本申请涉及一种物理仿真模型训练方法、装置、设备和存储介质,属于信息物理系统技术领域。上述方法包括:对机组工况历史采样数据进行数据清洗,获得清洗后数据;对所述清洗后数据采用感知/拟合算法,获得机组物理仿真模型;采用所述清洗后数据训练神经网络预测模型;将所述神经网络预测模型改造为初始决策网络,将所述机组物理仿真模型作为评价函数,通过强化学习优化决策网络的性能。采用本方法能够获得适用于工业场景下信息物理系统的完备、实时优化解决方案,为机组中各部件的工况实时优化调整,提供实时数据预测。
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我是此专利(论文)的发明人(作者)