Pour le problème de l'identification des paramètres du modèle dynamique MISO des surchauffeurs des unités surcritiques, une méthode d'identification des paramètres du modèle basée sur un algorithme génétique a été proposée. Les opérateurs génétiques ont été améliorés en sélectionnant un choix optimal, en croisant linéairement non uniforme et en mutant gaussiennement, une méthode de conception uniforme a été introduite pour construire une population initiale, une fonction sigmoïde a été utilisée pour ajuster de manière adaptative les probabilités de croisement et de mutation afin d'améliorer la précision de convergence et la vitesse de fonctionnement de l'algorithme génétique. Les résultats de simulation de l'identification des paramètres sur les données de fonctionnement de l'unité surcritique de la centrale de Haimen montrent que l'algorithme génétique amélioré a de bonnes performances de calcul, les changements de sortie prédits correspondent presque aux changements réels de température de la vapeur principale, peuvent refléter les caractéristiques dynamiques des surchauffeurs à haute température.

unités surcritiques ; surchauffeur ; température de la vapeur principale ; algorithme génétique ; identification des paramètres du modèle