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西門子6ES7322-1HF10-0AA0
產(chǎn)品時(shí)間：2023-12-26
我公司銷售部為西門子PLC代理商，公司憑借雄厚的實(shí)力，現(xiàn)已與西門子工廠建立成良好的合作關(guān)系！價(jià)格合理，質(zhì)量保證，公司優(yōu)勢(shì)價(jià)格產(chǎn)品有，西門子通訊電纜，PLC，觸摸屏，西門子6ES7322-1HF10-0AA0
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西門子代理商 西門子6ES7322-1HF10-0AA0 西門子6ES7322-1HF10-0AA0
數(shù)字量輸出模塊具有下列機(jī)械特性：
- 緊湊型設(shè)計(jì)：
- 綠色 LED，用于指示輸出的信號(hào)狀態(tài)。
- 前連接器插座，通過前門保護(hù)。
- 前門上的標(biāo)簽區(qū)。
- 連接器針腳分配，用于在前門內(nèi)部進(jìn)行配線。
- 安裝方便：
沒有插槽規(guī)則；輸出地址由插槽決定。
當(dāng)在 ET 200M 中與有源總線模塊一起使用時(shí)，可以進(jìn)行熱插拔，而不會(huì)有任何反應(yīng)。 - 方便用戶接線。
- RC 濾波器 （用于繼電器模塊 6ES7 322-1HF20）：
繼電器模塊 6ES7 322-1HF20-0AA0 有一個(gè)可連接的 RC 網(wǎng)絡(luò)(300Ω/0.1μF) ，用于大電感負(fù)載開關(guān)時(shí)滅弧(功率因數(shù) = 0.4)。例如，這樣可以：- 對(duì)于框架規(guī)格 5 的 NEMA 電機(jī)的起動(dòng)器，觸點(diǎn)壽命從 100,000 增加到 200,000 次切換操作。
具有8、16、32或64通道的模塊。
功能
數(shù)字量輸出模塊將控制器的內(nèi)部信號(hào)電平（邏輯“0”或“1”）轉(zhuǎn)換成過程所需的外部信號(hào)電平。
多種輸出電壓，可支持輸出不同的過程信號(hào)：
- 24 VDC,額定電流 0.5 A/通道
- 24 VDC,額定電流 2 A/通道
- 48 - 125 V DC
- 120/230 V AC
除了經(jīng)濟(jì)性以及易于處理的特點(diǎn)外，該模塊還具有其他特殊功能：
技術(shù)規(guī)范
商品編號(hào) | 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(fù)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(fù)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(shù)字輸出 |
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數(shù)字輸出端數(shù)量 | 16 | 16 | 32 | 64 | 64 | 8 | |
感應(yīng)式關(guān)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(fù)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(guān)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(zhǔn)確的預(yù)測(cè)
隨著并入電網(wǎng)的風(fēng)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(huì)發(fā)生波動(dòng)，電能供應(yīng)也會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)。西門子研制的一款基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)軟件可以預(yù)測(cè)波動(dòng)，從而幫助提高電力市場(chǎng)的效率。
Ralph Grothmann博士研制的預(yù)測(cè)軟件，其工作方式類似于人類大腦：能識(shí)別事物之間的相互關(guān)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(jù)用電需求來調(diào)節(jié)的。電廠通常采用日歷、天氣預(yù)報(bào)以及諸多其他手段，來預(yù)測(cè)各個(gè)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(chǎng)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(dòng)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(yùn)營商都會(huì)受到這個(gè)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(gè)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(jì)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(shì)下，應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對(duì)？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(shí)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(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，來改進(jìn)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(cè)數(shù)據(jù)，那么，就能以富于遠(yuǎn)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(chǎng)交易上以優(yōu)惠的價(jià)格購買電能。”
為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)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(cè)軟件。SENN采用了類似于人類大腦的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（計(jì)算機(jī)模型）。通過訓(xùn)練，這些網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別出事物之間的相互關(guān)系，從而作出預(yù)測(cè)。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(cè)。”
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(jì)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(diǎn)也納入考慮。只有這樣，分析模型才能利用天氣預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)，來預(yù)測(cè)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(jìn)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(bào)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的太陽能電站的實(shí)際發(fā)電量，對(duì)它們進(jìn)行訓(xùn)練。天氣預(yù)報(bào)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(gè)應(yīng)用程序的任務(wù)是：根據(jù)天氣預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)，來預(yù)測(cè)太陽能發(fā)電量。開始時(shí)，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(cè)結(jié)果與太陽能電站的實(shí)際發(fā)電量有著天壤之別。在訓(xùn)練中，這個(gè)應(yīng)用程序?qū)⒎磸?fù)執(zhí)行這個(gè)過程達(dá)數(shù)千次，最大限度地縮小預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)值之間的差異。逐漸地，SENN會(huì)改變各個(gè)參數(shù)的權(quán)值，以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。