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西門子6ES7952-1KP00-0AA0
產(chǎn)品時間：2023-12-26
我公司銷售部為西門子PLC代理商，公司憑借雄厚的實力，現(xiàn)已與西門子工廠建立成良好的合作關系！價格合理，質量保證，公司優(yōu)勢價格產(chǎn)品有，西門子通訊電纜，PLC，西門子6ES7952-1KP00-0AA0
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SIMATIC S7，存儲卡 針對 S7-400，長結構形式， 5V 閃存 EPROM，8 Mbyte
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| 產(chǎn)品 | |
| 商品編號(市售編號) | 6ES7952-1KP00-0AA0 |
| 產(chǎn)品說明 | SIMATIC S7，存儲卡 針對 S7-400，長結構形式， 5V 閃存 EPROM，8 Mbyte |
| 產(chǎn)品家族 | 訂貨數(shù)據(jù)總覽 |
| 產(chǎn)品生命周期 (PLM) | PM300:有效產(chǎn)品 |
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| 價格組 / 總部價格組 | AI / 240 |
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| 金屬系數(shù) | 無 |
| 交付信息 | |
| 出口管制規(guī)定 | AL : N / ECCN : EAR99H |
| 工廠生產(chǎn)時間 | 1 天 |
| 凈重 (Kg) | 0.05 Kg |
| 產(chǎn)品尺寸 (W x L X H) | 未提供 |
| 包裝尺寸 | 9.10 x 13.60 x 1.50 |
| 包裝尺寸單位的測量 | CM |
| 數(shù)量單位 | 1 件 |
| 包裝數(shù)量 | 1 |
過去，一切都很簡單。廣布于全國各地的電廠，其發(fā)電量是根據(jù)用電需求來調節(jié)的。電廠通常采用日歷、天氣預報以及諸多其他手段，來預測各個區(qū)域和大型生產(chǎn)工廠的用電需求。
如今的情況卻復雜許多。取決于天氣因素，風電場和太陽能電站的發(fā)電量不盡相同，傳統(tǒng)電廠必須承擔起調峰任務。存在波動性的可再生能源發(fā)電的比例越大，電能供應管理難度就越大——電能供應商和電網(wǎng)運營商都會受到這個問題的影響。
為保證電網(wǎng)穩(wěn)定，向電網(wǎng)輸送的電能在數(shù)量上必須與從電網(wǎng)消耗的電能保持*。如果一座電站或一個大型用戶發(fā)生故障，那么，應當相應地增加或減少電能供應，以避免斷電。每座電廠都必須具備一定的調峰能力。然而未來，保持電網(wǎng)平衡的難度將與日俱增，特別是在正處于能源轉型之中，計劃大幅提高可再生能源發(fā)電比例的德國。
在這種新的形勢下，應當如何應對？發(fā)電企業(yè)如何幫助保持電網(wǎng)穩(wěn)定，提供可靠的電能供應，同時保持盈利？西門子中央研究院的研究人員Ralph Grothmann博士表示，答案就是通過更準確的預測，來改進規(guī)劃。他說：“如果提前知道未來幾天太陽能發(fā)電和風力發(fā)電的發(fā)電量，并且掌握了區(qū)域需求的預測數(shù)據(jù)，那么，就能以富于遠見的方式管理傳統(tǒng)電站，規(guī)劃充足的電能供應，以抵消輸電損耗，并且可以在電力市場交易上以優(yōu)惠的價格購買電能。”
為了實現(xiàn)這個愿景，Grothmann和他的同事Hans Georg Zimmermann博士共同開發(fā)了名為“面向神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬環(huán)境（Simulation Environment for Neural Networks，簡稱SENN）”的預測軟件。SENN采用了類似于人類大腦的人工神經(jīng)網(wǎng)絡（計算機模型）。通過訓練，這些網(wǎng)絡能夠識別出事物之間的相互關系，從而作出預測。Grothmann解釋道：“神經(jīng)網(wǎng)絡的神奇之處在于，不必*分析和理解問題，就能作出預測。”
譬如，要利用分析模型來描述太陽能電站，需要根據(jù)投射的太陽能輻射功率和其他環(huán)境因素如氣溫、風速和濕度等，計算出太陽能電池板的發(fā)電量。如果部分太陽能電池板碰巧造成了遮擋，使陽光照不到其他太陽能電池板上，則需將這一點也納入考慮。只有這樣，分析模型才能利用天氣預報的數(shù)據(jù)，來預測位于特定地理位置的太陽能電站的發(fā)電量。
利用數(shù)據(jù)進行訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡的工作方式與之大相徑庭。是利用以往的數(shù)據(jù)，即天氣預報數(shù)據(jù)和相應的太陽能電站的實際發(fā)電量，對它們進行訓練。天氣預報數(shù)據(jù)不必來自太陽能電站所在位置的氣象站；這些數(shù)據(jù)也可以由附近的氣象站提供。這個應用程序的任務是：根據(jù)天氣預報的數(shù)據(jù)，來預測太陽能發(fā)電量。開始時，軟件并不知道各種不同參數(shù)將起到什么樣的作用，因此，其預測結果與太陽能電站的實際發(fā)電量有著天壤之別。在訓練中，這個應用程序將反復執(zhí)行這個過程達數(shù)千次，最大限度地縮小預測結果與實際數(shù)值之間的差異。逐漸地，SENN會改變各個參數(shù)的權值，以提高預測準確度。
SENN最早開發(fā)于20多年前，目前已被用于預測20天內的原材料價格和電價走勢等應用。在三分之二的時間里，它能準確預測購買日。自2005年起，西門子一直在利用SENN，在最低的時候購買電能。
利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)，系統(tǒng)學會了預測可再生能源的發(fā)電量，預測偏差不超過7%。
隨著可再生能源發(fā)電的日益興起，西門子認識到，SENN預測在發(fā)電行業(yè)將大有可為。譬如，根據(jù)對可再生能源并網(wǎng)發(fā)電量的預測，電網(wǎng)運營商可以計劃輔助電站的使用或者補償電能需求。風電場和太陽能電站的運營商可以根據(jù)預測，將維護工作安排在發(fā)電量較低的時段，以更有利的條件出售預期的發(fā)電量，以及規(guī)劃未來的收入。
目前，正利用丹麥一座大型海上風電場提供的數(shù)據(jù)，對一個SENN模型進行測試。這個模型使用了關于風速、氣溫和濕度的預報數(shù)據(jù)，來預測這座風電場在未來三天的發(fā)電量，預測偏差不超過7.2%。譬如，如果系統(tǒng)預測發(fā)電量為100，那么，實際發(fā)電量將在92.8到107.2之間。Grothmann表示：“預測準確度主要取決于數(shù)據(jù)質量，總體而言，我們能夠相當準確地預測未來三天的天氣。”
