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龙图腾网获悉永嘉县电力实业有限公司申请的专利基于物理知情神经网络的大规模潮流样本求解方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115642603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211402523.X，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权基于物理知情神经网络的大规模潮流样本求解方法是由潘李克;黄刚;张正晓;谢鹏林;潘修义;岳晓云;李忠;潘群琼;冯文碧;徐成淦;胡春香;柯鹏程;彭频娇设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理知情神经网络的大规模潮流样本求解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物理知情神经网络的大规模潮流样本求解方法。本发明先通过蒙特卡罗法模拟高比例新能源电力系统的随机运行工况，以生成未求解的潮流计算样本训练集，然后以潮流方程为基准构造物理知情损失函数，利用物理知情损失函数在潮流计算样本训练集上对神经网络进行自监督训练，以得到训练完善的神经网络，最后利用所得神经网络，对待求解的大规模潮流样本进行求解。本发明考虑高比例新能源接入后电力系统运行工况的随机波动，通过自监督学习训练神经网络，以完成对大规模潮流样本的快速求解。

本发明授权基于物理知情神经网络的大规模潮流样本求解方法在权利要求书中公布了：1.基于物理知情神经网络的大规模潮流样本求解方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过蒙特卡罗法模拟高比例新能源电力系统的随机运行工况，以生成未求解的潮流计算样本训练集； S2，以潮流方程为基准构造物理知情损失函数，利用物理知情损失函数在潮流计算样本训练集上对神经网络进行自监督训练，以得到训练完善的神经网络； S21对于每一个含有N个节点的训练集中潮流样本数据，分别构造其对应的特征矩阵H和邻接矩阵A： ； ； 其中，为该潮流样本的注入功率复数向量，其维度为；为该潮流样本的节点电压标幺值复数向量，其维度为；分别为表示节点类型的0-1向量，1表示对应节点属于该类型，其维度均为； S22初始化多层感知器神经网络，多层感知器MLP以为权重矩阵的神经网络以特征矩阵H和导纳矩阵Y为输入，输出节点电压标幺值复数向量的预测值；同时构造级联的神经网络构造物理知情损失函数： ； ； ； ； ； ； 其中，为神经网络输出的节点电压标幺值复数向量的预测值；分别为子损失构成项的对应权重；表示根据节点电压标幺值复数向量预测值和潮流方程计算所得的潮流样本注入功率复数向量的预测值；表示向量的第j个元素；Real、Imag分别表示对向量取实部和虚部；反映了神经网络预测值对潮流方程的违背程度；反映了神经网络预测的PV、平衡节点的电压幅值与给定值的违背程度；反映了神经网络预测的平衡节点的电压相角与给定值的违背程度； S23使用成熟的开源优化器Adam实现优化问题，即对神经网络的权重值进行训练： ； 训练完成得到对应的神经网络； S3，利用步骤S2所得神经网络，对待求解的大规模潮流样本进行求解。

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