混合式物理系统（共7篇）
混合式物理系统 篇1
0 引言
近年来,数字物理混合仿真技术越来越广泛地应用于电力电子和电力系统领域,是研究分析由大规模电力电子器件构成换流器的交直流混合电力系统的有效手段。数字物理混合仿真又称硬件在环(HIL)仿真,其结合了实时数字仿真和动态物理模拟仿真的优点,既可以对大规模复杂电网进行实时数字仿真,也可以对含大规模电力电子器件开关快速动作的换流器进行精确模拟,大大提高了仿真的效率和仿真的性能[1,2]。
国内外学者已将数模混合仿真技术广泛应用于继电保护系统开发测试[3,4]、功率变换器控制器[5]及电能质量调节器[6]等电力电子换流器开发设计中,这类系统中数字仿真侧和物理模拟侧之间交互的信号都在低功率水平,称为控制信号硬件在环(CHIL)仿真。对于数字侧与物理侧既有信号流,又有功率流的数模混合仿真[7,8,9,10,11],需要转换设备和适当的功率放大器等接口装置,这类系统仿真称为功率连接型硬件在环(PHIL)仿真。文献[12]为了研究实际同步发电机与模拟电力系统之间的相互作用,开发了一套实验室测试装置;文献[13]建立了一个1 MW的风力发电机机舱测试平台;文献[14]将一个2.5 MW变速电动机驱动器与实际电力系统相连,通过与仿真系统连接的可变电压源集成驱动,实现了数字物理混合仿真。PHIL仿真技术因其具有的优点,将在未来电力系统分析研究中发挥重要作用。但与相对成熟的CHIL仿真技术相比,PHIL也有许多新的问题需要解决。在PHIL仿真过程中,由于功率接口引入的误差,如时间延迟、畸变等,给仿真系统的稳定性和精确性带来了系列问题[15,16,17]。为了使PHIL仿真技术更有效地应用于电力系统分析研究中,需要采用合适的接口算法和控制方法提高其性能。
接口算法是PHIL仿真系统的关键,针对不同研究对象,采取合适的接口算法,可以有效提高PHIL仿真系统的稳定性和精确性[18,19,20]。很多专家学者已对其进行了深入的研究,截至目前,接口算法主要有以下5类[21,22,23]:理想变压器模型(ITM)算法、部分电路复制(PCD)算法、阻尼阻抗法(DIM)、时变一阶近似(TFA)算法、输电线路模型(TLM)算法。ITM算法是最传统、实施起来最方便的一种接口算法,已被应用于各领域PHIL仿真研究中[24,25,26]。PCD算法也被成功应用于大型电路仿真软件SPICE中[27]。文献[7,8,9,10]采用基于行波理论的输电线路模型法实现了高压直流输电系统数字物理混合仿真。但不同接口算法在保证PHIL仿真系统稳定性与精确性方面各有优缺点,如何根据实际仿真系统设计接口算法是目前需要解决的难点问题。
本文在分析功率接口所带来的稳定性和精确性问题的基础上,对各类算法的基本原理、优缺点以及改进算法进行了分析;对比分析了各类算法的特性及其适用领域,并通过仿真验证了常用接口算法的稳定性和精确性性能。最后根据现有算法的问题与不足,结合当前电力系统仿真技术的新需求,对接口算法需要解决的关键技术问题和发展趋势进行了展望。
1 PHIL仿真系统的结构原理及存在的问题
PHIL仿真系统主要由数字仿真系统(DSS)、物理仿真系统(PSS)和功率接口3个子系统构成,其具体结构如图1所示。
DSS子系统通常为大规模的交流系统,运行于实时数字仿真器中。在仿真运行过程中,数字仿真器在每个积分步长内需要完成外部信号的采集、模型的实时求解以及对PSS子系统进行激励等功能。PSS子系统主要包括按一定模拟比缩小了的物理模型,以实现对实际系统中电气元件的精确模拟。
功率接口子系统连接DSS和PSS子系统,实现两个子系统间的能量和信息交换。主要由接口硬件装置和接口算法两部分组成。其中,接口硬件装置包括数模转换器、模数转换器、四象限功率放大器和电压/电流互感器等装置。功率放大器通常为大功率电压源变换器,在分析研究时,通常将其等效为延迟环节和受控电压源的组合。数模转换器将DSS侧的数字信号转换为模拟信号,经功率放大器放大后传递到PSS侧,以驱动物理模型正常工作。但此过程中,如果在tk时刻,功率放大器引入了误差ε,则在物理侧会产生相应的系统电流误差Δi2,以电压型ITM算法为例进行推导如下:
式中:Δv2为接口装置产生的电压误差量;ZH为物理侧的等效阻抗。
相应误差量将被电流互感器采集,经模数转换后,反馈回实时数字仿真系统,参与下一仿真系统状态的求解,结合式(2)和式(3)计算可得其在数字侧电压v1中所产生的误差。
式中:uS为DSS子系统电源电压;Δv1为数字侧电压误差量;i1为数字侧电流;ZS为数字侧的等效阻抗。
以此循环下去,若ZS/ZH>1,该误差量将被不断放大,最终导致系统失去稳定,此即接口稳定性问题。此外,由于接口延时和互感器噪声等的存在导致PHIL仿真系统与原始系统难以保持一致,此即接口精确性问题。因此,功率接口的引入导致了PHIL仿真系统稳定性和精确性问题,而接口算法具有传输信号处理的功能,其对于PHIL系统的仿真特性有着至关重要的作用。
2 接口算法
2.1 ITM算法
ITM算法是PHIL仿真技术最早采用和最易实现的方法。根据被放大信号的类型,该算法分为电流型ITM算法和电压型ITM算法,其结构如附录A图A1所示。
ITM算法是以电路中的替代定理为理论依据,以常用的电压型ITM算法为例,其数字侧采用受控电流源来等效模拟物理侧电路,控制电流是实际物理侧电流互感器的量测电流经模数转换后得到的;物理侧采用受控电压源来等效模拟数字侧电路,其控制电压是数字侧电压经数模转换和功率放大器放大后的结果。在考虑各环节总延时的情况下,可得ITM算法的等效开环传递函数为:
式中:td为接口延时。
根据奈奎斯特稳定判据,可知电压型ITM算法稳定的充要条件为:
ITM算法的优点在于其原理简单,且易于实现。其缺点在于接口稳定性取决于ZS和ZH的大小关系,在实际系统中,ZS和ZH的值可能是变化的,致使其稳定性较差,在一定程度上限制了该算法的应用;同时,由接口延时所产生的仿真误差会在每个仿真步长内进行累加,将对仿真的精确性产生影响。针对该算法存在的不足,衍生出诸多改进的ITM算法。
2.1.1 稳定性改进算法
1)增加电感(HIA)法
对于电压型ITM算法,根据其稳定性判据,文献[28]中提出在物理侧串联接入一个电抗器LADD来提高功率接口的稳定性,这是最简单易行的方法,其LADD的最小值应大于L*ADD(系统稳定的临界附加值),以此来保证接口的稳定性。但由于附加的电抗器会影响仿真的精确性,因此需要选取合适的电感值。
2)反馈电流滤波(FCF)法
文献[29]中采用FCF法有效改善了接口的稳定性,其核心思想是将物理侧实测电流经过适当的滤波器反馈回数字侧,通过这样的处理,改变了开环传递函数,并可通过修改滤波器参数来折中满足功率接口稳定性和精确性的要求。但实际仿真中,该滤波器的参数选取较复杂,还未形成完善的设计方案。
3)多速率分区(MRP)法
基于现代实时计算系统的体系结构,文献[30]提出了MRP法,对不同的子系统采用不同的积分步长来模拟仿真。通常将仿真系统分成多个不同采样速率的子系统,主要分为慢速采样子系统和快速采样子系统,其分区原则取决于网络的拓扑结构及其组成元件。PHIL系统的仿真特性与积分步长密切相关,积分步长越小,其仿真效果越好,但受到实时仿真器计算能力的限制,快速采样子系统的规模有限,只能尽可能多地包含原系统网络,以此来保证系统的稳定性与精确性。实际仿真时,也常采用MRP和FCF相结合的ITM接口算法。
