本發(fā)明屬于電網優(yōu)化，尤其涉及一種面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在配電網管理和優(yōu)化的領域中，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法通常依賴于精確的數(shù)學模型來描述配電網的運行狀態(tài)和新能源的接入。這種方法在處理簡單或者靜態(tài)的系統(tǒng)時可能是有效的，但面對實際運行中的配電網，特別是考慮到新能源接入的動態(tài)性和不確定性，構建一個既精確又全面的模型變得極其困難，甚至不可能。這是因為新能源的發(fā)電功率受多種不可預測因素的影響，如天氣條件對太陽能和風能的直接影響，這些都使得配電網的運行環(huán)境高度非線性和動態(tài)變化，難以通過傳統(tǒng)的靜態(tài)模型準確捕捉。

2、此外，即便能夠建立一個相對準確的模型，傳統(tǒng)的優(yōu)化算法在解決此類復雜問題時也面臨計算量大、求解速度慢等問題，難以滿足實時或近實時優(yōu)化的需求。這不僅影響配電網的運行效率，也限制了新能源接入的靈活性和效率，從而阻礙了可再生能源在電網中的更廣泛應用。

3、與此相對應，強化學習作為一種無模型的方法，提供了一種全新的解決思路。它不需要事先建立配電網的精確數(shù)學模型，而是通過與環(huán)境的交互學習，自動發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的策略。這種方法特別適合于處理配電網這類復雜、動態(tài)變化的系統(tǒng)。強化學習能夠直接從配電網的運行數(shù)據(jù)中學習，自適應地調整策略以應對新能源接入帶來的變化，從而實現(xiàn)更高效、更靈活的配電網優(yōu)化和管理。

4、然而，盡管強化學習具有上述優(yōu)點，但在面對實際應用時，特別是在量子計算不斷成熟的今天，如何有效地利用量子計算加速強化學習的學習過程，提高學習效率和策略質量，成為了一個值得探索的問題。量子深度q學習作為一種結合了量子計算和深度學習優(yōu)勢的新興技術，為解決傳統(tǒng)強化學習在處理高維、復雜系統(tǒng)時的計算瓶頸提供了可能的解決方案。通過利用量子計算的并行性和高效性，量子深度q學習能夠在提高計算速度的同時，保持或甚至增強學習策略的質量，這對于實現(xiàn)高效和智能的配電網管理具有重要意義。

5、通過上述分析，現(xiàn)有技術存在的問題及缺陷為：傳統(tǒng)優(yōu)化方法面臨計算量大、求解速度慢等挑戰(zhàn)，難以滿足實時優(yōu)化的需求。這些限制了新能源接入的靈活性和效率，阻礙了可再生能源在電網中的廣泛應用。而強化學習雖提供了一種無模型的解決思路，但是通常其網絡結構大，需要的存儲內存大，在實際的復雜場景中對計算設備提出了更高的要求。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術存在的問題，本發(fā)明提供了一種面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構方法及系統(tǒng)，旨在通過量子深度q學習(qdql)技術，實現(xiàn)面向新能源接入配電網的優(yōu)化重構策略。在新能源大規(guī)模接入的背景下，配電網面臨著結構和運行方式的重大變化。本發(fā)明通過構建先進的學習模型，快速有效地優(yōu)化配電網結構，減少功率損失，提升系統(tǒng)整體效率。

2、本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構方法，包括：

3、s1：構建基于神經網絡的配電網模型；

4、s2：構建量子深度q學習重構方法；

5、s3：訓練量子深度q學習。

6、進一步，s1具體包括：構建一個配電網的數(shù)學模型，該模型包括配電網節(jié)點、分段開關、聯(lián)絡開關以及新能源接入點的詳細描述，主要包括節(jié)點功率平衡約束：

7、

8、其中，n代表配網系統(tǒng)共有n個節(jié)點，pgen,i是在第i個節(jié)點上發(fā)電機的發(fā)電功率，如果該節(jié)點上沒有發(fā)電機則為0；pload,i是在第i個節(jié)點上的負載功率；prenew_energy,i是在第i個節(jié)點上新能源的發(fā)電功率；ploss,lines表示為不同傳輸線上的損失功率。

