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

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*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。