核能发电系统参数辨识研究是针对核电站运行过程中关键参数的识别与优化而开展的重要工作。该研究主要利用系统建模、数据分析和智能算法等技术手段，对核反应堆及其配套系统的动态特性进行精确描述和参数估计。通过采集核电站运行数据，结合物理模型与数据驱动方法，可以有效辨识影响系统性能的关键参数，如反应堆功率、冷却剂温度、压力等核心变量。这项研究对于提高核电站运行效率、确保安全稳定性以及优化控制策略具有重要意义，同时也能为核能系统的故障诊断与寿命预测提供理论支持。随着人工智能和大数据技术的发展，参数辨识方法不断更新，为核能发电系统的智能化运维提供了新的技术路径。