Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền để ước lượng các tham số của mô hình nhiệt dựa trên mạng nhiệt trở và tụ nhiệt. Cấu trúc mô hình nhiệt được sử dụng trong nghiên cứu này gồm 5 nhiệt trở và 2 tụ nhiệt, hay còn gọi là mô hình nhiệt 5R2C. Đây là mô hình nhiệt cải tiến từ mô hình nhiệt chuẩn 5R1C. Các tham số cần ước lượng là các tụ nhiệt và các nhiệt trở trong mô hình. Giải thuật tối ưu hóa dùng để ước lượng các tham số là giải thuật di truyền. Kết quả mô phỏng dựa trên dữ liệu thực tế thu thập được từ một tòa nhà cho thấy mô hình nhận dạng có độ chính xác khá cao. Ngoài ra, tính hiệu quả của giải thuật di truyền cũng được so sánh với giải thuật quét các tham số dựa trên hệ số tương quan, Tóm tắt tiếng anh, This article presents the study result of using genetic algorithms to estimate parameters for the thermal dynamic models built based on networks of thermal resistors and capacitors. The proposed RC model structure includes 5 thermal resistors and 2 thermal capacitors, also called 5R2C thermal model. This model is an improved model based on the standard 5R1C thermal model. Parameters needed to be estimated are thermal capacitors and resistors. The genetic algorithm is used for the estimation of parameters. The simulation which is based on real collected data from a building shows that the model obtained gives a relatively high accuracy. In addition, the effectiveness of the genetic algorithm is also compared to that of the parameter-scanning algorithm based on correlation coefficient.