4)切换算法
为了保证系统在各种工况下都能满足稳定性要求,文献[31]提出了改进的ITM切换算法。主要是根据电压型ITM算法和电流型ITM算法的稳定判据正好互补的特性,在电压型(或电流型)ITM算法难以满足系统稳定的要求时,切换到电流型(或电压型)ITM算法的系统,以保证系统的安全稳定运行。该算法的核心问题是如何确定算法的切换条件,目前还没有统一的衡量指标。
2.1.2 精确性改进算法
1)时间延迟补偿法
针对接口延时所导致的仿真结果精确性问题,文献[32]根据交流信号的时移等价于固定频率下相移的原理,提出了一种在反馈电流中增加时间延迟补偿的方法。该方法实现过程主要分为以下三个步骤:首先,对物理侧采集的电流进行傅里叶分解,将其分解至13次谐波;其次,把每次谐波都进行一个相应的相移;最后,将补偿后的电流反馈回数字仿真系统中。该补偿方法的不足是它假定系统的基频是固定的,但当系统频率变化时,可能会产生误差。此外,当接口连接的是瞬态变化的系统,其就不能正常工作,这是因为该方法无法预测系统的运行状态。
文献[33]对上述算法进行了进一步的改进,其时间延时补偿过程与前述方法相似,不同之处在于补偿对象是实时数字仿真侧的电压信号,且采用的是实测的频率,有效避免了系统频率变化所带来的误差。但仍存在不适用于瞬态变化系统的问题,同时也受到傅里叶计算时间的限制,无法实现对所有谐波进行处理。为了提高该方法的精确性,应在保证实时仿真的同时尽可能多地对谐波进行补偿。
2)附加接口滤波器法
文献[34]在分析影响PHIL仿真精确性因素的基础上,提出在数字侧和物理侧附加接口滤波器的改进算法,该算法是利用高通滤波器在低频区呈现高阻抗、在高频区呈现电阻性能的特性来提高仿真的精确性,具体表现为频率的补偿和对噪声的免疫,同时也提高了接口的稳定性。但其只是改善了仿真的精度,并没有完全消除时间延迟所带来的误差。
2.2 PCD算法
PCD算法最早是由R.Kuffel等人提出的,其思想源于稀疏技术,该方法先将原始电路划分为多个子电路,再利用迭代法求解,其接口等值电路见附录A图A2。原始电路中的连接阻抗ZSH被同时连接在了数字侧和物理侧[35]。
PCD算法的开环传递函数为:
分析可知,对于一个电阻性网络,PCD算法稳定性要高于ITM算法,这主要是由于它可以很容易地实现GOL_PCD的幅值小于1。若该算法在指定应用中是收敛的,则可通过足够多的迭代次数来保证其精确性,但在实时应用中,每个积分步长只能进行一次迭代,因此每次迭代的误差应尽可能的小,即ZSH的值要尽可能大于ZS和ZH,以提高系统的仿真精度。
PCD算法相比于ITM算法具有较高的稳定性,但由于在实际应用中很难实现ZSH的值大于ZS和ZH,导致其仿真精度较低,限制了该算法的推广应用。
2.3 DIM
DIM在电压型ITM算法和PCD算法的基础上,增加了一个阻尼阻抗Z*,结合了两者的优势,呈现出较好的精确性和稳定性特性。采用该算法的PHIL仿真等值电路见附录A图A3。分析可知,当Z*=0时,ZSH和Z*间的节点电压v*(t)=v1(t),DIM变成了PCD算法;当Z*趋于无穷大时,相当于开路,数字仿真系统中流过的电流就等于i1(t),DIM转化为ITM算法。因此,根据Z*的取值,可使其接口稳定性介于PCD算法和ITM算法之间。该算法的开环传递函数为:
由式(7)可知,当Z*=ZH时,GOL_DIM=0,PHIL仿真系统是绝对稳定的,同时一个积分步长内所产生的仿真误差也不会传递到下一个积分步长中,有效提高了仿真的精确性。因此,在已知物理侧结构参数的情况下,DIM在稳定性和精确性方面都优于其他接口算法。
由于硬件侧不是理想模型,获取ZH的精确值并不容易,且其值也可能是变化的,因此,如何实现物理侧等效阻抗的实时跟踪是一个关键问题,专家学者们也相继提出了DIM的改进算法,主要包括以下3种。
1)阻抗匹配法
针对DIM存在的问题,有学者提出了利用物理侧电压电流有效值实现在线更新Z*的改进算法[18],但该算法只适用于物理侧是阻性负载,其应用局限性较大。因此,文献[36,37,38]中采用分别计算等效电阻R*和等效电感L*的方法对其进行改进,通过获取物理侧电压电流的基频有效值和相角差来求解出R*和L*,进而实现负荷的动态阻抗匹配,提高仿真的精确性和稳定性。然而,该算法是在假设系统频率不变的基础上实现的,当系统频率变化时,获得的L*值是不精确的,且当物理侧是未知的有源系统时,该算法便不再适用。
2)宽频带系统识别法
为了实现DIM阻抗的实时匹配,宽频带系统辨识技术被应用于DIM算法中[39]。该改进算法主要是通过在功率放大器中注入白噪声扰动,得到小信号响应,再利用互相关分析方法求出宽频带估计阻抗,最后采用最小二乘法拟合得出实时更新的阻尼阻抗Z*,从而保证动态和瞬态条件下接口的稳定性,并有效提高仿真的精确性。然而,该算法具体实施应用非常困难,其实用性有待进一步验证。
3)SDIM-ITM接口算法
文献[40]提出了简化阻尼阻抗算法(SDIM)和ITM相结合的新型接口算法,其中SDIM采用戴维南等值模型实现Z*的实时跟踪[41]。该算法的实时数字仿真系统中有两套相同的子系统,分别采用SDIM接口和ITM接口。仿真过程中物理侧只由ITM接口进行激励,而由SDIM接口所连接的子系统提供数字仿真结果,有效结合了SDIM和ITM的优点,具有良好的仿真效果。但由于其在数字仿真系统中有两套子系统,占用计算资源较大,限制了该方法在大规模系统仿真中的应用。
2.4 TFA算法
TFA算法是在假定物理侧系统可简化等效为一阶线性系统(RC或RL系统)的基础上提出的[42,43]。其主要是利用历史仿真数据,在仿真过程中求解物理侧模型的系数并进行在线更新,进而实现在数字仿真侧修正接口所带来的误差。其接口等值电路如附录A图A4所示。以RL系统为例,对TFA的基本原理进行分析。
假设其物理侧满足式(8)的等式约束。
式中:a和b为未知系数;i2和v2分别为物理侧电流和电压。
对其进行梯形近似并整理可得:
式中:α和β为未知系数,可通过式(10)得到。
进而可根据上一仿真步长中的电压v1(k-1)和电流i2(k-1),近似求出物理侧电流i2(k),反馈回数字仿真侧,通过反复迭代,最终实现对仿真误差的修正。
TFA算法本质上是一种预测算法,不适用于非线性系统和高频系统。此外,该算法还存在以下缺点:1当电压和电流变化缓慢时,可能会导致矩阵奇异,严重时会导致振荡;2稳定性较差;3对噪声非常敏感,在实际应用中可能难以满足精确性的要求。因此,TFA算法难以实际应用。
2.5 TLM算法
TLM算法是将数字侧和物理侧间的连接电感或电容按TLM来处理,然后再根据分布参数传输线路Bergeron等效模型对其进行计算[44,45]。其接口等值电路见附录A图A5。其中,Zeq为L/τ或τ/C,为线路特性阻抗,τ为线路行波传输时间,L和C分别为单位长度电感和电容,在PHIL仿真中,其值应大于等于接口延时td,以实现对td的精确补偿,保证仿真的精确性。
