城市轨道交通工程BIM技术综述

农兴中; 史海欧; 袁泉; 曾文驱; 郑庆; 丁国富

doi:10.3969/j.issn.0258-2724.20200018

城市轨道交通工程BIM技术综述

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200018

基金项目: 国家重点研发计划（2017YFB1201102）

详细信息

作者简介:
农兴中（1970—），男，教授级高级工程师，学士，研究方向为城市轨道交通工程管理、结构工程设计，E-mail：nongxingzhong@dtsjy.com

中图分类号: U239.5
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出版历程
- 收稿日期: 2020-01-19
- 修回日期: 2020-06-11
- 网络出版日期: 2020-08-24
- 刊出日期: 2021-06-15

Review on BIM Technology Used in Urban Rail Transit Projects

摘要

摘要: 城市轨道交通工程是一项多专业、多角色在多约束、长周期、大投入下的复杂系统工程，采用BIM （building information modeling）技术是实现其高效率、规范化、低成本、全面协同的关键. 详细分析城市轨道交通工程建造的复杂性，总结当前城市轨道交通领域BIM技术的研究和应用现状，包括4种主要应用模式：面向建造、面向协同设计和分析、基于商业软件平台、基于开放式平台的BIM工程. 在分析当前研究及应用不足的基础上，归纳城市轨道交通工程中BIM技术面临的三大问题挑战：全生命周期大量模型共享的统一性问题；基于BIM的多专业、多CAD/CAE软件协同问题；全生命周期海量信息数字化、高效率、低成本管理与应用问题. 为弥补现有不足、解决城市轨道交通工程中BIM技术所面临的问题，提出城市轨道交通工程BIM技术发展的主要趋势：面向全生命周期一体化协同管理及平台、基于BIM的多专业正向协同三维设计、面向智能建造和运维的BIM规范性设计、基于IFC （industry foundation class）的BIM表达与共享、BIM技术与信息化的深度融合.
- 城市轨道交通 /
- 建筑信息模型 /
- 研究现状 /
- 挑战与趋势
Abstract: Urban rail transit project is a huge complicated system engineering with the properties of multi-major, multi-role, multi-constraint, long period, and large investment. Building information modeling (BIM) is a very effective technology to achieve high efficiency, standardization, low cost, and comprehensive collaboration in urban rail transit. Firstly the complexity of urban rail transit construction is analyzed in detail. Then this work summarizes the state-of-the-art BIM technology and its applications. The four kinds of BIM application modes are presented, i.e., construction-oriented, collaborative design and analysis-oriented, commercial software platform-based, and open platform-based BIM engineering. After analyzing the research and application insufficiency, the three major challenges of BIM technology application in urban rail transit are proposed: the integration of large-scale model sharing throughout the life cycle, the BIM-based multi-major, multi-CAD/CAE software collaboration, the high-efficient, low-cost management and usage of massive engineering information throughout the life cycle. Finally, to solve the existing shortcomings, the major trends of BIM technology development in urban rail transit engineering are suggested as the following five aspects: the full life-cycle integrated collaborative management and the related platform, BIM-based multi-major forward collaborative design, specification design of BIM for intelligent construction and operation, IFC (industry foundation class)-based BIM expression and sharing, deep integration of BIM technology and informatization.
- urban rail transit /
- building information modeling (BIM) /
- research status /
- challenge and trend

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环境污染和能源短缺问题成为近些年来的热点问题，分布式电源（DG）应运而生，并且得到了广泛研究和应用. 目前，微电网系统作为一种较为灵活的能源利用形式，由DG、储能单元、电力负载及控制器等几部分组成，为用户端供能，较大程度地发挥DG的能效，规模较小，与大电网的兼容交互性强，更适合并入大电网中^[1-3]. 微网在离网运行时，由内部DG实现母线的功率平衡；并网运行时，大电网和微电网进行能量交换，由于传统大电网往往是交流形式，微电网并网时通常需要通过并网逆变器进行变换^[4]. 在多微电网并联运行系统中，采用对等控制模式时，通过本地控制各并网逆变器为负载供能，且各逆变器独立运行^[5-6].

对于线路阻抗差异对系统产生的影响，很多学者通过改进逆变器控制方法对该问题进行了研究与改进：文献[7]考虑到微电网中线阻差异对蓄电池荷电状态的影响，提出一种基于虚拟额定电流的策略，使荷电状态快速均衡；文献[8]分析了系统的稳定性，提出一种串联虚拟阻抗的方法，改善附加虚拟惯性系数降低系统阻尼的情况. 对于系统中的功率均衡问题，很多学者也考虑了不同方面，以更加合理地分配功率：文献[9]引入变化系数的改进互联通信荷电状态下垂控制，限制各储能模块的最大输出功率，实现功率合理分配；文献[10]和文献[11]在下垂控制中分别用增加无功功率反馈和改进传统虚拟阻抗的方法来改善功率分配的准确度；文献[12]基于虚拟感抗改变等效线路阻抗为感性，并自适应调节无功功率，实现功率均衡分配的目的. 上述有些方法虽然能实现合理分配功率，但在电压的降落大小、达到稳定的速度和不能适用于变化参数的系统等方面仍有改进空间.

本文搭建含有光伏、蓄电池、燃料电池、电解槽的多微电网系统，针对低压微电网系统中，逆变器输出有功功率分配受线路阻抗差异影响的问题进行分析，并在RT-LAB半实物平台上验证本文所提的基于功率跟随控制的反下垂控制方法，并与传统下垂控制方法等进行对比，验证本文所提方法的可行性及在改善功率分配合理度、降低电压偏差和减小环流大小方面的有效性.

