基于商梯度法和神经网络的电网电力潮流分析方法及装置

本发明公开一种基于商梯度法和神经网络的电网电力潮流分析方法及装置，本方法将潮流计算的非线性代数方程组转化为基于商梯度法的常微分方程，再据此构建物理信息神经网络模型。通过常微分方程求解器生成系统状态参考轨迹作为训练数据集，定义包含预测值与参考轨迹误差、预测值时间导数与理论导数误差的复合损失函数，迭代训练模型。将待算工况参数及稳态设定时间输入训练好的模型，经前向传播输出稳态潮流解。本发明提升了病态或极端工况下的收敛性、物理可解释性与泛化能力，满足实时在线分析需求。