求)
特别是在华为SmartGuard后备电源解决方案中,由于部分高功率设备(如电动汽车充电桩和热泵)需要连接在EMMA前端,导致EMMA内置传感器无法准确测量整体电网交互电量。
技术解决方案
通过分析华为SmartHEMS接口文档,我们发现:
- EMMA支持通过Modbus RTU协议连接外部计量器(如DTSU666或YDS60-80)
- 外部计量器数据存储在特定的Modbus寄存器区域(31895-31943)
- 关键电网交互功率数据位于寄存器31935
当前EVCC中的huawei-emma模板默认使用内部传感器的寄存器31679。要实现外部计量器支持,需要:
- 在模板配置中增加选择开关
- 根据选择动态切换读取的寄存器地址
- 保持现有功能的同时扩展外部计量器支持
实现建议
建议的配置参数如下:
meters:
- type: huawei-emma
source: external # 可选internal或external,默认为internal
技术实现要点:
- 修改huawei-emma.yaml模板定义
- 添加source参数验证逻辑
- 根据source参数动态选择寄存器地址
- 确保向后兼容性
系统架构影响
这种改进将带来以下优势:
- 更灵活的计量方案配置
- 支持特殊场景下的精确计量
- 无需额外硬件即可实现级联计量
- 保持系统简洁性,避免重复计量设备
总结
通过扩展EVCC对Huawei EMMA外部计量器的支持,可以更准确地反映光伏系统与电网的实际交互情况,特别是在复杂部署场景下。这一改进将提升系统监控的准确性,同时保持配置的简洁性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
196
218
暂无简介
Dart
635
144
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
652
276
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
245
316
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
627
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
73
98
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
385
3.72 K