CN106527179A - 一种应用于sofc‑mgt耦合系统的多尺度半实物仿真方法 - Google Patents

一种应用于sofc‑mgt耦合系统的多尺度半实物仿真方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应用于SOFC‑MGT耦合系统的多尺度半实物仿真方法，包括如下步骤：1）SOFC‑MGT耦合系统划分为实物部分和模拟部分；2）建立固体燃料电池模型；3）建立Sim‑Stim界面模型；4）固体燃料电池模型计算出固体燃料电池反应后的参数；5）控制模型控制燃料控制阀门开度；6）进行混合燃烧，燃烧后的排气进入燃气轮机的燃烧室。本发明既能够保证该半实物仿真系统与原型系统的高度一致又能深入揭示该SOFC‑MGT耦合系统的内在机理，同时也保证了SOFC‑MGT之间的数据交换的实时性，从而极大程度的提高整个半实物仿真模型的可信度。

Description

一种应用于SOFC-MGT耦合系统的多尺度半实物仿真方法
技术领域
本发明属于新能源利用技术领域，尤其涉及一种应用于固体(氧化物)燃料电池-微型燃气轮机(Solid Oxide Fuel Cell-Micro Gas Turbine,简称SOFC-MGT)耦合系统的多尺度半实物仿真方法。
背景技术
固体(氧化物)燃料电池与燃气轮机耦合系统的基本构想是在1970年左右提出的，该耦合系统采用固体(氧化物)燃料电池取代了布朗循环中的燃烧过程，使其能量转化方式发生了变化。在该耦合系统中，化学能经电化学反应过程直接转化为电能，从而提高了能量转化效率，并减少了污染物排放。此外，高温燃料电池的排气还在燃气轮机系统中进一步膨胀做功产生额外的电能。
SOFC-MGT耦合发电系统由两个时-空尺度差别极大的子系统构成，其中燃气轮机对热力条件变化的响应时间以秒计，而燃料电池堆的热力时间常数则以小时计。当两者耦合时极有可能产生不稳定的反馈回路，对系统稳定运行构成挑战。然而截至目前，由此产生的耦合系统瞬态特性还未被系统地研究和较好地揭示，尚不能为耦合系统设计、运行提供理论依据。SOFC-MGT耦合发电系统单个组成部件的运行机理、各个部件之间的相互匹配关系以及耦合系统在不同状态下的动态响应特性已成为亟待研究和解决的关键科学问题，并将对SOFC-MGT耦合系统的可操作性、效率和经济性产生深远的影响。为了研究解决上述关键科学问题，必须揭示在设计工况、非设计工况、稳态条件和瞬态条件下各个部件及其运行特性之间的匹配关系；进而阐明单一部件失效对其它部件产生的影响，以及在此过程中耦合系统的动态响应特性；从而获得先进的控制策略以对故障(比如甩负荷、断电、透平跳闸等)响应采取适当的动作；最终掌握对于部件耐受性和系统运行安全性至关重要的非常规条件下的系统运行机制。
对上述关键科学问题，国内外研究者对SOFC-MGT耦合发电系统开展了一系列的研究，根据研究方法可以分为三类：利用数值模型进行仿真研究、利用全实物系统进行实验研究和半实物仿真研究。
其中，目前的半实物仿真研究：
对SOFC-MGT耦合系统的研究可以将数值模型与物理子系统结合成为一个整体仿真系统，从而有效弥补两者的缺陷，发挥其优势。硬件在回路仿真(Hardware-In-the-LoopSimulation，简称HILS)，又称半实物仿真方法就是可以满足以上要求的方法，其仿真原理图如图1所示。对于SOFC-MGT耦合系统来说，固体(氧化物)燃料电池价格高昂但内部机理比较明确，而燃气轮机价格相对低廉且不易建立准确的实时动态模型。因此将HILS方法应用于SOFC-MGT耦合系统时，通常将燃气轮机子系统作为实际的物理部件，燃料电池子系统作为数值仿真模型。
