33、工业自动化中的OPC UA技术深度解析

工业自动化中的OPC UA技术深度解析

1. 面向服务的架构(SOA)

OPC UA基于通用服务,遵循面向服务的架构(SOA)。这种架构使服务提供商能够接收请求、处理请求并返回响应。经典的Web服务基于WSDL,不同服务提供商的实现有所不同。而OPC UA由于服务的标准化,无需WSDL,因此与不同服务提供商具有兼容性和互操作性。这使得调用者无需了解通用服务的结构和工作原理。OPC UA的信息模型定义了不同的功能,并将其分组。这些服务包括读取、写入、执行、信号、导航、搜索会话、安全等多种功能。OPC UA有一个基本模型,在此基础上可进行任何复杂的面向对象扩展,同时始终保持互操作性。

2. OPC Classic与OPC UA的兼容性

OPC Classic仅覆盖自动化金字塔的三个层次,而OPC UA涵盖了所有五个层次。从技术上讲,OPC UA具有可扩展性,能够跨不同领域进行通信,支持垂直和水平(对等)通信。OPC UA是OPC Classic的高级版本,但它本身并不与经典OPC向后兼容。经典OPC服务器(OPC COM Server)需要UA WRAPPER来访问UA客户端应用程序,而OPC客户端需要UA PROXY来连接UA服务器。两者的区别如下表所示:
| 对比项 | OPC Classic | OPC UA |
| — | — | — |
| 安全性 | 非原生 | 原生 |
| 平台 | 基于Microsoft Windows | 可跨多种平台实现,如ANSI C、JAVA和NET |
| 设计目标 | 桌面应用 | 从嵌入式传感器到大型机均可扩展 |
| 配置问题 | 频繁 | 无此类问题 |
|

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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