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龙图腾网获悉山东大学申请的专利物理引导与数据驱动的综合能源系统设备建模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：CN116341644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310349593.1，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权物理引导与数据驱动的综合能源系统设备建模方法及系统是由李珂;周于;王海洋;张承慧设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理引导与数据驱动的综合能源系统设备建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种物理引导与数据驱动的综合能源系统设备建模方法及系统，将卷积神经网络和门控循环单元神经网络相结合，形成混合数据驱动模型；构建综合能源系统设备的机理模型，进行机理模型的数据增强，生成模拟数据，利用所述模拟数据对所述混合数据驱动模型进行预训练；基于所述综合能源系统设备的物理定律，构建物理约束条件，并将其建模到所述混合数据驱动模型的损失函数中，利用实际数据对混合数据驱动模型进行训练，得到最终建模结果。本发明在模型构建预训练过程以及训练过程，均利用机理模型和数据模型的协同，实现对综合能源系统设备的混合建模，保证了准确性和精确性。

本发明授权物理引导与数据驱动的综合能源系统设备建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物理引导与数据驱动的综合能源系统设备建模方法，其特征是，包括以下步骤： 将卷积神经网络和门控循环单元神经网络相结合，形成混合数据驱动模型； 所述混合数据驱动模型进行训练时，采用Adam算法迭代更新权重，通过动量和自适应学习率不断更新各个神经元的权重和偏差，使得损失函数的输出值达到最优； 构建综合能源系统设备的机理模型，进行机理模型的数据增强，生成模拟数据，利用所述模拟数据对所述混合数据驱动模型进行预训练； 利用生成式对抗网络进行机理模型的数据增强，所述生成式对抗网络包括生成器和判别器，生成器用于接收随机变量并生成数据样本，判别器用于判断输入的样本是真实的还是合成的，判别器还用于计算损失并进行反向传播求出梯度，从而进行参数更新； 基于所述综合能源系统设备的物理定律，构建物理约束条件，并将其建模到所述混合数据驱动模型的损失函数中，利用实际数据对混合数据驱动模型进行训练，得到最终建模结果； 基于所述综合能源系统设备的物理定律，构建物理约束条件的具体过程包括以能量守恒或和质量守恒构建物理约束条件，通过损失函数进行约束条件嵌入，利用权重系数调整约束条件在整体损失函数中的占比； 1根据质量守恒定律，建立涡旋膨胀机的质量流量约束损失函数，涡旋膨胀机工作过程中，动、静涡盘的接触端面存在的轴向间隙导致了径向泄漏和轴向泄漏；同时因为背压作用，会泄漏一部分气体到大气中； 理想状况下涡旋压缩机的平均质量流量为： 17 径向泄漏和轴向泄漏分别为 18 19 式中是轴向泄漏系数，是径向泄漏系数，是轴向泄漏面积，是径向泄漏面积，和分别是高压侧腔室和低压侧腔室的气体焓； 涡旋膨胀机转动一周的泄漏量为： 20 腔室间的泄漏质量流量为： 21 根据气体压差流动质量流量的计算公式，因为背压作用导致的控制容积腔与外界间的泄漏流量为： 22 式中，为小孔的泄漏面积，为气体的摩擦系数； 因此，质量变化及基于质量守恒定律得到的损失函数分别为： 23 24 式中，参数是质量守恒损失的阈值，控制了标准GRU损失与质量守恒损失之间的平衡，使用线性整流激活函数ReLU*，使得大于阈值的差值才被计入惩罚；使用Adam优化器的反向传播更新模型； 2根据能量守恒定律，建立涡旋膨胀机的输出转矩约束损失函数；涡旋膨胀机工作过程中，会产生额外的转矩损失，包括机械摩擦损失和粘性摩擦损失； 理想状况下的输出转矩为： 25 机械摩擦损失项和粘性摩擦扭矩表达式分别如下： 26 27 其中，是摩擦系数，是粘性摩擦系数，是摩擦接触面积，是粘性摩擦接触面积，是基圆半径； 因此，得到转矩变化及基于能量守恒定律得到的损失函数分别为： 28 29 式中，参数是能量守恒损失的阈值； 构建的物理约束的损失函数可以表达为： 30 式中：为纯数据驱动的神经网络监督损失；和分别为质量流量和输出转矩的权重系数，为根据质量守恒定律，建立涡旋膨胀机的质量流量约束损失函数；为根据能量守恒定律，建立涡旋膨胀机的输出转矩约束损失函数为能量守恒损失； 构建综合能源系统设备的机理模型时，综合考虑泄漏、过欠膨胀和摩擦因素的影响分别建立体积流量和输出转矩的机理模型，将转速、进气压力和或温度作为控制变量，建立体积流量或和输出转矩有关于控制变量的数学模型。

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