西門子PLC模塊6ES7317-7TK10-0AB0        西門子PLC模塊6ES7317-7TK10-0AB0

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安裝 KP400 Basic color PN

確定安裝地點

請選擇允許的地點之一安裝操作設備。 允許的安裝地點在以下段落中說明。

水平的安裝地點

適當的安裝位置

小心

超出環境溫度

所需工具和附件

安裝操作設備

用鋁質夾緊端子固定操作設備

用塑料夾緊端子固定操作設備

標記功能鍵

KP300 Basic 無可標記的功能鍵。

6ES7 392-1AJ00-0AA0規格參數及型號為此，位于慕尼黑的西門子智能系統與控制技術領域（GTF）部門的Volkmar Sterzing及其CT團隊開發了一種可以實現以上功能的新方法。使用所謂的遞歸神經網絡，研究人員可以描繪燃氣輪機的整個運轉過程，并準確預測其產出。Sterzing解釋說：“過去，我們只能了解到這些過程在某一時刻的狀態。而現在，使用這個新方法，我們可以掌握在這個特定時刻之前及之后的運行情況。”Sterzing表示，利用這種方法，研究人員不僅可以查明過去發生了什么，還可以預見未來會發生什么。這種動態的描繪可以確認其中的變化，充分利用有利的變化，同時弱化可能產生負面影響的變化，并相應地調整維保計劃。

未來，個人能源代理將使用裝有學習軟件的專業電表箱（左圖）來操作顧客和電力公司之間的電力交易。

CT研究人員已經將他們從燃氣輪機中學到的知識應用在相關領域內，例如優化風電機組及整個風電場。作為熱心航海比賽船員的一份子，Sterzing知道在比賽中每時每刻都需要關注波浪、風速和對手的船只，這樣才能決定駕馭船只的方式。否則，如果無法預測未來的變化，就不能規劃合適的路線。在這種辦法的啟發下，他為風電機組發明了一種軟件系統，這種系統的基礎是能夠測量大約十種因素的傳感器，包括風速、亂流度、溫度和氣壓。算法將這些數據和風電場發電量聯系起來，這樣軟件就能夠從數以千計的關系中學習并學會如何在新情況下應用已有的知識。

西門子研究人員現在正在測試該系統。

隨著對不同情況的學習，系統越來越擅長獨立預測，知道哪種情況下，旋轉葉片的入射角或發電機速度快慢的改變，使得風電機組能夠從風中獲得的產出。這種方法可以將風電機組的產出提高0.5個百分點。聽起來似乎不多，但是對一個大型風電場而言就是很顯著的效果。在過去的六個月里，瑞典Lillgrund風電場進行的實驗已經表明，正是得益于從自己的行為中獨立學習的能力，即所謂的自主學習，風電場提高了發電量，這相當于額外添加了一臺風電機組所生產的電量。如果一家工廠的內部發電廠發生故障，為了恢復電網的平衡，可切斷無關緊要的系統的電源。全新研制的西門子自動甩負系統，能夠以閃電般的速度做出反應，防止在這種情況下，出現電網不穩定現象。

高音喇叭報警：故障即將發生。發電機軸承過熱，讓煉油廠的電網一秒之內損失了近萬千瓦的電能。電網電壓迅速下降，而且交流（AC）頻率會降到確保可靠供電的50赫茲以下。如果加熱器、冷卻裝置等機械設備繼續運行，電網將*崩潰，從而導致停產、生產設備受損，相關成本可能在很短時間內飆升至數百萬歐元。

雖然上文所述情景是虛構的，但其可能產生的影響是真實的。如果一家大型工廠內部發電廠及由其供電的電網發生故障，所導致的停工損失及相關經濟損失可能非常巨大。某些工藝過程（比如液化氣壓縮或鋼熔）不能中斷，因此，必須采取相應手段，防止公共電網對上述工藝過程的電力供應中斷。所以，許多能源密集型工業企業（比如煉油廠和鋼鐵廠）內部建有半自主電網，以消除電網供電中斷可能造成的影響。此外，這些企業建立內部電網還有另外一個原因——公共電網的峰值負荷電力非常昂貴，也就是說，建設內部電網是值得的。