1. 系统结构

1.1 多微电网并联运行结构

一个微电网是由DG、储能装置、电力负载等共同组成的系统，以电-氢储能直流微电网为例，光伏阵列作为DG，对蓄电池、燃料电池、储氢罐、电解槽及负载供能，多直流微电网并联运行示意如图1所示.

图 1 多微电网并联运行结构示意

Figure 1. Schematic of micro-grid parallel operation

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1.2 模型搭建

本文所搭建的直流微电网系统中，光伏电池所用的数学模型^[13]为

$I = {I_{{\text{sc}}}}\left\{ {{\text{1}} - {C_1}\left[ {\exp \left(\frac{U}{{{C_2}{U_{{\text{oc}}}}}}\right) - 1} \right]} \right\} \text{，}$

(1)

式中：I和I_sc分别为光伏电池的输出电流和短路电流，U和U_oc分别为光伏电池的输出电压和开路电压，C₁、C₂分别为与峰值电压、电流的相关函数.

蓄电池的数学模型可由可变电压源和内部电阻^[14]表示为

$\begin{split} & U_{\text{bat}}=E-R_{\text{bat}}i_{\text{bat}}\text{ = }E_0-kf(i_{\text{bat}},t)i_{\text{n}}- \\ &\quad k\frac{Q_{\text{b}}}{Q_{\text{b}}-Q_{\text{a}}}i_{\text{bat}}t+A\exp(-Bi_{\text{bat}}t)-R_{\text{bat}}i_{\text{bat}}, \end{split}$

(2)

式中：U_bat为蓄电池端电压，E为蓄电池开路电压，R_bat为蓄电池内阻，i_bat为蓄电池电流，E₀为蓄电池电压常数，k为极化常数，i_n为蓄电池滤波电流，Q_a为蓄电池释放的容量，Q_b为蓄电池额定容量，A为蓄电池指数电压，B为指数容量，t为时间.

质子交换膜燃料电池的输出电压^[15]为

${U_{{\text{cell}}}} = {E_{\text{N}}} - {U_{{\text{act}}}} - {U_{{\text{om}}}} - {U_{{\text{con}}}},$

(3)

式中：E_N为热力学电动势，U_act为活化过电压，U_om为欧姆过电压，U_con为浓差过电压.

电解槽电解水为氢气和氧气，制氢速度^[16]为

${V_{{\text{el}}}} = {\eta _{\text{F}}}{n_{\text{c}}}{i_{{\text{el}}}}/\left( {2F} \right) \text{，}$

(4)

式中：η_F为法拉第效率，n_c为电解槽串联个数，i_el为电解槽输出电流，F为法拉第常数.

储氢罐的储氢量^[13]为

${W_{{\text{el}}}} = \int_{{t_1}}^{{t_2}} {{V_{{\text{el}}}}} {{{\mathrm{d}}{{t}}}} ,$

(5)

式中：t₁、t₂分别为储氢罐存储氢气的开始时间和结束时间.

2. 多微电网并联运行功率分配机制

2.1 直流微电网各DG功率分配

如图1所示，各直流微电网与交流负荷之间通过逆变器对电能进行转换，而直流微电网运行时，为保证系统的正常运行，直流母线处也应保持功率平衡. 为提高光伏的利用率，光伏发电系统始终由最大功率点跟踪控制（MPPT）进行控制. 通过系统管理层控制^[6]计算得出功率参考值，与实时输出功率相比得到占空比，并通过PI （proportional integral）控制得到电、氢储能系统的占空比，改变占空比来调节各DG换流器的出力. 光伏系统输出不能满足负载需求时，由储能系统补足负载缺额；在光伏系统对负载的供应有富余时，储能系统将富余电能转化为化学能和氢能进行储备.

2.2 功率分配机制

为方便分析，多微电网的并联运行可以简化为如图2所示的等效电路形式. E∠0为母线电压；U_i为第i个逆变器目标电压的相电压幅值，δ_i为第i个逆变器的电压相角， Z_i=R_i + jX_i为系统阻抗，R_i为逆变器电阻，i=1，2. 从逆变器注入母线的功率S_i=P_i + jQ_i，则有

图 2 多微网并联运行等效电路

Figure 2. Equivalent circuit of micro-grid parallel operation

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$\left\{ \begin{gathered} {P_{{i}}} = \left(\frac{{E{U_{{i}}}}}{{{Z_{{i}}}}}\cos \; {\delta _{{i}}} - \frac{{{E^2}}}{{{Z_{{i}}}}}\right)\cos \;{\theta _{{i}}} + \frac{{E{U_{{i}}}}}{{{Z_{{i}}}}}\sin \;{\delta _{{i}}}\sin \; {\theta _{{i}}}, \\ {Q_{{i}}} = \left(\frac{{E{U_{{i}}}}}{{{Z_{{i}}}}}\cos \; {\delta _{{i}}} - \frac{{{E^2}}}{{{Z_{{i}}}}}\right)\sin \; {\theta _{{i}}} - \frac{{E{U_{{i}}}}}{{{Z_{{i}}}}}\sin \;{\delta _{{i}}}\cos \;{\theta _{{i}}}, \\ \end{gathered} \right.$

(6)

式中：P_i和Q_i为两逆变器注入母线的有功、无功功率，θ_i为阻抗角.

