一种基于物理引导修正神经网络的电碳潮流求解模型构建方法、装置及电碳潮流求解方法

本发明公开了一种基于物理引导修正神经网络的电碳潮流求解模型构建方法、装置及电碳潮流求解方法，模型构建方法包括：获取电力系统各节点的历史运行数据；构建并初始化电碳潮流求解模型；在训练过程中，模型根据输入的机组注入功率和负荷功率，输出电压幅值、电压相角和节点碳势；通过对比预测值与实际值计算边界条件损失；计算功率残差和碳势残差，结合功率平衡与碳势平衡的物理约束确定物理约束损失；基于下一历史时刻的功率残差和碳势残差为0的假设，确定物理引导修正损失，进而得到总损失；通过迭代训练使模型收敛，得到训练好的模型。通过实施本发明，能够解决现有技术依赖潮流计算导致计算效率低下问题，实现电力系统碳排放的高效计算。