由于TLM算法是严格基于梯形近似法实现的,其稳定性较好。同时,利用等效TLM算法实现数字侧和物理侧的解耦较为方便,且易实现,已被广泛应用于电力系统仿真领域中。但该算法也存在一定缺陷,在仿真过程中,td可能会随着负载状态或信号频率变化而改变,τ为固定值时将会降低仿真的精确性。Zeq的数值依赖于解耦元件,只要仿真系统发生变化,Zeq也会跟着改变,其灵活性较差。此外,其对连接线路长度也有严格要求,限制了该方法的应用领域。
针对短线路连接系统,根据线路行波传输时间τ由其传播速度v和传播距离l决定的原理,文献[46,47,48,49]采用了如下解决方案。
1)通过增加线路长度l来满足时序要求,但同时也增加了系统损耗。
2)在不改变线路长度的情况下,增加单位长度电感L或电容C,达到使τ增加的目的,同时在接口中进行相应补偿,保证仿真系统暂稳态特性保持不变,但实现起来较复杂。
3)利用原仿真系统中的无功特性元件进行解耦,无需附加C或L,简化了操作,但是适用领域有限。
3 接口算法的对比分析
各类接口算法在PHIL仿真中具有不同的仿真性能,结合国内外相关研究成果,分别从算法稳定性、仿真精确性以及实施难易度方面对5类算法进行对比,结果如表1所示。表中,☆越多表示性能越好。
通过对不同算法特性的对比分析,可得如下结论:1由于TFA算法的低稳定性和PCD算法的低精确性导致两者难以被推广应用,逐渐淡出接口算法的研究领域;2通过合理选择电压型ITM算法或电流型ITM算法,可使其在不同系统研究中具有良好的特性,但由于稳定性相对较差,限制了其在非线性系统中的应用;3TLM算法凭借其自身的延时补偿性能,有效提高了仿真系统的精确性,但由于其灵活性低,在非线性系统研究中性能较差,且实现起来较复杂,使其应用具有一定的局限性;4在实现阻抗实时匹配的基础上,DIM的特性要明显优于其他算法,但对于硬件侧未知或结构复杂的仿真系统,其阻抗匹配方法需要进一步的研究。
结合第2节的分析和上述综合比较,可以看出,ITM算法、TLM算法和DIM仿真特性较好,是目前PHIL仿真系统中具有应用前景的三类接口算法。因此,本文对其进行仿真对比分析,进一步验证三类算法的有效性及其适用性。
3.1 ITM算法、TLM算法和DIM的仿真分析
为了有效地分析ITM算法、TLM算法和DIM的稳定性和精确性,在PSCAD/EMTDC中搭建了如图2所示的简单系统模型,其DSS和PSS之间分别采用电压源型ITM算法、TLM算法与阻抗实时匹配的DIM接口连接。仿真步长为20μs,仿真时间为2s,硬件延时均为100μs,具体仿真参数如下:数字侧等效电源US为10kV,物理侧等效电源UH为4kV,数字侧等效电阻RS和电感LS分别为5Ω和0.01 H,物理侧等效电阻RH和电感LH分别为10Ω和0.012H,线路连接电感LSH为0.001H。
3.1.1 稳定性对比分析
为了验证物理侧参数变化后,三类接口算法的稳定特性,在系统运行1s时,改变其物理侧阻抗,使其电阻和电感都增加至原来的1.5倍,1.3s时,都减小为原来的50%,进而得出参考系统与ITM算法、TLM算法、DIM接口系统数字侧电压的对比波形如图3所示。
由图3可以看出,当物理侧阻抗在运行过程中发生变化时,TLM和DIM算法可以保证系统安全稳定运行,而当物理侧阻抗小于数字侧阻抗时,ITM接口系统失去稳定,与前述稳定性分析结果一致。
3.1.2 精确性对比分析
PHIL仿真系统的稳定性是全局的,而其精确性却是局部的,这是由于经过接口算法的处理,DSS与PSS将呈现不同的仿真精度,为此本文将对两子系统分别进行精确性对比分析,并同时考虑了PSS为线性系统和非线性系统两种情况。
1)PSS为线性系统
采用上述系统仿真参数,在稳定运行基础之上对比分析DSS侧的电压波形以及PSS侧的电流波形,并以参考系统为标准,结合式(11)对其进行绝对误差分析,仿真结果如图4和图5所示。
式中:X为对比变量;Xorig为参考系统变量。
通过对比分析可知:对于DSS子系统而言,DIM算法相比于其他接口算法具有较高的仿真精度,TLM算法的精确性也要优于ITM算法;而对于PSS子系统,由于TLM算法具有延时补偿特性,其仿真精度要高于其他算法,并且相位超前,因此仿真精度受接口延时影响较大,可通过延时补偿控制方法来提高PHIL系统的仿真精确性;ITM算法精确性略高于DIM,与之前仿真精度的理论分析基本一致。
2)PSS为非线性系统
在图2系统物理侧添加一个二极管后进行仿真,可得PSS非线性系统情况下,三种接口算法精确性对比结果如图6所示。
对仿真结果分析可知,TLM算法受非线性系统的影响较大,其DSS侧电压发生了畸变,仿真精确性较差;ITM算法和DIM算法则几乎不受非线性系统的影响,仿真特性与PSS为线性系统时基本相同。
综合上述分析,在实现阻抗实时匹配情况下,DIM相比于ITM算法和TLM算法具有较高的稳定裕度和仿真精度,更加适用于物理侧阻抗参数时变或非线性的系统。
4 结语
接口算法直接制约了PHIL仿真系统的性能,是数字物理混合仿真系统中需要解决的关键问题之一。本文在分析PHIL仿真系统结构及其接口问题的基础上,对接口算法基本原理、各类算法的研究现状及其优缺点进行了叙述和总结,对比分析了各类算法的特性;从分析结果可以得出,ITM算法、TLM算法、DIM具有较好的应用前景。ITM算法接口稳定性较差,TLM算法在非线性系统中仿真精度低,实现过程复杂,DIM的阻抗实时匹配较困难,是各类算法应用需要解决的关键问题。
针对PHIL仿真系统的全新特征及其发展需求,未来接口算法研究的发展趋势主要包含以下几个方向:1对于不同研究系统,根据实际物理系统已知的结构参数求取其等效阻抗或利用参数辨识技术获取未知系统阻抗参数来实现DIM阻抗的实时匹配是亟待突破的难题;2随着实时数字仿真系统运算能力和速度的不断提高,将SDIM-ITM接口算法应用于大系统仿真是一个可行的方案;3TLM算法实现较为复杂,如何将接口集成化、模块化是TLM算法需要解决的关键技术;4接口硬件装置参数对仿真效果有较大影响,如何根据系统信息设计选取低输出阻抗、宽频带和延时小的接口硬件装置或调整接口电路参数提高仿真性能是研究的重点;5研究开发可以同时保证PHIL仿真稳定性和精确性,且不受物理侧参数影响的接口算法具有重要的研究意义。
附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。
混合式物理系统 篇2
大容量光伏、储能设备接入电网后,将导致电力系统运行特性发生变化,这引起了电网规划、设计、生产、运行等部门的广泛关注。为了深入开展新能源接入电网后的动态特性等方面的研究工作,华北电网有限公司建设了光伏、储能物理实验系统,并与RTDS实时数字仿真系统一起闭环构成光伏、储能接入电网的物理数字混合仿真实验平台,开展“实际”的光伏电站接入“仿真”的电力系统后的特性研究。
物理数字混合仿真结合了物理模拟和数字仿真的优点,是仿真发展的新思路。文献[1]从系统稳定性的角度对物理、数字互联的混合仿真模型进行了理论分析;文献[2]对混合仿真在特高压交直流电网的应用进行了研究;文献[3]重点介绍了物理和数字仿真子系统边界条件的实现及联合仿真系统的搭建。文献[4]阐述了双馈变速风力发电机数模仿真中数字模型和控制系统的实现方案。但是从目前的研究来看,采用物理数字混合仿真的方式,研究新能源接入电网后新能源系统和大电网系统之间相互影响的文献还不多。
