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摘要
近年来随着综合能源系统研究的深入，对能源设备建模的完整性和准确性提出了更高要求。针对传统研究中尚未考虑设备碳排放参数以及现有参数辨识方法的不足，文章提出一种考虑碳排放的综合能源系统抗差参数辨识方法。首先，建立了考虑碳排放强度的常见能源设备模型；其次，针对获取的系统历史运行数据，利用BP神经网络对其中的缺失值进行拟合填充，获取高可信的有效数据；最后，采用基于投票法的参数辨识方法对设备进行参数辨识，并通过旧数据遗忘与更新对设备参数进行动态辨识，通过算例对比分析了所提方法相较于现有方法的优势，说明了所提方法的必要性和有效性。
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单位中国电力科学研究院有限公司
