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西门子6ES7322-1HF10-0AA0
产品时间:2021-04-21
我公司销售部为西门子PLC代理商,公司凭借雄厚的实力,现已与西门子工厂建立成良好的合作关系!价格合理,质量保证,公司优势价格产品有,西门子通讯电缆,PLC,触摸屏,西门子6ES7322-1HF10-0AA0

西门子代理商 西门子6ES7322-1HF10-0AA0 西门子6ES7322-1HF10-0AA0

数字量输出模块具有下列机械特性:

  • 紧凑型设计:
    • 绿色 LED,用于指示输出的信号状态。
    • 前连接器插座,通过前门保护。
    • 前门上的标签区。
    • 连接器针脚分配,用于在前门内部进行配线。
  • 安装方便:
    没有插槽规则;输出地址由插槽决定。
    当在 ET 200M 中与有源总线模块一起使用时,可以进行热插拔,而不会有任何反应。
  • 方便用户接线。
  • RC 滤波器 (用于继电器模块 6ES7 322-1HF20):
    继电器模块 6ES7 322-1HF20-0AA0 有一个可连接的 RC 网络(300Ω/0.1μF) ,用于大电感负载开关时灭弧(功率因数 = 0.4)。例如,这样可以:
    • 对于框架规格 5 的 NEMA 电机的起动器,触点寿命从 100,000 增加到 200,000 次切换操作。

具有8、16、32或64通道的模块。

功能

数字量输出模块将控制器的内部信号电平(逻辑“0”或“1”)转换成过程所需的外部信号电平。

多种输出电压,可支持输出不同的过程信号:

  • 24 VDC,额定电流 0.5 A/通道
  • 24 VDC,额定电流 2 A/通道
  • 48 - 125 V DC
  • 120/230 V AC

除了经济性以及易于处理的特点外,该模块还具有其他特殊功能:

技术规范

商品编号

6ES7322-1BH01-0AA0

6ES7322-1BH10-0AA0

6ES7322-1BL00-0AA0

6ES7322-1BP00-0AA0

6ES7322-1BP50-0AA0

6ES7322-8BF00-0AB0

 

 

 

 

 

 

 

电源电压

 

 

 

 

 

 

负载电压 L+

 

 

 

 

 

 

  • ● 额定值 (DC)

24 V

24 V

24 V

24 V

24 V

24 V

  • ● 允许范围,下限 (DC)

20.4 V

20.4 V

20.4 V

20.4 V

20.4 V

20.4 V

  • ● 允许范围,上限 (DC)

28.8 V

28.8 V

28.8 V

28.8 V

28.8 V

28.8 V

输入电流

 

 

 

 

 

 

来自负载电压 L+(空载),最大值

80 mA

110 mA

160 mA

75 mA

75 mA

90 mA

来自背板总线 DC 5 V,最大值

80 mA

70 mA

110 mA

100 mA

100 mA

70 mA

功率损失

 

 

 

 

 

 

功率损失,典型值

4.9 W

5 W

6.6 W

6 W

6 W

5 W

数字输出

 

 

 

 

 

 

数字输出端数量

16

16

32

64

64

8

感应式关闭电压的限制

L+ (-53 V)

L+ (-53 V)

L+ (-53 V)

L+ (-53 V)

M+ (45 V)

L+ (-45 V)

输出端的通断能力

 

 

 

 

 

 

  • ● 照明负载时的最大值

5 W

5 W

5 W

5 W

5 W

5 W

负载电阻范围

 

 

 

 

 

 

  • ● 下限

48 Ω

48 Ω

48 Ω

80 Ω

80 Ω

48 Ω

  • ● 上限

4 kΩ

4 kΩ

4 kΩ

10 kΩ

10 kΩ

3 kΩ

输出电压

 

 

 

 

 

 

  • ● 对于信号 “1”,最小值

L+ (-0.8 V)

L+ (-0.8 V)

L+ (-0.8 V)

L+ (-0.5 V)

M + (0.5 V)

L+ (-0.8 至 -1.6 V)

输出电流

 

 

 

 

 

 

  • ● 对于信号“1”的额定值

0.5 A

0.5 A

0.5 A

0.3 A

0.3 A

0.5 A

  • ● 针对信号“1”的允许范围,最小值

 

 

 

