切比雪夫网络学电力振荡：把初始转速约束写进试解，转子角误差从1.59%降到0.29%
电力系统动态仿真中，物理信息神经网络受多层感知机的频谱偏置限制，难以刻画机电振荡，而基于B样条的物理信息Kolmogorov-Arnold网络训练代价高。mac-PIKAN把线性化摇摆方程的闭式模态响应作为固定项嵌入试解，再用切比雪夫基的KAN学习一个初始时刻为零的非线性修正，从而精确满足初始转子角与转速。在单机无穷大母线基准上，其转子角与频率平均误差为0.29%和0.99%，低于PINN的1.59%和5.26%，并在更少训练数据和更低阻尼下保持优势。