基于在可持续发展和不断上涨的能源成本方面迫切需要采取行动，我们处理能源问题的方式正面临彻底转变。分布式发电和电动交通是这种转变的关键领域，需要改用先进的能源理念。在采用新理念方面，除了许多技术挑战外，准确性和可靠性两种传统的基本价值也至关重要，而万可MID认证电能表正好能够满足这些需求。
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针对能源转型，专家强调电力负载需要越来越多地向发电的方向转移。其理念是在靠近生产能源的时间和地点来使用能源；这样可以降低传输损耗并提高系统效率。这既能促进电网稳定，又有助于增强能源生态系统。随着来自不稳定来源的可再生能源（特别是太阳能和风能）应用日益广泛，增强对能源消耗和存储的协调迫在眉睫。
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在此背景下，分布式发电正在成为一种明显趋势，分布式能源架构伴随大型发电厂和大规模输电网同步发展。光伏系统可将建筑物转化为小型发电厂；热泵可从环境中提取能量用于发电；储能系统可确保持续供应电力而不受天气限制。
智能连接所有设备
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能源转型带来了诸多严峻挑战：整合多样化能源、处理可变负载和协调不同能源消耗行业，这些都需要进行战略创新。“在应对这种复杂性方面，所谓的‘部门耦合’是一个关键理念。“部门耦合”是指将能源生产、储存和消耗整合到一个统一的系统中。在这方面，我们主要考虑电能、热能以及电动交通，”安斯巴赫大学福伊希特旺根校区研究助理Thomas Haupt解释道。
目前，他正在研究家用能源管理系统（HEMS）的实际实施。“为了建设更加可持续的未来，我们正在福伊希特旺根能源校区研究将太阳能系统、热泵、电动车辆和储能系统等要素连接起来，将建筑转化为智能单元，在能源生产和消耗之间保持平衡。” 这种集成需要先进的控制系统、联网设备和端对端通信：“这种集成系统依赖于精准记录和监测能源及能源流所得到的数据。理想情况下，最好采用MID认证电能表获取此类数据，”Haupt说。
MID认证电能表：
确保精确性和可靠性
采用符合欧洲测量仪器指令（MID）的电能表可确保欧盟家庭或企业能源消耗的准确计费。相反，当特定数量的能源改变所有者时，需要使用校准仪表。在部门耦合以及不同能源和负载的整合方面，楼宇单元中的MID电能表可确保精确记录每千瓦时电能，使能源流透明化，并为能源管理系统提供可靠数据以便进行决策。
“考虑到能源测量对于金融、监管和公信力的影响，电能表的作用变得更加清晰，”Heidelberger Druckmaschinen AG旗下全资子公司Amperfied GmbH的项目经理Andreas Alexander强调。“我们为我们的‘connect.business’壁盒配备了万可MID电能表，可以为客户提供透明度并满足其能源数据的法律要求。”
该公司将创新型充电解决方案与“德国制造”的可靠质量相结合：“Amperfied传承了母公司170年的历史，即坚持制造高质量的印刷设备，我们也将这种高标准应用于我们的壁盒，”Alexander说。“从外部供应商处购买的组件需要经过全面的质量和功能测试，因为我们对客户的质量承诺包括每一种产品。因此，除了万可TOPJOB® S轨装式，对于Ampered来说，这些设备具有许多超出接线端子和万可PCB接线端子外，我们还使用万可MID电能表。”
高品质且操作简便
MID认证的优势，并且可以在较大的温度范围内使用：“我们的‘connect’系列壁盒采用模块化结构；用于相位切换的模块安装在一个模型中，MID需要安装在另一个模型中。万可设备的紧凑型设计是我们选择产品的重要标准。但是Modbus RTU接口对于我们来说也非常重要，供电能表用于与我们的主板进行通信。另一个非常令人印象深刻的特点是弹簧连接技术接线端子，它大大缩短了装配周期，”Alexander解释道。
万可电能表通过带有操作杆的直插型笼式弹簧连接技术（Push-in CAGE CLAMP®）接线端子进行接线，在安装过程中无需工具即可轻松插入导线。“作为质量管理的一部分，我们按照特定扭矩执行各种螺丝操作，并配备一个监控和记录系统。MID电能表中的弹簧夹持连接技术为我们节省了大量的时间和精力，同时使我们能够保持我们的高质量标准，”Alexander说道。
能源转型需要数据
Amperfied的壁盒也是Feuchtwangen能源校区充电基础设施的一部分。这些壁盒是大学电动交通系统的一部分，也是一个研究课题。在工程学教授Johannes Jungwirth领导下，该大学针对智能能源系统计划成立了壁盒测试实验室。“我们的学生就在这里学习未来充电基础设施如何工作，”Thomas Haupt解释说：“数字化在其中发挥了重要作用。这包括智能壁盒、网络设备、透明过程通信，最重要的是可靠的数据。”
为了优化私人消费，在未来，必须能够准确记录能源生产量或消耗的数量、人员和时间。除了有功和无功电能，Amperfied壁盒中的万可MID认证电能表还可记录电源频率以及所有相位的电流、电压和功率。Häupt和他的团队利用这个以及许多其他来源的数据来优化所耦合部门的能源流。
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