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    浔之漫智控技术(上海)有限公司

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  • 公司认证： 营业执照已认证
  • 企业性质：个体经营
    成立时间：
  • 公司地址： 上海市 松江区 上海市松江区石湖荡镇塔汇路755弄29号1幢一层A区213室
  • 姓名： 聂经理
  • 认证： 手机未认证 身份证未认证 微信已绑定

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    西门子6SL3100-0BE21-6AB0详细说明

  • 所属行业：电子 电子有源器件 电子可控硅
  • 发布日期：2023-04-21
  • 阅读量：22
  • 价格：面议
  • 产品规格：模块式
  • 产品数量：1000.00 台
  • 包装说明：全新
  • 发货地址：上海松江  
  • 关键词：西门子代理商,西门子一级代理商

    西门子6SL3100-0BE21-6AB0详细说明详细内容

    西门子6SL3100-0BE21-6AB0详细说明


     APPServer远程信息发布系统可以广泛应用于下列领域： 
       APPServer远程信息发布系统作为一种新的信息发布载体，具有广阔的市场和用途，可广泛用于**、商业、交通、餐饮、建筑、旅游、体育、运输等行业和部门。 
      小区楼院：将无线LED显示屏安装在小区、楼宇、院子入口处，作为小区信息公告牌，方便物业和居民发布物业通知、公益资讯、小区公告、气象信息、安全知识、交通提示、社区信息等，有助于社区信息的整合与传播，净化社区环境，提升社区形象； 
      **部门：将无线LED显示屏安装在**部门的办事大厅，作为政务公示栏，用来发布**政策、公告公示、民意调查、应急通知、预警提示、气象信息、法规宣传等；无线LED显示屏可以成为气象、安全、交通、水利、消防、民政、、城管等行业部门信息发布与预警系统的标准终端。 
      门店超市：将无线LED显示屏安装在商店门头、超市入口、大厅、货架处，用于发布导购提示、供求信息、价格行情、促销打折、新品推介、商家推荐、客户问候等，是商家引导顾客的媒体和信息传播的窗口，有助于吸引消费者，促进商家信息的传播。 
      交通车站：将无线LED显示屏安装在车站候车室、收费站、站台中作为电子公告屏，用于发布公交信息、天气预报、各类广告、即时新闻、交通路况、票务情况、临时通知等； 
      交通车辆：将无线LED显示屏安装在公交车辆、城市出租车、地铁车辆和铁路列车上，用于发布城市新闻、天气预报、交通路况、商业信息等； 
       广告传媒：将无线LED显示屏可嵌入到广告灯箱、户外广告、招牌门牌、路牌中用于发布即时广告和信息，可以有效提升整体广告效果，扩大广告受众率。 
    农业农村：将无线LED显示屏安装到各村、镇重要场所，作为农村供求信息栏，用于发布农业科技、农业政策、应急广播、市场信息、供求信息、气候信息、病害等； 
      宾馆酒店：选用带有牌价栏的无线LED显示屏安装在前台、大厅等处，用于发布房价信息、公告通知、气象预告、消费指南、欢迎语等； 
      学校医院:将无线信箱作为电子公告栏，用于发布服务指南、收费公示、预防提醒、会议通知、学术活动、供求信息等。 
        无线LED显示屏还可用于旅游景点、集团企业、单位内部独立无线联网，从而实现多级、跨级、平级共享的无线信息发布系统。 
     
