电力系统动态分析中物理信息神经网络(PINN)的Python实现及应用

内容概要：本文详细介绍了如何利用物理信息神经网络（PINN）进行电力系统动态分析，特别是在单机无穷大系统中的应用。通过将电力系统的微分方程直接嵌入神经网络，实现了高效的瞬态稳定性计算。文中展示了具体的Python代码实现，包括神经网络架构设计、物理约束嵌入、损失函数构建以及训练策略。实验结果显示，相比传统数值解法，PINN能够显著提高计算效率，减少计算时间达87倍以上。此外，PINN还能够在不同工况下快速适应系统参数的变化，提供精确的动态状态估计。 适合人群：从事电力系统研究和开发的技术人员，尤其是对机器学习和深度学习感兴趣的电网工程师。 使用场景及目标：适用于需要高效进行电力系统瞬态稳定性和动态状态估计的场合。主要目标是替代传统数值解法，大幅缩短计算时间，提高仿真效率，同时保持较高的精度。 其他说明：尽管PINN在大多数情况下表现出色，但在极端非线性系统中仍可能存在局限性。因此，在实际应用中应结合具体情况选择合适的方法。