文章提出一种有别于传统负荷模型的非仿真模型辨识模型，并成功将其应用于电力系统日常负荷数据辨识，在此基础上从系统辨识角度定义为Hammerstein-Wiener模型，并从模型结构、算法初值策略、差分进化算法算子和基本性质等方面进行综合改进和证明。该方法显著提高了Hammerstein-Wiener模型的精度和算法的收敛速度，并证明其在优化过程中不会出现如以往模型优化中常出现的数值问题，经多角度分析验证，该完整有效的分析流程适用于类噪声负荷辨识，对负荷建模具有重要意义。
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