零碳/低碳燃料固体氧化物燃料电池-发动机联合动力系统热力学分析

为响应能源动力领域低碳节能的战略需求，促进固体氧化物燃料电池(SOFC)商业化应用，设计了一种SOFC-发动机联合动力系统，以NH₃、H₂、天然气为燃料，并结合尾气余热梯级利用技术。首先建立并验证了系统的数学模型，然后对系统模型进行了热力学分析，探究了不同零碳燃料、低碳燃料应用时关键参数对系统性能的影响。结果表明：燃料流率增大时系统效率无明显变化，H₂作燃料时SOFC与发动机子模块效率最佳，但使用NH₃系统总效率最高，可达81.96%;当量比保持在1时可使系统整体效率达到最优；蒸汽燃料比从0.8降低到0.2时系统总效率随之升高，但其过低也会导致系统经济性变差；理想条件下，该系统应用在动力机械装置中时，考虑到SOFC装置与发动机模块的耦合性，SOFC工作温度维持在600℃～650℃为宜。     

结构可靠度计算中的敏感性因素分析

为确定可靠性分析计算中的敏感性因素 ,提高分析结果的准确性 ,从概率分析的角度出发 ,研究了确定敏感性因素的分析方法 ,用该方法分析了结构静强度可靠度计算中的敏感性因素。在分析过程中 ,用随机变量来描述分析过程中的各种不确定性因素。每个随机变量用各自的概率分布形式和相应的分布参数描述。研究结果表明 :结构的静强度可靠度指标对外荷载比对抗力的取值更为敏感 ,特别是当荷载的变异系数较大时尤为如此     

认知不确定下动态试验误差条件抽样分析方法

为满足武器系统动态试验误差分析的需求,针对试验误差分析中设备和模型的信息缺失影响分析结果的问题,提出了认知不确定条件下动态试验误差条件抽样分析方法.该方法将试验系统的认知不确定性分为模型认知不确定性和测量设备认知不确定性,并推导了二者概率分布间的联系.设计了条件抽样方法以得到认知不确定性和试验误差分布关系.根据试验结果,得到最佳认知不确定参数和试验误差分布.使用该方法对某引信定距空炸试验系统进行了分析,得到了其误差分布,并通过与试验数据及忽略认知不确定条件时误差分布仿真结果的对比表明,运用该方法获得的引信定距空炸试验误差分布与试验结果的相符程度更高.      

SOFC/Micro-GT混合循环系统性能分析

基于总能系统概念讨论固体氧化物燃料电池/微型燃气轮机(SOFC/Micro-GT)间接混合发电系统及其特点,建立SOFC电池堆及系统的物理、数学模型,对700kW级混合系统的稳态全负荷运行工况进行分析,结果表明混合系统净发电效率可达68.3%,加上回收的余热,系统整体热效率可达82.9%。该文还探讨了燃料利用率、平均电流密度、电池温度、压力及蒸汽/碳比等主要参数对系统性能的影响规律,为SOFC/Mciro-GT混合发电系统的设计、优化提供参考依据。     

基于系统仿真的施工导流不确定性分析

施工导流系统风险分析采用Monte-Carlo计算机仿真方法，改变了传统导流标准设计只考虑单一水文不确定性因素及数学模型中水力参数为定值的限制．而基于多元不确定性因素的仿真，由于水文和水力参数的不确定性，使仿真计算的堰前水位具有不确定性．为此，建立了施工导流仿真运算数学模型，采用计算机仿真方法模拟系统运行过程，求解堰前水位，应用中心极限定理确定仿真最小运行次数，通过数据统计分析，描绘出堰前水位的经验累计曲线和概率分布曲线．定义系统在设计挡水位失效的概率来描述施工导流系统的风险率，根据概率分布曲线确定现行导流标准下系统的风险率，为施工导流决策提供技术支持．     

具有喷射制冷的SOFC/TRCC电冷联供系统4E分析

提出了一种通过跨临界CO₂循环(TRCC)和喷射制冷循环(ERC)回收固体氧化物燃料电池/燃气轮机(SOFC/GT)余热的新型电冷联供系统.在工程求解器(EES)软件环境下建立了系统的数学模型，从能量、■、环境和经济(4E)的角度对系统进行研究，分析了关键参数变化对系统性能的影响.结果表明：联供系统在设计工况下净输出功率为272.874 kW,可向用户提供15.785 kW冷负荷，系统总成本为0.288 8元/(kW·h);系统总发电效率、总■效率和能源综合利用效率分别为68.12%、66.60%和72.06%;增加燃料利用率或提高SOFC入口温度和增大TRCC透平入口压力都可提高联供系统的■效率，当空燃比达到10.88时，系统■效率达到最大值66.94%;增大燃料利用率和SOFC入口温度或降低TRCC透平入口压力可降低系统总成本，在空燃比为10.57时达到最小值0.280 8元/(kW·h).     

