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申请/专利权人：中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司
摘要：本发明涉及一种基于物理信息网络的交直流混联离子流场计算方法，包括：对输电线路进行简化，得到交流电场强度和直流输电线路模型，对直流输电线路模型进行求解，得到空间离子流场的数学模型；建立PINN神经网络；求解空间节点的电势和电荷密度，计算离子流场和合成电场强度，将离子流场和合成电场强度与交流电场强度叠加得到交直流线路的计算结果。本发明显著提高了计算效率和精度，PINN神经网络通过结合物理模型与深度学习，实现了快速、大规模计算，能够在短时间内获得高精度的仿真结果；减少了计算复杂度，降低了计算难度，从而既保持了精度，又提高了效率；具有更高的灵活性和适应性，能够在满足物理约束的前提下，高效模拟复杂电磁环境。
主权项：1.一种基于物理信息网络的交直流混联离子流场计算方法，其特征在于：该方法包括以下顺序的步骤：（1）对输电线路进行简化，得到交流电场强度和直流输电线路模型，对直流输电线路模型进行求解，得到空间离子流场的数学模型，确定直流输电线路的偏微分方程组和边界条件；（2）根据空间离子流场的数学模型，建立PINN神经网络，确定微分方程算子、边界条件算子和误差传递函数；（3）基于PINN神经网络，求解空间节点的电势和电荷密度，计算离子流场和合成电场强度，将离子流场、合成电场强度与交流电场强度叠加得到交直流线路的计算结果。
全文数据：
权利要求：
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