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SIMATIC S7,存儲卡 針對 S7-400,長結(jié)構(gòu)形式, 5V 閃存 EPROM,8 Mbyte
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產(chǎn)品 | |
商品編號(市售編號) | 6ES7952-1KP00-0AA0 |
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,8 Mbyte |
產(chǎn)品家族 | 訂貨數(shù)據(jù)總覽 |
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 : EAR99H |
工廠生產(chǎn)時間 | 1 天 |
凈重 (Kg) | 0.05 Kg |
產(chǎn)品尺寸 (W x L X H) | 未提供 |
包裝尺寸 | 9.10 x 13.60 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 |
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(jù)用電需求來調(diào)節(jié)的。電廠通常采用日歷、天氣預(yù)報以及諸多其他手段,來預(yù)測各個區(qū)域和大型生產(chǎn)工廠的用電需求。
如今的情況卻復(fù)雜許多。取決于天氣因素,風(fēng)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(dān)起調(diào)峰任務(wù)。存在波動性的可再生能源發(fā)電的比例越大,電能供應(yīng)管理難度就越大——電能供應(yīng)商和電網(wǎng)運營商都會受到這個問題的影響。
為保證電網(wǎng)穩(wěn)定,向電網(wǎng)輸送的電能在數(shù)量上必須與從電網(wǎng)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(yīng)當(dāng)相應(yīng)地增加或減少電能供應(yīng),以避免斷電。每座電廠都必須具備一定的調(diào)峰能力。然而未來,保持電網(wǎng)平衡的難度將與日俱增,特別是在正處于能源轉(zhuǎn)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(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對?發(fā)電企業(yè)如何幫助保持電網(wǎng)穩(wěn)定,提供可靠的電能供應(yīng),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(yù)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(fēng)力發(fā)電的發(fā)電量,并且掌握了區(qū)域需求的預(yù)測數(shù)據(jù),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(yīng),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(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬環(huán)境(Simulation Environment for Neural Networks,簡稱SENN)”的預(yù)測軟件。SENN采用了類似于人類大腦的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(計算機模型)。通過訓(xùn)練,這些網(wǎng)絡(luò)能夠識別出事物之間的相互關(guān)系,從而作出預(yù)測。Grothmann解釋道:“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神奇之處在于,不必*分析和理解問題,就能作出預(yù)測。”
譬如,要利用分析模型來描述太陽能電站,需要根據(jù)投射的太陽能輻射功率和其他環(huán)境因素如氣溫、風(fēng)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(yù)報的數(shù)據(jù),來預(yù)測位于特定地理位置的太陽能電站的發(fā)電量。
利用數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式與之大相徑庭。是利用以往的數(shù)據(jù),即天氣預(yù)報數(shù)據(jù)和相應(yīng)的太陽能電站的實際發(fā)電量,對它們進行訓(xùn)練。天氣預(yù)報數(shù)據(jù)不必來自太陽能電站所在位置的氣象站;這些數(shù)據(jù)也可以由附近的氣象站提供。這個應(yīng)用程序的任務(wù)是:根據(jù)天氣預(yù)報的數(shù)據(jù),來預(yù)測太陽能發(fā)電量。開始時,軟件并不知道各種不同參數(shù)將起到什么樣的作用,因此,其預(yù)測結(jié)果與太陽能電站的實際發(fā)電量有著天壤之別。在訓(xùn)練中,這個應(yīng)用程序?qū)⒎磸?fù)執(zhí)行這個過程達數(shù)千次,最大限度地縮小預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)值之間的差異。逐漸地,SENN會改變各個參數(shù)的權(quán)值,以提高預(yù)測準確度。
SENN最早開發(fā)于20多年前,目前已被用于預(yù)測20天內(nèi)的原材料價格和電價走勢等應(yīng)用。在三分之二的時間里,它能準確預(yù)測購買日。自2005年起,西門子一直在利用SENN,在最低的時候購買電能。
利用經(jīng)驗數(shù)據(jù),系統(tǒng)學(xué)會了預(yù)測可再生能源的發(fā)電量,預(yù)測偏差不超過7%。
隨著可再生能源發(fā)電的日益興起,西門子認識到,SENN預(yù)測在發(fā)電行業(yè)將大有可為。譬如,根據(jù)對可再生能源并網(wǎng)發(fā)電量的預(yù)測,電網(wǎng)運營商可以計劃輔助電站的使用或者補償電能需求。風(fēng)電場和太陽能電站的運營商可以根據(jù)預(yù)測,將維護工作安排在發(fā)電量較低的時段,以更有利的條件出售預(yù)期的發(fā)電量,以及規(guī)劃未來的收入。
目前,正利用丹麥一座大型海上風(fēng)電場提供的數(shù)據(jù),對一個SENN模型進行測試。這個模型使用了關(guān)于風(fēng)速、氣溫和濕度的預(yù)報數(shù)據(jù),來預(yù)測這座風(fēng)電場在未來三天的發(fā)電量,預(yù)測偏差不超過7.2%。譬如,如果系統(tǒng)預(yù)測發(fā)電量為100,那么,實際發(fā)電量將在92.8到107.2之間。Grothmann表示:“預(yù)測準確度主要取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量,總體而言,我們能夠相當(dāng)準確地預(yù)測未來三天的天氣。”