商洛西门子PLC授权代理商

如果德国想在2050年前实现将可再生能源发电比例提高至80%的目标，它就必须借助系统性的解决方案。一个以西门子为**的研发网络正在开发的微电网或许可以提供一个可能性。如今，西门子从这个项目中汲取的经验将有望转化为经济效益。为此，公司还出资成立了egrid合资企业。
德国正全力推进向可再生能源经济的转型。目前，可再生能源占德国能源构成的比重已达25%左右。然而，如果德国想实现在2050年前将可再生能源发电比例提高至80%的能源转型目标，它将需要向电网输送更多利用可再生能源生产的电力。
时至今日，德国可再生能源发电设施的装机容量已接近当前电网所能承受的极限。基于此，**需要建设智能电网，确保即使可再生能源的发电量随天气而波动，分布式发电系统也能持续不断地为电力用户提供充足的电力。与现有电网不同的是，智能电网能在配电的同时平衡发电与用电，且其调控范围还将直达终用电环节。
为保证这种方法的有效性，在2011年到2013年间，西门子**的一个研究小组在德国南部Allgäu地区的Wildpoldsried，建造了一个智能电网并进行了测试。这一项目是德国IRENE（可再生能源与电动交通集成）计划的一部分。Michael Metzger博士是西门子在IRENE研究网络中的项目经理。他解释说，Wildpoldsried是这个计划的理想启动地点。他表示：“早在2010年，Wildpoldsried利用风电、太阳能发电和生物质发电设施生产的电能就已达到其用电量的两倍左右了。换句话说，它已经展示了一些我们希望未来在整个德国能够看到的图景。”
IRENE项目已于2013年底圆满结束。事实证明，这个智能电网能够灵活地平衡社区内波动的电能供应和用电需求以维持电网稳定。要实现这一点，*们借助了许多**的技术和产品，这其中就有两个可控的配电变压器和一个蓄电池组装置。社区的智能电网还配备了复杂的测量系统、**的通信基础设施以及分布式可再生能源发电系统（如光伏和沼气发电单元）。
在项目中，科研合作伙伴与Wildpoldsried的居民都是受益者。有了智能电网，如今，Wildpoldsried的发电量已达到其居民用电量的五倍以上，大大**过了高峰时段的需求量。
这样一来，IRENE项目的合作伙伴便能创造出理想的技术条件以开展后续研究计划，并朝着实现德国2050年能源转型的目标逐步迈进。2014年7月，预计为期三年的IREN2计划正式启动。
德国亚琛工业大学的Torsten Sowa在谈到IREN2项目的背景时表示：“如果自2050年起，五分之四的电能将来自可再生能源而非常规电厂，那么就当前的技术水平而言，我们仍面临着一个重大挑战。因为当前使用的可再生能源的能源系统尚不能提供所谓的系统服务，例如提供无功功率以维持叠加电网的电压。换句话说，要想实现2050年的目标，我们需要新型解决方案。”
IREN2项目提供了科学研究以及实际测试自主独立网络和拓扑电厂的优化运行的机会。研究人员对新型网络结构及其管理进行研究，以期从技术和经济上找到优化包含分布式发电设施和附加组件的电力系统的方法。
将研究成果转化为经济效益
现在，西门子*计划与Allgäuer Überlandwerk合作将研究成果转化为经济效益。为此，Allgäuer Überlandwerk成立了egrid公司。2019年5月，西门子获得了egrid公司49%的股份。
这家合资企业向配电网运营商提供关于智能电网如何在可再生能源占比很高的情况下进行扩展的相关建议。在谈到应避免不必要的电网扩展时，Metzger表示：“我们可以为项目加入更多‘智能’，而非仅仅增添砖瓦。”这一点的实现要归功于西门子*从IRENE计划中归纳出来的优化配电网规划标准。
公用设施、市**和工业企业是egrid公司的首批客户之一。西门子能源管理集团电力技术**业务部负责人Michael Schneider解释道：“我们面向分布式供电和储能的解决方案是源于实际的实用解决方案，这将让我们的客户受益匪浅。通过这种方式，我们正与Allgäuer Überlandwerk一起积极支持新的能源政策。”现在，egrid不仅是一家脱胎于研究项目的合资企业，它还带来了经济效益——egrid将助力新的能源政策的落实。

如何学习西门子plc学习西门子，需要多看手册，多动手练习。
西门子PLC分成S7-200 S7-300/400，两者的编程软件不一样，S7-200的是低端的系列。S7-300/400的是中**的。
学习硬件如何组态，再从梯形图编程开始，进行简单的一行一行的编写，好装一个PLCSIM软件可以随时检测程序的效果，然后学着编写FC，FB，DB，找点step7的资料就可以照着学，基本上西门子上都可以下载到，等熟悉了以后可以尝试学学语句表的编程。编程有了一定基础，在学习通讯方面的知识，这样就可以与上位机软件比如西门子的wincc进行通讯，这也可以通过PLCSIM进行模拟仿真。

