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西門子6ES7952-1KS00-0AA0
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(guān)系！價格合理，質(zhì)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6ES7952-1KS00-0AA0
| 品牌 | 其他品牌 |
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SIMATIC S7，存儲卡 針對 S7-400，長結(jié)構(gòu)形式， 5V 閃存 EPROM，16 Mbyte
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| 產(chǎn)品 | |
| 商品編號(市售編號) | 6ES7952-1KS00-0AA0 |
| 產(chǎn)品說明 | SIMATIC S7，存儲卡 針對 S7-400，長結(jié)構(gòu)形式， 5V 閃存 EPROM，16 Mbyte |
| 產(chǎn)品家族 | Complementary S7-400 automation systems |
| 產(chǎn)品生命周期 (PLM) | PM300:有效產(chǎn)品 |
| 價格數(shù)據(jù) | |
| 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 : N |
| 工廠生產(chǎn)時間 | 1 天 |
| 凈重 (Kg) | 0.051 Kg |
| 產(chǎn)品尺寸 (W x L X H) | 未提供 |
| 包裝尺寸 | 9.10 x 13.40 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 |
西門子能源面向可再生能源發(fā)電設(shè)施的監(jiān)控解決方案，具備SENN發(fā)電預測功能。譬如在南非，有兩座發(fā)電容量均為5萬千瓦的太陽能電站，就使用了SENN預測軟件。利用這款軟件，發(fā)電企業(yè)可以根據(jù)電網(wǎng)運營商的需求預測，來決定向電網(wǎng)輸送多少電能。SENN可以預測太陽能電站在未來5天內(nèi)的每小時日照發(fā)電量，偏差不超過7%。
目前正在規(guī)劃適用于太陽能電站的第二個模型。這個模型將就如何處理沾滿污垢的太陽能電池板向運營商提出建議?；覊m可令太陽能電池板的發(fā)電量降低最多15%，但其清潔成本亦不菲。Grothmann解釋道：“如果運營商事先知道將有充沛的雨量可以把灰塵洗刷干凈，則不必派遣清潔人員前去打掃。”新的軟件將通過利用干燥度、風速、風向和降雨等環(huán)境因素，來預測太陽能電池板上將覆蓋多少灰塵，從而解決這個問題。
預測需求。需求預測是SENN在電力市場上的第二大應用。借助這款軟件，用電大戶能夠以優(yōu)惠的價格購買電能，或者在作業(yè)時間上避開用電高峰時段，以免繳納高昂的罰款。供電企業(yè)可以利用區(qū)域預測，來規(guī)劃電能采購和電廠運行事宜。譬如，因為要從德國或法國向意大利輸送大量電能，瑞士的電網(wǎng)運營商Swissgrid在利用SENN來規(guī)劃電能采購事宜時，則可將輸電損耗納入考慮。由于Swissgrid不得不彌補這樣的損耗，所以，它可以提前最多36小時在現(xiàn)貨市場采購電能，以盡量規(guī)避損失。Swissgrid每年的采購額，高達4800萬歐元左右。
預測軟件有助于提高效率
過去，Swissgrid總是根據(jù)日歷和天氣數(shù)據(jù)，以及鄰國的電網(wǎng)運營商提供的信息來預測需求。但SENN已助力Swissgrid將預測失誤率從11%降至10%，這每年能為Swissgrid節(jié)省數(shù)十萬法郎。
SENN生成的需求預測數(shù)據(jù)非常準確，失誤率僅為3%。在此基礎(chǔ)上，它能直接預測輸電損耗。為了做到這一點，它要監(jiān)測輸電目的地的每小時需求變化趨勢。它還要分析當前電力潮流、可再生能源發(fā)電量、天氣預報和抽水蓄能電站的水庫水位等信息。
全盤化思維。單獨的預測是朝著未來電力市場邁出的*步——未來，生產(chǎn)、需求、價格和傳輸?shù)葞缀跛幸蛩囟紝⑻幱诓粩嘧兓?。在電力系統(tǒng)中，所有這些數(shù)量之間，都存在著相互依存的關(guān)系；因此，應當從全局的高度審視這些因素。譬如，如果風電設(shè)施提高了發(fā)電量，那么，傳統(tǒng)電站則應相應地降低發(fā)電量，這有可能降低電價。取決于需求狀況，風電既可能向北方傳輸，也可能向南方傳輸。這繼而會改變對用于抵消輸電損耗的補償電能的需求。Grothmann說：“對這些參數(shù)之間的交互作用的預測越準確，整個系統(tǒng)的效率就越高。”
這正是SENN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用武之地。由于它并不使用分析關(guān)系，而是通過學習從所有參數(shù)的行為中識別出相互關(guān)系，因此，它的預測已經(jīng)包含了彼此的依存關(guān)系。Grothmann說：“SENN的用途之一是，根據(jù)各式各樣相互作用的參數(shù)，如電價和其他原材料價格走勢、需求變化趨勢、二氧化碳排放權(quán)交易價格等，來確定電價。這是我們軟件的獨到之處。”
如今，擁有多家電廠的供電企業(yè)，已經(jīng)可以使用SENN來以低廉的價格采購天然氣，以及根據(jù)關(guān)于二氧化碳排放權(quán)的交易價格和電價的預測來優(yōu)化調(diào)節(jié)發(fā)電量。未來，電網(wǎng)運營商可以向供電企業(yè)提供關(guān)于需求的預測數(shù)據(jù)，以及預期的補償電能需求量。反過來，這些預測信息又依存于其他合作伙伴提供的生產(chǎn)和需求預測數(shù)據(jù)。所有這一切將有助于輕松管理瞬息萬變的電力市場，因為所有參與者都能根據(jù)會影響到其他市場參與者的發(fā)展趨勢，提前調(diào)整各自的活動。