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Combined heat and power production (CHP) based on solid oxide fuel cells (SOFC) is a very promising technology to achieve high electrical efficiency to cover power demand by decentralized production. This paper presents a dynamic quasi 2D model of an SOFC system which consists of stack and balance of plant and includes thermal coupling between the single components. The model is implemented in Modelica® and validated with experimental data for the stack UI-characteristic and the thermal behavior. The good agreement between experimental and simulation results demonstrates the validity of the model. Different operating conditions and system configurations are tested, increasing the net electrical efficiency to 57% by implementing an anode offgas recycle rate of 65%. A sensitivity analysis of characteristic values of the system like fuel utilization, oxygen-to-carbon ratio and electrical efficiency for different natural gas compositions is carried out. The result shows that a control strategy adapted to variable natural gas composition and its energy content should be developed in order to optimize the operation of the system.
Um den Prozess der Direktreduktion von Eisenerz computergestützt zu simulieren, werden mathematische Modelle, zur Beschreibung von Gas-Feststoff-Reaktionen, in Python implementiert. In der vorliegenden Arbeit wird ein einzelnes Pellet aus Eisenerz, welches sich in einem Gasstrom aus reinem Wasserstoff befindet, betrachtet. Es werden mehrere Modellansätze aus der Literatur miteinander verglichen und davon geeignete zur recheneffizienten Implementierung ausgewählt. Die entwickelte Simulationssoftware besitzt eine grafische Oberfläche und bietet die Auswahl aus drei Modellen mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad. Diese sind vollständig parametriert und die meisten Parameter werden temperaturabhängig bestimmt oder sind frei wählbar. Die Durchführung von Parameterstudien ist über die lineare Variierung eines beliebigen Parameters möglich. Die Ergebnisse der Simulation können dann in Abhängigkeit der Zeit dargestellt oder im CSV-Format exportiert werden. Die Rechenmodelle sind in einem separaten Python-Modul zusammengefasst und können einfach in eine übergeordnete Modellierung eingebaut werden. Zur Validierung erfolgt ein Abgleich mit experimentellen Literaturdaten. Abschließend werden die Stärken und Schwächen der implementierten Modelle gegenübergestellt und bewertet.