基于物理信息神经网络的综合能源网络特征参数反向辨识方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的综合能源网络特征参数反向辨识方法。该方法包括如下步骤：步骤S1，建立多能源运输的瞬态水热耦合模型；步骤S2，基于动量线性化关键假设和气体状态参数计算规则，对多能源运输的瞬态水热耦合模型进行简化；步骤S3，基于简化后的多能源运输的瞬态水热耦合模型构建物理信息神经网络，基于所述物理信息神经网络实现综合能源系统特征参数反向辨识。本发明方法可以对高维度、大体量的管道数据进行快速有效的辨识估计，保证系统特征参数的准确性与自适应性，为综合能源系统全网大范围辨识估计提供了一种快速算法，保证综合能源系统蒸汽管路的运行安全性。