Renhai Feng · Khan Wajid · Muhammad Faheem · Jiang Wang 等6人 · IEEE Access · 2025年1月

本文聚焦物理信息神经网络PINN在光伏PV、风电和储能设备模型参数提取中的应用。准确提取这些模型参数对有效控制和优化重庆电力系统CPS整体稳定性至关重要。尽管提出众多算法解决该问题，准确可靠提取参数仍是重大挑战。本文提出改进PINN命名为统一物理信息神经网络UPINN，采用基于近端策略优化PPO的强化学习进行参数提取。UPINN通过四种策略克服PINN困难：反馈算子、GRU门控机制、历史种群传递算子和PPO辅助强化学习修正因子。UPINN模型迭代训练以最大化参数和减少RMSE。UPINN准确提取...

解读: 该物理信息神经网络技术对阳光电源设备建模和电网分析有重要应用价值。阳光iSolarCloud平台管理海量光伏储能设备，需要准确的设备模型进行仿真和优化。UPINN参数提取方法可应用于阳光设备数字孪生模型的自动标定。强化学习PPO算法对阳光智能控制策略优化有借鉴意义。电压稳定性监测是阳光储能系统电网支...