9、進一步，s1還包括：

10、電壓約束：

11、vi,min≤vi|≤vi,max

12、其中，vi,min和vi,max分別代表節(jié)點i的最小和最大電壓限制，vi表示為節(jié)點i的電壓。

13、電流約束：

14、|iij|≤iij,max

15、其中，iij,max表示節(jié)點i和j間線路的最大電流承受能力。

16、歐姆定律約束：

17、δvij＝iij·zij

18、

19、其中，iij是節(jié)點i和j間線路的電流，zij是節(jié)點i和j間線路的阻抗，rij是節(jié)點i和j間線路的電阻部分，δvij是節(jié)點i和j間線路的電壓降，ploss,ij是節(jié)點i和j間線路的損失功率。

20、發(fā)電約束：

21、prenew_energy,min,i≤prenew_energy,i≤prenew_energy,max,i

22、pgen,min,i≤pgen,i≤pgen,max,i

23、其中，prenew_energy,min,i和prenew_energy,max,i分別代表第i個新能源發(fā)電單元的最小和最大發(fā)電功率限制；pgen,min,i和pgen,max,i分別代表第i個傳統(tǒng)發(fā)電單元的最小和最大發(fā)電功率限制；

24、將上述約束整合進最優(yōu)潮流問題中，整體的數(shù)學模型包括目標函數(shù)、功率平衡約束、電壓約束、電流約束、發(fā)電約束以及歐姆定律約束，目標函數(shù)是總功率損耗：

25、minimize∑ploss,lines

26、基于上述建立的模型，采集不同負荷下不同開關動作的數(shù)據(jù)，構建模型的最優(yōu)潮流數(shù)據(jù)集。

27、進一步，構建一個全連接神經網絡來學習數(shù)據(jù)集，訓練過程可以通過最小化預測輸出與實際配電網狀態(tài)之間的差異來完成：

28、l＝∑(ppred-∑ploss,lines)2

29、其中，l是損失函數(shù)，ppred是神經網絡預測的配電網損失功率之和(即剛剛構建的模型的目標函數(shù))。

30、進一步，s2具體包括：在配電網模型學習完成后，可以將該神經網絡模型用作量子深度q學習的接下來利用編碼器來編碼配電網的狀態(tài)，從而將環(huán)境輸出的狀態(tài)信息壓縮編碼成量子位可接受的數(shù)據(jù)大小；進而將編碼后的狀態(tài)輸入到pqc中，pqc處理這些量子態(tài)并輸出動作值的量子測量結果；量子深度q學習模型的輸出，即配電網的開關操作策略，再通過傳統(tǒng)的神經網絡進行解碼，映射到具體的配電網開關動作中。

31、進一步，s3具體包括：在完成配電網狀態(tài)的編碼和建立參數(shù)化量子電路的基礎上，下一步是利用量子深度q學習框架來訓練模型，該訓練過程包括以下幾個關鍵部分：

32、(1)初始化參數(shù)：初始化pqc中的參數(shù)θ，以及編碼器和解碼器網絡的權重和偏置；

33、(2)環(huán)境交互：將當前配電網狀態(tài)s編碼為sencoded?，pqc根據(jù)sencoded輸出動作值的量子測量結果，再由解碼器轉換為具體開關操作aaction?，執(zhí)行aaction后，環(huán)境返回新狀態(tài)s'和獎勵r，同時將交互的數(shù)組(s,aaction,r,s')存儲到回放池；

34、(3)更新與優(yōu)化：基于回放池中的數(shù)據(jù)使用均方誤差損失函數(shù)衡量預測q值和目標q值之間的差異，使用時間差分的方法來計算損失函數(shù)。

35、本發(fā)明的另一目的在于提供一種實現(xiàn)所述面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構方法的面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構系統(tǒng)，包括：

36、配電網模型構建模塊：用于構建基于神經網絡的配電網模型；

37、量子深度q學習重構方法構建模塊：用于構建量子深度q學習重構方法；

38、量子深度q學習訓練模塊：用于訓練量子深度q學習。

39、本發(fā)明的另一目的在于提供一種計算機設備，計算機設備包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執(zhí)行時，使得處理器執(zhí)行所述的面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構方法的步驟。

40、本發(fā)明的另一目的在于提供一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執(zhí)行時，使得處理器執(zhí)行所述的面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構方法的步驟。