由于δ_i很小，再令sin δ_i≈δ_i，cos δ_i≈1，且低压微电网中线路阻抗的电阻远大于电抗，使得系统阻抗整体呈阻性，令Z_i≈R_i，δ_i≈0. 则式（6）可简化为

$\left\{ \begin{gathered} {P_{{i}}} \approx \frac{{E({U_{{i}}} - E)}}{{{R_{{i}}}}}, \\ {Q_{{i}}} \approx - \frac{{E{U_{{i}}}}}{{{R_{{i}}}}}{\delta _{{i}}}. \\ \end{gathered} \right.$

(7)

由式（7）可知：P_i取决于电压降U_i−E， Q_i取决于电压相角δ_i，且角速度ω、电压相角δ_i和系统频率f关系如式（8）.

$f=\frac{\omega}{2\text{π }}=\frac{\text{d}\delta_i}{\text{d}t}.$

(8)

由式（8）可知，Q_i的大小与f密切相关，可以通过调节f来调节Q_i. 因此，在低压系统中，逆变器所采用的传统下垂控制策略为P-U、Q-f反下垂控制，方程为

$\left\{ \begin{gathered} {\omega _{{i}}} = \omega _{{{\text{n}\_i}}}^{} + {n_i}\left( {Q_{{{\text{n}\_i}}}^{} - {Q_i}} \right) ,\\ {U_{{i}}}{\text{ = }}U_{{{\text{n}\_i}}}^{} - {m_i}\left( {P_{{{\text{n}\_i}}}^{} - {P_i}} \right) ,\\ \end{gathered} \right.$

(9)

式中： U_{n_i}为额定相电压幅值，ω_i为目标角速度，ω_{n_i}为额定角速度，m_i为电压调节下垂系数，n_i为频率调节下垂系数，P_{n_i}、Q_{n_i}分别为逆变器额定有功、无功功率.

多微电网并联运行的系统中，由于逆变器的额定容量和所供应的负荷功率按比例匹配是很难实现的，下面对两微网并联运行系统进行简化分析，功率分配情况如式（10）所示.

$\left\{ \begin{gathered} \Delta P = {P_1} - c{P_2} = E\left( {\frac{{{U_1} - E}}{{{R_1}}} - c\frac{{{U_2} - E}}{{{R_2}}}} \right) ,\\ \Delta Q = {Q_1} - c{Q_2} = - E\left( {\frac{{{U_1}}}{{{R_1}}}{\delta _1} - c\frac{{{U_2}}}{{{R_2}}}{\delta _2}} \right) , \\ \end{gathered} \right.$

(10)

式中：ΔP、ΔQ分别为两台逆变器的有功、无功功率环流，c为逆变器的额定容量比例.

联立式（9）、（10）可知，当系统处于下垂控制的稳态运行状态时，若想按容量比例合理分配功率，即ΔP=ΔQ=0，需满足式（11）条件.

$\frac{{{m_1}}}{{{m_2}}} = \frac{{{n_1}}}{{{n_2}}} = \frac{{{R_1}}}{{{R_2}}} = \frac{1}{c} .$

(11)

由于系统频率是全局变量，使得线路阻抗的差异对无功功率的分配影响较小. 显然，由于各逆变器的输出电压幅值是局部变量，在线路阻抗不能满足合理分配的条件时，传统反下垂控制下合理分配有功功率是很难实现的.

3. 基于功率跟随控制的反下垂控制

3.1 考虑电压偏差的反下垂控制

在系统运行中，输出线路阻抗显然很难满足式（11）所示条件，因此，对P-U下垂控制器进行分析，电压偏差与有功功率关系为

$\left\{ \begin{gathered} {\text{δ}}{U_{{i}}} = {m_{{i}}}\left( {P_{{{\text{n}\_i}}}^{} - {P_{{i}}}} \right) \\ {U_{{{\text{d}i}}}} = \frac{{{\text{d}}\left( {{\text{δ}}U} \right)}}{{{{\text{d}t}}}} = {m_{i}}\frac{{{\text{d}}\left( {P_{{{\text{n}\_i}}}^{} - {P_i}} \right)}}{{{{\text{d}t}}}} , \\ \end{gathered} \right.$

(12)

式中：δU_i为额定电压与输出电压的偏差，U_di为电压偏差δU_i的变化率.

由式（12）可知：P_i的大小与δU_i有直接关系，若输出电压与额定电压存在偏差，P_i也与P_{n_i}存在偏差；而有功功率的稳定与δU_i的变化率U_di有直接关系，电压若持续变化，有功功率将无法稳定. 根据上述关系，构造反下垂控制器为

$\left\{ \begin{gathered} {U_{{i}}} = U_{{{\text{n}\_i}}}^{} - {\text{δ}}{U_{{i}}}, \\ {U_{{{\text{d}i}}}} = U_{{{\text{dn}\_i}}}^{} - {m_{{i}}}\left( {P_{{{\text{n}\_i}}}^{} - {P_{{i}}}} \right), \\ \end{gathered} \right.$

(13)

式中：U_{dn_i}为额定电压偏差变化率，取值为0.

由式（13）可知：在考虑电压偏差的反下垂控制（RDVD）运行过程中，电压偏差变化率为0时，即电压稳定时，有功功率就会稳定.

将式（13）中的U_{dn_i}取值为0，同样以两逆变器并联运行为例，则有

$\left\{ \begin{gathered} {U_{{\text{d1}}}} = - {m_{\text{1}}}P_{{\text{n\_1}}}^{} + {m_1}{P_1} , \\ {U_{{\text{d2}}}} = - {m_2}P_{{\text{n\_2}}}^{} + {m_2}{P_2} .\\ \end{gathered} \right.$

(14)

结合式（13）和式（14），得到两逆变器的输出电压为

$\left\{ \begin{gathered} {U_1} = U_{{\text{n\_1}}}^{} - \int {{U_{{\text{d1}}}}{{\mathrm{d}}t} } , \\ {U_2} = U_{{\text{n\_2}}}^{} - \int {{U_{{\text{d2}}}}{{\mathrm{d}}t} } . \\ \end{gathered} \right.$

(15)

假设P_{n_1}=P_{n_2}，令m₁=m₂>0和m₁=m₂<0，在反下垂控制下，可以得到系统在2种情况下运行时两逆变器有功功率的趋势. 由于在一种情况下两逆变器的趋势相同，两种情况下的逆变器运行趋势将分别重合为2条曲线，如图3所示. 图中，变量加一撇为各变量变化后的值.

