摘要：本申请公开了一种modelica模型校准的方法、装置和设备。一种modelica模型校准的方法，包括：建立目标系统的modelica模型；基于最小二乘法对所述modelica模型进行调整，得到调整后的modelica模型。与现有技术中，手动进行modelica模型校准相比，本申请提高了对modelica模型的进行校准的校准效率。

摘要：本申请公开了一种modelica模型计算方法、装置、设备和存储介质。一种基于Ring‑Allreduce架构的modelica模型计算方法，包括：建立多个互相独立的modelica子模型；根据所述多个modelica子模型建立modelica模型；分别将所述多个独立的modelica子模型的相关数据输入到Ring‑Allreduce架构中的不同的worker节点上分别进行仿真计算得到仿真结果；其中，每个子模型对应一个worker节点。本申请采用基于Ring‑Allreduce架构进行modelica模型的仿真计算，提高了仿真效率。

摘要：本申请公开了一种modelica模型校准的方法、装置和设备。一种modelica模型校准的方法，包括：选择目标系统；建立所述目标系统的modelica模型；采用神经网络算法对所述modelica模型进行训练计算；输出经过训练后的所述modelica模型的输出值。本申请通过神经网络模型来对modelica模型进行校准，提高了modelica模型校准的效率。

摘要：本申请公开了一种modelica模型计算方法、装置、设备和存储介质。一种基于parameter server架构的modelica模型计算方法，包括：建立多个互相独立的modelica子模型；根据所述多个modelica子模型建立modelica模型；分别将所述多个独立的modelica子模型的相关数据输入到parameter server架构中的不同的worker节点上分别进行仿真计算得到仿真结果；其中，每个子模型对应一个worker节点。本申请将多个互相独立的modelica子模型分配给parameter server架构中的每个worker节点，由worker节点进行仿真计算，提高了仿真计算的效率。