41、本發(fā)明的另一目的在于提供一種信息數(shù)據(jù)處理終端，信息數(shù)據(jù)處理終端用于實現(xiàn)所述的面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構系統(tǒng)。

42、結合上述的技術方案和解決的技術問題，本發(fā)明所要保護的技術方案所具備的優(yōu)點及積極效果為：

43、第一，針對上述現(xiàn)有技術存在的技術問題，解決問題之后帶來的一些具備創(chuàng)造性的技術效果。具體描述如下：

44、1、通過精確控制配電網中的開關操作，本發(fā)明能夠在保障電網穩(wěn)定運行的基礎上，最大化新能源的利用率，減少不必要的能源損耗；

45、2、利用量子計算和深度學習的結合，本發(fā)明能夠使配電網在面對新能源接入和負荷變化時，自動優(yōu)化重構策略，增強配電網的自適應性和智能化管理水平；

46、3、考慮到當前量子計算機為噪聲中等規(guī)模量子(nisq)設備的特性，本發(fā)明通過高效的編碼和解碼策略，確保了即使在量子位數(shù)量有限的情況下，也能實現(xiàn)量子計算在配電網管理中的應用，為量子技術在實際電網系統(tǒng)中的應用提供了新的途徑。

47、第二，本發(fā)明提出了一種結合量子計算與深度學習技術的創(chuàng)新方案，專為新能源接入配電網設計，旨在提升配電網的運行效率和智能管理水平。通過精細設計的量子深度q學習(qdql)框架，本發(fā)明能夠對配電網進行高效地優(yōu)化重構，具體技術效果和優(yōu)點概括如下：

48、高效能源利用與降低損耗：本技術方案能夠精確控制配電網中的開關操作，優(yōu)化新能源如太陽能、風能等的接入和利用。通過智能化管理，最大化新能源的使用率，同時減少能源在傳輸和轉換過程中的損耗，實現(xiàn)更加環(huán)保和經濟的電網運營模式。

49、自適應優(yōu)化重構策略：結合量子計算的高效處理能力與深度學習的智能決策能力，本發(fā)明能夠實時響應配電網狀態(tài)的變化，自動優(yōu)化調整重構策略。這不僅增強了配電網對新能源接入和負荷波動的適應性，也提升了電網的穩(wěn)定性和可靠性。

50、突破量子計算的應用限制：考慮到當前量子計算機的物理限制和噪聲特性，本發(fā)明通過設計高效的狀態(tài)編碼與解碼策略，克服了量子位數(shù)量有限的挑戰(zhàn)。這使得即便在現(xiàn)階段的量子計算技術條件下，也能夠實現(xiàn)量子深度q學習在配電網管理中的應用，展現(xiàn)了量子技術在能源領域廣泛應用的潛力。

51、提高電網智能化管理水平：通過實現(xiàn)對配電網的智能化優(yōu)化與管理，本發(fā)明為電網運維提供了強大的技術支持。這包括但不限于實時監(jiān)控電網狀態(tài)、預測和響應負荷變化、自動調整電網結構等功能，從而提高了電網的運行效率和服務質量。

52、推動新能源與傳統(tǒng)能源的融合：本發(fā)明不僅優(yōu)化了新能源的接入和利用，還考慮了與傳統(tǒng)能源發(fā)電方式的協(xié)同，通過智能化的策略調整，確保電網的高效運行和能源供應的穩(wěn)定性。這為實現(xiàn)能源結構的綠色轉型和可持續(xù)發(fā)展目標提供了重要技術支撐。

53、本發(fā)明通過其創(chuàng)新的技術方案，在確保電網穩(wěn)定運行的同時，提升了新能源利用率和電網的智能化管理水平，展現(xiàn)了量子計算技術在能源領域應用的前景，為未來電網的發(fā)展提供了新的思路和技術路徑。

54、第三，本發(fā)明的技術方案轉化后的預期收益和商業(yè)價值為：

55、本發(fā)明通過高效整合量子計算和深度學習技術，提供了一個針對新能源接入配電網的優(yōu)化重構解決方案。這不僅提高了配電網的能效和運行效率，還能顯著降低能源損耗，進而減少運營成本。從商業(yè)角度來看，這種優(yōu)化能夠促進新能源的廣泛使用，支持綠色能源行業(yè)的發(fā)展，具有巨大的市場潛力和商業(yè)價值。此外，隨著量子技術的進步，本發(fā)明還有望引領新一輪的技術革新和產業(yè)升級，為企業(yè)和投資者創(chuàng)造新的增長點。