     无线LED显示息发布系统设计原则1.先进性：充分利用计算机互联网络、移动无线通信系统、LED显示控制等先进技术，设计具有国内的无线LED显示息发布系统。采用目前先进的系统软件平台及终端设备，不但能够支持无线LED显示息联网发布需要，而且能够支持相关各个行业内部具体业务需要。 
    2.可靠性：由于无线LED显示息发布系统使用环境的特殊性，必须保证系统工作相对稳定可靠。本系统的可靠性主要体现在三个方面：一是中心系统的可靠性，包括硬件系统的可靠性，操作系统、数据库、中心服务系统等软件平台的可靠性；二是无线LED显示终端的可靠性，主要是指无线LED显示终端能够稳定可靠地工作，硬件故障率低。三是通信机制可靠，因为无线网络通信的使用环境有其复杂性的特点，系统通信机制一定要**可靠。 
    3.扩展性：系统要有良好的扩展性，当终端数量增加、使用用户范围扩大、系统功能增加时，能够平稳升级，保护投资。目前无线LED显示息发布系统能够支持现有的各类无线通信接入， GSM通信系统，GPRS通信系统，CDMA通信系统，并实现了这些系统的并网运行，今后通过开发和安装相应的通信接口协议即可实现其他未来通信系统的接入。 
    4.实用性：整个系统的操作以方便、简洁、为目标，既充分体现快速反应的特点，又能便于操作人员进行信息处理和发布，便于管理层及时了解各项统计信息。 

    5.保密性：对于系统的管理实行严格的权限管理，只有持有一定权限的密钥才能访问、监控、实施相应的管理、控制操作，确保系统。 

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    1  引言
    油田配电网中大量使用变频、整流和开关电源技术制造的节能设备,特别是变频调速电机、永磁同步电机、变频器、高频开关电源等新型节能设备以及非线性电子设备如节能灯、计算机和家用电器等非线性负荷,这些设备在节约能源和提高生产效率的同时,也产生了大量的电力谐波并注入到电网中,使供电质量变坏,对电气设备产生较大的危害[1]。
    针对谐波的危害,可按照配电网的结构、参数和负荷情况,通过电能质量分析,检测系统的谐波参数和谐波幅值,并通过计算分析判断电力系统中的电压电流波形畸变是否控制在允许的范围内、并给出预警预报。对油田配电网来说,通过频率扫描,谐波计算可以选择合适的滤波器,使其对电网的谐波污染控制在标准范围之内,并预防谐振事故的发生。
    随着我国工业化进程的不断加快,对电能质量的要求也越来越高,然而现实却是越来越严峻,日趋严重的“电力污染”问题不仅对油田配电网的安全稳定的运行造成危害,而且很容易出现某些问题,而造成无法挽回的巨大经济损失[2]。所以,谐波及其治理将是科研工作者和企业亟待解决的问题。
    本文首先针对有天油田配电网的机构特性,建立模拟的谐波产生规律模型,采用神经网络进行预测预报

    并通过MATALB进行研究。

    谐波成分占得比重不大,奇次谐波比重较高且危害很大,并且从分析中发现,任一奇次谐波的幅值一般情况下不会**过基波幅值的50%,谐波次数越高幅值越小。因而在实际测量的时候,我们可以只需要测量其中的奇次谐波。
    电力系统中的一些非正弦周期电流可用傅立叶级数展开:
                (1)
    设奇次谐波以一定的幅度逐渐由0开始递增,但上限为基波幅度的50%,为简化模型,油田配电网中5次和7次谐波危害严重,因此,本文设测量谐波电流中的只存在5次谐波,则模型变为:
           (2)
    式(2)中,设初相角一定的情况下,为实现5次谐波幅值的预测,首先确定(2)式中的三个电流变量,等式左边总的电流值变量和等式右边的基波电流值变量为输入,等式右边的五次谐波电流值变量为输出,且其幅值可以从基数值按比例增加到50%以上。

    设奇次谐波以一定的幅度逐渐由0开始递增,但上限为基波幅度的50%,为简化模型,油田配电网中5次和7次谐波危害严重,因此,本文设测量谐波电流中的只存在5次谐波,则模型变为:       (2)
    式(2)中,设初相角一定的情况下,为实现5次谐波幅值的预测,首先确定(2)式中的三个电流变量,等式左边总的电流值变量和等式右边的基波电流值变量为输入,等式右边的五次谐波电流值变量为输出,且其幅值可以从基数值按比例增加到50%以上。
    神经网络建模的模型如图1所示[3],输入为总的电流值和基波电流值,输入样本可以选择一个周期的随机值,输出为5次谐波的幅值。隐含层神经元数量为8个,隐含层个数要根据实际时的训练样本数据分析情况进行适当调整,没有具体的确定方案,以模型输出误差和神经网络权值、阈值作为调整的依据。

