4、SIMATIC项目编辑与S7 - 1500自动化系统介绍

SIMATIC项目编辑与S7 - 1500自动化系统介绍

1. SIMATIC项目编辑

1.1 块的专有技术保护

块的专有技术保护与TIA Portal的版本相关。若要在升级后的项目中编辑带有专有技术保护的块,需在升级前移除该保护,升级后再用新版本重新设置。若专有技术保护来自早期版本,则无法删除,但块仍可加载和运行。

1.2 参考项目的使用

除当前项目外,还可打开其他项目作为参考项目。参考项目会显示在项目树的专用面板中,可通过“视图>参考项目”命令切换面板显示。打开参考项目的步骤如下:
1. 点击“参考项目”面板上的“打开参考项目”图标。
2. 在随后的对话框中选择所需项目并打开。

参考项目为只读模式,可打开其中的单个对象,但不能更改。若要将参考项目中的单个对象复制到当前项目,可选中该对象,按住鼠标左键将其“拖放”到当前项目中,之后可对复制的对象进行进一步处理。

比较两个PLC站的操作步骤如下:
1. 选择要比较的站,然后选择“比较>离线/离线”命令,该站会显示在比较编辑器的左窗格中。
2. 按住鼠标左键,将另一个要比较的PLC站“拖放”到右窗格的标题栏,该站可以来自参考项目或库。
3. 比较编辑器会用符号标记不同的对象(绿色圆圈:无差异;各种颜色的半圆:存在差异;未填充的半圆:对象不存在)。若对象类型允许,可通过快捷菜单选择单个对象并启动详细比较。但对于参考项目,无法进行覆盖对象等操作,若要比较其他站,可将相应站“拖放”到其中一个窗格的标题栏。

1.3 库的使用

可将可重复使用的程序组件保存到库中,如站、块

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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