[发明专利]一种火电机组仿真模型参数实时校正方法

权利要求书

1.一种火电机组仿真模型参数实时校正方法，其特征在于，所述火电机组仿真模型中单变量系统需采用自回归模型；所述校正方法包括如下步骤：

采用批处理最小二乘法计算初始值；

将限定记忆递推最小二乘法与滑动窗口思想结合，加入衰减因子与记忆长度。

2.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述自回归模型包括二阶自回归模型。

3.如权利要求2所述的校正方法，其特征在于，所述二阶自回归模型计算公式如下：

z_k+1＝a₁z_k+a₂z_k-1+b₁u_k+b₂u_k-1+c 式一；

式中，z_k-1，z_k，z_k+1分别为k-1，k与k+1时刻系统输出值；u_k-1，u_k分别为k-1与k时刻系统输入值；该模型结构中被校正的参数向量即为T为向量的转置。

4.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述批处理最小二乘法计算公式如下：

式中，为被校正参数向量的初始估计值；h_m为模型输入向量；z_m为模型输出向量；P₀为初始误差协方差阵。

5.如权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述将限定记忆递推最小二乘法与滑动窗口思想结合，新参数计算包括以下步骤：

当采集数据步数小于等于记忆长度N时，按基本的递推最小二乘算法进行模型参数计算；

当采集数据步数大于记忆长度N时，按下列公式进行计算：

式中，μ为限定记忆因子；为修正后的第m+1步误差协方差阵；h₁为记忆长度N内起始输入向量；输出量校正项起始输出量消除记忆项

6.如权利要求5所述的校正方法，其特征在于，所述递推最小二乘算法计算公式如下：

式中，与分别为利用m与m+1时刻数据计算出的被校正参数向量；K_m+1为第m+1步增益阵；z_m+1为模型m+1时刻输出向量；h_m+1为模型m+1时刻新的输入向量，P_m，P_m+1为第m步与第m+1步误差协方差阵。