6AV63711EL170AX06AV6371-1EL17-0AX0西門子衡水市模塊代理商
6AV6371-1CB07-0AX0西門子衡水市總代理
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 |
列表價(不含增值稅) | 顯示價格 |
您的單價(不含增值稅) | 顯示價格 |
金屬系數 | 無 |
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 | |
EAN | 4019169182379 |
UPC | 662643318913 |
商品代碼 | 85235190 |
LKZ_FDB/ CatalogID | ST9.80 |
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 |
6AV6371-1CB07-0AX0西門子衡水市總代理
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。”