在SOFC-MGT耦合系统的半实物仿真研究中，由于实物模型和数学模型两者共存于同一个耦合系统当中，两者之间的耦合关系将很大程度的决定了该半实物仿真模型的准确度。另外，实物燃气轮机系统的加入，对燃料电池系统的数学模拟提出了实时性的要求，同时实物模型和数学模型之间必然有真实物理量的传递。因此，如何构建SOFC-MGT半实物仿真系统中实物模型部分和数学模型部分两者之间耦合的界面，如何保证两者之间的数据交换的实时性，将极大程度的影响整个半实物仿真模型的可信度，成为SOFC-MGT耦合系统半实物仿真研究一个急需解决的巨大挑战。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种应用于SOFC-MGT耦合系统的多尺度半实物仿真方法，该方法既能够保证该半实物仿真系统与原型系统的高度一致又能深入揭示该SOFC-MGT耦合系统的内在机理，同时也保证了SOFC-MGT之间的数据交换的实时性，从而极大程度的提高整个半实物仿真模型的可信度。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是这样的：一种应用于SOFC-MGT耦合系统的多尺度半实物仿真方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)SOFC-MGT耦合系统划分为实物部分和模拟部分，其中，微型燃气轮机部分为实物部分，固体(氧化物)燃料电池部分为模拟部分；
2)采用基于免方程方法的多尺度实时模拟方法建立固体(氧化物)燃料电池模型；
3)基于OPC标准和数据库技术建立Sim-Stim界面模型，并通过Sim-Stim界面模型将SOFC与MGT相连；其中，所述Sim-Stim界面模型包括空气室、燃料控制阀门、燃料电池模拟器以及控制模型；
微型燃气轮机的排气与空压机的出气换热后经空气室的进口进入空气室；该空气室和燃料控制阀门分别与燃料电池模拟器的空气进口和燃料进口相连，燃料电池模拟器的排气口与燃气轮机的燃烧室相连通；在空气室进口设有温度传感器、压力传感器和流量传感器；
4)所述温度传感器、压力传感器和流量传感器对空气室进口的空气进行实时测量，固体(氧化物)燃料电池模型根据各传感器实时测量出的空气的物性参数计算出固体(氧化物)燃料电池反应后其出口排气的温度、压力和流量参数；
5)控制模型根据空气室进口空气的物性参数和固体(氧化物)燃料电池模型出口排气的物性参数分别计算出空气室进口空气的焓值和固体(氧化物)燃料电池模型出口排气的焓值，并根据两焓值之差计算出需要通入燃料电池模拟器燃料量，然后控制燃料控制阀门开度；
6)空气室的空气和燃料进入燃料电池模拟器后进行混合燃烧，燃烧后的排气进入燃气轮机的燃烧室。
进一步地，所述温度传感器、压力传感器和流量传感器将采集到的数据传输到数据库后，固体(氧化物)燃料电池模型读取各传感器上传到数据库的数据后进行仿真，并将仿真后固体(氧化物)燃料电池模型的输出数据回传到数据库，控制模型读取各传感器上传到数据库的数据和固体(氧化物)燃料电池模型仿真后回传的数据后进行计算得到燃料控制阀门的开度数据，最后，燃料控制阀门根据该开度数据，开启相应开度。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、由于本发明提出的SOFC-MGT耦合系统多尺度半实物仿真方法，可以很好的揭示和理解SOFC-MGT耦合系统中不同子系统(或部件)集成而导致的相互依存关系所产生的瞬态效应，因此能够充分发挥数值模拟和实物实验研究两种方法的优势，HILS能够在保证仿真结果的高精度水平情况下允许增加所研究的系统动力学的自由度。
2、由于本发明对SOFC-MGT耦合系统的半实物仿真采用基于OPC技术和数据库技术的实时数据交换通讯方案，具有实时交换大量数据的能力，允许本系统在合理的范围内增加分布式能源的种类和数量，保证了SOFC-MGT耦合系统研究的拓展性，为复杂能源系统研究提供了一种崭新的延拓手段。
3、由于固体(氧化物)燃料电池多尺度高精度模型的实时计算方法的实现，能够深入揭示燃料电池内部复杂的电化学反应及强烈的热质交换过程，保证了固体(氧化物)燃料电池模型的准确性和精确度，能够更好地揭示SOFC-MGT耦合系统的动态特性。