本文首先从物理和数学两个方面分析混合仿真原理,然后介绍系统的实现方案,并着重描述仿真系统的物理数字接口,即扰动器的原理和结构。最后,通过一个实际光伏电站接入仿真系统的实例验证本系统的正确性。
1 物理数字混合仿真的原理
电力系统中的物理仿真是将实际电力系统经过等值折算后采用实际元件对系统进行模拟,不需要确定设备的数学模型,但它存在建设投资巨大、参数更改困难、模拟规模有限等缺点。数字仿真用数学模型来研究电力系统的物理过程,该方法可实现大规模电网的仿真和计算,但仿真结果受模型、参数、算法的影响较大,建模的好坏直接影响结果的精度和可信度[5]。在新能源接入电网的仿真研究中,采用物理数字混合仿真能够兼顾上述2种仿真方法的优点。用物理装置模拟建模效果不理想或模型未知的元件,用数字仿真模拟大规模电力系统,在实际的仿真研究中取得了理想的效果。
从数学原理上看,数字仿真系统为时间离散的数学差分方程。它是从描述实际系统行为的微分—代数方程组出发,实时求解这组微分—代数方程;而物理仿真系统的行为也可以用一组微分—代数方程来描述。因此,物理仿真和数字仿真都再现了实际系统的行为,它们具有很好的统一性,统一到了描述系统行为的微分—代数方程组这个数学模型上。所以,如果能够为2个仿真子系统形成统一、协调的接口条件,那么完全可以利用物理方法和数字方法联合模拟一个真实系统。
从电路原理来看,物理和数字模型可相互把对方端口网络视为自己的一个元件支路。实现模型互联的关键在于如何使互联端口的电压变量和电流变量同时分别满足数字模型和物理模型的电路定理。依据替代定理:如果将电路的某一部分以单端口网络的形式从电路中取出,并且同时已知其端口电流或电压,则被取出的部分可以用相应的电流源或电压源来替代而并不改变电路其余部分的状态。因此,只要将一种模型的端口电流变量或电压变量取出,通过信号传递的方式在另一种模型中以动态刷新的电流源支路或电压源支路替代,混合模型就可由拓扑分离的物理模型和数字模型组合而成。
2 系统实现方案
2.1 系统介绍
光伏、储能物理数字混合仿真系统包括:单晶硅光伏阵列、储能电池及电池管理系统(简称BMS)、双向变流器、变压器、电网扰动器、RLC负载、光纤变送器[6]、RTDS实时仿真系统以及监控系统等。系统结构如图1所示。
图1中,电网扰动器[7,8]是整个混合仿真系统中物理部分和数字部分联系的纽带。通过扰动器的沟通,系统组成了实际的光伏、储能物理设备和数字的电网模型之间的互动平台。一方面对于光伏、储能系统来说,它的并网点电压受到RTDS所构建的虚拟大电网的控制。这就模拟了光伏电站接入电网后,其外特性随着电网特性的变化而变化;另一方面对于RTDS实时数字仿真系统来说,它的运行状况会受到实际光伏、储能系统的电气外特性的影响。这就模拟了在大规模新能源接入电网后电力系统运行特征的变化[9,10,11,12]。
扰动器还是模拟电网系统故障的执行机构。它除了可进行电压波动、频率波动、三相不对称、电压跌落等系统扰动及保护特性实验外,还能跟踪RTDS实时数字仿真系统输出的电压指令信号,改变双向变流器交流侧电压、频率等,实现系统闭环测试。
光纤变送器是电气量小信号远距离传输的数据传输设备。由于RTDS和扰动器的电气量接口信号均为±5 V,在远距离传输过程中不可避免地会受到干扰和衰减,这将会降低信号的准确度,影响实验效果。而且电气量远距离传输还有可能引入暂态高压,损坏实验设备。光纤变送器在本端将电气量进行模数采样后,通过光纤通信将数字化的采样信号传输到远端,然后再在远端的光纤变送器上进行数模转换,还原出电气量信号。采用这种方法,光纤变送器实现了在仿真系统闭环实验中信号的实时、准确地传递。
光纤变送器原理如图2所示。
光纤变送器具有如下特点:信号传输精度高,可达0.2级;信号传输延迟小,小于0.3 ms;信号传输稳定、可靠,不受电磁干扰影响。
BMS为电池的集中管理部分,它主要由BMS监控系统、电池温度控制模块、电池参数检测模块、充/放电控制模块和电池均衡控制模块组成,结构图如图3所示。
BMS监控系统往下通过CAN通信网络与其他模块进行通信,根据得到的数据计算电池荷电状态(SOC),分析电池工作状态,分级报警以及对电池进行相应的控制。BMS监控系统往上通过以太网与整个系统的监控系统相连,一方面将BMS的运行数据传递给监控系统,另一方面接收监控系统下发的用户控制命令和协调控制的控制信号。电池参数检测模块实时检测各个电池的电流、电压和温度等参数。充/放电控制模块通过对电池的充/放电过程进行控制,避免电池过充或者过放。电池均衡控制模块对电池的充/放电过充进行均衡控制,避免产生因电池容量不均衡而造成的电池损坏。
双向变流器是系统的交、直流连接的核心部分。当光伏、储能系统向电网系统发电时,双向变流器将直流侧的电能转变为交流电,通过变压器升压后送给电网;当电池储能系统需要从电网侧系统充电时,双向变流器又将电网侧的交流电转变为直流电给蓄电池充电。
双向变流器的控制电路由DSP板、控制板、采集板和驱动板构成。控制板将采集板采集的电流、电压信号送给DSP板,DSP板对输入数据进行运算处理后,一方面将控制脉冲通过驱动板提供给IGBT,实现并网时功率因数为1;另一方面进行最大功率跟踪(MPPT)控制,使直流系统始终工作在最大功率点处。
监控系统除了能够实时监控整个系统中各个设备的运行情况外,它还是系统发电协调控制的管理机构。监控系统实时采集BMS和变流器的运行数据,控制电池的充放电和双向变流器的输出功率,达到光伏、储能协调控制的目的。
光伏、储能物理数字混合仿真系统的主要运行模式如下。
1)光伏发电模式:
光伏阵列单独通过双向变流器并网发电。
2)储能充放电模式:
在BMS的控制下,光伏阵列对蓄电池组进行充电,或者通过双向变流器使用网侧电源给蓄电池充放电。在实验过程中可以模拟蓄电池组的各种运行工况,如正常充—放电、欠充—过放、过充电特性等。
3)光伏、储能系统接入电网后性能测试模式:
将实际的光伏、储能系统接入RTDS模拟的数字电网中,通过扰动器产生各种电网故障,以此来研究光伏、储能系统和电网之间的相互影响。
4)光伏、储能联合发电模式:
在系统要求的出力曲线的约束下,光伏、储能联合向系统中输送电能。其中,光伏阵列根据天气情况尽量满发,监控系统对双向变流器和BMS进行统一协调控制,通过蓄电池组的充放电对发电总功率进行调节。
2.2 以扰动器为核心的物理和数字仿真接口
物理数字混合仿真系统中的物理系统、数字仿真系统各自独立运行,通过扰动器的联系实现数字系统、物理系统之间的电压同步和电流反馈。扰动器实时跟踪RTDS的输出电压,将RTDS输出的±5 V电压波动放大为380 V的电压波动,然后接入物理系统来模拟电力系统故障。扰动器的原理如图4所示。
如图4所示,电网侧输入的三相电源通过变压器、输入电感向功率单元提供工作电源。功率单元在控制脉冲的作用下完成四象限的功率交换并输出不同的电压波形。
为了减少输入电流中的谐波、提高功率因数,变压器采用相位彼此差开相等电角度的多副边结构,每一组副边接一个基本功率单元,这样构成多级移相叠加的整流方式,大大改善网侧的电流波形,提高网侧的功率因数,无需任何功率因数补偿及谐波抑制装置便可将负载下的网侧的功率因数提高到0.95以上。
