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龙图腾网获悉国家电网有限公司华中分部;国网湖北省电力有限公司经济技术研究院申请的专利PDE动态跟随的电网线损率PINN实时预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119944604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411719859.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权PDE动态跟随的电网线损率PINN实时预测方法及系统是由姜曼;张紫桐;莫石;彭宇翔;汪谦格;吴启亮;王俊琪;王博;徐秋实设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本PDE动态跟随的电网线损率PINN实时预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种PDE动态跟随的电网线损率PINN实时预测方法及系统，该方法先构建包含BiGRU模型、动态PDE模型的电网PINN线损率预测模型，并将电网历史数据划分为远期、近期和实时数据集，然后将远期数据集输入预测模型中进行训练，以确定BiGRU模型的网络参数、损失函数的权重比以及动态PDE模型中动态关键参数的初值，再将近期数据集输入训练后的预测模型，得到损失函数输出值，若输出值大于考察值，则对动态关键参数进行寻优并更新，最后将实时数据集输入更新后的预测模型，得到电网线损率预测结果。本发明通过PDE模型的考察‑更新功能使得PINN神经网络动态跟随电网的变化，从而大幅提高线损率实时预测的精度。

本发明授权PDE动态跟随的电网线损率PINN实时预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种PDE动态跟随的电网线损率PINN实时预测方法，其特征在于， 所述方法包括： S1、构建包含BiGRU模型、动态PDE模型的电网PINN线损率预测模型；获取电网的历史数据，并将历史数据按N天之前、1-N天、1天之内分别划分为远期数据集、近期数据集和实时数据集； S2、将远期数据集输入构建的预测模型中进行训练，以确定BiGRU模型的网络参数、损失函数的权重比参数以及动态PDE模型中动态关键参数的初值，包括： S21、采用算法优化BiGRU模型的网络参数； S22、基于算法优化后的BiGRU模型，以损失函数最小为目标调整损失函数的权重比参数，其中，损失函数为： ； ； ； ； 上式中，、分别为预测误差、物理误差，、分别为预测权重比、物理权重比，为电网线损率的真实值，为BiGRU模型的线损率预测值，为物理公式计算得到的线损率值，、分别为起、止时间，、分别为入网端电压、电流，、分别为出网端电压、电流； S23、基于权重比参数调整后的BiGRU模型，以损失函数最小为目标调整动态PDE模型中的动态关键参数，得到动态关键参数的初值； S24、判断损失函数是否达到最小，若未达到，则返回S22再次进行网络参数优化，直至达到损失函数最小； S3、将近期数据集输入训练后的预测模型中，得到损失函数的输出值； S4、比较输出值与其考察值，若，则对动态PDE模型中的动态关键参数进行寻优，直至，并更新动态关键参数后进入S5；若，则直接进入S5； S5、将实时数据集输入更新后的预测模型中，得到电网线损率预测结果。

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