【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电网优化，尤其涉及一种面向新能源接入配电网的量子深度q学习重构方法及系统。
技术介绍
1、在配电网管理和优化的领域中，传统的优化方法通常依赖于精确的数学模型来描述配电网的运行状态和新能源的接入。这种方法在处理简单或者静态的系统时可能是有效的，但面对实际运行中的配电网，特别是考虑到新能源接入的动态性和不确定性，构建一个既精确又全面的模型变得极其困难，甚至不可能。这是因为新能源的发电功率受多种不可预测因素的影响，如天气条件对太阳能和风能的直接影响，这些都使得配电网的运行环境高度非线性和动态变化，难以通过传统的静态模型准确捕捉。
2、此外，即便能够建立一个相对准确的模型，传统的优化算法在解决此类复杂问题时也面临计算量大、求解速度慢等问题，难以满足实时或近实时优化的需求。这不仅影响配电网的运行效率，也限制了新能源接入的灵活性和效率，从而阻碍了可再生能源在电网中的更广泛应用。
3、与此相对应，强化学习作为一种无模型的方法，提供了一种全新的解决思路。它不需要事先建立配电网的精确数学模型，而是通过与环境的交互学习...
【技术保护点】
1.一种面向新能源接入配电网的量子深度Q学习重构方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的面向新能源接入配电网的量子深度Q学习重构方法，其特征在于，S1具体包括：构建一个配电网的数学模型，该模型包括配电网节点、分段开关、联络开关以及新能源接入点的详细描述，主要包括节点功率平衡约束：
3.如权利要求1所述的面向新能源接入配电网的量子深度Q学习重构方法，其特征在于，S1还包括：
4.如权利要求1所述的面向新能源接入配电网的量子深度Q学习重构方法，其特征在于，构建一个全连接神经网络来学习数据集，训练过程可以通过最小化预测输出与实际配...
【技术特征摘要】
1.一种面向新能源接入配电网的量子深度q学习重构方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的面向新能源接入配电网的量子深度q学习重构方法，其特征在于，s1具体包括：构建一个配电网的数学模型，该模型包括配电网节点、分段开关、联络开关以及新能源接入点的详细描述，主要包括节点功率平衡约束：
3.如权利要求1所述的面向新能源接入配电网的量子深度q学习重构方法，其特征在于，s1还包括：
4.如权利要求1所述的面向新能源接入配电网的量子深度q学习重构方法，其特征在于，构建一个全连接神经网络来学习数据集，训练过程可以通过最小化预测输出与实际配电网状态之间的差异来完成：
5.如权利要求1所述的面向新能源接入配电网的量子深度q学习重构方法，其特征在于，s2具体包括：在配电网模型学习完成后，可以将该神经网络模型用作量子深度q学习的接下来利用编码器来编码配电网的状态，从而将环境输出的状态信息压缩编码成量子位可接受的数据大小；进而将编码后的状态输入到pqc中，pqc处理这些量子态并输出动作值的量子测量结果；量子深度q学习模型的输出，即配电网的开关操...
【专利技术属性】
技术研发人员：石文卓，杜宇华，王雷，张泽龙，孙显卓，吴华仪，阮嘉祺，丁奕博，许昭，皇甫宜耿，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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