图 3 系统运行示意

Figure 3. Schematic of system operation

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又由于两逆变器带公共负荷，则有功功率有如下关系：

$P_1+P_2=P_{\text{sum}} ,$

(16)

式中：P_sum为系统的公共负荷.

由式（16）可知，负荷固定的情况下，若P₁<P₂，则必为P₁<P_{n_1}<P₂. 从图3中的红色曲线可以看出，所对应的U_di关系为U_d1<0<U_d2. 联合式（15）可知，输出电压U₁会增大，输出电压U₂则减小；有功功率会随电压而变化，P₁会相应增大，P₂会随之减小，最终实现P₁=P₂=P_{n_1}=P_{n_2}，功率分配在参考值下.

同理，从图3中的蓝色曲线可以看出：所对应的U_di关系为U_d1>0>U_d2，即输出电压U₁会减小，输出电压U₂则增大；P₁会相应减小，P₂会随之增大，最终系统失稳. 从图3中也可以看出，下垂控制系数的选择对系统运行也是至关重要的.

3.2 功率跟随控制

由3.1可知，若P_{n_i}是一个固定值，系统投切负荷时，P_i随系统变化，而P_{n_i}不随之变化，有功功率将一直存在偏差，进而反馈到电压上，电压会持续降低或增加，而电压的变化也会再影响到有功功率，有功功率会持续降低或增加，最后系统失稳. 且系统负荷变化时，所期望的母线电压幅值是不变的，由式（13）可知，电压幅值的稳定可以带动有功功率的稳定，最终系统稳定.

因此，用电压差反馈来自动调节P_{n_i}，如式（17）.

$P_{{{\text{n}\_{i}}}}^{} = {\text{δ}}U_{{{\text{n}\_{i}}}}^{} - {\text{δ}}{U_{{{i}}}},$

(17)

式中：δU_{n_i}为额定电压偏差，取值为0.

显然，该控制器下的控制效果远远不够，为电压偏差δU_i引入PID （proportional integral derivative）控制器，构造后的功率跟随控制框图如图4所示. 图中：K_p为比例系数，T_d为微分系数，T_i为积分系数，s为复频域变量.

图 4 功率跟随控制框图

Figure 4. Block diagram of power following control

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通过RDVD控制对功率跟随控制中PID控制器的输出量进行控制，构造出基于功率跟随控制的反下垂控制方法，控制框图如图5所示.

图 5 基于功率跟随控制的反下垂控制框图

Figure 5. Block diagram of reverse droop control based on power following control

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对于式（17）所示控制器来说，图4中的被控对象对应为图5中的P_i，电压偏差反馈所得为被控对象的参考值，最终控制目标为P_i与U_i达到共同稳定，且U_i与U_{n_i}偏差小，功率分配合理. 如图5所示，令电压偏差率U_di取值为0，且m_i取值为负，当负荷增大时，输出功率P_i增大，则P_{n_i}－P_i和U_di将减小，即δU_{n_i}－δU_i随之增大，P_{n_i}增大，最终使输出电压和功率趋于共同稳定.

由3.1分析可知：m_i的取值会影响到系统的稳定性；由于PID控制器自身3个参数对被控对象的调节作用各不相同，该部分取值同样对系统响应速度、电压质量和系统稳定性有很大影响. 由图5可推出基于功率跟随控制的反下垂控制器所对应的闭环传递函数，进而可绘制出奈奎斯特曲线来反映控制系数取值对系统稳定性的影响. 如图6（a）所示：当T_i=20时，根据奈奎斯特稳定判据可知，此时系统不稳定；当T_i=200及更大时，系统能稳定运行. 如图6（b）所示：K_p=0.6时，根据奈奎斯特稳定判据可知，此时系统不稳定；K_p=1.2及更大时，系统能稳定运行.

图 6 基于功率跟随控制的反下垂控制频谱响应特性

Figure 6. Spectrum response characteristics of reverse droop control based on power following control

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4. 实验验证

4.1 实验平台及参数设置

为验证本文所提方法的可行性，使用RT-LAB半实物仿真平台，通过系统的实时仿真运行来进行测试. 搭建的实验平台系统如图7所示，该仿真平台的型号为OP5600，并使用DSP TMS28335控制器对模型进行控制.

图 7 RT-LAB实时仿真平台

Figure 7. Real-time simulation platform RT-LAB

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本文实验以3个电-氢储能直流微电网并联运行在低压微电网系统下为例. 各逆变器对无功功率始终采用传统Q-f反下垂控制，对有功功率采用传统反下垂控制、基于电压恢复机制的反下垂控制^[11]、RDVD反下垂控制和本文所提控制方法分别进行实验验证，并将实验结果（输出有功功率、输出电压和逆变器1、2间的A相环流）进行对比分析，微电网系统参数和元件参数设置如表1、2所示.

