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题名考虑激励特性的汽轮机做功模型辨识数据优选方法
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作者
郝晓光
王辉
金飞
王腾辉
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机构
国网河北能源技术服务有限公司
华北电力大学控制与计算机工程学院
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出处
《热力发电》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期130-138,共9页
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基金
国网河北省电力有限公司科技项目(TSS2023-03)。
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文摘
针对历史运行数据中难以选择合适样本辨识汽轮机做功模型问题,提出一种考虑激励特性的辨识数据优选方法。首先,采用费歇尔(Fisher)信息矩阵条件数提取历史运行数据的激励特性,与数据的趋势特性和参数间相关性共同构成特征变量集。其次,以特征变量作为输入,基于标准汽轮机做功模型生成的标识结果作为输出,采用随机森林分类算法生成辨识数据分类规则模型,实现辨识数据的在线选择。最后,对模型分类结果的准确性与所选数据的辨识效果进行验证。结果表明,分类规则模型的准确度为97.561%,可准确选出历史运行数据中含有充分激励的样本段,其汽轮机做功模型辨识结果与标准模型具有较高的一致性。
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关键词
辨识数据
数据激励特性
汽轮机
随机森林
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Keywords
data identification
data excitation properties
steam turbine
random forest
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分类号
TM621
[电气工程—电力系统及自动化]
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