摘要
本申请涉及能源系统技术领域。本发明公开了一种天然气网络动态能流计算方法、装置、设备及介质。方法,包括:获取天然气管网参数、仿真参数、求解域、求解域内的采样点;基于全连接深度神经网络构建物理信息神经网络模型,输入为仿真参数,输出为求解域内的采样点处天然气管网状态参数;将物理信息神经网络模型的输出与求解域内的采样点处天然气管网历史状态参数之间的残差作为数据误差,根据天然气管网参数将天然气系统满足的边界条件、初始条件、质量平衡方程、动量守恒方程以及拓扑约束作为物理信息约束加入损失函数,基于预先设置的负荷变化曲线和自动微分算法对物理信息神经网络模型进行训练预测天然气网络动态特性。
技术关键词
能流计算方法
神经网络模型
天然气
管网参数
深度神经网络
物理
动态
阶段
采样点
方程
负荷
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