近日,全球能源管理与自动化领域的数字化转型专家施耐德电气重磅发布全新EasyLogic™ PM4000电力参数测量仪表。作为施耐德电气秉承“在中国,为中国”原则开发的代表性产品,该产品依据中国市场的需求特点进行开发,以更为多样化的功能和更加优异的性能来助力中国用户实时监测电力系统,并通过精确计量优化能源使用策略,保障电力安全无忧。

伴随新型电力系统建设进程的不断推进,配电网正逐步由单纯接受、分配电能给用户的电力网络转变为源网荷储融合互动的电力网络,配电结构的布局因此变得日趋复杂。为保障配电系统的安全、高效运行,企业需要更加数字化、智能化地来对碳排放量,配电回路的剩余电流和关键连接点的温度进行监测以及有效地分析谐波污染情况,为优化能源管理奠定数字化硬件基础,助力实现可靠、安全、高效的绿色能源管理。
基于中国企业的实际应用需求,施耐德电气打造的全新EasyLogic™ PM4000电力参数测量仪表,采用RS485接口并支持Modbus RTU协议,使得该仪表适用于大多数的电气设备,并可实现远距离的快速通讯,为用户提供电能计量、谐波监视、SOE事件记录及开关量的输入和输出接口等。同时,通过显示屏中英文的直观表达和形象的图形图表显示,能够为用户带来提升配电网络安全、助力绿色能源管理、保障实时电力监控的应用价值。
• 提升配电网络安全:安全是配电网络的最基础要求。通过对配电回路的关键连接点进行温度监测,主动预防异常温升,同时结合对剩余电流的监测和报警输出,可为电气装置提供可靠性分析,奠定配电网络安全基石。此外值得一提的是,新能源并网可能导致电压波动、谐波污染等电能质量问题。对此,EasyLogic™ PM4000电力参数测量仪表可通过谐波监视和三相不平衡监测来提供高精度的电能质量分析,满足电力敏感型行业对电能质量的高要求。
• 助力绿色能源管理:“双碳”目标下,如何实现绿色低碳已成为企业必答题。有功电能精度0.5S级的设计使其可满足大多数用电场景的计量精度需求,4套费率可根据用户需求灵活设定计费结构,满足尖峰平谷分时段计量。并且更为关键的是,为满足企业节能减排的发展需求,EasyLogic™ PM4000电力参数测量仪表具备碳排量监测功能,助力用户改善能源供应,优化能源使用策略,直观感受绿色能源管理。
• 保障实时电力监控:可靠的系统设备是电力系统稳定运行的基本保障。EasyLogic™ PM4000电力参数测量仪表通过对线路和负载进行远程实时监控,实现全电量测量,能够及时察觉异常问题,最大限度地预防故障发生,降低停电风险。结合SOE事件记录和故障报警功能,运维人员能够迅速定位事件位置,排查故障根本原因。此外,无缝连接EcoStruxure边缘控制软件,可进一步完成预防性维护,提升系统的可靠性。
EasyLogic™ PM4000电力参数测量仪表具备多种尺寸供用户选择,可以满足大多数企业的电能计量需求。而针对精度要求更高的场景和电能质量分析更深入的场景,施耐德电气也提供包含PowerLogic™ ION9000、PowerLogic™ PM8000等电能质量监测装置,具备更高精度等级,能够为用户提供毫秒乃至微秒级的事件记录与分析,助力高效运维;同时,还可带来更全面、专业的电能质量监测、分析与诊断,确保无忧电力。
对于本次EasyLogic™ PM4000电力参数测量仪表的发布,施耐德电气数字能效业务智能配电和电能管理市场部负责人陆瑨表示:“随着新型能源体系建设的脚步持续向前,企业普遍面临着绿色化、数字化的转型挑战,PM4000电力参数测量仪表的上市既代表了我们对行业的深刻洞察,更彰显了施耐德电气助力企业高效运营、进而推动行业全面实现绿色可持续发展的决心与信心。”
好文章,需要你的鼓励
这项由索非亚大学INSAIT和苏黎世联邦理工学院共同完成的研究,揭示了大语言模型在数学定理证明中普遍存在的"迎合性"问题。研究团队构建了BrokenMath基准测试集,包含504道精心设计的错误数学命题,用于评估主流AI模型能否识别并纠正错误陈述。
约翰斯·霍普金斯大学研究团队提出了创新的隐私保护AI文本生成方法,通过"控制代码"系统指导AI生成虚假敏感信息来替代真实数据。该方法采用"藏身于众"策略,在医疗法律等敏感领域测试中实现了接近零的隐私泄露率,同时保持了高质量的文本生成效果,为高风险领域的AI应用提供了实用的隐私保护解决方案。
实验室和真实使用测试显示,iPhone Air电池续航能够满足一整天的典型使用需求。在CNET进行的三小时视频流媒体压力测试中,iPhone Air仅消耗15%电量,表现与iPhone 15相当。在45分钟高强度使用测试中表现稍逊,但在实际日常使用场景下,用户反馈iPhone Air能够稳定支撑全天使用,有线充电速度也比较理想。
这项由Reactive AI提出的稀疏查询注意力机制通过减少查询头数量而非键值头数量,直接降低了注意力层的计算复杂度,实现了2-3倍的训练和编码加速。该方法在长序列处理中表现出色,在20万词汇序列上达到3.5倍加速,且模型质量损失微乎其微,为计算密集型AI应用提供了新的优化路径。