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基于物理信息的神经网络对构网型变流器动态行为建模
Hussein Jaffal, Arianna Fois, Sarra Bouchkati, Amirali Mahjoob, Andreas Ulbig
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文研究了利用物理信息神经网络对下垂控制构网型变流器的完整动态行为进行建模。该方法在数值求解器生成的合成数据上训练，并与传统积分方法和普通神经网络进行对比，结果显示在相同训练数据下预测精度更高，且运行时间显著低于数值求解器。
关键词
physics-informed neural networkgrid-forming converterdynamic modelingdroop controlsynthetic data
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