扰动器输出的每一相可以由若干个基本功率单元串联组成,实现了更高电压输出。第一个功率单元的一个输出端连接在一起形成星形连接点,另一个输出端则与下一级功率单元的输出端相连,依此方式,将同一相的所有功率单元串联在一起,便形成了一个星形连接的三相电源。串联的单元数越多,输出的电压越高。对于本仿真系统来说,由于只需要380 V电压输出,因此不需要将功率单元多级串联。
功率单元是组成扰动器的最小单位,它由四象限整流器、逆变器和功率单元控制板等部分构成。其主回路如图5所示。
如图5所示,功率单元的基本拓扑为交—直—交三相整流/单相逆变电路。功率单元的整流电路将变压器副边绕组提供的三相交流电源整流为脉动的直流电源,经过大容量的电容滤波后,可以得到稳定的直流电源。然后通过对IGBT组成的逆变桥进行正弦调制的PWM控制,可得到等效正弦的单相交流输出。其中,功率单元控制板是功率单元的核心部件,它通过跟踪数字仿真节点的输出电压波形来发出不同的IGBT触发脉冲,由此得到不同的输出电压波形。
电网扰动器每个功率单元均采用模块化设计,在结构和电气性能上完全一致,可以通用互换。
3 仿真试验流程
物理数字混合仿真实验流程按如下步骤进行。
1)等值简化电网。
对原始电网进行动态等值化简,将各个电气元件用相应的数字模型代替,并使化简后的电网规模与实时仿真实验系统的模拟规模相适应。
2)搭建混合仿真模型。
按照等值后的网架结构和仿真要求搭建物理数字混合仿真系统模型。
3)确定系统模数比。
数模混合仿真实验时,在仿真系统上建立的系统模型所采用的电流、电压值不能超过模拟设备的最大允许值,必须按比例缩小,这种模拟系统的参量和实际系统的参量之间的比值叫做模数比。模数比主要根据以下因素确定:①模拟系统的输入、输出通过系统模数比的转换后尽可能符合现场情况。②选择合适的模数比使得建立模拟系统所用的模拟设备和元件最少。③流过模拟装置的最大电流不能超过元件最大允许值。④为保证模拟系统的精度,稳态运行时流过模拟系统的电流也不宜过低(一般不低于1 mA),否则潮流较小的线路或支路的模拟精度就难以保证。⑤充分利用功率放大器的输出功率并留有一定裕度。
4)校验系统误差。
在搭建好的模型上建立系统稳态潮流,与离线程序的稳态潮流进行比较,校验误差。
5)开始仿真实验。
经过稳定特性校验后再进行相关的仿真实验研究。
如果仿真结果不正确,则重新开始仿真流程,逐步检查、修正各个仿真环节,直到输出正确的仿真结果。仿真流程如图6所示。
4 实际光伏电站接入仿真电力系统实例
下面通过模拟某光伏系统接入电网后实际发生的一次电网故障来验证本混合仿真系统的正确性。
某地区220 kV电网2012年结构和潮流如图7所示。其中地区负荷为740 MW,通过2台变压器向500 kV电网送电993 MW。地区包括2个发电厂,电厂A容量为2×330 MW,电厂B容量为2×300 MW。
在图7所示的光伏并网点处接入光伏发电系统,光伏并网点故障时向电网输送的潮流约40 MW。故障情况为:万张二线(万全—张北)万全侧发生单相瞬时故障,0.1 s后线路两端故障相断开,1.0 s后重合成功。其中,光伏并网点220 kV系统三相短路电流为6.9 kA,故障点接地电阻为40 Ω。
在本次仿真研究中,光伏、储能系统和扰动器为实际的物理设备,电力系统大电网采用RTDS数字模型模拟,仿真系统结构如图8所示。
如图8所示,将数字系统中光伏并网点的三相电压通过光纤变送器转换为±5 V电压信号,传送到电网扰动器作为电压控制信号,电网扰动器实时跟踪信号变化,改变光伏、储能系统输出端的380 V三相输出电压。同时,扰动器将光伏、储能系统输出的三相电流转换为±5 V弱电信号通过光纤变送器传送回RTDS,作为数字电力系统中光伏并网点的注入电流。这样,实际的光伏电站和仿真的电力系统构成了一个闭环的测试系统。根据上文中第3节的方法,并综合考虑各种因数,确定仿真系统中的物理模型出力的数模比为1∶20 000。
实验结果如图9—图14所示。
从图9到图14可以看出,故障瞬间光伏系统的输出功率变化很大,并网点的电压也有一个较大的跌落。故障后,在励磁系统的作用下,发电厂的电压、有功、无功经过大约4 s后恢复正常出力。
通过将实验结果和现场的实际录波结果进行对比,情况完全一致,从而证明了本仿真系统的正确性。
实际录波结果如附录A中所示。
5 结语
光伏、储能物理数字混合仿真实验平台的特点在于RTDS仿真系统与实际实验设备构成了闭环测试系统,它的应用前景非常广阔。首先,本系统建设了具有大电网接入背景的物理实验系统,优于常规接入无穷大系统的动模系统,可以在实际电网环境下研究新能源的运行特性。其次,本系统可以完成现场不方便进行的大小扰动实验,开展新能源仿真建模。再次,本系统可以研究大规模新能源接入电网后整个电力系统的动态特性,既包括电网异常工况对新能源运行的影响,也包括新能源外特性对电网的影响。该系统的建成为进一步开展新能源接入电网后的特性研究打下了基础。
附录见本刊网络版(http://aeps.sgepri.sgcc.com.cn/aeps/ch/index.aspx)。
摘要：分析了物理数字混合仿真的原理,介绍了一种由光伏阵列、储能电池和RTDS实时数字仿真系统等设备共同组成的仿真实验平台。将实际的光伏电站特征信息接入数字仿真系统,研究光伏电站接入电网后系统稳定特性的变化。对混合仿真系统中物理数字接口进行了详细说明,提出了混合仿真实验的流程,通过实例验证了方案的正确性。
关键词：混合仿真,光伏阵列,储能,扰动器,实时数字仿真系统,闭环测试
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混合式物理系统 篇3
一、“互联网+”下混合式教学的有效性
基于“互联网+”, 评定教学的有效性有三个指标, 分别为学习体验、学习速度以及学习成果, 教学有效性一直以来都是所有教学模式所共同追求的。“互联网+”下的混合式教育旨在结合传统教学的优势和信息化教学的优势, 二者优势互补, 从而达到更好的教学效果, 提高学生学习兴趣, 充分发挥主观能动性。对中职学生而言, 学习物理知识的主观能动性不强、学习主动性不够、基础知识薄弱是现在面临的问题, 因此混合式教学应从这些方面入手, 提高教学有效性。
二、“互联网+”下混合式教学特点与应用方式
混合式教学不同于传统教学的课堂性, 其偏向与教学的资源性, 教师提供学习资源, 学生自主学习, 发挥主观能动性, 获得其他知识, 但其对学生的自主能力要求较高。混合式教学将传统教学模式的七个环节调整为三个, 即课前自学、课堂学习、课后巩固, 学生课前在线上进行预习, 课中交流预习情况, 课后巩固提高。
三、混合式教学在中职物理教学中的具体应用
为加强混合教学在中职物理教学中的运用, 本文以“电功、电功率、焦耳定律”的教学为例, 阐述教学环境、教学目标、教学方法、教学流程及教学效果的设计。
1. 教学环境。
电功、电功率、焦耳定律知识综合性强, 难度大, 为让学生理解电功、电功率的概念, 掌握公式的运用, 了解额定功率和实际功率, 需加强学生对这些知识点的运用, 目前学生的物理基础差、自主学习能力不强、缺乏学习兴趣等很大程度上影响了学习效果。
2. 混合式教学目标。
