天津大学崔明建获国家专利权
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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于PINN-NIS的理想变压器接口稳定性增强方法及系统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：CN121598817B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610132528.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于PINN-NIS的理想变压器接口稳定性增强方法及系统是由崔明建;龙鑫亮;方晓娟;宋振桓;刘石设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于PINN-NIS的理想变压器接口稳定性增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PINN‑NIS的理想变压器接口稳定性增强方法及系统，属于功率硬件在环仿真技术领域，本发明通过建立物理侧接口处存在电感元件的理想变压器接口模型作为原始电路模型，利用数值积分代换将电感元件转换为等效电阻与电流源并联的代换电路模型；再构建物理信息神经网络，并定义包含电压差匹配损失和物理约束损失的总损失函数；采用两阶段优化策略训练物理信息神经网络，得到静态感知网络模型；最后将实时电路状态量输入静态感知网络模型，得到稳定性最强时的等效电阻值。本发明在提高理想变压器接口装置稳定性方面具有优势，为大功率可控并网接口装置在电网故障模拟中的高精度、高稳定运行提供了有效的技术解决方案。
本发明授权基于PINN-NIS的理想变压器接口稳定性增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PINN-NIS的理想变压器接口稳定性增强方法，其特征在于，包含以下步骤： S1：建立物理侧接口处存在电感元件的理想变压器接口模型作为原始电路模型，通过数值积分代换将所述电感元件转换为等效电阻和等效电流源并联的代换电路模型； S2：构建由前馈神经网络模块和物理约束模块组成的物理信息神经网络，所述物理信息神经网络的输入为时间信息和原始电路模型与代换电路模型负载电阻的电压差值，输出为预测等效电阻阻值； S3：定义包含电压差匹配损失和物理约束损失的总损失函数； S4：采用两阶段优化策略训练所述物理信息神经网络，得到静态感知网络模型； S5：将实时电路状态量输入至所述静态感知网络模型中，预测得到稳定性最强时的等效电阻值。
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