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公开(公告)号：CN116341644A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310349593.1
申请日：2023-03-30
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种物理引导与数据驱动的综合能源系统设备建模方法及系统，将卷积神经网络和门控循环单元神经网络相结合，形成混合数据驱动模型；构建综合能源系统设备的机理模型，进行机理模型的数据增强，生成模拟数据，利用所述模拟数据对所述混合数据驱动模型进行预训练；基于所述综合能源系统设备的物理定律，构建物理约束条件，并将其建模到所述混合数据驱动模型的损失函数中，利用实际数据对混合数据驱动模型进行训练，得到最终建模结果。本发明在模型构建预训练过程以及训练过程，均利用机理模型和数据模型的协同，实现对综合能源系统设备的混合建模，保证了准确性和精确性。
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