结合教学大纲、学生的学习情况等特点, 归纳出本节课的教学目标: (1) 理解电功的概念。 (2) 了解、掌握公式的物理意义、适合条件。 (3) 了解额定功率和实际功率。 (4) 了解电功和电热之间的关系, 电能的转化。 (5) 焦耳定律在生活中的应用。重点:掌握电功的公式, 焦耳定律的物理意义。难点:计算实际功率, 焦耳定律在生活中的应用。
3.“互联网+”下混合式教学方法。
为配合混合式教学, 需对课堂教学进行调整, 如利用一体化教室、校园学习网站等, 将学习资源进行整合。把传统的教学课堂与一体化教室结合起来, 课堂学习过程中, 以任务、活动、游戏等多种方式激发学生学习积极性。因此在课堂学习上, 教师应引导学生自主探究学习, 坚持以学生为中心开展各项教学活动。
4.“互联网+”下混合式教学流程。
整个教学流程主要有以下几个步骤: (1) 学生课前自学, 学生自主创建学习交流群, 教师在交流群发布课前自学任务, 学生按照教师所设置的学习目标, 进入校园学习网站进行预习, 学生分组学习讨论, 理解电功的基本概念是什么?什么是电功率?公式的物理意义是什么?焦耳定律在生活中有哪些应用?在课堂预习过程中, 学生可以在学习交流群中进行讨论, 利用网络学习这个虚拟空间, 充分发挥学生的主观能动性, 让学生展现自我, 营造舒适、轻松的学习氛围。教师通过学习网站设置课前预习测试, 学生自行测试、提交, 系统自动评估、分析, 检验学生学习效果, 为之后的课堂学习设计提供基础资料。 (2) 课堂学习, 创造学习氛围, 激发学生学习兴趣。首先利用多媒体教学设备, 向学生展示电流做功时如何将电能转化为其他能的过程, 激发学生的学习兴趣。然后学生按照学习小组, 选出代表讲授课前自学的收获, 教师对学生的知识点进行梳理, 强化学生知识点的记忆。最后进行课堂实验, 强化学生对电功、电功率以及焦耳定律的理解。 (3) 课后训练、知识巩固。课堂学习完成后, 进入知识巩固阶段, 教师在学习网上发布课后练习, 将练习题设置为游戏闯关的形式, 提高学生的参与积极性。学生在网上答题, 在学习交流群中讨论解题思路, 不仅能提高教学有效性, 还能够让教师掌握学生对知识点的学习理解情况, 以便及时加强、巩固。
5. 教学效果。
在本节课中, 利用线上线下相结合的方式, 提高了学生学习积极性, 通过学习网站, 辅助教学, 通过虚拟空间、课堂实验提高学生的主观能动性, 利用课前自学、课后延伸学习, 达到了教学的目的。
混合式物理系统 篇4
20世纪90年代以后，随着现代信息技术，特别是多媒体与网络技术的快速发展，网络数字化学习(E-Learning)作为一件新生事物蓬勃发展起来。E-Learning在培养学生基本学习技能、创新能力、信息素养等方面有着突出的优势，它能彻底改变传统的教学模式，开辟出利用网络进行学习的一种全新的学习方式。然而，进入20世纪之后，这种缺乏教师深度参与，完全依靠学生自学，忽视教师的主导作用发挥的E-Learning，效果令人感到沮丧，人们逐渐体会到它不尽人意之处。2002年12月，《美国教育技术白皮书》明确提出“E-Learning能很好地完成某些教育目标，但不能完全代替传统的课堂教学”、“E-Learning不会取代学校教育，但能改变课堂教学目的和功能”等观点。显然，怎样体现学生在线学习的主动参与性，如何发挥教师的引导作用、学习和研究方法、人格影响的渗透优势，已经成为国内外教育界共同关注的问题。在此大背景下，混合式学习(BlendedLearning)的概念应运而生。
2. 混合式学习理念
混合式学习(Blended Learning)是把传统的面对面的课堂学习方式的优势和网络数字化学习(E-Learning)的优势结合起来，既要体现学生作为学习主体的积极性、创造性和主动性，又要合理发挥教师启发、引导、监控教学过程的主导作用，只有将二者有机结合、优势互补，方能取得最佳学习效果。在对E-Learning反思基础上诞生的Blended Learning，其学习过程吻合学生主体和教师主导的“双主模式”教学理论，体现教师面授和在线学习的完美结合，既展示了信息时代的特点，又正视了学习的传统本源对教育技术的变革产生深远的影响。
究其实质，混合式学习(Blended Learning)是在传统教学过程中恰当运用计算机网络技术，是一种在师生二元论思想指导下的课堂教学与计算机网络的整合，既强调学习伙伴间的协同作用、教师的指导作用，又倡导学习者知识的自我建构。从其内涵看，混合式学习是各种学习内容、学习方法、学习媒体及学生支持服务和学习环境的混合。当然，各种元素不是随意地混合，关键是如何优化各种学习资源，如何把各种学习资源有机整合，达到1+1>2的效果。
3. 混合式理念在物理教学中应用尝试
在中学物理教学中，面对面学习仍是课堂教学的主要形式，在线学习是对面对面学习的补充。物理新课改的理念就是要改变学生的学习方式，我对混合式学习在物理教学中的应用进行了尝试。
3.1 主导作用与主体地位的混合
回顾教育发展历史，20世纪90年代前，以中国“师道尊严”为代表“教师中心”论，片面强调教师“如何教”而很少涉及学生如何学。90年代后，西方建构主义学习理论侧重强调学生是信息加工的主体，是知识的主动建构者，突出“学生为中心”的思想。两者都过于偏颇，让教与学不能和谐统一。混合式学习理念提倡把“教为中心”和“学为中心”两种观点有机混合，既不侧重“教师中心”，又不夸大“学生中心”，而是既彰显教师的主导作用，又突出学生学习的主体地位，让教师与学生、教与学和谐统一。教师在混合式学习中，通过组织课堂教学、指导学生学习、参与网络讨论、控制教学过程，保障学习的有序性和高效性，起到主导作用;学生通过解决教师设计的问题，协作交流，自主探究，建构知识体系，提高学习和创新能力。
3.2 传统媒体与现代媒体的混合
为激发学生的学习兴趣，提高学生的学习效率，混合式学习要求在物理课堂上，采用传统黑板板书与多媒体CAI课件相结合，恰当引入EDA技术等辅助的教学方法，将黑板的板书模式与信息技术相结合，创造一个虽是低结构化的，但能便利地引入数字化信息资源的教学环境。采用多媒体课件，将物理教材中的基本原理、概念、复杂的图形或波形用动画的形式在投影上显示出来，能弥补黑板板书单调且浪费时间的弊端。运用EDA技术仿真虚拟物理实验，直观的现象有利于培养学生的观察能力、分析问题和解决问题的能力;有利于教师把教学重点和教学难点向学生讲清楚，可活跃课堂气氛，激发学生学习物理的兴趣。这样，既能让学生动脑思考，又能让学生动手参与物理仿真实验设计。另外，必要的黑板板书，可避免过多的无效信息干扰学生的有效注意力，防止学生因长时间“电灌”而“疲劳”。
3.3 课堂学习与网络学习的混合
俗话说：教无定法，教学有法。教师应根据具体教学内容，选择恰当的教学组织形式。传统面对面的课堂教学，教师以板书、肢体语言、教学语言和个人魅力等成为学生注意的中心，在师生双边活动、信息交流中占有优势，而在线学习不受地点、时间、空间约束，自主性和人机互动性强，有些教学内容要在教师面授方式下才能获得好的效果，而有些内容通过网络教学方能提高学习效率。