56、本發(fā)明的技術方案填補了國內外業(yè)內技術空白：將量子計算與深度學習相結合，針對新能源接入配電網的優(yōu)化重構是一個新領域。當前，量子計算在能源管理和優(yōu)化方面的應用仍處于起步階段，本發(fā)明不僅實現(xiàn)了這一概念的具體應用，還成功展示了量子技術在實際能源系統(tǒng)中的應用潛力，填補了國內外在該領域的技術空白。

57、本發(fā)明的技術方案解決了人們一直渴望解決、但始終未能獲得成功的技術難題：對于新能源的高效接入和配電網的智能優(yōu)化管理，一直是能源領域追求解決的技術難題。特別是在新能源大規(guī)模接入背景下，如何高效、穩(wěn)定地整合這些能源成為一個挑戰(zhàn)。本發(fā)明提供了一個有效的解決方案，不僅提升了新能源的利用率，還保障了電網的穩(wěn)定性和可靠性，解決了長期存在的技術難題。

58、本發(fā)明的技術方案克服了技術偏見：在量子計算應用于實際工業(yè)和能源管理領域之前，存在一種觀點認為量子計算技術尚未成熟，難以在短期內應用于復雜系統(tǒng)的優(yōu)化和管理。本發(fā)明通過設計高效的編碼與解碼策略，成功將量子深度q學習應用于配電網優(yōu)化重構，不僅證明了量子技術在能源領域應用的可行性，也克服了關于量子計算應用范圍的技術偏見，開拓了量子技術在工業(yè)和能源領域應用的新路徑。

59、第四，本發(fā)明提出的面向新能源接入配電網的量子深度q學習重構方法，在解決現(xiàn)有技術問題時取得了顯著的技術進步。以下是該發(fā)明解決的技術問題以及工業(yè)應用中獲得的顯著技術進步：

60、解決的技術問題：

61、1.配電網模型復雜性的處理：傳統(tǒng)的配電網管理往往依賴于簡單的數(shù)學模型和規(guī)則，難以處理新能源接入帶來的復雜性和不確定性。本發(fā)明通過構建基于神經網絡的配電網模型，能夠更準確地描述配電網的動態(tài)特性和新能源接入的影響。

62、2.高維度狀態(tài)空間的優(yōu)化：隨著配電網規(guī)模的擴大和新能源接入點的增加，狀態(tài)空間維度急劇增長，傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以處理。本發(fā)明利用量子計算的并行性和指數(shù)級狀態(tài)空間處理能力，通過量子深度q學習實現(xiàn)對高維度狀態(tài)空間的優(yōu)化。

63、3.實時決策與自適應調整：新能源接入配電網后，需要實時調整開關操作以優(yōu)化配電網運行。本發(fā)明通過量子深度q學習，實現(xiàn)了對配電網狀態(tài)的實時感知和開關操作策略的自適應調整。

64、工業(yè)應用中獲得的顯著技術進步：

65、1.提高能源利用效率：通過精確控制配電網的開關操作，優(yōu)化新能源的接入和利用，減少能源損耗，提高能源利用效率。

66、2.增強配電網穩(wěn)定性：本發(fā)明能夠實時感知配電網狀態(tài)，并根據(jù)狀態(tài)調整開關操作，從而有效避免過載、電壓波動等問題，增強配電網的穩(wěn)定性。

67、3.降低運維成本：通過自動化和智能化的配電網管理，減少人工干預和運維成本，提高配電網的運行效率和經濟性。

68、4.推動量子計算在工業(yè)領域的應用：本發(fā)明將量子計算與配電網管理相結合，為量子計算在工業(yè)領域的應用提供了新的思路和方向，推動了量子計算技術的實用化和產業(yè)化進程。

69、本發(fā)明通過構建基于神經網絡的配電網模型，結合量子深度q學習重構方法，實現(xiàn)了對新能源接入配電網的優(yōu)化管理，解決了現(xiàn)有技術中存在的問題，并在工業(yè)應用中取得了顯著的技術進步。