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  • 西門子/SIEMENS 品牌
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訪問次數:1366更新時間:2018-07-13 16:23:37

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產品簡介
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WinCC/User-Archives V7.0, WinCC V7.0 的選件, 運行時軟件, 單機許可證
產品介紹

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產品
商品編號(市售編號)6AV6371-1CB07-0AX0
產品說明WinCC/User-Archives V7.0, WinCC V7.0 的選件, 運行時軟件, 單機許可證
產品家族訂貨數據總覽
產品生命周期 (PLM)PM400:產品宣布退市 / 將逐步停止供貨
PLM 有效日期產品停產時間:2017.10.01
價格數據
價格組 / 總部價格組TG / 2AP
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金屬系數
交付信息
出口管制規定AL : N / ECCN : N
工廠生產時間5 天
凈重 (Kg)0.092 Kg
產品尺寸 (W x L X H)未提供
包裝尺寸19.20 x 24.10 x 2.30
包裝尺寸單位的測量CM
數量單位1 件
包裝數量1
其他產品信息
EAN4019169182379
UPC662643318913
商品代碼85235190
LKZ_FDB/ CatalogIDST9.80
產品組4323
原產國德國
Compliance with the substance restrictions according to RoHS directive產品符合 RoHS 標準
產品類別A: 問題無關,即刻重復使用

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節約成本的算法。為彌補輸電損耗,Swissgrid不得不從瑞士電力現貨市場額外購電,而這個過程每天都要提前16小時來完成,日復一日,年復一年。鑒于涉及的電量巨大,Swissgrid顯然需要準確的預測。直到前不久,該公司還在依賴一種預測誤差約為11%的算法疲于應付。但是據Mrosik介紹,現在借助西門子*研究院開發的一種基于神經網絡的算法,Swissgrid有望將其預測誤差降低十分之一,到10%左右。他說:“現在調控電力的用量減少,由于過高估計輸電損耗而導致的過剩電能也得以降低,我們估計Swissgrid每年能節約大約20萬歐元的成本。”另據Ralph Grothmann博士介紹,不同于同類其他算法的是,西門子*研究院研發的這款系統“從負荷(用電量)預測一步估算輸電損耗,這兩個功能不再像通常認為的那樣互不相干。”Ralph Grothmann博士和Hans-Georg Zimmermann博士合作開發了這個算法。“這是一個集成模式,它不僅獨辟蹊蹺,而且在準確度上遠遠超過競爭產品。”憑借著研究者多年潛心鉆研神經網絡的經驗,他們的負荷預測準確度一般能達到97%。這種準確度還源于另一個因素,那就是西門子*研究院的算法還考慮到歷史數據以及諸如當前天氣條件、人工蓄水系統的水位等變數。

新的混合算法一旦得到全面應用,歐盟電網的穩定性將得以提高。“就電網適應風能、太陽能和水電等可再生能源并網發電而言,系統的學習能力至關重要。”Mrosik如是道。

此外,該算法還可以用于預測其他因素,比如歐洲的電力流向及風電場和太陽能發電站的預期發電量。“西門子開展的試點項目顯示,我們的神經網絡可以預測未來72小時內來自可再生能源的電力供應量,其準確率達到90%。”Mrosik稱,“這類數據能夠真正幫助電網運營商平衡電力流動。”

 



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