譬如，高一物理《牛顿运动定律》编排了“超重和失重”内容，传统讲授运用牛顿运动定律推出超重与失重的概念，学生往往对超重与失重的内涵似懂非懂，更无法亲身体验超重与失重的感觉。为此，我设计了一个网络环境下的混合式学习，利用现代信息技术平台在教学上的优势，运用EDA技术仿真虚拟物理实验，让学生进行探究性实验学习，体验物理的探究过程，用探究的方法研究“超重和失重”。同时，设计了一定量的学生活动与协作学习，让学生在合作与交流的基础上探讨结论。为了解学生对知识的掌握情况，我根据信息技术平台互动的特点，设计知识自评和在线交流网页，实现“人机对话”与学生间的交流互动。
4. 结语
混合式学习理念把“以教为主”和“以学为主”的教学设计恰当结合起来，吸取这两种教学模式的优点，建构一个较为理想的学习平台，能够发挥教师的主导作用，方便教师监控课堂教学活动有序进行，顺利完成既定教学目标，保证传授学科知识的系统性;同时能够激发学生学习物理知识的积极性，发挥其主观能动性和创造性，便于学生对创新能力和知识技能的训练，有利于学生价值观和健康情感的培养，能够将传统教学的优势和网络数字化教学的优势结合起来，获得最佳学习效果。
参考文献
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土石混合体物理力学特性研究 篇5
关键词：土石混合体,物理力学特性,研究
一、土石混合体的概念和几个关键问题
1、可视粒径 (MOD)
土石混合体存在于三维空间中, 通过现有技术难于获取由土石混合体载体内部细观结 (或块石) 的三维几何特征参数。由钻孔、平洞等一维线性勘探技术及地表露头、断面等二维量测所获取块石尺寸为某条弦长或某个断面上的最大尺寸, 而不是其真实的粒径。为了研究的方便, 将所能测到块体的最大尺寸定义为块体的“可视粒径” (MOD) 。
2、土/石阈值 (Soil/Rock Threshold, S/RT)
在传统的土体分类体系中, 粒组的划分是其主要的分类依据。同样如何确定土石混合体内部的“土”或“石”, 即土/石阈值问题, 是土石混合体定义中的一个关键要素, 也是确定土石混合体含石量的一个重要条件。
3、“土”与“石”的强度
当土石混合体内部“土”与“石”具有明显的差异时, “石”才能表现出其在相应土石混合体细观及宏观力学性质上的影响。若两者强度近似, 即使在常压下“块石”也很难影响土石混合体的变形破坏特性。因此, 土石混合体内部的“土”与“石”在强度上应该有极端的差异性, 本文建议“土”与“石”的抗剪强度应满足:
式中:τR——“石”的抗剪强度;
τS———土”的抗剪强度。
二、土石混合体的工程性质
土石混合体的工程性质是它的结构单元体的体现, 也是粗料、细料单元体力学性质的综合表征, 首次提出土石混合体工程性质可以由颗粒的组成、排列组合方式和孔隙性以及粒间作用等4个结构要素加以表征, 这里结构要素还只具有定性定义, 只有实现结构要素的定量化, 才一能实珍酥寸土石混合体的工程力学性质加以确定。考虑到这些结构要素所起的作用和重要性, 应当选取粒度分维、粗料颗粒分布分维、粗料轮廓分维以及孔隙分布分维作为土石混合体分形特性的研究结构参数指标。用这些结构参数指标作为土石混合体定量化研究的依据, 并与宏观物理力学性质相联系。
三、土石混合体的物理力学特性
基于大型三轴试验方式对物理力学特性进行实验研究。土石混合体大型三轴试验是在三向加压条件下的剪切试验。它的基本原理和细粒十=轴剪切试验相同, 只是研究对象是颗粒级配范围宽、颗粒粒径大的土石混合体, 仪器的规模和尺寸较大, 故又称大型三轴试验, 但仍是一种室内试验方法。利用大型三轴试验方式, 对土石混合体的物理力学性质进行了较全面、系统的试验研究, 并得到以下结论:
1、土石混合体峰值主应力数随围压的增大而增加, 但峰值主应力比随围压增大而减小。应力应变曲线并不十分光滑, 在局部出现波动现象, 但总体发展趋势明显, 在加载初期一般变形较大, 曲线呈上凹型, 相似于岩石典型应力应变曲线压密阶段的变形特性。
2、对于相同分维特性的土石混合体, 承受高围压时, 应力应变关系曲线为应变硬化型, 而围压低的土石混合体的应力应变关系曲线呈应变软化型, 也即在低围压下的脆性破坏和高围压下的塑性破坏。同时试验结果分析表明:土石混合体破坏时轴向应变为4%-10%, 而不象细粒土那样达到或超过15%, 此外土石混合体由于一般密度较大, 因而产生的应变软化也无密实细粒土那样显著, 体现出其峰值后仍可承受较大应力的力学特性。
3、不同粒度分维值的土石混合体其强度包线总体上呈线性性质。随着粗料无标度区间的粒度分维值及粗、细料无标度区间的粒度分维平均值的减小, 土石混合体的摩擦角开始增加, 但当增加到土石混合体只具一个粒度分维值时, 随着粗、细料无标度区间粒度分值的再继续减小, 摩擦角也开始减少, 但对细料无标度区间的粒度分维值而然, 最初随着细料无标度区间分维值的增加而增大, 但到只具一个分维值时, 随着细料分维值的再继续增加, 摩擦角反而减小。而粘聚力却与摩擦角的趋势相反。
4、粒度分维值对抗剪强度有很大影响, 随着粗料粒度分维、粗细料粒度分维平均值的减小, 土石混合体的峰值应力差逐渐增大, 当土石混合体只具一个粒度分维值时, 峰值应力差达到最大值, 当粒度分维值再继续减小时, 其峰值应力差反而减小, 峰值应力差与粗料粒度分维、粗细料粒度分维的平均值的关系曲线近似一抛物线, 细料粒度分维值与峰值应力差的关系与上述趋势相反,
5、只具一个粒度分维值的土石混合体具有最大的密实度和抗剪强度, 属级配最优土石混合体, 但其分维值随土石混合体的最小、大粒径而不断变化,
混合式物理系统 篇6
一、“故事+疑问”式导入
新课程标准实施近10年来, 不少教师注重培养学生的学习能力、学习策略, 但对学生的学习愿望、学习动机和意志品质的培养还很不够, 而“故事+疑问”式导入以精短故事吸引学生, 用疑问来探讨故事中蕴含的道理, 这样的课堂导入完全能激发学生的学习情趣, 端正他们的学习态度。在物理教学的起始阶段, 为了让学生真正了解物理学不仅可以帮助人们认识世界, 而且极大地推动了物质生产、技术进步和社会发展, 我常精选这一学科研究中传奇式的名人轶事, 来引导学生正确地认识物理学在日常生活中的作用和在尖端科学中的重要贡献, 从而使他们能积极主动地学习。比如, 我在初二第一学期讲述一些物理学方面的名人故事, 其中有杰出的女科学家居里夫人, 俄国的物理学天才、举世闻名的“低温物理学之父”的卡皮察, 中国物理学之父的吴大猷, 著名的物理学家钱学森, 2009年度诺贝尔物理学奖中国香港科学家高锟等等。一个故事, 一句疑问, 让不少学生悟出了许多哲理, 增强了物理学习的兴趣和信心, 真正认识到, 物理学发展的历史就是一部人类创造的历史。再如讲《电流的磁场》时, 有的学生觉得比较难, 有畏难情绪, 我在一次导入中选取了居里夫人的故事, 并用上了爱因斯坦在评价居里夫人一生时说的一段话:“她一生中最伟大的功绩——证明放射性元素的存在并把它们分离出来, 所以能够取得这样的成就, 不仅仅是靠大胆的直觉, 而且也靠着难以想象的和极端困难的情况下工作的热忱和顽强。而这样的困难, 在实验科学的历史中是罕见的。”这位两次获得诺贝尔奖的著名科学家的勤奋精神帮助了学生树立了学习信心。最后我以一句设疑结束了我的导语:“电流的磁场这部分内容是有点难, 但怎样对待这‘难’呢?相信答案已经在你们心中”。
二、“纠错+激励”式导入