表 1 系统参数

Table 1. System parameters

参数	取值
逆变器 1 线路阻抗 Z_{line_1}/Ω	0.642 + j0.083
逆变器 2 线路阻抗 Z_{line_2}/Ω	0.963 + j0.124 5
逆变器 3 线路阻抗 Z_{line_3}/Ω	1.284 + j0.166
滤波电感/MH	5
滤波电容/MF	0.5
额定电压/V	220
额定无功功率/kvar	5
逆变器容量比例	1∶1∶1

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表 2 元件参数

Table 2. Component parameters

元件	参数	数值
光伏阵列	环境温度/℃	25
燃料电池	额定功率/W	2000
燃料电池	额定电压/V	24
电解槽	额定功率/W	2000
储氢罐	最大容许压强/MPa	35
	体积/L	1
	初始容量/%	50
蓄电池	最大充放电功率/W	4000
	容量/（A·h）	40
	额定电压/V	500
	初始荷电状态/%	50

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4.2 方法验证

4.2.1 传统反下垂控制

令P_sum=20.00 kW，P_{n_i}=5.00 kW，用传统反下垂控制方法对各逆变器控制.

如图8（a）所示，各逆变器输出有功功率相差较大，功率分配精度较低. 如图8（b）所示，母线电压很快稳定在310 V下，与额定母线电压幅值310.27 V相差较小. 如图8（c）所示，逆变器1、2间的A相环流大小基本在[−5.0,5.0] A波动.

图 8 传统下垂控制方法实验结果

Figure 8. Experimental results of traditional droop control

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4.2.2 基于电压恢复机制的反下垂控制

令P_sum=20 kW不变，用基于电压恢复机制的反下垂控制方法^[11]对各逆变器进行控制.

如图9（a）所示，逆变器输出有功功率响应速度慢，并在1.50 s后基本稳定在7.00 kW，功率分配精度较高，但略高于额定值. 如图9（b）所示，母线电压在1.00 s后稳定在317.00 V下，与额定母线电压幅值310.27 V相差较大. 如图9（c）所示，启动时逆变器1、2间的A相环流峰值达到81.5 A，随后逐渐减小，1.50 s后，环流大小基本在[−8.0,8.0] A波动.

图 9 基于电压恢复机制的反下垂控制方法实验结果

Figure 9. Experimental results of reverse droop control based on voltage recovery mechanism

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4.2.3 RDVD控制

令P_sum=20.00 kW不变，启动时设定额定P_{n_i}=6.67 kW，2.00 s时设定P_{n_i}=5.00 kW，用RDVD控制方法对各逆变器进行控制.

如图10（a）所示：各逆变器输出有功功率响应速度慢，并在1.00 s后基本稳定在6.67 kW，功率分配精度较高；但在参考值变化后，各逆变器输出功率均提高，并在4.00 s时达到7.30 kW，高于系统均分功率. 如图10（b）所示，母线电压在1.00 s后稳定在309.20 V下，并于参考值变化后急剧上升，并在4.00 s时达到324.50 V，与额定母线电压幅值310.27 V相差较大. 如图10（c）所示，启动时逆变器1、2间的A相环流较大，峰值达到108 A， 0.80 s后，环流大小基本在[−10.0,10.0] A波动.

图 10 RDVD控制方法实验结果

Figure 10. Experimental results of RDVD control method

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4.2.4 本文所提方法

启动时，令P_sum=20.00 kW，t=4.00 s时令P_sum=25.00 kW，用本文所提方法对各逆变器进行控制，其他参数不变.

如图11（a）所示：各逆变器输出有功功率在启动后0.50 s时达到功率稳定，响应速度较快且功率分配精度高，准确度达97.50%；在t=4.00 s，负荷变化时，功率在0.15 s内稳定并均分. 如图11（b）所示，母线电压很快稳定在310.70 V下，并于4.00 s时重新稳定在310.60 V，与额定值310.27 V相差较小，准确度达99.86%. 如图11（c）所示，启动时及负荷变化后A相环流的峰值达到−10.3A，随后逐渐减小并基本在[−3.0,3.0] A间波动. 如图11（d）所示，在负荷和辐射度变化时，微电网1中各DG换流器的输出功率均能迅速合理分配.

图 11 本文所提控制方法实验结果

Figure 11. Experimental results of proposed control method

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5. 结　论

本文提出一种适用于逆变器控制的反下垂控制方法，并通过RT-LAB半实物仿真平台，在多电-氢微电网并联运行的交流系统中进行方法验证和对比验证，现有结论如下.

1）本文所提方法实现了负荷变化时逆变器的额定有功功率的自适应调节.

2）在所搭建系统中，对传统反下垂控制方法、基于电压恢复机制的反下垂控制方法、RDVD控制方法及本文所提方法进行对比验证，本文所提方法在响应速度、功率分配合理性、母线电压偏差及环流大小方面均优于其他方法.

3）本文所提方法的各换流器的输出有功功率、母线电压等在0.50 s后快速达到基本稳定；输出有功功率分配合理，准确度达97.50%；母线电压与额定电压偏差小，准确度达99.86%；环流大小稳定在[−3.0,3.0] A；各DG在环境变化时均可随之改变输出.

