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基于现场数据的火电机组模型参数辨识的综述报告
火电机组是目前国内电力系统供电的重要方式。为了更好地控制和管理火电机组，在实际应用中需要建立精确的火电机组模型。而火电机组的模型参数辨识是建立模型的关键。
火电机组模型参数辨识是指通过采集并处理机组运行时的数据，从中确定出模型的各个参数，以建立比较准确的机组模型。常见的火电机组模型包括机械模型、热力学模型和电力学模型等。而火电机组的模型参数辨识主要涉及到三个方面的参数，即机械参数、热力学参数和电力学参数。
机械参数包括转子质量、转矩等参数；热力学参数主要是燃油喷量、排气温度、空燃比等参数；电力学参数涉及到的是电感、电容和电阻等电学参数。这些参数的准确性直接关系到机组的实际运行效率和控制精度，因此机组模型参数辨识的准确性显得尤为重要。
目前常见的火电机组模型参数辨识方法主要包括权值最小二乘法、递归最小二乘法、极大似然方法和扩展卡尔曼滤波方法等。其中最常用的方法是权值最小二乘法，它的主要原理是通过最小化系统误差与观测数据之差的平方和来确定模型参数。而在实际应用中，递归最小二乘法和扩展卡尔曼滤波方法由于其良好的运行性能和更高的适应性逐渐受到了更广泛的关注。
在火电机组模型参数辨识的过程中，实验数据的质量直接影响到参数辨识结果。如何提高实验数据的质量，进而实现更加准确的参数辨识结果成为了实际应用中需要解决的难题。为此，在实际应用中需要采取一系列的措施，如选择合适的测量设备并对其进行正确的配置和校准、选择合适的测试方法和测试环境以保证测试数据的质量等。
总之，火电机组模型参数辨识是建立机组模型的重要基础，它的准确性直接关系到机组的实际运行效率和控制精度。在实际应用中，除了选择合适的参数辨识方法，还需要关注实验数据的质量问题以提高参数辨识的准确性。