Eletricidade

Com o aumento dos custos de energia, há uma necessidade crescente de identificar o uso e o desperdício de utilidades. Tome medidas para reduzir o consumo através de uma solução remota de gerenciamento de Leitura Automática de Medidores (AMR).

Contexto da Leitura Automática de Medidores

O medidor de utilidades tradicional exibe o uso de energia como um acúmulo de contagens apresentado em um visor, que é usado para calcular a conta mensal. Ele tem aplicações nos setores de eletricidade, gás e água para aplicações domésticas, comerciais e industriais. A submedição é frequentemente usada dentro de edifícios, instalações comerciais ou industriais onde é desejável medir o consumo de energia para equipamentos, locais ou contas de subnível específicos.

Desafio de negócios

Com o aumento dos custos de energia e as pressões ambientais através da Taxa sobre Mudanças Climáticas, há uma necessidade crescente de reduzir o consumo de energia. Reduzir perdas e desperdícios, e adotar produtos e tecnologias energeticamente eficientes pode alcançar isso utilizando o gerenciamento remoto.

No entanto, como as perdas de energia não são fáceis de identificar, é difícil determinar os principais culpados, sejam eles usuários humanos ou dispositivos com alto consumo de energia. Em muitos casos, é difícil armazenar energia, por exemplo, eletricidade, que deve ser gerada para atender à demanda imediata. Prever o uso continua sendo uma questão fundamental em uma indústria onde o tempo de inatividade é inaceitável, o que é dificultado pelo acesso lento às leituras remotas dos medidores.

Soluções Escaláveis de Leitura Automática de Medidores

A Leitura Automática de Medidores ou “medição inteligente” pode ser tão simples quanto uma aplicação central que consulta o medidor de utilidades remoto usando protocolos como IEC 1107. As saídas de pulso do medidor podem ser monitoradas externamente como parte de uma solução de monitoramento mais ampla, onde a redução do uso de energia é fundamental. Um sistema de monitoramento de medição inteligente mais amplo determina o uso ao longo do tempo, identifica picos, compara locais e correlaciona o uso com dispositivos e pessoas problemáticas.