西门子PLC位置控制模块西门子PLC中有与异步电机配合的位置控制模块
S7200系列的有EM253定位模块，如果是控制2台以内的，*购买，CPU224以上自带高速脉冲输出口的
S7300系列的有FM353/354定位模块，MASTERCONTROLLER或者SINAMTIC S120

燃烧器的大脑


西门子研究院（CT）研发的基于神经网络的人工智能系统已使西门子内良好燃气轮机的燃烧过程得到了稳步优化。燃烧过程已经“学会”要如何持续调整燃料阀以实现优化并减少排放和磨损。现在，西门子发电服务集团正**将这项联合研发的技术应用于客户现场，以优化西门子内大、现代化的固定式燃气轮机。由于西门子客户处的许多复杂系统都能借助人工智能来改善运行情况，这项技术在提升能效方面的潜力是巨大的。


2016年3月，当谷歌公司研发的阿尔法围棋软件以五局四胜的成绩力挫来自韩国的世界良好棋手时，人工智能充分展示出了其实实在在的颠覆性潜力。而当西门子研究院（CT）的研究人员发现他们研发的人工智能系统能够助力实现系统优化时，他们也同样感到惊讶。CT商务分析与监控技术领域的机器学习*Volkmar Sterzing表示：“我们发现，如果一个系统的运行表现取决于*的经验，那么它也可以利用人工智能加以优化。”
随着系统的结构日益复杂、需要应对的因素不断增加，哪怕是*在进行系统调整时也必须采取折衷的方法。*不可能全天候待命。在这种情况下，能够持续不断监控系统的人工智能就展现出了明显的优势。


50项**


西门子开展神经网络研究已有约30年了。公司已经在将神经网络应用于人工智能方面**了长足的进步。例如，西门子持续优化其“面向神经网络的软件环境（SENN） ”，并针对不断涌现的新应用领域（包括燃气轮机和风机优化领域）对SENN进行了改良。Sterzing指出：“我们拥有约50项学习过程方面的**。”


西门子发电服务集团和CT已研发出能够持续优化燃气轮机燃烧过程的运行与控制的系统。这个系统名为“燃气轮机自主控制优化器（GT-ACO）”，它主要基于CT研发的人工智能技术。目前，西门子正在为亚洲的一个大客户安装这个系统，并将在西门子良好的H级燃气轮机上进行深入测试。测试于2019年2月底前开始。一般来说，对燃气轮机整体运行情况的改进是十分困难的，因为较低的排放通常会导致轮机使用寿命缩短。这是由于高能燃烧振荡会导致材料疲劳，从而加剧磨损。
在许多不同类型的燃气轮机上进行的测试结果已经证明，GT-ACO切实有效。*将燃机的氮氧化物排放量手动设置为低后，人工智能系统将接管燃烧单元。西门子发电服务集团GT-ACO研发负责人Hans-Gerd Brummel说：“在测试中，人工智能系统启动两分钟后，排放值就下降了20%。”Brummel是西门子在轮机远程诊断和维护方面的开拓者。他曾荣获西门子“年度发明家”奖，以表彰他所**的成绩。


优化排放


将人工智能系统用于轮机的主要目标是将氮氧化物的排放量降至低。为实现这一点，GT-ACO的神经模型将改变燃料在燃气轮机燃烧器内的分布。然而，受位置、燃气成分和当地天气条件等因素的影响，每个燃烧器的设置不尽相同。正因如此，GT-ACO需要花几个星期来学习每个燃气轮机的情况，然后才能自动对控制过程作出有益的调整。
Brummel表示：“客户对我们的技术表现出了很大的兴趣。由于可再生能源在发电电网中所占比重很高，相关人员往往需要利用燃气轮机来维持电网频率。”在这种不断变化的运行环境中，振荡幅度增大的风险不断上升，磨损也相应增加。然而，Brummel充满信心：“对于这种情况，GT-ACO将能帮上大忙，因为它可以着重优化阻尼振动。”


GT-ACO还可用于在一定程度上延缓燃气轮机老化。这是因为，这项技术已将物理模型形式的燃气轮机热力学知识与机器学习结合了起来。


Sterzing坚信，这项技术在西门子将大有可为。它可以在配电、生产自动化和过程工业应用等领域大展身手。Brummel已经在与发电行业的客户探讨GT-ACO，并正在研发更多优化应用。

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