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摘要：本发明涉及一种考虑激励特性的火电机组一次调频系统辨识数据优选方法，包括以下步骤：S1、初步选取历史运行数据；S2、获取样本数据段；S3、获取表征每段样本数据的激励特性；S4、对每段样本数据进行数据重构获得包含激励特性的特征集合；S5、使用模糊C均值算法生成先验数据集合；S6、根据先验数据集合利用随机森林分类算法生成分类规则模型；S7、获得用于筛选辨识数据的分类规则模型；本发明能有效的优选出历史运行数据中含有充分激励且辨识输出效果较好的数据段，提高了筛选数据的速度，节省大量数据处理的时间，降低人为挑选数据的盲目性与偶然性，为系统参数辨识提供辨识数据筛选依据；提高了筛选数据的速度，减少大量的重复劳作。
主权项：1.一种考虑激励特性的火电机组一次调频系统辨识数据优选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据辨识系统模型结构，初步选取历史运行数据；S2、对历史运行数据按照时序进行划分，划分为长度相同的多段数据样本，获取样本数据段；S3、计算每段样本数据的费歇尔信息矩阵条件数，获取表征每段样本数据的激励特性；S4、对每段样本数据进行重新构建，获取包含激励特性的特征集合；S5、利用模糊C均值算法生成先验数据集合，其中包括特征集合和聚类结果；S6、根据先验数据集合利用随机森林分类算法生成分类规则模型；S7、根据验证集模型评价指标，固定分类结果模型，获得用于筛选辨识数据的分类规则模型。
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