核心理念
传统PINN训练常面临梯度消失、收敛慢、易陷局部最优等问题。GWO作为一种高效的群体智能优化算法，其强大的全局探索能力可以优化PINN的关键参数（如损失权重、网络初始权重等），从而使PINN更快、更稳定地找到符合物理规律的解。
一、 整体框架：GWO-PINN混合模型
工作流程：
初始化：将PINN的关键可调参数（如损失权重λ、网络权重初始值等）编码为灰狼个体的位置向量。
迭代优化：
每个灰狼个体代表一组PINN参数。
用该组参数短暂训练PINN（例如几个epoch），在验证集上计算综合损失（数据损失 + 物理损失）作为该灰狼的适应度值。
根据适应度值，更新α、β、δ狼（最优的三个解）。
整个狼群向这三头领导狼的位置移动（更新参数），完成探索与开发。
最终训练：GWO优化结束后，将得到的最优参数赋给PINN，再进行一次完整的、充分的训练，得到最终预测模型。
二、 关键改进点与实施方案
- 利用GWO优化PINN损失函数的权重
问题：PINN的总损失
L = L_data + λ * L_physics
中，权重λ极大影响训练平衡。λ太小则物理约束弱，太大则数据拟合差。
GWO优化：将λ作为优化变量。GWO为每个候选λ计算PINN的验证集损失，自动寻找到能使模型兼顾精度与物理一致性的最佳λ。
- 利用GWO优化PINN的神经网络的初始权重
问题：糟糕的初始化会导致训练失败。
GWO优化：将神经网络初始权重矩阵"展平"并编码为灰狼的超长位置向量。GWO在全局空间搜索更优的初始化点，为后续的梯度下降提供极佳的起点，大幅提升收敛成功率。
- 优化PINN的结构或超参数
问题：网络层数、神经元数、激活函数类型等超参数依赖经验。
GWO优化：可以将这些离散或连续的超参数联合编码，进行智能搜索。
- 针对光伏系统的核心物理约束设计
这是PINN预测优于纯数据驱动模型的关键。必须在损失函数中嵌入光伏发电的物理机理：
能量平衡方程：
L_physics1 = ||P_pv - η * A * G * f(T, G)||
其中，
P_pv
是模型预测功率，
η
是组件效率，
A
是面积，
G
是辐照度，
T
是温度。
f(T, G)
是考虑温度、辐照度对效率影响的函数（可从光伏板手册获得）。
功率曲线的平滑性约束：
L_physics2 = ||∂P_pv/∂G - g(P_pv, G)||
确保预测功率随辐照度变化的趋势符合典型的S型曲线规律，避免非物理振荡。
环境变量关系约束：
L_physics3 = ||P_pv(T+ΔT, G) - P_pv(T, G) - k * ΔT||
引入温度系数
k
，使模型学习功率随温度变化的线性关系。
总结
将GWO与PINN结合，为光伏功率预测提供了一条融合数据智能与物理规律的创新路径。通过GWO的全局优化能力，可以自动、高效地配置PINN，使其既能从数据中学习复杂模式，又能严格遵循基本的物理定律，从而有望获得精度更高、泛化更强、可解释性更好的预测模型。