[发明专利]基于输出误差递推辨识火电机组协调控制模型的方法

权利要求书

1.一种基于输出误差递推辨识火电机组协调控制模型的方法，其特征在于，包括：

采集某火电机组负荷运行指令，建立仿真模型并采用闭环控制模拟火电机组的运行，通过所采集的某火电机组负荷运行指令产生控制需求，将闭环控制系统控制变量叠加激励信号作为输入数据，将输入数据作用于所模拟的火电机组模型，产生被控变量的输出数据；

将输入数据、输出数据代入选定的高阶模型对该高阶模型进行辨识，通过辨识得到具有一致性估计特性高阶模型；

将高阶模型所使用的输入数据、输出数据通过递推辨识算法最小化输出误差，得到了输入数据、输出数据的低阶模型；其中，在低阶模型内，根据输入变量值得到的输出变量值，得到的输出变量值与在仿真模拟火电机组模型里相应输入变量值所对应的输出变量值的误差在预设误差范围内，低阶模型的频率响应曲线与具有一致性估计特性的高阶模型的频率响应曲线的关系为：低阶模型的频率响应在高阶模型的频率响应波动范围内；

将所形成的低阶模型作为火电机组协调控制模型用于火电机组的协调控制系统。

2.根据权利要求1所述的基于输出误差递推辨识火电机组协调控制模型的方法，其特征在于，所述将高阶模型所使用的输入数据、输出数据通过递推辨识算法最小化输出误差，包括：

设置输出误差模型的损失函数，通过非线性搜索寻找损失函数的最小值，通过最小化损失函数获得低阶模型的参数。

3.根据权利要求2所述的基于输出误差递推辨识火电机组协调控制模型的方法，其特征在于，所述设置输出误差模型的损失函数，通过非线性搜索寻找损失函数的最小值，通过最小化损失函数获得低阶模型的参数，包括：

将输入变量输入n阶差分方程，对输出误差的参数进行多次迭代求导，得到输出误差的某一局部最小值；

通过忽略泰勒展开式中的高次项来近似获得输出残差，通过输出残差得出输出误差关于待辨识的输出误差模型的参数呈线性变化。

4.根据权利要求3所述的基于输出误差递推辨识火电机组协调控制模型的方法，其特征在于，所述通过忽略泰勒展开式中的高次项来近似获得输出残差，通过输出残差得出输出误差关于待辨识的输出误差模型的参数呈线性变化，包括：

通过输出残差，将输出误差模型转化为一个线性回归方程，

针对线性回归方程，利用最小二乘来进行精确地对输出误差模型的参数进行估计，并采用套用递推最小二乘算法递推出输出误差模型的参数的估计值，从而得到低阶模型。

5.根据权利要求4所述的基于输出误差递推辨识火电机组协调控制模型的方法，其特征在于，所述输出残差通过输出误差的梯度表示；

所述通过输出残差，将输出误差模型转化为一个线性回归方程；包括：

取输出误差的梯度和多次迭代后的输出误差模型的参数的估计值之积与输出误差模型在迭代多次后的误差的差值，将该差值替代输出数据；输出误差的梯度替代n阶差分方程内的参数向量，得到输出误差的线性回归方程。

6.根据权利要求3所述的基于输出误差递推辨识火电机组协调控制模型的方法，其特征在于，所述将输入变量输入n阶差分方程，对输出误差的参数进行多次迭代求导，具体包括：

每次迭代使用l个输入变量进行迭代，间接实现每个输入变量迭代l次。

7.根据权利要求6所述的基于输出误差递推辨识火电机组协调控制模型的方法，其特征在于，所述每次迭代使用l个有效输入变量进行迭代，具体公式为：

其中，表示对输出误差模型进行估计的参数；表示求导；R(t)是辅助系数，R^-1(t)是R(t)的逆；t表示时间；Φ_l(t)表示输出残差的梯度矩阵；E_L(t,θ)表示输出误差矩阵，w(t)表示时间变量的倒数。