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摘要
参数辨识是系统辨识的重要内容,其方法的有效性决定了建模的最终精度。水轮机调节系统是一类复杂非线性系统,其参数会随运行工况的变化而改变。同时,实际测量信号受环境的影响而夹杂着噪声等无关信息,这将增加参数辨识的难度。因此,对于不同工况和测试条件,参数辨识方法的适用性和精度,以及参数的可辨识性值得进一步研究。以国网水口电站机组为研究对象,基于多种智能优化算法并考虑多种试验工况,对比研究了在不同辨识场景下各辨识算法的有效性和精度,以及参数的可辨识性。结果表明,生物地理学优化算法在各种辨识条件下均具有较好且稳定的性能。
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