基于量子计算的电力网络拓扑优化方法与流程

1.本公开涉及但不限于电力技术领域，具体涉及基于量子计算的电力网络拓扑优化方法。


背景技术：

2.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。
3.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。
4.近年来，随着量子计算技术的发展，量子计算在解决复杂优化问题方面展现出巨大的潜力。量子计算能够通过利用量子比特的并行计算和量子叠加态的性质，在搜索大规模解空间时具有天然的优势。然而，现有的基于量子计算的电力网络拓扑优化方法仍然面临一些挑战。一方面，量子计算在硬件和算法方面仍处于发展阶段，限制了其在实际问题中的应用。另一方面，量子计算对于电力网络的复杂性和多样性可能需要更加高级的算法和方法。
5.因此，当前需要一种更为高效、准确的方法来解决电力网络拓扑优化问题。这种方法需要综合考虑电力网络中各种因素的复杂关系，能够在合理时间内找到全局最优解。同时，该方法需要充分利用量子计算的优势，克服现有技术中的局限性，使得量子计算在电力网络优化领域发挥更大的作用。


技术实现要素：

6.本公开在于提供基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，利用量子并行计算和叠加态特性，通过量子演化和动态退火调度，综合考虑多种优化因素，从而实现高效的全局优化，显著提升电力网络稳定性、可靠性和效率。
7.为了解决上述问题，本发明的技术方案是这样实现的：基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，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。
8.进一步的，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。
9.进一步的，所述步骤2具体包括：步骤2.1：使用如下公式构建构建能量损耗项：；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。
10.进一步的，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。
11.进一步的，所述步骤4具体包括：步骤4,1：设定一个退火时间表，演化时间调度：设定一个退火时间表，其中包含多个时间点，分别为：；所述时间点对应于退火过程中量子比特参数的调整时间；为设定的时间点的数量的上限；步骤4.2：对于每个时间点，构建一个量子退火算符，用于调整量子比特的状态，所述量子退火算符使用如下公式进行表示：；其中，是目标哈密顿量，是当前的退火时间，为虚数单位，为下标，取值为正整数，取值范围为0到；为初始哈密顿量；为退火调度函数。
12.步骤4.3：在退火过程中，从初始状态开始，使用如下公式，依次应用每个量子退火算符进行演化：；随着时间的推移，量子系统的状态会逐步演化，以引导量子系统向优化目标逼近。
13.进一步的，所述步骤5具体包括：步骤5.1：在每个退火时间点，计算当前量子态对应的目标哈密顿量的期望值：；其中，是在时间下的能量期望值，是的共轭转置；步骤5.2：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。
14.进一步的，所述步骤6具体包括：步骤6.1：设定初始温度和终止温度；所述初始温度高于设定的第一数值，以便在初始阶段能够接受高能量的状态；所述终止温度为一个无限接近于零的非零值，以便在退火结束时收敛到低能量状态；步骤6.2：设定一个指数衰减的温度衰减方案，在每个退火时间步长，使用如下公
式调整温度：；其中，是时间下的温度，是衰减因子；步骤6.3：通过梅特罗波利斯准则决定是否接受新状态，具体包括：在时间，从当前状态生成新状态，如果新状态的能量更低，接受新状态；如果能量更高，根据设定概率函数决定是否接受，若概率函数计算出的概率值超过设定的接受阈值，则接受，否则不接受。
15.进一步的，所述所述概率函数的表达式使用如下公式进行表示：；其中，为计算出的概率值。
16.进一步的，所述步骤7具体包括：步骤7.1：在退火过程结束后，从量子系统中提取最终的量子态；步骤7.2：将最终量子态转换为电力网络，具体包括：对于量子态中的每个量子比特，根据其状态来确定对应节点的连接状态，如果量子比特的状态为，表示对应的节点连接；如果状态为，表示对应的节点末连接。
17.进一步的，所述退火调度函数使用如下公式进行表示：；其中，为双曲正切函数，为斜率系数，取值范围为0.3到0.8。
18.本发明的基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，具有以下有益效果：本发明采用基于量子计算的优化方法，克服了传统算法在搜索空间限制和局部最优解问题上的困难。量子计算的并行性质使得算法能够同时考虑多个解，从而显著加速搜索过程。同时，通过量子叠加态的特性，算法能够在不同解之间进行跳跃式搜索，避免陷入局部最优解，从而实现更全局的优化。
19.本发明考虑了电力网络中多个因素的复杂关系，如电流传输损耗、节点电力供需平衡等。通过引入目标哈密顿量和初始哈密顿量，结合量子退火算法，可以将各种优化因素综合在一个量子系统中进行演化，从而更好地平衡各个优化目标，得到更优的拓扑解。
20.本发明的退火调度函数能够根据退火时间调整量子系统的演化方式，使得在不同阶段能够平衡全局探索和局部优化的需求。这种动态适应性使得算法能够更好地应对电力网络运行中的变化，提高了算法的稳定性和鲁棒性。
21.本发明的退火调度函数和概率函数在量子系统的演化过程中，保证了算法朝着能量减小的方向前进。概率函数通过温度参数控制了是否接受新状态，使得在演化过程中能够逐渐收敛到更低的能量状态，从而提高了算法的收敛性。
附图说明
22.图1为本发明实施例提供的基于量子计算的电力网络拓扑优化方法的方法流程示意图。
实施方式
23.为了使本公开所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本公开进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本公开，并不用于限定本公开。