    3  基于神经网络的配电网谐波预测研究步骤
    根据油田配电网谐波结构的特点,本文采用BP神经网络进行谐波预测,实现步骤如下[4-5]:
    (1)  数据采集与数据的归一化。
    主要包括和油田配电网谐波预测相关的电压、电流、谐波波次幅值等参数。
    (2)  训练样本、测试样本和校验样本的建立。
    (3)  构建神经网络,以总电流和基波电流为输入,以5次谐波幅值为输出,隐含层选择8个进行构建神经网络。
    (4)  *训练参数进行训练。
    (5)  完成训练后,就可以调用训练结果,输入测试数据,进行测试。
    (6)  数据进行反归一化。
    (7)  误差分析。4  基于BP神经网络的谐波发生预测研究
    BP网络作为一种多层前向神经网络,具有相对比较成熟的理论和算法,是目前在该领域研究比较多的ANN,它可以实现从输入到输出的任意非线性映射。这种BP网络可以在油田配电网系统中用于对谐波进行实时测量。这是因为电网中的被测量是由各次谐波和基波所构成的非正弦周期波形。实现对谐波信息的实时测量,首先需要根据实际的情况选择相应的网络结构,然后将待测量的采样数据施加在经过合理样本充分训练后的网络中。因为相角、幅值变化范围大并且不具有规律,所以同时改变相角和幅值来对网络训练的话,将会增加网络的负担,因其同时负担两种变化的记忆,如此一来,对谐波测量的速度和精度都会造成很大的影响,因而本文是以设初相角己经确定为前提的状态下。
    传统BP网络收敛速度慢,很难实现大量样本数据的处理及应用与进行实时预报。因而,与以往常规的梯度下降法不同,本文修正BP网络的阈值和连接权值采用Levenberg-Marquardt算法(简称L-M算法)。L-M算法的基本原理如下:
    L-M算法的选代公式:
                      (3)
    式中:I为单位阵;为一个非负值。依赖于的幅值,该方法光滑地在两种较端情况之间变法:即ss-Newton法(当0)和标准梯度法(当)。该式即可作为BP神经网络的学习训练方法。
    网络权值和偏差的变化量:
                          (4)
    并以此不断来对网络进行调整训练,直至达到目标要求。由式(3)可知,L-M法实际上综合了Newton法和标准梯度下降法二者的优点,是Newton法和标准梯度下降法的结合。因而,以L-M算法设计的BP网络在精度及收敛速度方面都有很明显的优势。
    根据公式(2)模型中的设,训练过程中,输入为总的电流值和基波电流值,根据采样时间的不同每个周期选择8对样本,基波的幅值上限定位1.0,模型的输出为0.02、0.05和0.5幅值的5次谐波,这样输入共24对采样样本。
    基于L-M算法的网络模型训练过程如图2所示,基于24对训练样本的的模型平均误差为0.0085,达到了一定的精度。为验网络的泛化能力,重新生成40对样本,输出谐波幅值分别是0.4和0.08,结果如图3所示。文中数据采用阶跃跟踪信号,神经网络模型的结果验证了L-M算法具有梯度法的全局特性,提供了牛顿法的速度和保收敛的梯度下降法之间的折衷,收敛的迭代次数少,能快速完成网络训练。5  结束语
    本文结合油田的实际需求,建立了油田配电网简化的数学模型,以五次谐波为研究对象,设为神经网络的进行研究,采用改进的BP神经网络方法对油田配电网谐波进行预测预报,并进行了测试样本验证。结果验证了L-M算法的优越性,本文提出的神经网络预测油田配电网谐波能减少谐波污染,非常具有实用价值。因此,本课题的研究将对于我国在油田节能供电方面技术的提升、供电质量的提高以及高性能供电技术的发展都具有很大的意义,为使电能能够在油田中得到、低污染的应用开辟重要途径




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