4、由于本发明提出的实物子系统(燃气轮机部分)和模拟子系统(固体燃料电池部分)之间的耦合界面模型，能够保证耦合之后的半实物系统与实际物理系统的动态特性高度一致，能更好地研究复杂SOFC-MGT耦合系统中各子系统的相互影响，从而能更准确地给出SOFC-MGT耦合系统的先进控制方法。
附图说明
图1为现有HILS的原理示意图。
图2为本发明的结构原理示意图。
图3为本发明的数据交换原理示意图；
图4为本发明仿真流程图。
具体实施方式
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
实施例：参见图2至图4，一种应用于SOFC-MGT耦合系统的多尺度半实物仿真方法，包括如下步骤：
1)SOFC-MGT耦合系统划分为实物部分和模拟部分，其中，微型燃气轮机部分为实物部分，固体(氧化物)燃料电池部分为模拟部分。
2)采用基于免方程方法(Equation-Free Method，简称EFM)的多尺度实时模拟方法建立固体(氧化物)燃料电池模型。
3)基于OPC标准和数据库技术建立Sim-Stim界面模型，并通过Sim-Stim界面模型将SOFC与MGT相连；OPC标准的应用保证了整个HILS系统的时间同步，从而能够适用大范围的仿真应用；通过数据库技术，实现了对大量实时数据的有效管理，同时也提高了该通讯框架的扩展能力。其中，所述Sim-Stim界面模型包括空气室、燃料控制阀门、燃料电池模拟器以及控制模型。
微型燃气轮机的排气与空压机的出气换热后经空气室的空气进口进入空气室；该空气室和燃料控制阀门分别与燃料电池模拟器的空气进口和燃料进口相连，燃料电池模拟器的排气口与燃气轮机的燃烧室相连通；在空气室进口设有温度传感器、压力传感器和流量传感器。
4)所述温度传感器、压力传感器和流量传感器对空气室进口的空气进行实时测量，固体(氧化物)燃料电池模型根据各传感器所实时测量出的空气的物性参数(包括进气口的空气的温度、压力以及流量)计算出固体(氧化物)燃料电池反应后其出口排气的温度、压力和流量参数(即固体(氧化物)燃料电池模型出口排气的物性参数)。
5)控制模型根据空气室进口空气的物性参数和固体(氧化物)燃料电池模型出口排气的物性参数分别计算出空气室进口空气的焓值和固体(氧化物)燃料电池模型出口排气的焓值，并根据两焓值之差计算出需要通入燃料电池模拟器燃料量，然后控制燃料控制阀门开度。
控制模型计算过程中，为了保证燃料电池模拟器出口气体焓值与燃料电池模型计算出的排气焓值相同，通过燃料电池出口排气的焓值(根据固体(氧化物)燃料电池模型输出数据计算出的)与空气室进口空气的焓值(传感器测量数据计算出的)之差，计算出需要通入燃料电池模拟器的燃料量，并控制燃料控制阀门的开度。
6)空气室的空气和燃料进入燃料电池模拟器后进行混合燃烧，燃烧后的排气进入燃气轮机的燃烧室。
其中，所述温度传感器、压力传感器和流量传感器将采集到的数据传输到数据库后，固体(氧化物)燃料电池模型读取各传感器上传到数据库的数据后进行仿真，并将仿真后固体(氧化物)燃料电池模型的输出数据回传到数据库，控制模型读取各传感器上传到数据库的数据和固体(氧化物)燃料电池模型仿真后回传的数据后进行计算得到燃料控制阀门的开度数据最后，燃料控制阀门根据该开度数据，开启相应开度。
本发明在SOFC-MGT半实物仿真系统中实物模型部分和数学模型部分两者之间耦合的界面(Sim-Stim界面模型，如图2所示)中，空气室主要用来代替燃料电池堆的阴极流道，并模拟空气流动的阻力和时间延迟；燃料电池模拟器以及天然气控制阀门主要用于通过燃料电池出口排气的焓值与燃料电池进口空气的焓值(传感器测量计算出的)之差，计算出需要通入燃料电池模拟器的天然气量，尽可能的模拟燃料电池的排气参数。
本SOFC-MGT耦合系统的工作流程为：首先，空气经过空压机加压后进入换热器与燃气轮机的排气进行换热，使空气的温度升高；换热器出口的高温高压空气进入燃料电池的阴极通道；从燃料电池阳极进入的燃料和阳极通道进入的空气在燃料电池内部发生强烈的电化学反应后产生电能，并使得排气温度进一步升高；之后高温高压的燃料电池排气进入燃烧室与天然气进行混合燃烧，使得混合气体的温度进一步升高；从燃烧室出来的高温高压气体进入透平推动叶片做功，在与空压机出口的空气进行换热后排至大气。