学生是来学习的, 学习, 就难免有错。有位特级教师曾经说:“教室就是出错的地方。”这话很有道理。课堂纠错是教师几乎天天会做的事, 很多教师恨铁不成钢, 当学生有了错误, 常苦口婆心, 喋喋不休地批评教育, 有的甚至还会发火动粗, 以至将师生关系搞僵。我认为, 这种做法欠妥。美国心理学家詹姆士曾说:“人最本质的需要是渴望被肯定。” 苏霍姆林斯基也说过:“孩子的过失不管多么严重, 如果不是出于恶意就不应该指责他”, 同时, 他还认为, “要让儿童看见和体验到他在学习上的成就, 不要让儿童由于功课上的落后而感到一种没有出路的忧伤, 感到自己好像低人一等”。我在复合式导入中常运用“纠错+激励”式导入的方法, 既纠正了学生学习中的错误, 又鼓励学生积极努力, 效果颇为不错。比如讲《物质的物理属性·密度知识的应用》后做了一份课时卷, 我发现有少部分学生对密度测量的原理、具体方法以及测密度过程中减小实验误差的方法掌握得还可以, 但利用密度知识分析和解决实际问题时出错较多。为此, 我在下一堂课的导入中首先将学生没有完全掌握的责任归于自己, 减少学生的思想压力, 然后针对具体问题让学生讨论纠错, 最后, 我从错得最多的几个学生中找出他们这次练习中的亮点, 或书写工整、或提问积极、或讨论踊跃等方面给予表扬, 鼓励他们不要灰心、积极努力。这样, 既创造了一种和谐舒坦的融洽气氛, 又让学生虽有错误但学习信心依然不减。
三、“课件+讨论”式导入
信息化环境下的教学彻底改变了一支粉笔一本书的传统教学方法。课件, 作为一种全新的形式已经较为普遍地运用到了课堂教学中。“课件+讨论”式导入也就成了我常用的导入法之一。课件的动态画面、突出重点的关键词语、悦耳的轻音乐刺激了学生的感官, 而讨论式学习产生的宽松学习情境增添了学生的学习情趣, 有效地温习了旧知, 为新旧知识的衔接铺设了便捷的绿色通道。由于这种“课件+讨论”式导入是对上一堂课所学知识的复习, 它不同于炒冷饭, 将学过的内容做简单的重复, 而是引导学生对知识进行再加工、再归纳, 寻找知识间的区别和联系, 所以, 课件是回顾、讨论是深入。比如, 学习了《水循环》后的新课导入, 我利用课件播放的形式, 让学生略微浏览了水的物态变化, 并要求小结出物质的三态变化所遵循的规律, 学生通过回忆、思考、讨论, 会真正从理论上懂得水的三态发生变化时总要伴随着吸热和放热, 总会伴随着能量的转移, 也就为新授知识打下了基础。
混合式物理系统 篇7
建设一套与实际相结合的变电站仿真系统可以实现各级检修及运行人员的离线技能培训, 通过仿真模拟变电站的真实运行工况及各类型故障, 提高相关人员的技能水平。本文主要介绍贵阳供电局与北京科东电力控制系统有限责任公司合作开发的多级联合仿真培训系统TS2000的总体结构, 阐述了该系统若干关键技术的实现以及现场应用效果。
1 系统结构
变电站数字物理混合仿真培训系统的总体结构如图1所示。其中数字仿真系统实现变电站及相关局部电网的实时仿真数据量的模拟。原有的变电站测控系统实现对全站工况的的监控与报警。数字仿真系统产生的数字信号通过高速总线发送给接口及模拟部分。从而实现与真实变电站一致的培训环境。
数字仿真系统基本功能简介如下:
(1) 实时电网及全电网仿真服务器。实时电网服务器负责运行教学变电站相关的电磁暂态仿真程序, 由双CPU构成, 一个CPU用于仿真计算, 另一个运行通信及协调软件, 为信号输入输出接口提供准确、可靠的数字信号源。
(2) 调度员学员台。该子系统为学员提供真实的控制中心环境和SCADA软件功能。实时电网仿真程序模拟前置机向SCADA系统发送仿真电网的遥信遥测数据。调度员学员台可仿真数据采集和更新、派生数据计算和数据处理、越限和变位监视、拓扑着色、报警处理和人机界面等SCADA软件功能。
2 关键技术及其实现
数字物理混合仿真接口技术
数字物理混合仿真接口保证了实时地将数字量转换为模拟量。
系统采用PCI总线技术将各功能模块紧密集成。数字模拟转换器精度为16位, 具有多路同步D/A转换输出的能力。实时操作系统通过软件信号驱动数字模拟转换器、开关量输入输出器, 电网实时仿真数字信号经数模转换、电流和电压功率放大器处理后转换为足以驱动变电站实际二次设备的电流、电压模拟量。
实际设备的位置辅助触点连接至开关量输入器, 当位置发生变化时, 辅助触点的电位发生变化, 开关量输入器根据采集端子的电位可以判断出状态变化并将其转换为0或1的数字量。同时, 中断服务例程定时通过PCI总线读取开关数字量, 从而实现开关或刀闸状态的采集。
3 小河教学基地实施方案
在原有的小河教学变电站二次回路中, 接入仿真系统, 模拟现场CT、PT二次侧电压电流, 采集相关开关量状态, 将变电站二次设备驱动起来。其他一、二次设备均采用原有综合自动化设备不做改动。
3.1 硬件系统配置
3.1.1 仿真服务器为了满足系统性能要求, 实时仿真计算机的具体配置为
CPU:2颗2.13GHz Intel Xeon四核4MB Cache, 4GB内存, 146GB SAS硬盘, 15K RPM, 网络适配器:100/1000MB Adapter 2块
3.1.2教员机
教员机主要用于教案编制、运行方式的整定、一二次故障设置、系统维护管理、数据组织和对学员的监管等功能。采用DELL OPTILEX 960MT, 具体配置为:
英特尔 (R) 酷睿 (TM) 4核处理器Q94002.9GHZ, 2G内存, 250GB硬盘, PCI 1000M网卡, 显卡:ATI Radeon HD 4870 512M独立显卡, 键盘、鼠标、电源线, 19寸宽屏液晶显示器, 操作系统软件为windows XP professional edition操作系统。
3.1.3 信号输入输出接口装置
信号输入输出接口装置是I/O信号扩展转换箱, 高速、高精度同步输出数字模拟转换器, 高速通信及开关量输入输出系统, 电流、电压功率放大器构成。
3.2 软件配置
操作平台采用Linux实时操作系统, 应用软件根据小河教学变实现功能的情况配备:仿真软件支撑平台软件, 交互式、全过程电磁暂态仿真软件, I/O接口软件。
4 现场应用情况
110 k V小河教学变采用数字物理混合技术进行仿真, 其主接线如图2所示, 小河教学变及相关电网一次设备仿真采用数字仿真进行模拟, 通过信号输入输出接口装置驱动小河教学变的二次设备。图3是母线发生CA相永久接地故障的仿真结果, 其中从图3可以看出:在t=100ms时发生设定的故障, 110k V#1母线的C和A相电压降低为0, 110k V#1进线中A和C相由额定电流增大至1.63k A (有效值) , 在t=200ms时, 110k V#1进线的母线侧开关三相跳闸后切断故障电流, 110k V#1进线电流和110k V#1母线电压均降低为0。表明该培训仿真系统可以达到严格的实时性要求。
5 结论
本文介绍数字物理混合仿真技术在小河教学变电站的运用。解决了目前现有仿真系统与实际脱离、培训效果不佳的缺点, 成功实现了变电站综合自动化系统与仿真系统的联合一体化仿真。从而使的培训人员, 在一个真实的环境中得到锻炼, 提高自身的技能水平。
参考文献
[1]王邦志, 林昌年, 蒲天骄等.变电站集中监控仿真培训系统的设计与实现[J].电网技术, 2004, 28 (15) :21-24.