Solon Falas · Markos Asprou · Charalambos Konstantinou · Maria K. Michael · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年7月

现代电力系统在状态估计和实时监测方面面临重大挑战，特别是在故障条件或网络攻击下的响应速度和准确性方面。本文提出一种结合物理信息神经网络（PINNs）的混合方法，以提高电力系统状态估计的准确性和鲁棒性。通过将物理定律嵌入神经网络架构，PINNs 提高了输电网络在正常和故障条件下应用的估计准确性，同时在应对诸如数据操纵攻击等安全问题方面也显示出潜力。实验结果表明，所提出的方法优于传统机器学习模型，在训练数据集的未见子集上的准确性提高了近 83%，在全新的、不相关的数据集上的性能提升了近 65%。实验...

解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于物理信息神经网络（PINNs）的电力系统状态估计技术具有重要的战略价值。作为全球领先的新能源设备供应商和系统集成商，阳光电源在光伏逆变器、储能系统及智慧能源管理平台方面的核心竞争力，正日益依赖于对电网实时状态的精准感知与快速响应能力。 该技术的核心优势在于将物理定...