【摘 要】
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为了改善一般常用水轮机模型基于实测数据参数进行辨识过程中底层编程繁琐的缺点,基于电力系统仿真中常用的理想水轮机数学模型,取134组模拟实测输入输出数据,用最小二乘与基
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51579124),昆明理工大学分析测试基金项目(2019M20182202122)
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为了改善一般常用水轮机模型基于实测数据参数进行辨识过程中底层编程繁琐的缺点,基于电力系统仿真中常用的理想水轮机数学模型,取134组模拟实测输入输出数据,用最小二乘与基于数值最优化技术的最优控制方法分别进行辨识从而获取参数,并利用两种方法对同一实测数据辨识结果进行仿真对比。算例仿真结果表明,在给定阶跃扰动下,利用最小二乘与最优控制方法进行参数辨识后的模型输出响应与实测响应结果(基于模拟样本数据)误差均低于0.04,且基于数值最优化技术的最优控制辨识效果与实测数据拟合程度更精确,验证了基于数值最优化技术的最优
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