由于整个仿真过程需要实时运行，因此，本发明在实际操作过程中，采用(高性能)计算机集群，从而保证仿真时间的控制与同步。
作为一种具体实施例：对于一个额定功率在100kW到700kW之间的微型燃气轮机(MGT)和固体(氧化物)燃料电池(SOFC)组成的分布式能源耦合发电系统：
本发明提出的基于EFM的多尺度实时模拟方法对固体(氧化物)燃料电池进行模拟，能够更深入地模拟燃料电池内部的机理及工作特性，同时能够保证整个半实物仿真系统的实时运行，准确地预测和了解各子系统之间的相互作用和相互影响，同时也为后续其他子系统模型的加入提供了解决思路。
以管式燃料电池为例，以天然气作为燃料，空气室进口传感器所测量出的燃料电池进口空气物性参数(温度、压力和流量)用于计算出燃料电池入口工作温度T，各气体分压( 和)，对于燃料电池所发生的内重整反应主要包括：
CH4+H2O→CO+3H2(重整反应)； (1)
CO+H2O→CO2+H2(置换反应)； (2)
所以，对于内重整的总反应为：
对于重整反应的平衡常数是与温度相关的，可由以下方程计算：
log Kp＝AT4+BT3+CT2+DT+E； (4)
其中，对于重整反应，上述参数为：
其中，对于置换反应，上述参数为：
固体(氧化物)燃料电池的电流可以由下式计算：
其中，ne表示每个反应传输的电子数量，Zh表示参加反应的氢气摩尔流量，Fc表示法拉第常数，N表示电池堆中的单电池数量，As表示单电池的反应面积。
电池的Nernst电势可由下式计算：
其中，G代表吉布斯自由能，R代表通用气体常数。
而燃料电池的电压受到活化极化ηact，浓差极化ηcon和欧姆极化ηohm的影响，所以，燃料电池的电压为：
V＝E-ηact-ηcon-ηohm； (9)
各极化的计算为：
燃料电池的输出功率为：
其中，转化效率为假设为0.92。
燃料电池的总效率为：
对于燃料电池的多尺度模拟，即反应的机理可以在微观细小的尺度模拟，然而其宏观描述则难以从微观规则中完整地获得。而进行直接计算机仿真则受到计算机能力的极大限制，这种限制是当今复杂系统模拟的一个主要障碍。显然通过以微细(微观/随机)尺度模型的模拟来执行宏观系统尺度的计算分析工作，是多尺度模拟中的前沿性问题和关键性问题。这类方法被称为是免方程方法(Equation-Free Method，简称EFM)。EFM框架由粗粒化时间步进(Coarse Time-Stepper，简称CTS)和相应的数值技术构成，其中CTS相当于整个框架的“内核”。在EFM中，粗粒化时间步进包括“提升”(lifting，借助于适当的分布函数从宏观集中获得分子状态)，演化和“约束”(restriction，通过平均、筛选、光滑处理从微观或分子模型获得宏观状态集)三个过程。
对于燃料电池的微观模拟，只需要一些演化步，其余步则采用多项式差值的方式对宏观值进行快速估计计算，其基本思想是用小时间步长运行微观模型若干步(如K步)，然后预测相关宏观参数的时间导数，并用该导数信息在一个大的时间步下外插得出结果。本发明采用二阶Adams-Bashforth进行外推计算：
其中，是预测值，f是校正值，k是演化步数，h是外推步数，对于以上两式，其中的系数取值如下：
对于燃料电池的介观模型采用格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann Method，简称LBM)进行模拟，LB方程的一般形式为：
fi(x+eiΔt,y+eiΔt,t+Δt)＝fi(x,y,t)+Ωi(fi(x,y,t))； (18)
其中i表示粒子的速度方向，x和y表示了格子的坐标，Ωi表示碰撞项。所以，LB方程的碰撞算子采用Bhatnagar,Gross and Krook(简称BGK)碰撞算子时，可表示为：
其中，fi eq表示平衡分布函数，为：
fi eq(x,y,t)＝ρ·ωi[1+3(ei·u)]； (20)
其中，ωi表示权重系数，ρ表示反应物浓度，u表示速度，宏观参数反应物浓度和速度可由下式计算：