图 1 城市轨道交通各专业及组成

Figure 1. Majors and components of urban rail transit

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图 2 面向建造的BIM工程

Figure 2. Construction-oriented BIM engineering

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图 3 面向协同设计与分析的BIM工程

Figure 3. Collaborative design and analysis-oriented BIM engineering

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图 4 基于商业平台的BIM工程

BOQ—bill of quotation　VPM—virtual product management　KKS—设备功能位置

Figure 4. BIM engineering based on commercial platform

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图 5 基于IFC的共享式BIM工程

Figure 5. IFC-based shared BIM engineering

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表 1 广东省BIM建模与交付标准（部分）

Table 1. BIM modeling and delivering standard for Guangdong province （part）

模型名称	对象	工程/子系统	建模构件/设备	几何信息	非几何信息（模型内置信息）
建筑	车站	主体建筑	门窗	尺寸、空间定位	材料、型号
			墙	尺寸、空间定位	材料、规格
			楼梯	尺寸、空间定位	材料、规格

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表 2 广州地铁BIM建模标准（部分）

Table 2. BIM modeling standard of Guangzhou Metro (part)

模型名称	设施设备类型	几何信息					非几何信息
模型名称	设施设备类型	要素	信息内容	LOD100	LOD200	LOD300	信息内容	LOD100	LOD200	LOD300
车站建筑	墙	普通墙	宽度、高度	y	y	y	材料、填充图案、颜色、热膨胀系数	y	y	y
		防火墙	宽度、高度		y	y	材料、填充图案、颜色、热膨胀系数		y	y
		混凝土墙	宽度、高度		y	y	材料、填充图案、颜色、热膨胀系数			y
		其他
注：表中“y”表示模型精度等级包含该信息内容.

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参考文献(42)

EASTMAN C M, EASTMAN C, TEICHOLZ P, et al. BIM handbook: a guide to building information modeling for owners, managers, designers, engineers and contractors[M]. 3rd edition. Hoboken: John Wiley & Sons, 2018.

清华大学BIM课题组. 中国建筑信息模型标准框架研究[M]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2011.

尹亚辉. BIM技术在项目全生命周期的应用研究[D]. 北京: 北京建筑大学, 2015.

CEROVSEK T. A review and outlook for a ‘Building Information Model’ (BIM):a multi-standpoint framework for technological development[J]. Advanced Engineering Informatics, 2011, 25(2): 224-244. doi: 10.1016/j.aei.2010.06.003

纪博雅,戚振强. 国内BIM技术研究现状[J]. 科技管理研究,2015,35(6): 184-190. doi: 10.3969/j.issn.1000-7695.2015.06.035

JI Boya, QI Zhenqiang. BIM technology research status in China[J]. Science and Technology Management Research, 2015, 35(6): 184-190. doi: 10.3969/j.issn.1000-7695.2015.06.035

张建平,王洪钧. 建筑施工4D++模型与4D项目管理系统的研究[J]. 土木工程学报,2003,36(3): 70-78. doi: 10.3321/j.issn:1000-131X.2003.03.014

ZHANG Jianping, WANG Hongjun. A 4D++ site model and 4D management system for construction projects[J]. China Civil Engineering Journal, 2003, 36(3): 70-78. doi: 10.3321/j.issn:1000-131X.2003.03.014

LI Y F, WANG H C, ZHAO X F, et al. Research on BIM technology application in the construction of a subway station[J]. Applied Mechanics and Materials, 2013, 405/406/407/408: 3396-3400. doi: 10.4028/www.scientific.net/AMM.405-408.3396

杨永平,边颜东,周晓勤,等. 我国城市轨道交通存在的主要问题及发展对策[J]. 城市轨道交通研究,2013,16(10): 1-6.

YANG Yongping, BIAN Yandong, ZHOU Xiaoqin, et al. Problems and development strategy of urban railtransit in China[J]. Urban Mass Transit, 2013, 16(10): 1-6.

郭杰. 城市轨道交通工程接口管理研究[D]. 北京: 中国铁道科学研究院, 2011.

张金伟,刘志广,路清泉,等. 城市轨道交通工程BIM技术应用推广实施方法研究[J]. 现代隧道技术,2019,56(3): 45-52,71.

ZHANG Jinwei, LIU Zhiguang, LU Qingquan, et al. On application and promotion of BIM technique in urban rail transit engineering[J]. Modern Tunnelling Technology, 2019, 56(3): 45-52,71.

LI R J, SHAN R L, LIAO Q L, et al. New developments and applications in rail transit construction technology[J]. Applied Mechanics and Materials, 2014, 580/581/582/583: 1065-1071. doi: 10.4028/www.scientific.net/AMM.580-583.1065

LAAKSO M, KIVINIEMI A. The IFC standard − a review of history,development,and standardization[J]. Journal of Information Technology in Construction, 2012, 17(9): 134-161.

中国建筑科学研究院, 中国标准化研究院, 清华大学, 等. 工业基础类平台规范: GB/T 25507—2010[S]. 北京: 中国标准出版社, 2010.

ZHANG L, el-GOHARY N M. Automated IFC-based building information modelling and extraction for supporting value analysis of buildings[J]. International Journal of Construction Management, 2020, 20(4): 269-288. doi: 10.1080/15623599.2018.1484850

林佳瑞,张建平. 基于IFC的绿色性能分析数据转换与共享[J]. 清华大学学报(自然科学版),2016,56(9): 997-1002.

LIN Jiarui, ZHANG Jianping. Data conversion and sharing for building performance analyses based on IFC[J]. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2016, 56(9): 997-1002.

李浩,赵国堂,范丁元,等. 面向GIS应用的铁路工程三维信息模型数据交换方法[J]. 西南交通大学学报,2018,53(1): 197-205. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.2018.01.024

LI Hao, ZHAO Guotang, FAN Dingyuan, et al. Data exchange method of railway engineering information model for GIS applications[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2018, 53(1): 197-205. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.2018.01.024

赵铁柱. 城市轨道交通站台门参数化三维建模软件开发与应用[J]. 城市轨道交通研究,2017,20(5): 147-152.

ZHAO Tiezhu. Development and application of 3D parametric modeling software for urban rail transit platform screen door system[J]. Urban Mass Transit, 2017, 20(5): 147-152.

邓雪原. CAD、BIM与协同研究[J]. 土木建筑工程信息技术,2013,5(5): 20-25.