固体氧化物燃料电池:高效清洁的能源

固体氧化物燃料电池固体氧化物燃料电池(SOFC)是一个将化石燃料中的化学能转换为电能的发电装置。这里所谓的化石燃料可以是天然气、煤气、汽油或柴油以及其它碳氢化合物。能量转换是通过电极上的电化学反应来进行的,图1是传统发电与SOFC电站的一个比较。从中可以看出,利用SOFC进行能量转换没有燃烧和机械过程,从而极大地提高了能量转化效     

投资项目经济评价不确定性分析方法及其应用

用于计算投资项目经济指标的很多基础数据均来自预测和估算，因此经济指标受到各种不确定因素的影响。作者分析了盈亏平衡分析与敏感性分析等常规的不确定性分析方法，指出了这些方法存在的问题，在此基础上提出了一种新的综合运用层次分析法与蒙特卡罗法的不确定性分析方法，给出了用到投资项目经济评价中新的不确定性分析方法的计算方法。对于某投资项目，选取净现值为顶层目标，选取对净现值影响较大的投资额、经营成本和产品价格为模拟量，应用新方法进行了不确定性分析，得出该项目受未来不确定因素的影响很大，项目风险高的结论。案例分析表明，新方法能综合地分析不确定因素对经济评价指标的影响。     

基于节理几何参数不确定性的边坡可靠度分析

基于岩质边坡可靠性受节理面的控制,节理面的随机分布导致边坡可靠系统具有高度不确定性,提出考虑节理几何参数不确定性的边坡可靠度分析方法。以厦蓉(厦门—成都)线高速公路某路堑边坡为例,通过概率图法和数理统计理论,对节理几何参数的概率分布类型进行研究,分析其不确定性,确定节理几何参数的概率密度和统计参数;考虑边坡双滑面破坏模式Sarma法分析安全系数的隐式函数式,根据响应面法重构安全系数近似显式解析表达式,建立以节理几何参数为随机变量的边坡可靠性分析模型,构建极限状态功能函数;以节理倾向、倾角和间距为随机变量,采用蒙特卡罗法产生符合随机变量分布类型的随机数,进行边坡可靠度分析。研究结果表明:所提出的分析模型和方法可反映构造控制的岩质边坡可靠性,为岩质边坡的可靠度分析和支护设计提供理论依据。     

燃料电池混合动力轿车控制策略与参数优化

以某国产经济型轿车为平台,对其动力总成进行了燃料电池混合动力驱动系统的虚拟改装．为提高其整车的经济性和动力性,使用ADVISOR软件对整车性能进行仿真分析,研究了燃料电池混合动力驱动系统开关控制模式和功率跟随控制模式的特性,确定功率跟随控制模式为适合该车型的控制策略．分析了4种典型驱动工况下不同混合动力度的整车经济性及动力性,其中50％的混合动力度是适用于该车型燃料电池混合动力驱动系统最优配置．在此最优配置下,以最小氢气燃料消耗为目标,优化主减速比、燃料电池的最大和最小工作功率以及蓄电池的充电功率,得到了燃料电池混合动力系统的最佳工作点．     

基于MATLAB/Simulink的氢燃料电池系统建模与仿真

车用氢燃料电池在实际应用中易受外界环境和工况变化的影响,存在电压输出不稳定、大滞后性以及燃料安全性等问题,严重阻碍了燃料电池的商业化应用推广.建立更为准确的燃料电池系统模型能够更有效地进行仿真与优化.采用机理建模和辨识建模相结合的方式建立了氢燃料电池系统模型,依据电堆的实际情况建立了输出电压、输出功率的半经验模型;根据燃料电池系统的工作原理,建立了燃料电池空气供给系统和氢气供给系统的机理模型,并在MATLAB/Simulink环境下进行了仿真分析.结果表明:该模型能有效反映电堆运行的工作压力、电堆温度、阴阳极工作压力差以及氧气过量比等关键参数的静、动态变化,进而绘制不同工况下的输出电压、输出功率随负载电流的关系曲线图,从得到的关系曲线图中,得出不同参数的变化对燃料电池运行的影响结果.     

板式固体氧化物燃料电池的热应力分析

为了深入掌握固体氧化物燃料电池(SOFC)的结构性能,进而提高其可靠性,在对SOFC的内部流动和电化学特性进行数值模拟,对顺流和逆流两种流动情况下板式SOFC内温度分布、电势特征和电流密度特征进行分析的基础上,将数值计算得到的温度场作为载荷施加到SOFC的热应力模型中,建立了数值模拟SOFC的有限元热应力模型,对SOFC关键结构中的三合一电极板中的热应力分布特征进行了分析研究.研究结果表明:相对于顺流形式,逆流形式燃料入口附近的温度梯度要大得多;材料间热膨胀系数的不匹配导致了热应力的产生;热应力的大小与温度分布和温度梯度密切相关.由于过大的热应力可能会导致SOFC结构开裂甚至破坏,该研究工作为SOFC单电池和电池堆的设计优化提供了重要的理论依据.     