燃料电池有化学反应，所以，有电化学反应的碰撞算子为：
其中R*(t)表示第t步的反应项，m表示LB方程中粒子的方向编号。因此，LB方法的电化学反应扩散可用线性化的碰撞算子表示：
其中，电化学反应项是通过反应常数来计算：
其中，K表示温度T下的反应常数，A*表示指前因子，Ea表示电化学反应的活化能。
固体(氧化物)燃料电池电化学反应的宏观扩散方程可以用如下方程计算：
其中，D'是扩散系数。
本发明中采用一些计算后给出固体(氧化物)燃料电池在0<λ<1/8时的提升算子为：
约束算子由LB模型中局部粒子浓度决定，计算式为：
在LBM模型中，通过引入相应的状态方程及以上约束算子可以从微观分布函数得到燃料电池出口排气的各气体组分的压力，流量和浓度等参数。
对于单电池模型，为了给出燃料电池模型子系统的出口温度，是通过计算反应过程中的产热量Qcell，gen来计算的，由热力学第一定律可得：
Qcell，gen＝Hfuel，an，in-Hfuel，an，out-Wcell (30)
对于模型中的温度计算，首先是用能量方程计算燃料电池堆的温度：
其中，热容Γ是一个数值装置，方程(31)中，空气平均温度是燃料电池阴极进出口温度的平均值，其计算如下：
燃料电池阴极入口温度由实物子系统测量得到，输入作为燃料电池模型的边界条件，但是，燃料电池的阴极出口温度需要计算得到。因为空气的热容比燃料电池材料的热容小得多，所以，假设空气的温度处于准静态，燃料电池出口空气的温度可以用一个简单的能量平衡得到：
mair，caCp，air(Tair，ca，out-Tair，ca，in)＝hHTAHT(Tcell，bulk-Tair，ave) (33)
其中，mair，ca是空气的质量流量，Cp，air是燃料电池工作温度范围内的平均比热容。
空气的准静态出口温度Tair，out，ss为：
但是，以上方程并没有给出燃料电池出口温度的动态特性。为此，假设上式右边第一项为附加变量，所以，定义右边第一项为准静态附加温度Tadd，ss：
然而，本模型的对象是预测温度响应，因此，温度的一阶偏微分方程引入进来反应温度的动态特性：
所以，燃料电池出口的温度可由下式计算：
Tair，ca，out＝Tadd，dyn+Tcell，bulk (37)
至此，燃料电池模型可计算出燃料电池排气的各物性参数(各气体组分、温度、压力和流量)，从而可计算燃料电池出口排气的焓值，为下一步计算作准备。
免方程EFM方法使多尺度模拟中微观仿真器的极微小的时间或空间尺度投影到宏观的时间和空间上，具备了预测宏观性能的能力。本发明将采用解决改性能计算机集群(High Performance Computer Cluster，简称HPCC)环境下EFM多尺度模拟的实时性和帧时间确定性问题和实时网络环境下分布式半实物实时仿真的通信同步问题，以满足分布式能源系统复杂动力学系统仿真和半实物仿真需要。
对于动力学蒙特卡洛(kinetic Monte Carlo，简称kMC)微观仿真器，在高性能计算机群系统上采用同步并行kMC算法加速运行，结合EFM的coarse time-stepper，在保证精度的前提下实现实时运算。该算法基于所谓的“空事件(null events)”以获得理想的同步。在kMC模拟中，根据上一步的计算结果，需要随机地选择单个节点或两个一组的节点，选择过程规定为：同一个节点可被选择两次，但如果该节点被选择了两次，则在其将在下一步被略过，这就是发生了所谓“空事件”。但该概念是基于串行计算的，本发明将应用空事件的思想来实现kMC的并行计算(主要应用在反应-扩散或电化学过程等)。其思路为：将计算区域划分为K个任意的子域ΩK，此外K称为处理单元数，具体实施步骤如下(以反应过程为例)：
(1)在聚集子域中所有的单个反应速率rik时为每一个子域ΩK构建频率线(frequency line)：其中nk和Rk分别为子域ΩK中的反应速率数目和总速率，
(2)定义最大反应速率：Rmax＝max{Rk},k＝1,2,...,K；
