江效龙，魏 乐，盛 锴，闫媛媛，彭双剑，朱晓星

（1.华北电力大学控制与计算机工程学院，河北保定071003；2.国网湖南省电力公司电力科学研究院，长沙410007）

汽轮机调节系统是对汽轮机进行控制的主要系统，其动态性能直接影响机组的经济性和安全性［1］，且对电力系统安全稳定运行至关重要，为深入研究其工作特性，需要通过实测方法建立准确的汽轮机调节系统模型.因此，汽轮机调节系统参数辨识显得尤为重要.

近年来，针对汽轮机调节系统参数辨识的研究较多，越来越多的优化算法被应用于模型参数辨识中，如递推最小二乘法［2］、神经网络算法［3］、遗传算法［4］、粒子群优化算法［5］和综合算法［6］等.此外，在使用辨识得到的模型参数前还需对其进行仿真校核，以确定参数的准确性.目前，关于汽轮机仿真校核方面也有专门的研究和标准，如盛锴等［7］针对汽轮机及其调节系统模型参数仿真校核中存在的问题和难点进行了详细的研究；《同步发电机原动机及其调节系统参数实测与建模导则》［8］（下文简称《导则》）中对汽轮机调节系统等试验项目和校核误差指标均提出了要求.

用于优化的算法虽然很多，但很少有一种算法既简单易操作，又收敛速度快且精度高，果蝇优化算法作为一种新的群智能算法，具有计算过程简单、参数设置少和收敛速度快等优点，它由Pan［9］首次提出，并应用于金融危机预警模型的研究中；吴小文等［10］随后又将此算法与其他几种算法……