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西門子6ES7322-1HF10-0AA0
產(chǎn)品時間:2023-12-26
我公司銷售部為西門子PLC代理商,公司憑借雄厚的實力,現(xiàn)已與西門子工廠建立成良好的合作關(guān)系!價格合理,質(zhì)量保證,公司優(yōu)勢價格產(chǎn)品有,西門子通訊電纜,PLC,觸摸屏,西門子6ES7322-1HF10-0AA0
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數(shù)字量輸出模塊具有下列機械特性:

  • 緊湊型設(shè)計:
    • 綠色 LED,用于指示輸出的信號狀態(tài)。
    • 前連接器插座,通過前門保護。
    • 前門上的標簽區(qū)。
    • 連接器針腳分配,用于在前門內(nèi)部進行配線。
  • 安裝方便:
    沒有插槽規(guī)則;輸出地址由插槽決定。
    當在 ET 200M 中與有源總線模塊一起使用時,可以進行熱插拔,而不會有任何反應(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 有一個可連接的 RC 網(wǎng)絡(luò)(300Ω/0.1μF) ,用于大電感負載開關(guān)時滅弧(功率因數(shù) = 0.4)。例如,這樣可以:
    • 對于框架規(guī)格 5 的 NEMA 電機的起動器,觸點壽命從 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)部信號電平(邏輯“0”或“1”)轉(zhuǎn)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:

  • 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)濟性以及易于處理的特點外,該模塊還具有其他特殊功能:

技術(shù)規(guī)范

商品編號

6ES7322-1BH01-0AA0

6ES7322-1BH10-0AA0

6ES7322-1BL00-0AA0

6ES7322-1BP00-0AA0

6ES7322-1BP50-0AA0

6ES7322-8BF00-0AB0

 

 

 

 

 

 

 

電源電壓

 

 

 

 

 

 

負載電壓 L+

 

 

 

 

 

 

  • ● 額定值 (DC)

24 V

24 V

24 V

24 V

24 V

24 V

  • ● 允許范圍,下限 (DC)

20.4 V

20.4 V

20.4 V

20.4 V

20.4 V

20.4 V

  • ● 允許范圍,上限 (DC)

28.8 V

28.8 V

28.8 V

28.8 V

28.8 V

28.8 V

輸入電流

 

 

 

 

 

 

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

 

 

 

 

 

 

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

 

 

 

 

 

 

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

 

 

 

 

 

 

  • ● 照明負載時的最大值

5 W

5 W

5 W

5 W

5 W

5 W

負載電阻范圍

 

 

 

 

 

 

  • ● 下限

48 ?

48 ?

48 ?

80 ?

80 ?

48 ?

  • ● 上限

4 k?

4 k?

4 k?

10 k?

10 k?

3 k?

輸出電壓

 

 

 

 

 

 

  • ● 對于信號 “1”,最小值

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

 

 

 

 

 

 

  • ● 對于信號“1”的額定值

0.5 A

0.5 A

0.5 A

0.3 A

0.3 A

0.5 A

  • ● 針對信號“1”的允許范圍,最小值

 

 

 

2.4 mA

2.4 mA

 

  • ● 針對信號“1”的允許范圍,最大值

 

 

 

0.36 A

0.36 A

 

  • ● 針對信號“1”的最小負載電流

5 mA

5 mA

5 mA

 

 

10 mA

  • ● 針對信號“0”的剩余電流,最大值

0.5 mA

0.5 mA

0.5 mA

0.1 mA

 

0.5 mA

開關(guān)頻率

 

 

 

 

 

 

  • ● 電阻負載時的最大值

100 Hz

1 000 Hz

100 Hz

100 Hz

100 Hz

100 Hz

  • ● 電感負載時的最大值

0.5 Hz

0.5 Hz

0.5 Hz

0.5 Hz

0.5 Hz

2 Hz

  • ● 照明負載時的最大值

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(wǎng)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(yīng)也會出現(xiàn)波動。西門子研制的一款基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(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、天氣預報以及諸多其他手段,來預測各個區(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(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(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(shù)據(jù),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(shù)據(jù)進行訓練。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,對它們進行訓練。天氣預報數(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)天氣預報的數(shù)據(jù),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(shù)將起到什么樣的作用,因此,其預測結(jié)果與太陽能電站的實際發(fā)電量有著天壤之別。在訓練中,這個應(yīng)用程序?qū)⒎磸蛨?zhí)行這個過程達數(shù)千次,最大限度地縮小預測結(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,以提高預測準確度。

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