(3)在每个子域中为每个频率线指派一个空事件速率rk0，满足：rk0＝Rmax-Rk，一般情况下所有的rk0将不相同，满足：即至少有一个子域无空事件；
(4)在每一个ΩK，一个事件执行通过概率pik＝rik/Rmax来执行，包括通过pk0＝rk0/Rmax选择的空事件。此步骤在使用并行随机数发生器时，必须保证对每一个K产生独立的随机数序列；
(5)子域间进程和界面事件的通讯。如果一项反应在扩散事件中离开它的初始子域而转移到一个相邻的子域ΩK，对于无跃迁长度限制的连续系统需要采用全局通讯，即所有处理器都要准备接收从给定ΩK转移来的任何粒子。对于有限范围的基于格子扩散的系统，当地规则可以满足信息从一个子域到下一个子域的传递，如邻区列表(neighborlists)规则和“鬼”区域(’ghost’regions)规则等。对于具有相互作用粒子的系统，需要顺序检查域间边界上的冲突，并采取相关措施解决这些冲突；
(6)根据下列关系选取时间微观增量：其中ξ∈(0,1)为适当的随机数。凭借泊松分布统计，δtp成为所有并行处理器的时间步长。
kMC或LBM实现高性能并行计算，并不能保证其实时性。而这里指的实时性是指既能支持全数字实时仿真，又能支持HILS，从而实现多尺度实时模拟。
以上的EFM框架和并行计算策略已经为实现实时模拟奠定了坚实基础。在此基础上，实现各处理器及仿真任务的同步是最核心的问题，这里的同步指的是经EFM投影后在宏观尺度上的coarse time-stepper的同步。为了满足ms级及更高性能要求实时仿真的需求，主要通过在以下方面实现并行仿真的同步：
(1)在系统中设定一个时钟同步服务器，负责系统时间与外界时间的统一，同时实现整个系统的同步控制；
(2)仿真过程中，仿真节点依照本地局部时钟完成仿真解算；
(3)仿真节点基于局部时钟完成每帧解算以后，不实现下一个步长的仿真推进，而是进行仿真等待，查询服务器的同步控制字；
(4)时钟同步服务器根据设定的仿真步长控制仿真节点的推进，当到达仿真步长时向各个仿真节点发出推进控制字，实现仿真的推进，完成系统的时钟同步。
采用上述步骤，基于HPCC的高速实时网络构建的实时仿真平台，采用“类同源”的时间同步算法，能够获得更高的时间同步精度，实现更高性能的实时仿真。通过该燃料电池的多尺度实时模型，以空气室进口气体的物性参数为输入，可以计算出燃料电池出口排气的参数，从而为半实物仿真系统的后续运行做好准备。
本专利构建了一个通用的基于高速以太网的开放式半实物仿真系统，该系统以美国ADI(Applied Dynamics International)公司的主流产品RTS和rtX操作系统作为基础硬件和软件支撑平台，将分布式能源系统中的相关实际物理子系统(设备)、实施多尺度实时模拟的HPCC、和利时最小化分散控制系统DCS及监控与数据采集系统(SCADA)与其耦合连接形成，系统支持多计算引擎和范围宽广的I/O装置，RTS具有的高可靠性的实时功能和稳健的系统架构，使得本项目的研究中引入基于HPCC的多尺度实时模拟具备了坚实的基础。
所有数据都将写入数据库中，实物部分如DCS控制系统通过OPC协议完成数据库数据的读/写，而仿真部分则通过UDP协议完成数据库数据的读/写，现场数据将通过编写的数据读/写程序进行与数据库的数据交换,本专利的数据交换原理图如图3所示。
为保证系统在一个统一的实时时钟下运行，本项目将采用OPC(OLE For ProcessControl)标准实现各分布式单元之间的实时数据通讯。COM是一种软件组件之间相互数据交换的有效方法。它不是一种计算机语言，而是与运行计算机、操作系统以及软件开发语言无关的，任意软件组件之间可以相互通信的二进制和网络通信标准。RTS和DCS均具有设备厂商提供的OPC Server、OPC接口以及OPC应用程序，他们不依赖于硬件产品，同时利用VARIANT数据类型，从而不依存于硬件要求的数据类型。在此基础上，将开发相关的OPC应用软件，对OPC服务器提供的数据进行访问，从而实现系统的实时运行。
