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图 7 三种算法求解过程对比
5 模型评价
从推断结果与实际结果对照的角度以及相关性方面，进一步说明模型的可靠性与有效性。
5.1 搜索域确定评价 本文所提搜索域确定方法，旨在精准定位未知参数所在大致范围，缩减其定义
域，减少计算资源消耗，提高计算效率。将 2.3 小节中得到的搜索域范围的左右边界与真实值进行对
比，如表 4 所示。本文对目标电站推断的真实值基本上处于中间位置，表明缩减方法合理，可快速锚
定搜索区域，加快求解速度。
表 4 本文确定的主要参数搜索域与真实值对比
参数 左边界 右边界 真实值 归一化
-11 -11 -11
K V 2.4×10 7.26×10 4.60×10 0.45
-6 -5 -6
K i 4.16×10 1.50×10 9.26×10 0.47
-2 -1 -1
K I 9.10×10 9.09×10 8.50×10 0.93
b 1.15×10 -1 1.81×10 -1 1.43×10 -1 0.53
5.2 参数推断顺序评价 由于本文所提模型是一个含有 4 个未知参数的逆优化双层模型，参数对目标
函数的影响难以直观量化。若参数的取值与目标函数值相关性较小，将会增加模型的复杂性，导致模
型难以解释，并造成计算资源的浪费；参数推断顺序的选取合理性会直接影响推断结果的准确性。图
8 展示了模型目标函数值 （目标电站推断值与观测值之间的偏差） 与参数偏差的相关关系图。
图 8 目标函数值与参数偏差相关关系
图 8 中显示，参数 K V 、K I 与 b 的偏差均与目标函数值表现出了强相关性，即参数偏差越接近于 0，
目标函数值越小，对目标电站的反推越精确。参数 K i 的偏差与目标函数值的相关性相对较弱，但仍大
致呈现出参数偏差越小，目标函数值越小的趋势。相关关系图表明，目标函数值对参数 K V 、K I 与 b 比
参数 K i 更为敏感，这也证明了 4.2 节中所确定的推断顺序 b - K V - K I - K i 是合理的。
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