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西門子代理商 西門子6ES7322-1HF10-0AA0 西門子6ES7322-1HF10-0AA0
數字量輸出模塊具有下列機械特性:
具有8、16、32或64通道的模塊。
數字量輸出模塊將控制器的內部信號電平(邏輯“0”或“1”)轉換成過程所需的外部信號電平。
多種輸出電壓,可支持輸出不同的過程信號:
除了經濟性以及易于處理的特點外,該模塊還具有其他特殊功能:
商品編號 | 6ES7322-1BH01-0AA0 | 6ES7322-1BH10-0AA0 | 6ES7322-1BL00-0AA0 | 6ES7322-1BP00-0AA0 | 6ES7322-1BP50-0AA0 | 6ES7322-8BF00-0AB0 | |
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電源電壓 |
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負載電壓 L+ |
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| 24 V | 24 V | 24 V | 24 V | 24 V | 24 V | |
| 20.4 V | 20.4 V | 20.4 V | 20.4 V | 20.4 V | 20.4 V | |
| 28.8 V | 28.8 V | 28.8 V | 28.8 V | 28.8 V | 28.8 V | |
輸入電流 |
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來自負載電壓 L+(空載),最大值 | 80 mA | 110 mA | 160 mA | 75 mA | 75 mA | 90 mA | |
來自背板總線 DC 5 V,最大值 | 80 mA | 70 mA | 110 mA | 100 mA | 100 mA | 70 mA | |
功率損失 |
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功率損失,典型值 | 4.9 W | 5 W | 6.6 W | 6 W | 6 W | 5 W | |
數字輸出 |
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數字輸出端數量 | 16 | 16 | 32 | 64 | 64 | 8 | |
感應式關閉電壓的限制 | L+ (-53 V) | L+ (-53 V) | L+ (-53 V) | L+ (-53 V) | M+ (45 V) | L+ (-45 V) | |
輸出端的通斷能力 |
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| 5 W | 5 W | 5 W | 5 W | 5 W | 5 W | |
負載電阻范圍 |
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| 48 ? | 48 ? | 48 ? | 80 ? | 80 ? | 48 ? | |
| 4 k? | 4 k? | 4 k? | 10 k? | 10 k? | 3 k? | |
輸出電壓 |
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| 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) | |
輸出電流 |
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| 0.5 A | 0.5 A | 0.5 A | 0.3 A | 0.3 A | 0.5 A | |
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| 2.4 mA | 2.4 mA |
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| 0.36 A | 0.36 A |
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| 5 mA | 5 mA | 5 mA |
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| 10 mA | |
| 0.5 mA | 0.5 mA | 0.5 mA | 0.1 mA |
| 0.5 mA | |
開關頻率 |
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| 100 Hz | 1 000 Hz | 100 Hz | 100 Hz | 100 Hz | 100 Hz | |
| 0.5 Hz | 0.5 Hz | 0.5 Hz | 0.5 Hz | 0.5 Hz | 2 Hz | |
| 10 Hz | 10 Hz | 10 Hz | 10 Hz | 10 Hz | 10 Hz |
為可再生能源發(fā)電提供更準確的預測
隨著并入電網的風力發(fā)電和太陽能發(fā)電的容量比例越來越高,不僅用電需求會發(fā)生波動,電能供應也會出現波動。西門子研制的一款基于神經網絡的預測軟件可以預測波動,從而幫助提高電力市場的效率。
Ralph Grothmann博士研制的預測軟件,其工作方式類似于人類大腦:能識別事物之間的相互關系。
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——電能供應商和電網運營商都會受到這個問題的影響。
為保證電網穩(wěn)定,向電網輸送的電能在數量上必須與從電網消耗的電能保持*。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)域需求的預測數據,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“面向神經網絡的模擬環(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網絡(計算機模型)。通過訓練,這些網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:“神經網絡的神奇之處在于,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據,來預測位于特定地理位置的太陽能電站的發(fā)電量。
利用數據進行訓練。神經網絡的工作方式與之大相徑庭。是利用以往的數據,即天氣預報數據和相應的太陽能電站的實際發(fā)電量,對它們進行訓練。天氣預報數據不必來自太陽能電站所在位置的氣象站;這些數據也可以由附近的氣象站提供。這個應用程序的任務是:根據天氣預報的數據,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)行這個過程達數千次,最大限度地縮小預測結果與實際數值之間的差異。逐漸地,SENN會改變各個參數的權值,以提高預測準確度。