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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法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：CN117875169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311830094.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法是由黄展鸿;余涛;潘振宁;陈俊斌设计研发完成，并于2023-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法，包括以下步骤：获取电力系统各运行断面下运行监测数据，构建运行状态数据集；根据历史运行数据和暂态仿真数据，构造运行模拟训练样本，设定运行模拟的状态空间、动作空间与约束条件；构建基于物理信息神经网络的运行模拟模型，结合先验知识并嵌入运行约束，对模型进行运行模拟机器学习训练；设置运行模拟校正评价指标，对搜索结果进行拟合评估，调整更新网络参数，得到预训练模型；根据预训练模型和实时监测数据，执行运行模拟推演，评估电力系统状态风险。提高了电力系统复杂运行模拟的求解效率与准确性，保证运行趋势的准确感知，辅助调度方案的决策优化，可广泛应用于电网调度。

本发明授权基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取电力系统各运行断面下运行监测数据，构建电力系统运行状态数据集； S2.根据电力系统的历史运行数据和暂态仿真数据，构造运行模拟训练样本，设定运行模拟的状态空间、动作空间与约束条件； S3.构建基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟模型，结合先验知识并嵌入运行约束，对模型进行运行模拟机器学习训练； S4.设置运行模拟校正评价指标，对物理信息神经网络搜索结果进行拟合评估，调整更新网络参数，得到预训练运行模拟模型； S5.在线运行阶段，根据预训练运行模拟模型和电力系统实时监测数据，执行电力系统运行模拟推演，评估电力系统状态风险； 步骤S3包括： S3.1.构造电力系统运行模拟的机理模型与标签训练样本集，将运行模拟优化问题转换为KKT条件形式，提取优化待定参数； S3.2.设置标签训练样本集的训练数据点与误差配置点，将KKT形式的约束条件与机理方程写入物理信息神经网络的损失函数，构造考虑物理信息与数据误差的改进损失函数； S3.3.评估改进损失函数值极小点，并提取对应训练样本，设置经验回放池存储训练样本与神经网络参数集合； S3.4.在运行模拟模型离线训练阶段，进行抽样训练并更新误差因子，直至训练满足约束条件并达到收敛； 步骤S3.1中，机理模型为以经济成本最优为优化目标、计及源荷平衡约束、爬坡约束、出力约束及电网运行约束的时序生产模型，根据KKT条件将机理模型转换为含待定参数的等式约束及优化模型，表示为： s.t.Pk,down≤Pk,gen≤Pk,up Pgen,k,t-Pgen,k,t-1≤Pgen,up Pgen,k,t-1-Pgen,k,t≤Pgen,down 式中，为t时刻各机组发电成本；Pk,gen为发电机组k的出力功率；Pk,down为发电机组k的出力功率下限；Pk,up为发电机组k的出力功率上限； Pk,gen,t表示t时刻各断面下系统内发电机组k的有功功率；Pi,load,t表示t时刻各断面下系统内节点i的负荷功率；Ngen为发电机组总数量；Nbus为电网节点总数量；Pij为节点i流向节点j的线路的有功功率；Qij为节点i流向节点j的线路的无功功率；Si,j,max为节点i流向节点j的线路的额定容量；Pgen,k,t-1为t-1时刻发电机组k的出力功率；Pgen,k,t为t时刻发电机组k的出力功率；Pgen,up为机组单断面内增加出力功率上限，Pgen,down为机组单断面内降低出力功率下限； 步骤S3.2中，标签训练样本集划分为Nt个数据点及Nc个配置点，配置点无机组出力的结果标签，将KKT形式下的约束条件与机理方程拟合误差写入物理信息神经网络的损失函数，改进损失函数表示为： MAEKKT＝MSEPDE+MSEBC 式中，MAED为数据预测的一致性损失误差；MAEKKT为KKT边界条件下的约束条件与机理方程校正误差，包括运行机理方程匹配损失MSEPDE与边界条件匹配损失MSEBC。

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