【技术实现步骤摘要】
基于量子计算的电力网络拓扑优化方法
[0001]本公开涉及但不限于电力
，具体涉及基于量子计算的电力网络拓扑优化方法。
技术介绍
[0002]随着电力网络规模的不断扩大和电力负荷的增加，电力网络的优化问题变得日益复杂和重要。传统的电力网络拓扑优化方法通常基于传统的优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，这些方法在一定程度上可以寻找到拓扑结构的较优解，但往往受限于搜索空间的维度和局部最优解的问题。在实际应用中，电力网络的优化往往需要考虑众多因素，如电流传输损耗、节点电力供需平衡等，使得问题更加复杂。
[0003]然而，传统优化算法在解决电力网络拓扑优化问题时存在一些挑战。首先，电力网络的规模和复杂性导致搜索空间巨大，传统算法很难在合理时间内找到最优解。其次，由于电力网络拓扑涉及多个因素的权衡，传统算法难以充分考虑这些因素的综合影响，容易陷入局部最优解，导致优化结果不尽如人意。此外，电力网络在运行过程中会受到外部环境的影响，传统算法很难实时调整优化策略以应对这种变化。
[0004]近年来，随着量子计算技术的发展...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：步骤1：定义电力网络拓扑优化问题；步骤2：设计初始哈密顿量和目标哈密顿量，将电力网络拓扑优化问题的优化目标映射到量子态空间，组成量子系统；步骤3：设置量子态空间中的量子比特的初始状态，用于代表电力网络的初始状态；步骤4：通过调整量子比特的参数，使目标哈密顿量逐步演化，以引导量子系统向优化目标逼近；步骤5：通过监控目标哈密顿量的期望值，以监控量子系统的能量随时间的变化；设置一个收敛判断阈值范围，如果能量随时间的变化的变化值在设定的收敛判断阈值范围内，则执行步骤6；如果能量随时间的变化的变化值在设定的收敛判断阈值范围外，则返回步骤4继续执行；步骤6：采用不同的策略调整调整量子比特的参数，以平衡快速收敛和避免陷入局部最小值；步骤7：提取量子系统的最终状态，该状态将对应于一个电力网络拓扑结构；将量子系统的最终状态解码成电力网络的优化解，完成电力网络拓扑优化。2.如权利要求1所述的基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：步骤1.1：定义电力网络的节点集合和连接集合，其中每个节点表示电力网络中的一个点，每个连接表示节点之间的关系；步骤1.2：构建邻接矩阵，所述邻接矩阵中的元素表示节点和节点之间的连接状态，表示连接，表示末连接；步骤1.3：对每个连接，引入电流变量表示通过连接的电流，同时，为每个连接分配电阻；步骤1.4：定义电流传输损耗函数为：，所述电流传输损耗函数表示连接上的能量损耗。3.如权利要求2所述的基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.1：使用如下公式构建能量损耗项：；其中，是连接上的电力传输损耗函数；步骤2.2：使用如下公式构建节点电力供需平衡项：；其中，是邻接矩阵的元素，表示节点和节点之间的连接状态，是节点和之间的电力供需差异；步骤2.3：构建目标哈密顿量，具体包括：将能量损耗项和其他优化因素项
综合起来，构建目标哈密顿量：；其中，是用于平衡不同项的权重因子，取值范围为0.1到1。4.如权利要求3所述的基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：步骤3.1：对每个电力网络节点，引入一个量子比特表示该节点的量子态；量子比特使用二进制表示，其中，表示节点末连接，表示节点连接；步骤3.2：设置每个量子比特的初始量子态为一个等概率分布的态：；其中，是量子比特的总数，表示第个节点的量子态；为初始量子态，用于代表电力网络的初始状态。5.如权利要求4所述的基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：步骤4,1：设定一个退火...
【专利技术属性】
技术研发人员：占磊，臧雷，余洪波，廉昊，李旻，涂小娜，王碧莹，肖琳，荣湍，宋磊，涂远，张继成，雷梦真，周艳华，吴龙清，王伟豪，李亚婷，肖飞，潘洪，王义鑫，白煜，解思洋，沈梦雪，李欣美，刘梦玥，汪跃锋，霍小波，张强，贾红霞，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司，
类型：发明
国别省市：
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