西门子变频器代理商，西门子数控伺服代理商

6ES7 392-1AJ00-0AA0规格参数及型号为此，位于慕尼黑的西门子智能系统与控制全球技术领域（GTF）部门的Volkmar Sterzing及其CT团队开发了一种可以实现以上功能的新方法。使用所谓的递归神经网络，研究人员可以描绘燃气轮机的整个运转过程，并准确预测其产出。Sterzing解释说：“过去，我们只能了解到这些过程在某一时刻的状态。而现在，使用这个新方法，我们可以掌握在这个特定时刻之前及之后的运行情况。”Sterzing表示，利用这种方法，研究人员不仅可以查明过去发生了什么，还可以预见未来会发生什么。这种动态的描绘可以确认其中的变化，充分利用有利的变化，同时弱化可能产生负面影响的变化，并相应地调整维保计划。

未来，个人能源代理将使用装有学习软件的电表箱（左图）来操作顾客和电力公司之间的电力交易。

CT研究人员已经将他们从燃气轮机中学到的知识应用在相关领域内，例如优化风电机组及整个风电场。作为热心航海比赛船员的一份子，Sterzing知道在比赛中每时每刻都需要关注波浪、风速和对手的船只，这样才能决定驾驭船只的佳方式。否则，如果无法预测未来的变化，就不能规划合适的路线。在这种办法的启发下，他为风电机组发明了一种软件系统，这种系统的基础是能够测量大约十种因素的传感器，包括风速、乱流度、温度和气压。算法将这些数据和风电场发电量联系起来，这样软件就能够从数以千计的关系中学习并学会如何在新情况下应用已有的知识。

西门子研究人员现在正在测试该系统。

随着对不同情况的学习，系统越来越擅长独立预测，知道哪种情况下，旋转叶片的入射角或发电机速度快慢的改变，使得风电机组能够从风中获得大的产出。这种方法可以将风电机组的产出提高0.5个百分点。听起来似乎不多，但是对一个大型风电场而言就是很显著的效果。在过去的六个月里，瑞典Lillgrund风电场进行的实验已经表明，正是得益于从自己的行为中独立学习的能力，即所谓的自主学习，风电场提高了发电量，这相当于额外添加了一台风电机组所生产的电量。如果一家工厂的内部发电厂发生故障，为了恢复电网的平衡，可切断无关紧要的系统的电源。全新研制的西门子自动甩负系统，能够以闪电般的速度做出反应，防止在这种情况下，出现电网不稳定现象。  

高音喇叭报警：故障即将发生。发电机轴承过热，让炼油厂的电网一秒之内损失了近万千瓦的电能。电网电压迅速下降，而且交流（AC）频率会降到确保可靠供电的50赫兹以下。如果加热器、冷却装置等机械设备继续运行，电网将彻底崩溃，从而导致停产、生产设备受损，相关成本可能在很短时间内飙升至数百万欧元。

虽然上文所述情景是虚构的，但其可能产生的影响是真实的。如果一家大型工厂内部发电厂及由其供电的电网发生故障，所导致的停工损失及相关经济损失可能非常巨大。某些工艺过程（比如液化气压缩或钢熔）不能中断，因此，必须采取相应手段，防止公共电网对上述工艺过程的电力供应中断。所以，许多能源密集型工业企业（比如炼油厂和钢铁厂）内部建有半自主电网，以消除电网供电中断可能造成的影响。此外，这些企业建立内部电网还有另外一个原因——公共电网的峰值负荷电力非常昂贵，也就是说，建设内部电网是值得的。

信号模块是 SIMATIC S7-300 与过程相连的接口。
大量不同的数字量和模拟量模块 提供每种任务所需的输入/输出。
数字量和模拟量模块在通道数目、电压和电流范围、隔离、诊断和报警功能等方面有所不同。 
对于在此列举的所有模块系列，SIPLUS 部件也可应用在扩展温度范围 -25 - +60℃ 以及腐蚀性环境/冷凝环境中。
另外，面向安全的应用中还可使用故障安全模块。