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西门子6ES7952-1KP00-0AA0
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,西门子6ES7952-1KP00-0AA0

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SIMATIC S7,存储卡 针对 S7-400,长结构形式, 5V 闪存 EPROM,8 Mbyte

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商品编号(市售编号)6ES7952-1KP00-0AA0
产品说明SIMATIC S7,存储卡 针对 S7-400,长结构形式, 5V 闪存 EPROM,8 Mbyte
产品家族订货数据总览
产品生命周期 (PLM)PM300:有效产品
价格数据
价格组 / 总部价格组AI / 240
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金属系数
交付信息
出口管制规定AL : N / ECCN : EAR99H
工厂生产时间1 天
净重 (Kg)0.05 Kg
产品尺寸 (W x L X H)未提供
包装尺寸9.10 x 13.60 x 1.50
包装尺寸单位的测量CM
数量单位1 件
包装数量1

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。

SENN最早开发于20多年前,目前已被用于预测20天内的原材料价格和电价走势等应用。在三分之二的时间里,它能准确预测购买日。自2005年起,西门子一直在利用SENN,在最低的时候购买电能。

利用经验数据,系统学会了预测可再生能源的发电量,预测偏差不超过7%。

随着可再生能源发电的日益兴起,西门子认识到,SENN预测在发电行业将大有可为。譬如,根据对可再生能源并网发电量的预测,电网运营商可以计划辅助电站的使用或者补偿电能需求。风电场和太阳能电站的运营商可以根据预测,将维护工作安排在发电量较低的时段,以更有利的条件出售预期的发电量,以及规划未来的收入。

目前,正利用丹麦一座大型海上风电场提供的数据,对一个SENN模型进行测试。这个模型使用了关于风速、气温和湿度的预报数据,来预测这座风电场在未来三天的发电量,预测偏差不超过7.2%。譬如,如果系统预测发电量为100,那么,实际发电量将在92.8到107.2之间。Grothmann表示:“预测准确度主要取决于数据质量,总体而言,我们能够相当准确地预测未来三天的天气。”

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