西门子触摸屏代理商6XV1440-4BN10

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公司主营

SIEMENS 可编程控制器
1、 SIMATIC S7 系列PLC、S7200、s71200、S7300、S7400、S71500.ET200
2、 逻辑控制模块 LOGO！230RC、230RCO、230RCL、24RC、24RCL等
3、 SITOP 系列直流电源 24V DC 1.3A、2.5A、3A、5A、10A、20A、40A
    4、 HMI 触摸屏TD200 TD400C TP177,MP277 MP377     
SIEMENS 交、直流传动装置
1、 交流变频器 MICROMASTER系列：MM、MM420、MM430、MM440、ECO
MIDASTER系列：MDV
6SE70系列（FC、VC、SC）
2、全数字直流调速装置 6RA23、6RA24、6RA28、6RA70 系列

【:  姚善兵  ()       】

【: 同步 】

【商务:  421048659          】

产品详情介绍：

技术数据

		连接电缆 PN 用于 移动式面板(PROFINET)， 长度 10m
一般信息
产品类型标志		PN 连接导线
电源电压
额定值 (DC)		24 V
防护等级和防护类别
IP（正面）		IP65
IP（背面）		IP65
标准、许可、证书
CE 标记		是
适用于安全功能		是; 例如急停、确认键
环境要求
运行中的环境温度
● zui小值		0 °C
● zui大值		55 °C
运输/储存时的环境温度
● zui小值		-40 °C
● zui大值		70 °C
相对空气湿度
● 操作，zui大值		85 %
导线
导线长度		10 m
zui小弯曲半径		45 mm
电缆护套颜色		绿色
耐油外壳		是; 耐水解性和耐油性符合 VDE 0472 第 803/B 部分，耐常见润滑油和液压油
对丁酮、二甲苯、甲苯、异丙醇的耐受性		是
机械/材料
电缆护套材料		特种聚氨酯，阻燃性符合 VDE 0472，第 804 部分，试验类型 B，肖氏硬度 A 88，阻燃 UR Style 20963
尺寸
厚度		9 mm
供货范围
供货数量，单位（件）		1
其他
商品		是
制造商名称		SIEMENS AG
制造商地址		Gleiwitzerstraße 555, 90475 Nürnberg, Germany
可用于下列产品
● 产品 1		6AV6645-0B*
● 产品 2		6AV6645-0C*
上一次修改：		2018/3/26

“在职”优化

如果将学习算法应用到各种异常复杂的系统中，它们几乎可以全部变成维护需求zui低、产量更高的系统。例如，高级医疗设备、配电系统、燃气轮机和风电场等。

好莱坞喜欢拍一些智能机器人的电影。只要想想商业大片《变形金刚》中那些无需人工控制的自动机器，就会对此了然于心。但现实却是另外一回事。大部分观众可能并不了解研究人员已经取得了巨大进展，现在研发出的机器已具备学习能力，并能够独立行动，当然，它们都是为了造福人类而开发的。

位于新泽西普林斯顿的西门子美国研究院（CT）正在开展这类研发工作。该院知识决策系统项目Amit Chakraborty带领的一支团队，正在为电力公司开发一种新软件。该软件通过分析上百万个数据记录，掌握人们的用电习惯。zui后，系统就可以独立预测用电需求。未来“智能电网”的主要目标就是平衡用电和不断波动的电力供应，例如来自太阳能电站以及风电场的电力之间的关系。“可持续发展的能源系统可调节用电负荷，以适应产量不断波动的可再生能源发电，”Chakraborty说，“因此，我们必须开发让电力公司做出准确计划的方法。”

2011年底之前，Amit Chakraborty的团队将在试点项目中用真实的用电数据对新的软件进行测试。首先要对消费者的用电数据进行研究。为此，他们将会从数百万使用智能电表的消费者中收集相关数据。收集的数据会包括以下信息：用电量及用电时段。西门子的研究人员将会把从试点项目得出的结论和气象数据以及特殊事件（例如棒球决赛）信息结合起来。他们将使用这些原始数据为软件开发训练数据。然后，软件的算法将会精确地预测出短期用电负荷。

负荷预测并不是一项新发明。大家都知道，假期时数以百万的火鸡被放入微波炉时所造成的峰值负荷。但是这种粗糙的预测还不能满足可持续发展能源体系的要求。在美国，电力公司在管理负荷方面多年来一直依赖于市场规律。如果供电量增加，用电成本会下降。相反，电力供应紧张时，消费者就会减少用电量，否则就要多花钱。但是这种“需求响应”并不总能有效地发挥作用。如果消费者的行为和预期的不*，电力公司就必须马上生产或购买更多的电能。这种规律常常失效，并会产生更多的温室气体。“为避免这一情况，我们必须能够预测消费者在任何特定时刻的行为，”Chakraborty指出。

机器学习可以帮助降低扩建电网的成本。例如，Michael Metzger博士正在为西门子在慕尼黑开展的一个高级“智能电网”项目研究电网自动化。他和西门子*研究院的其他专家一道开发出了一种学习算法，可以使用传感器测得的数据来计算电网的结构。“几十年以前埋下的供电电缆有多少，位置在哪里，现在一般基本找不到这种资料了，”他说。为了获得这种有关电网隐藏部分的基本信息，在电缆网络内安置了传感器。传感器可以提供某个位置的电流和电压数据。有了这种信息，就可能推断出电网结构。“电网运营商掌握这种信息后，就可以知道网络内有多少电力及其分布情况，” Metzger说到。西门子正在德国南部肯普滕市Allgäuer überlandwerke电力公司的部分电网中检验该估算方法。