DENG Xueyuan. The study of CAD, BIM and collaboration[J]. Journal of Information Technology in Civil Engineering and Architecture, 2013, 5(5): 20-25.

韩亮亮. 基于3D EXPERIENCE平台的铁路设备BIM模型轻量化技术研究[J]. 科技创新与应用,2020(5): 19-22.

HAN Liangliang. Research on lightweight technology of railway equipment BIM model based on 3D EXPERIENCE platform[J]. Technology Innovation and Application, 2020(5): 19-22.

吕婧,金浩然,谭军,等. glTF在BIM模型轻量化中的应用[J]. 科技创新与应用,2020(6): 174-176.

王巧雯,张加万,牛志斌. 基于建筑信息模型的建筑多专业协同设计流程分析[J]. 同济大学学报(自然科学版),2018,46(8): 1155-1160.

WANG Qiaowen, ZHANG Jiawan, NIU Zhibin. Architecture multi-disciplinary collaborative design process based on building information model[J]. Journal of Tongji University (Natural Science), 2018, 46(8): 1155-1160.

史海欧,袁泉,张耘琳,等. 基于BIM交互与数据驱动的多专业正向协同设计技术[J]. 西南交通大学学报,2021,56(1): 176-181.

SHI Haiou, YUAN Quan, ZHANG Yunlin, et al. Multi-discipline forward collaborative design technology based on BIM interaction and data-driven[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2021, 56(1): 176-181.

高云. 高层建筑火灾烟雾颗粒物扩散路径监测方法研究[J]. 环境科学与管理,2020,45(1): 131-135. doi: 10.3969/j.issn.1673-1212.2020.01.026

GAO Yun. Research on monitoring method of smoke particles diffusion path in high-rise building fire[J]. Environmental Science and Management, 2020, 45(1): 131-135. doi: 10.3969/j.issn.1673-1212.2020.01.026

EL-DIRABY T, KRIJNEN T, PAPAGELIS M. BIM-based collaborative design and socio-technical analytics of green buildings[J]. Automation in Construction, 2017, 82: 59-74. doi: 10.1016/j.autcon.2017.06.004

王勇,李久林,张建平. 建筑协同设计中的BIM模型管理机制探索[J]. 土木建筑工程信息技术,2014,6(6): 64-69. doi: 10.3969/j.issn.1674-7461.2014.06.012

WANG Yong, LI Jiulin, ZHANG Jianping. Exploration of BIM management mechanism in collaborative design[J]. Journal of Information Technology in Civil Engineering and Architecture, 2014, 6(6): 64-69. doi: 10.3969/j.issn.1674-7461.2014.06.012

YANG T, LU Y Q, QIN H Y. Catia-based BIM technology in highway tunnel design[J]. Stavební Obzor:Civil Engineering Journal, 2019, 28(3): 469-482.

陈宇,庞艳婷,朱嘉. ENOVIAVPM系统平台在城市轨道车辆协同设计中的应用[J]. 电子技术与软件工程,2016(21): 75.

YANG H X. Integration model of construction management of BIM construction project based on IFC[J]. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2016, 13(12): 9368-9372. doi: 10.1166/jctn.2016.5849

HU Z Z, ZHANG J P. BIM- and 4D-based integrated solution of analysis and management for conflicts and structural safety problems during construction:2. development and site trials[J]. Automation in Construction, 2011, 20(2): 167-180. doi: 10.1016/j.autcon.2010.09.014

LI X, XU J, ZHANG Q. Research on construction schedule management based on BIM technology[J]. Procedia Engineering, 2017, 174: 657-667. doi: 10.1016/j.proeng.2017.01.214

张飞涟,郭三伟,杨中杰. 基于BIM的建造工程项目全寿命期集成管理研究[J]. 铁道科学与工程学报,2015,12(3): 702-708. doi: 10.3969/j.issn.1672-7029.2015.03.038

ZHANG Feilian, GUO Sanwei, YANG Zhongjie. Research on the life cycle integrated management of construction projects based on BIM[J]. Journal of Railway Science and Engineering, 2015, 12(3): 702-708. doi: 10.3969/j.issn.1672-7029.2015.03.038

广州地铁集团有限公司. 城市轨道交通建筑信息模型（BIM）建模与交付标准: DBJ/T 15-160—2019[S]. 广州: 广东省住房和城乡建造厅, 2019.

广州地铁设计研究院有限公司. 城市轨道交通BIM模型交付标准: Q/GZDTSJY-QEOB-045—2015[S]. 广州: 广州地铁设计研究院有限公司, 2015.

PAZLAR T, TURK Ž. Interoperability in practice:geometric data exchance using the IFC standard[J]. Journal of Information Technology in Construction, 2008, 13: 362-380.

WON J, LEE G, CHO C. No-schema algorithm for extracting a partial model from an IFC instance model[J]. Journal of Computing in Civil Engineering, 2013, 27(6): 585-592. doi: 10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000320

BIRGING E. Integration of BIM in the construction phase a study of a Swedish construction project based on interviews[D]. Göteborg: Chalmers University of Technology, 2014.

杨新,焦柯,鲁恒,等. 基于BIM的建筑正向协同设计平台模式研究[J]. 土木建筑工程信息技术,2019,11(4): 28-32.

YANG Xin, JIAO Ke, LU Heng, et al. Research on forward collaborative design platform of buildings based on BIM[J]. Journal of Information Technology in Civil Engineering and Architecture, 2019, 11(4): 28-32.

张洋. 基于BIM的建筑工程信息集成与管理研究[D]. 北京: 清华大学, 2009.

SUN C L, LIU C, SHI D. Construction and application of integration under IFC standard based on BIM database[J]. Advanced Materials Research, 2014(5): 1894-1897.

