电力系统的物理信息神经网络在近年来的发展中引起了广泛关注。本文将介绍一种新的框架，该框架
利用了控制电力系统的基本物理定律，并结合了机器学习领域的最新进展，提出了一种神经网络训练
程序，用于描述电力系统的行为，包括稳态和动态。
在传统的电力系统研究中，人们通常使用数学模型来描述系统的行为。然而，由于复杂度和计算资源
的限制，传统方法往往需要较长的计算时间来确定动态状态，如转子角度和频率，以及不确定参数，
如惯性和阻尼。
基于物理的神经网络提供了一种新的方法，能够在较短的时间内准确确定系统的动态状态。这种方法
的核心在于利用电力系统的基本物理定律，并受到机器学习领域的启发。通过训练一个神经网络模型
，我们可以将电力系统的行为表示为一组神经元之间的连接权重，并根据输入的电力系统参数来预测
系统的动态状态。
为了展示基于物理的神经网络的优势，我们以一台单机无穷大系统为例进行了实验。在传统方法中，
确定转子角度和频率通常需要较长的计算时间。然而，通过基于物理的神经网络的方法，我们可以在
更短的时间内准确地确定这些参数。实验结果表明，基于物理的神经网络的速度可以达到传统方法的
87 倍。
这项工作的意义在于开启了电力系统研究的一系列新机会。通过利用物理信息神经网络的方法，我们
可以更准确地预测电力系统的动态状态，并在较短的时间内进行系统优化。这将为电力系统的运行和
规划提供更强大的工具，从而提高系统的可靠性和效率。
总结起来，基于物理的神经网络是一个有潜力的方法，可以在电力系统研究中发挥重要作用。通过结
合控制电力系统的基本物理定律和机器学习领域的最新进展，我们可以利用广泛的数学模型来描述电
力系统的行为，并在较短的时间内准确确定系统的动态状态。这将为电力系统研究带来新的机遇，并
为系统的运行和规划提供更强大的工具。基于物理的神经网络的方法可以帮助我们更好地理解和优化
电力系统的行为，进一步提升系统的可靠性和效率。
通过以上的讨论，我们可以看到基于物理信息神经网络的方法在电力系统研究中具有重要的应用潜力
。它能够准确地预测电力系统的动态状态，并在较短的时间内完成计算。这将为电力系统的运行和规
划提供更精确的工具，提高系统的可靠性和效率。未来的研究可以进一步探索物理信息神经网络的应
用，以推动电力系统研究的发展。希望这项工作能够为相关领域的研究者提供借鉴和启示，为电力系
统的发展做出贡献。
总的来说，我们提出的基于物理信息神经网络的框架是一种创新的方法，它结合了传统的电力系统研
究和机器学习技术，并在实验中展示了其在电力系统中的应用优势。通过这项工作，我们希望能够促
进电力系统研究的发展，为电力系统的运行和规划提供更准确和高效的方法。