APGC燃机与燃料电池复合发电系统性能分析

基于新型环境压力下吸热燃气轮机循环APGC(ambient pressure gas turbine cycle),提出了APGC燃气轮机和常压固体氧化物燃料电池(SOFC)组成的复合发电系统.利用商业软件Aspen plus,建立了APGC燃气动力装置以及常压SOFC的数值分析模型.以西门子公司生产的120 kW燃料电池结构及设计参数作为分析基础,探索了APGC燃气轮机和SOFC组成的常压SOFC/APGC复合发电系统的性能.研究结果表明:复合装置的发电效率可以达到66.5%,显示出复合发电性能的优势.     

中低温固体氧化物燃料电池电解质材料研究进展

 固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种全固态的电化学能量转换装置,它的能量转换效率高达70%,且其尾气中的有毒成分含量极低,是未来化石燃料发电技术的理想选择之一。SOFC 具有较宽的工作温度范围,通常在450~1000℃。高温下（800~1000℃）尽管SOFC 在燃料选择方面具有更高的灵活性,但是材料性能衰减的加快、运营成本的提高,以及系统的开关速度变慢等一系列缺点也愈加明显。因而,SOFC 主要朝着低温化的趋势发展。降低SOFC 工作温度最有效的方法是提高固体电解质的电导率,以尽量减少电池的欧姆阻抗。本文综述了萤石型、钙钛矿型和复合型3 类固体电解质材料国内外的研究进展,同时展望了未来中低温SOFC 电解质材料的研究方向。钙钛矿型电解质材料在中低温下具有较高的纯离子电导率,且具备丰富的改性空间,有望成为将来中低温SOFC 电解质材料的首选。     

固体氧化物燃料电池-温差热电混合系统的性能优化

本文建立了一类不可逆固体氧化物燃料电池(SOFC)与半导体温差热电发电器(TEG)的混合发电系统模型,基于非平衡态热力学理论,导出混合系统一些重要性能参数诸如输出功率、效率和最小电流密度等的一般表达式,分析系统的性能特性和优化性能,给出系统在最大输出功率或最大效率时的优化条件,确定系统一些重要性能参数的优化工作区域,详细讨论系统的一些主要不可逆性对系统优化性能的影响,得到一些有意义的新结论.所得结果可为实际混合发电系统的设计和优化运行提供理论依据.     

SOFC/MGT混合发电系统变工况控制模式及性能分析

以220kW的SOFC/MGT混合发电系统为研究对象,建立了相应的数学模型,分析了不同控制模式对混合发电系统变工况性能的影响.结果表明:对于220kW的SOFC/MGT混合发电系统,在单独SOFC燃料控制模式(Case 1)下,系统的稳定负荷必须大于70%;在变转速控制模式(Case 2)下,系统的稳定负荷必须大于77%;而在定转速恒定电池温度的控制模式(Case3)下,系统最低负荷可以低到59%.在相同负荷条件下,Case 2对应的系统效率最高,Case 1对应的系统效率最低.为保证混合发电系统的高效率,并扩大混合发电系统的运行范围,提出了一种新的控制模式,可以使得混合发电系统最低负荷达到45%,而系统效率始终保持在56.4%以上.     

基于ABC-SVM模型的固体氧化物燃料电池预测控制仿真研究

为了满足直流负载电压的稳定性及固体氧化物燃料电池（SOFC）的耐用性和安全性的要求,设计了两个控制回路分别对SOFC的输出电压和燃料利用率进行控制。通过设计一个简单的控制回路来使燃料利用率保持在恒定值,并在此基础上开发了一个非线性模型预测控制器以控制SOFC的输出电压。该非线性模型预测控制器基于改进的支持向量机（SVM）预测模型,首先利用Lipschitz quotients准则确定SVM预测模型的结构,然后通过人工蜂群算法（ABC）优化SVM参数。仿真结果表明,所提的基于ABC-SVM模型的SOFC预测控制算法可以很好地跟踪电压设定值,证明了ABC-SVM模型在SOFC非线性动态建模中的有效性。     

考虑风光不确定性的综合能源系统区间优化调度

针对风力发电、光伏出力的不确定性以及P2G(power to gas)设备对综合能源系统调度的影响,研究以热电联产系统、燃料电池、蓄电池和P2G等设备组成的综合能源系统,主要基于经济成本和环保减排方面建立系统运行总成本最小、满足各设备约束条件、考虑风电和光伏出力的不确定性的综合能源系统区间经济调度模型。利用区间数表示综合能源系统中风电、光伏出力的不确定性,并通过线性化将模型转化为确定性的混合整数线性规划模型,利用Python3.8.2进行建模,并采用Gurobi求解器对其进行求解。最后,通过实例分析了P2G设备对降低系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性。     

Process modeling of fuel cell vehicle power system

Constructed here is a mathematic model of PEM Fuel Cell Vehicle Power System which is composed of fuel supply model, fuel cell stack model and water-heat management model. The model was developed by Matlab/Simulink to evaluate how the major operating variables affect the output performances. It shows that the constructed model can represent characteristics of the power system closely by comparing modeling results with experimental data, and it can be used in the study and design of fuel cell vehicle power system. Supported by the National High Technology Research and Development Program of China (Grant No. 2007AA05Z145), State Key Development Program for Basic Research of China (Grant No. 2007cb209707) and Shanghai Science and Technology Project (Grant Nos. 06SN07115 and 07JC14024)