施平望,林良帆,邓雪原. 基于IFC标准的建筑构件表达与管理方法研究[J]. 图学学报,2016,37(2): 249-256.

SHI Pingwang, LIN Liangfan, DENG Xueyuan. Research on representation and management of IFC-based building components[J]. Journal of Graphics, 2016, 37(2): 249-256.

何志红,孙会龙,刘贞,等. 基于BIM + VR技术的装配式建筑远程协同平台设计[J]. 重庆理工大学学报(自然科学),2019,33(10): 96-102.

HE Zhihong, SUN Huilong, LIU Zhen, et al. Design of remote collaborative platform for prefabricated construction based on BIM + VR technology[J]. Journal of Chongqing University of Technology (Natural Science), 2019, 33(10): 96-102.

卫星, 邹建豪, 肖林, 等. 基于BIM的钢桁梁桥裂纹病害信息数字化管理[J/OL]. 西南交通大学学报, 2019: 1-9. (2019-10-13)[2020-01-13]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1277.U.20191023.1121.013.html.

WEI Xing, ZOU Jianhao, XIAO Lin, et al. Digital management of crack disease information in steel struss bridges based on BIM[J/OL]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2019: 1-9. (2019-10-13)[2020-01-13]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1277.U.20191023.1121.013.html.

施引文献

期刊类型引用(23)

1.	刘义，杨清. 基于CiteSpace知识图谱的城市轨道交通BIM技术研究进展可视化分析. 项目管理技术. 2024(01): 67-72 . 百度学术
2.	赵阳，黎四阳，姜天，李飞. BIM技术在地铁车站管线迁改中的应用. 智能城市. 2024(05): 114-116 . 百度学术
3.	刘根生，计焕，潘子煜，李烈顺，陈灿奕，危伟，黄筱云，黄伦超. 基于BIM仿真的复杂空间岸坡施工技术应用. 水运工程. 2024(10): 194-199 . 百度学术
4.	王广明，刘美霞，王洁凝. 我国智能建造发展现状与趋势研究. 建筑结构. 2024(20): 84-88 . 百度学术
5.	潘彦君. 基于BIM技术的轨道交通车辆基地车辆和工艺参数化族模型的搭建与应用. 智能城市. 2024(09): 19-21 . 百度学术
6.	陈杰，吴裕照. 基于BIM的高速公路改扩建工程交通导改研究. 城市建筑. 2023(02): 150-152 . 百度学术
7.	那哲铭，丁蓥蓥. 基于BIM技术的城市轨道交通信号设备运维管理系统. 铁路技术创新. 2023(04): 38-44 . 百度学术
8.	蔡佳妮. 城市轨道交通车站数字化转型思考及实践. 城市轨道交通研究. 2023(12): 6-10 . 百度学术
9.	李昕懿，刘俊，徐文，曹源，冯宗宝，刘鹏程. BIM技术在某跨海大桥项目建设中的应用. 土木建筑工程信息技术. 2023(06): 20-25 . 百度学术
10.	吴祥龙，高华，解兴申，刘辉. 基于BIM+GIS的城市轨道交通选线应用研究. 铁道标准设计. 2022(03): 18-22 . 百度学术
11.	裴爱华，谷呈朋，黄慧超，吴凯伟. 基于Revit自适应构件和Dynamo城市轨道交通轨道BIM建模方法研究. 铁道勘察. 2022(02): 18-23 . 百度学术
12.	樊美斌. 基于BIM的城市轨道交通配线设计方法. 铁道标准设计. 2022(08): 38-43 . 百度学术
13.	苟帅. BIM技术在城市轨道交通建设中的应用现状与发展建议. 四川建筑. 2022(04): 101-102+106 . 百度学术
14.	杨光，林文雯. BIM参数化设计方法及信息模型的可视化研究. 水利技术监督. 2022(09): 45-48+112 . 百度学术
15.	高玮，汪义伟，葛双双，谢渊，王森. 矿山法隧道BIM建模技术研究. 地下空间与工程学报. 2022(04): 1305-1316 . 百度学术
16.	解亚龙，郭祥，刘伟，卢文龙，李春红，俸凰. 铁路客站二维图纸自动分析识别技术研究. 铁路技术创新. 2022(04): 35-39 . 百度学术
17.	郭钦，刘奥. 基于BIM技术的城市轨道交通车辆基地可视化智能运维系统. 现代城市轨道交通. 2021(03): 86-91 . 百度学术
18.	胡亚森，陈天星，曾文驱，袁泉，徐洪亮. 基于统一编码的城市轨道交通BIM族库管理系统研究. 现代城市轨道交通. 2021(09): 86-91 . 百度学术
19.	李焕焕，郝龙，何涛，傅少君. BIM在邕宁水利枢纽工程施工中的应用. 武汉大学学报(工学版). 2021(S1): 95-100 . 百度学术
20.	惠建伟，宋成年，李焕焕，傅少君. BIM-FEM联合分析方法及其在邕宁水利工程中的应用. 武汉大学学报(工学版). 2021(S1): 113-118 . 百度学术
21.	苏立勇，周轶. 基于“BIM+VR”技术的地铁车站公共区精装修设计实践. 都市快轨交通. 2021(06): 65-71 . 百度学术
22.	肖云飞. BIM技术在城市轨道交通工程施工管理中的应用. 工程技术研究. 2021(24): 127-130 . 百度学术
23.	雷斌，温岩，李佳晨，曹振，PRAMODKUMARGupta，麻建省，雷东波，刘阳. BIM技术在轨道车辆运维方面研究综述. 交通运输工程学报. 2021(06): 106-123 . 百度学术