2.4 mA

2.4 mA

 

  • ● 针对信号“1”的允许范围,最大值

 

 

 

0.36 A

0.36 A

 

  • ● 针对信号“1”的最小负载电流

5 mA

5 mA

5 mA

 

 

10 mA

  • ● 针对信号“0”的剩余电流,最大值

0.5 mA

0.5 mA

0.5 mA

0.1 mA

 

0.5 mA

开关频率

 

 

 

 

 

 

  • ● 电阻负载时的最大值

100 Hz

1 000 Hz

100 Hz

100 Hz

100 Hz

100 Hz

  • ● 电感负载时的最大值

0.5 Hz

0.5 Hz

0.5 Hz

0.5 Hz

0.5 Hz

2 Hz

  • ● 照明负载时的最大值

10 Hz

10 Hz

10 Hz

10 Hz

10 Hz

10 Hz

为可再生能源发电提供更准确的预测

 

随着并入电网的风力发电和太阳能发电的容量比例越来越高,不仅用电需求会发生波动,电能供应也会出现波动。西门子研制的一款基于神经网络的预测软件可以预测波动,从而帮助提高电力市场的效率。

Ralph Grothmann博士研制的预测软件,其工作方式类似于人类大脑:能识别事物之间的相互关系。

过去,一切都很简单。广布于全国各地的电厂,其发电量是根据用电需求来调节的。电厂通常采用日历、天气预报以及诸多其他手段,来预测各个区域和大型生产工厂的用电需求。

如今的情况却复杂许多。取决于天气因素,风电场和太阳能电站的发电量不尽相同,传统电厂必须承担起调峰任务。存在波动性的可再生能源发电的比例越大,电能供应管理难度就越大——电能供应商和电网运营商都会受到这个问题的影响。

为保证电网稳定,向电网输送的电能在数量上必须与从电网消耗的电能保持*。如果一座电站或一个大型用户发生故障,那么,应当相应地增加或减少电能供应,以避免断电。每座电厂都必须具备一定的调峰能力。然而未来,保持电网平衡的难度将与日俱增,特别是在正处于能源转型之中,计划大幅提高可再生能源发电比例的德国。

在这种新的形势下,应当如何应对?发电企业如何帮助保持电网稳定,提供可靠的电能供应,同时保持盈利?西门子中央研究院的研究人员Ralph Grothmann博士表示,答案就是通过更准确的预测,来改进规划。他说:“如果提前知道未来几天太阳能发电和风力发电的发电量,并且掌握了区域需求的预测数据,那么,就能以富于远见的方式管理传统电站,规划充足的电能供应,以抵消输电损耗,并且可以在电力市场交易上以优惠的价格购买电能。”

为了实现这个愿景,Grothmann和他的同事Hans Georg Zimmermann博士共同开发了名为“面向神经网络的模拟环境(Simulation Environment for Neural Networks,简称SENN)”的预测软件。SENN采用了类似于人类大脑的人工神经网络(计算机模型)。通过训练,这些网络能够识别出事物之间的相互关系,从而作出预测。Grothmann解释道:“神经网络的神奇之处在于,不必彻底分析和理解问题,就能作出预测。”

譬如,要利用分析模型来描述太阳能电站,需要根据投射的太阳能辐射功率和其他环境因素如气温、风速和湿度等,计算出太阳能电池板的发电量。如果部分太阳能电池板碰巧造成了遮挡,使阳光照不到其他太阳能电池板上,则需将这一点也纳入考虑。只有这样,分析模型才能利用天气预报的数据,来预测位于特定地理位置的太阳能电站的发电量。

利用数据进行训练。神经网络的工作方式与之大相径庭。是利用以往的数据,即天气预报数据和相应的太阳能电站的实际发电量,对它们进行训练。天气预报数据不必来自太阳能电站所在位置的气象站;这些数据也可以由附近的气象站提供。这个应用程序的任务是:根据天气预报的数据,来预测太阳能发电量。开始时,软件并不知道各种不同参数将起到什么样的作用,因此,其预测结果与太阳能电站的实际发电量有着天壤之别。在训练中,这个应用程序将反复执行这个过程达数千次,最大限度地缩小预测结果与实际数值之间的差异。逐渐地,SENN会改变各个参数的权值,以提高预测准确度。

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