PDE动态跟随的电网线损率PINN实时预测方法及系统

本发明提出一种PDE动态跟随的电网线损率PINN实时预测方法及系统，该方法先构建包含BiGRU模型、动态PDE模型的电网PINN线损率预测模型，并将电网历史数据划分为远期、近期和实时数据集，然后将远期数据集输入预测模型中进行训练，以确定BiGRU模型的网络参数、损失函数的权重比以及动态PDE模型中动态关键参数的初值，再将近期数据集输入训练后的预测模型，得到损失函数输出值，若输出值大于考察值，则对动态关键参数进行寻优并更新，最后将实时数据集输入更新后的预测模型，得到电网线损率预测结果。本发明通过PDE模型的考察‑更新功能使得PINN神经网络动态跟随电网的变化，从而大幅提高线损率实时预测的精度。