CN119448550A 一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法 （国网新疆电力有限公司哈密供电公司）

司一种基于量子计算的高压专变远程费控实本发明公开了一种基于量子计算的高压专子分形映射算法生成初步优化路径和关键数据2S2、将采集的多维数据通过远程监控系统传输至S5、通过量子自适应混沌编码技术，将优化费控策S8、利用量子多任务进化学习算法对量子计算优化引擎中的2.根据权利要求1所述的一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法，其特p3pq反映分形层次p和q之间的相干性程度；ppS26：将提取出的关键数据模式和初步优化路径存储在量子计算优化引擎的存储模块3.根据权利要求1所述的一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法，其特4k为路径点πk的优先级系数，为路径点对应的能量因4.根据权利要求1所述的一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法，其特55.根据权利要求1所述的一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法，其特266.根据权利要求1所述的一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法，其特S621、初始化全局最优路径P*中的路径点πi及其对应的量子态其中P*＝{π1，S632、利用量子纠缠分布式计算架构对全局路径7S64、最终生成调整后的全局最优路径Pnew，并将7.根据权利要求1所述的一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法，其特S711、通过分布式传感器网络实时采集各节点设备的运行状态数据，包括节点电压Viii满足以下条件：S732、将调整后的费控策略下发至各节点设备的控8.根据权利要求1所述的一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法，其特8S81、利用量子多任务进化学习算法对量子计算优化引擎中的参数进行自适应学习和Ti对应电力系统中S812、为每个任务Ti初始化量子态V,并定义适应度函数Fr,(Ir)用于评估任务的优化S813、通过量子多任务进化学习算法中的量S822、利用反馈数据矩阵Dfeedback对量子态进行自适应调整，调整后的量子态表达9计算的高压专变远程费控实时优化方法是本领域技术人[0008]本发明的一个目的在于提出一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方pp[0047]S26：将提取出的关键数据模式和初步优化路径存储在量子计算优化引擎的存储[0055]S321、定义拓扑结构张量F(Ψ)，其元素由路径点之间的量子相干性与相位差构[0063]其中，x(r,χ(Ci)为生成的混沌量[0096]S54、将加密后的量子控制指令Φ(Ci)通过量子[0097]S55、在高压专用变压器的控制模块中，[0102]S62、对于识别出的局部不稳定区域Uk，应用量子退火算法进行局部路径扰动优[0103]S621、初始化全局最优路径P*中的路径点πi及其对应的量子态其中P*=π1,[0119]S71、结合量子退火算法优化后的全局路径P#，持续监控电力系统中的多节点设[0137]S81、利用量子多任务进化学习算法对量子计算优化引擎中的参数进行自适应学代任务量子态":[0159](1)本发明提出了通过量子分形映射算法对电力系统的多维数据进行处理，将其[0162](4)本发明采用量子自适应混沌编码技术，将优化后的费控策略加密并传输至高[0164]图1为本发明提出的一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法的流程[0166]图3为本发明提出的量子纠缠分布式计算与量子自适应混沌编码技术的控制与加[0168]参考图1_3，一种基于量子计算的高压专变远程费控实时优化方法，包括如下步pp[0206]S26：将提取出的关键数据模式和初步优化路径存储在量子计算优化引擎的存储[0214]S321、定义拓扑结构张量F(Ψ)，其元素由路径点之间的量子相干性与相位差构[0222]其中，x(a,)为路径点之间的全局关联性函数，用于结合路径点之间的全局拓k为路径点πk的优先级系数，为路径点对应的能χ(Ci)为生成的混沌量[0255]S54、将加密后的量子控制指令Φ(Ci)通过量子[0256]S55、在高压专用变压器的控制模块中，[0261]S62、对于识别出的局部不稳定区域Uk，应用量子退火算法进行局部路径扰动优[0268]其中，lm(t+1)为下一时间步的量子态，kB为玻尔兹曼常数，T为退火温度，F(y)为当前量子态的目标函数值；[0278]S71、结合量子退火算法优化后的全局路径P#，持续监控电力系统中的多节点设[0296]S81、利用量子多任务进化学习算法对量子计算优化引擎中的参数进行自适应学[0298]S812、为每个任务Ti初始化量子态并定义适应度函数Fr(Ir数据项传统系统本发明系统3.8秒500次620次+120次98.50%高温时段平均负载率(％)每月电力故障次数(次)2次故障后电力恢复时间(分钟)15分钟5分钟_10分钟高温时段生产稳定性(小时/天)20小时/天23.5小时/天+3.5小时每月数