所述的半实物仿真系统实时通讯方案包括OPC客户端、一个数据库、数据库应用程序，包括一台实物和利时DCS控制系统、一台ADI仿真平台。该通信方案的构建包括如下步骤：(1)构建半实物仿真平台网络结构，根据Synchronized Cooperative Simulation OPCUA Based规范，用以构建最合适的半实物仿真平台数据交换结构，搭建网络平台；测试搭建的网络平台通讯是否畅通，对网络延迟等可能影响半实物仿真结果的因素进行评估，将ADI仿真平台并入和利时DCS局域网中，完成硬件通信；安装HOLLiAS DCS系统的MACSV5-OPCServer 1.5.1软件，并测试和利时DCS控制系统的OPC Server是否能正常使用。应特别考虑的影响因素：网络延迟；OPC Server的读写延迟；数据库的读写延迟。同时在和利时DCS工程师站PC机接入第三块网卡，接收通过TCP/IP传递过来的现场数据。(2)根据上述标准，半实物仿真平台的数据通信所需时间为300ms，其中150ms为数据库的读写，150ms为OPC Server的读写，系统网络几乎无延迟。本方法中需要编写能够访问OPC Server的OPC Client，故选择Windows平台下的快速应用程序开发工具Delphi7；其主要包括：
1)能连接OPC Server，读写和利时DCS控制系统同时也能读/写的OPC Client；
2)可被OPC Client访问的数据库(数据库使用的是Delphi7自带的Paradox数据库)；
3)数据库应用程序(记录并能导出历史数据库)；
4)需要编写通过TCP/IP的接收/发送数据程序，用来接收现场数据和发送控制信号的同时完成与数据库数据的同步。
(3)根据上述构建的数据交换平台，进行实际工程上的连接应用，其具体实施流程如图4所示，步骤如下：
1)采集(微型燃气轮机部分的)现场数据，通过远程MODBUS传输到远程实验室；
2)远程实验室的远程数据接收端接收现场信号并上传到数据库中；
3)数据库的仿真数据又经过OPC Client仿真平台端输入到仿真平台(固体燃料电池模型)中，同时仿真平台进行实时仿真；
4)仿真平台输出的仿真结果通过OPC Client仿真平台端上传到数据库。
5)仿真结果与现场数据再通过OPC Client控制系统端输入到控制系统中；
6)经过控制系统计算输出控制信号，控制信号由OPC Client控制系统端上传到数据库；
7)上传到数据库的控制信号再由远程数据接收端传输到现场(微型燃气轮机部分)，完成实物系统的控制。
本专利构建的SOFC-MGT耦合系统实施通讯方案，在系统的硬件结构及通讯模式方面保证了系统将具有以下功能：
1)仿真模型的开发与通讯机制相互独立，确保了系统的通用性；
2)OPC标准的应用保证了整个HILS系统的时间同步，从而能够适用大范围的仿真应用，系统一经建立，即可应用于不同对象的仿真研究；
3)允许使用低成本的常规物理设备，这将有利于充分利用现有的仪器设备，节约研究成本；支持大规模仿真，系统中各种硬件组成将保证研究不受对象规模大小的限制，特别是OPC标准的采用能够大大增加各种类型通讯量的数量。
半实物仿真系统构建方案的评估及其合理性的验证。
最后，为了验证半实物仿真系统在引入了Sim-Stim界面模型前后的等价性，在建立使用了Sim-Stim界面模型的SOFC-MGT发电系统的模型之前，先建立不包含该半实物仿真机制的原系统数学模型。在建立原模型的基础上，再构建如图2所示的新系统。
Sim-Stim界面模型应该具备吸收和传递真实物理量的能力，要保证半实物仿真系统和原型系统等价需满足以下几条原则：
①质量守恒：即Sim-Stim界面模型所传递的真实质量流与原型系统等价；
②能量守恒：Sim-Stim界面模型所传递的真实能量流与原型系统等价；
③实时响应原则：Sim-Stim界面模型要能够实时反映原型系统输出特性变化。
原系统空气经压气机换热器后直接通入燃料电池阴极，燃料通入到阳极，反应后的气体再送到燃气轮机燃烧室。新系统空气则通入一个体积约为2立方米的空腔里面，用这个空腔来模拟燃料电池阴极气道，再通入燃烧室。
