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基于深度平衡层与神经ODE代理模型的电力系统动态仿真加速
Acceleration of Power System Dynamic Simulations Using a Deep Equilibrium Layer and Neural ODE Surrogate
Matthew Bossart · Jose Daniel Lara · Ciaran Roberts · Rodrigo Henriquez-Auba 等6人 · IEEE Transactions on Energy Conversion · 2025年5月 · Vol.40
本文提出一种融合深度平衡层与神经ODE的数据驱动代理模型，用于构建电力系统部分环节的降阶动态模型。该模型无需精确物理模型即可实现高精度、高速度仿真，且可初始化至匹配潮流解的稳态运行点，便于嵌入现有仿真流程。
解读: 该研究对阳光电源iSolarCloud智能运维平台及PowerTitan/ST系列PCS在构网型储能系统动态响应建模、黑启动过程仿真、弱电网暂态交互分析等场景具有直接价值。通过神经ODE surrogate替代传统电磁暂态仿真，可显著提升电站级数字孪生实时性与故障预演效率。建议在iSolarClou...