Bozhen Jiang · Chenxi Qin · Qin Wang · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年7月

潮流（PF）计算对于电力系统分析至关重要。近年来，数据驱动方法作为一种有前景的加速潮流计算的途径应运而生。然而，这些方法需要高质量的标注数据，且往往存在泛化能力差的问题。为解决这些问题，本文提出了一种用于交流潮流计算的无监督物理信息神经网络（UPINN）方法。该方法遵循牛顿 - 拉夫逊法的一般过程。通过最小化基于有功和无功功率不匹配设计的物理信息损失函数，潮流方程可直接得到满足，而无需计算雅可比矩阵的逆。本文给出了所提出的UPINN训练方法收敛性的证明。在IEEE 24节点和118节点系统上的案...

解读: 该无监督物理信息神经网络潮流计算技术对阳光电源储能与光伏系统具有重要应用价值。在PowerTitan大型储能系统和光储一体化电站中，该方法可嵌入iSolarCloud云平台实现实时潮流分析，无需历史标注数据即可快速求解节点电压与功率分布，显著提升ST系列储能变流器的并网控制响应速度。对于构网型GFM...