顶会“硬通货”，贝叶斯+PINN，深度学习的最佳拍档，论文创新点的黄金配方！

B-PINN（贝叶斯 PINN）作为AI for Science的前沿方向，正处于爆发阶段。其核心优势在于能够量化预测不确定性，既契合学术界的理论探索需求，也直击工业界对可靠性与可解释性的关切。

从发文角度看，该方向创新空间明确，尚未饱和，无论是追求快速产出还是攻坚顶刊顶会，均有切入路径。若希望尽快出成果，可深耕跨学科应用或聚焦计算轻量化与效率提升；若以质量为先，则适合投身后验推断算法改进或模型架构创新。

此外，已有大量高质量文献可供参考，我们也整理了16篇前沿论文供你快速把握脉络、激发思路。

论文标题：Bayesian Physics-Informed Neural Networks for Reliable Transformer Prognostics

关键词：科学机器学习 (SciML), 物理告知神经网络 (PINN), 变压器预后, 贝叶斯推断, 不确定性量化

研究方法：

本文针对变压器绝缘退化受热应力驱动且难以直接监测的问题，提出了名为 B-PINN (Bayesian Physics-Informed Neural Network) 的预测框架。该方法的核心是将热扩散偏微分方程（PDE）作为物理约束嵌入神经网络的损失函数中。与此同时，它打破了传统PINN的确定性限制，引入了贝叶斯神经层，通过变分推断（Variational Inference）来学习权重的后验分布。这使得模型在预测变压器油温时空演化的同时，能够量化由于数据稀缺或噪声引起的认识不确定性（Epistemic Uncertainty）。

论文创新点：

1. 构建了基于B-PINN的变压器热效应模型，实现了物理一致性的时空温场预测。
2. 创新地引入了贝叶斯变分推断机制，解决了传统PINN无法提供预测置信区间的问题。
3. 通过引入Laplace先验分布，将模型预测的连续分级概率评分（CRPS）显著提升，并验证了其在噪声环境下的鲁棒性。
4. 首次将SciML原则应用于真实的太阳能电站变压器数据，验证了其在PHM领域比传统Dropout-PINN更具可靠性。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.15933

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论文标题：Physics-Informed Machine Learning for Transformer Condition Monitoring – Part II: Physics-Informed Neural Networks and Uncertainty Quantification

关键词：变压器监测, PINN, 贝叶斯深度学习, 绝缘老化, 时空建模

研究方法：

作为变压器智能监测系列的深度解读，本论文聚焦于如何将物理知识转化为模型的“先天基因”。论文针对变压器固态绝缘老化的空间不均匀性问题，提出了集成 1D热扩散方程 的 PINN架构。该模型将时间、空间坐标（x, t）作为输入，通过自动微分技术计算物理残差，强制让网络输出符合能量守恒。在第二部分，论文进一步阐述了贝叶斯框架下的 ELBO（证据下界）优化目标，通过最小化KL散度来逼近真实的后验分布，从而在极少传感器支撑的情况下，生成变压器全域的老化加速度图谱。

论文创新点：

1. 提出了物理告知的损失函数权重动态平衡策略，实现了初始条件、边界条件与残差损失的高效训练。
2. 创新地设计了时空耦合的老化评估机制，解决了传统方法仅能基于点温评估整体寿命的局限性。
3. 通过对比实验验证，将变压器老化估值误差从传统模型的14%以上降低到了4.06%。
4. 构建了完整的“物理-数据-不确定性”数字孪生路线图，为未来高维多物理场耦合建模奠定了基础。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.22189