本研究利用物理信息神经网络（PINNs）解决非线性能源供需系统的建模问题。PINNs有效处理非线性微分方程，展示系统各组成部分的动态关系，并验证解决方案的准确性及潜在影响。

Solving Nonlinear Energy Supply and Demand Systems Using Physics-Informed Neural Networks
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