Для решения проблемы выбора модели работы парового турбоагрегата в исторических данных по эксплуатации предлагается метод оптимизации данных идентификации с учетом возбуждающих характеристик. Во-первых, с использованием матрицы информации Фишера извлекаются возбуждающие характеристики исторических данных, которые вместе с трендовыми характеристиками и корреляцией между параметрами составляют набор характеристик. Затем, используя характеристики в качестве входных данных и результаты идентификации стандартной модели работы парового турбоагрегата в качестве выходных данных, применяется алгоритм классификации методом случайного леса для создания модели правил классификации данных идентификации и реализации онлайн-выбора данных идентификации. Наконец, проверяется точность результатов классификации модели и эффективность идентификации данных. Результаты показывают, что точность модели правил классификации составляет 97,561%, можно точно выбрать исторические данные по эксплуатации, содержащие достаточное возбуждение, и результат идентификации модели работы парового турбоагрегата соответствует стандартной модели с высокой согласованностью.

данные идентификации; характеристики возбуждения данных; паровой турбоагрегат; случайный лес