从气体成分方面：
两者的化学反应也是不同的，原系统中甲烷会和水发生重整产生氢气和一氧化碳，一氧化碳又会和水发生水煤气置换反应，产生的氢气进入SOFC发生电化学反应。而新系统实际上就只有甲烷的燃烧。如何确定气体成分的差异对系统响应特性的影响是要解决的问题之一。
从气体质量方面：
两者在质量上也会有差别，实验数据表明，SOFC进口阴极空气和阳极燃料量一般相差一个数量级，分别1kg/s和0.1kg/s，这个质量差需要天然气供给来补充。具体的质量流量需要根据SOFC子系统进出口气流热值之差控制天然气阀门开度从而保证输入燃气轮机的气流热值与原型系统等价，由此来保证能量守恒。
但是同时，要保证质量守恒也需要控制天然气阀门，因此质量守恒和能量守恒之间存在矛盾，所以需要建立原型系统的数学模型来做敏感性分析，由此确定优先保证能量守恒还是质量守恒。通过及半实物仿真系统的全数学模型和原型系统的全数学模型在动态性能的匹配以及敏感性分析，本专利中构建的SOFC/MGT半实物仿真系统中实物与模型之间耦合界面主要有以下优势：
(2)由于实际情况中，通入燃料电池阴极通道的空气流量比燃料电池阳极通道中的空气流量大得多，因此在专利构建的Sim-Stim界面模型中，将该部分气体通入与燃料电池阴极通道容量相当的空气室中，既可以模拟阴极通道中空气流动的阻力和时间延迟，还可以极大程度上的满足该半实物仿真系统与原型系统在气体流量上的一致性(即质量守恒)；
(2)燃料电池模拟器以及天然气控制阀门通过燃料电池出口排气的焓值与燃料电池进口空气的焓值(传感器测量计算出的)之差，计算出需要通入燃料电池模拟器的天然气量，可以尽可能的模拟燃料电池的排气参数及做功能力(即能量守恒)。因此，本专利中所构建的SOFC/MGT半实物仿真系统中实物与模型之间耦合界面可以保证半实物仿真系统与原型系统的高度一致性，极大程度的提升半实物仿真的仿真可信度。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种应用于SOFC-MGT耦合系统的多尺度半实物仿真方法，其特征在于：包括如下步骤：
1）SOFC-MGT耦合系统划分为实物部分和模拟部分，其中，微型燃气轮机部分为实物部分，固体燃料电池部分为模拟部分；
2）采用基于免方程方法的多尺度实时模拟方法建立固体燃料电池模型；
3）基于OPC标准和数据库技术建立Sim-Stim界面模型，并通过Sim-Stim界面模型将SOFC与MGT相连；其中，所述Sim-Stim界面模型包括空气室、燃料控制阀门、燃料电池模拟器以及控制模型；
微型燃气轮机的排气与空压机的出气换热后经空气室的进口进入空气室；该空气室和燃料控制阀门分别与燃料电池模拟器的空气进口和燃料进口相连，燃料电池模拟器的排气口与燃气轮机的燃烧室相连通；在空气室进口设有温度传感器、压力传感器和流量传感器；
4）所述温度传感器、压力传感器和流量传感器对空气室进口的空气进行实时测量，固体燃料电池模型根据各传感器实时测量出的空气的物性参数计算出固体燃料电池反应后其出口排气的温度、压力和流量参数；
5）控制模型根据空气室进口空气的物性参数和固体燃料电池模型出口排气的物性参数分别计算出空气室进口空气的焓值和固体燃料电池模型出口排气的焓值，并根据两焓值之差计算出需要通入燃料电池模拟器燃料量，然后控制燃料控制阀门开度；
6）空气室的空气和燃料进入燃料电池模拟器后进行混合燃烧，燃烧后的排气进入燃气轮机的燃烧室。
2.根据权利要求1所述的一种应用于SOFC-MGT耦合系统的多尺度半实物仿真方法，其特征在于：所述温度传感器、压力传感器和流量传感器将采集到的数据传输到数据库后，固体燃料电池模型读取各传感器上传到数据库的数据后进行仿真，并将仿真后固体燃料电池模型的输出数据回传到数据库，控制模型读取各传感器上传到数据库的数据和固体燃料电池模型仿真后回传的数据后进行计算得到燃料控制阀门的开度数据，最后，燃料控制阀门根据该开度数据，开启相应开度。
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