24.实施例1：参考图1，基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，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；在这一步中，目的是将电力网络的实际问题转化为一个优化问题。这意味着将电力网络的节点、线路、负荷等信息映射到一个数学模型中，以便寻找一个最优解决方案。
25.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；量子计算的基础是哈密顿量，它代表了系统的能量和相互作用。初始哈密顿量和目标哈密顿量的设计是将电力网络问题映射到量子系统中的关键一步。初始哈密顿量可以设置为一个简单的状态，而目标哈密顿量则与电力网络优化问题的目标函数相对应。
26.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；量子计算的关键是量子比特之间的纠缠和幺正时间演化。通过应用适当的量子门操作，系统的量子比特状态将在量子态空间中演化，从而逐步逼近优化目标。
27.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；通过应用量子门操作，量子系统的状态会在量子态空间中演化。这是基于量子计算的核心原理，它利用了量子比特之间的纠缠和相干性质。这个步骤的目的是通过适应性的演化过程，逐步将量子系统的状态调整为能够逼近电力网络优化目标的状态。
28.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；量子计算的特性可能导致算法陷入局部最小值，而不容易跳出。在这一步中，通过调整演化参数或引入噪声，可以在快速收敛和避免陷入局部最小值之间取得平衡。这个步骤的目的是增加算法的鲁棒性，确保能够在解空间中更全面地搜索。
29.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。
30.具体的，将传统的电力网络优化问题引入到量子计算框架中。通过利用量子比特
的并行计算和相干性质，可以在量子态空间中更高效地搜索优化解。与传统的优化算法相比，基于量子计算的方法可能在某些情况下更快地找到全局最优解，从而提高电力网络的效率和稳定性。此外，这种方法还可以应对复杂的电力网络拓扑和变化。
31.实施例2：在上一实施例的基础上，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。
32.具体的，假设有一个简化的电力网络，其中有5个节点：a、b、c、d、e，以及6条连接：ab、ac、bc、cd、de、ea。这些节点和连接可以表示为以下集合：节点集合：；连接集合：；邻接矩阵是一个表示节点之间连接关系的矩阵。对于上述节点和连接的例子，邻接矩阵如下所示：；其中，表示节点和节点之间的连接状态，1表示连接，0表示未连接。
33.为每条连接引入一个电流变量。对于上述连接集合，引入以下电流变量：；每个电流变量表示对应连接中的电流。
34.为每条连接定义电流传输损耗函数。假设每条连接的电阻为统一值，可以定义损耗函数如下：
；这些损耗函数表示了每条连接上电流传输的能量损耗，它们将在后续的优化问题中用于计算能量损耗和功率。
35.实施例3：在上一实施例的基础上，所述步骤2具体包括：步骤2.1：使用如下公式构建构建能量损耗项：；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。
36.具体的，能量损耗项的构建基于电力网络中连接上的电流传输损耗函数。这些函数描述了电力网络中电流通过连接时的能量损耗，可以用来衡量电力传输的效率。能量损耗项在目标函数中的引入，使得优化过程考虑了电力网络中电流传输的能量损耗。优化算法在调整电流分布的过程中，会倾向于减少电流传输损耗，从而提高电力网络的传输效率。
37.节点电力供需平衡项的构建基于电力网络的邻接矩阵和节点间的电力供需差异。这些元素表示了节点之间的连接关系和电力供需差异。节点电力供需平衡项考虑了节点之间的电力供需差异，这是电力网络运行中的一个关键问题。优化算法在调整电流分布的过程中，会倾向于平衡节点之间的电力供需，从而确保电力网络的稳定运行。
38.目标哈密顿量是能量损耗项和节点电力供需平衡项的线性组合，其中通过权重因子来平衡两者的重要性。量子优化算法的目标是找到能量最低的态，对应于电力网
络的最优拓扑结构。构建目标哈密顿量的作用是将电力网络的优化目标转化为量子系统的能量优化问题。通过在量子态空间中寻找能量最低的状态，优化算法可以找到一个电力网络拓扑结构，以最小的能量损耗和节点电力供需差异来传输电力。
39.步骤2的目的是将电力网络的优化目标映射到量子系统的能量优化问题，通过调整电流分布和节点供需来实现电力网络的优化，以最小化能量损耗和平衡节点之间的电力供需差异。这种映射和优化过程利用了量子计算的优势，可以在一定程度上提高电力网络的效率和可靠性。
40.实施例4：在上一实施例的基础上，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。
41.具体的，量子比特是量子计算中的基本单位，可以表示不同的量子态。在这一步骤中，每个电力网络节点被映射到一个量子比特的态上，用二进制编码表示节点的连接状态。将电力网络节点映射到量子比特上，为后续的量子计算过程提供了代表电力网络状态的基本单位。
42.在量子计算中，初始量子态是算法运行的起点。在这一步骤中，每个量子比特的初始量子态被设置为一个等概率分布的态，表示对电力网络的初始状态的不确定性。
43.设置初始量子态为等概率分布的态，反映了对电力网络初始状态的不确定性。这有助于算法在搜索过程中考虑多种可能性，从而更全面地寻找优化解。
44.实施例5：在上一实施例的基础上，所述步骤4具体包括：步骤4,1：设定一个退火时间表，演化时间调度：设定一个退火时间表，其中包含多个时间点，分别为：；所述时间点对应于退火过程中量子比特参数的调整时间；为设定的时间点的数量的上限；步骤4.2：对于每个时间点，构建一个量子退火算符，用于调整量子比特的状态，所述量子退火算符使用如下公式进行表示：；其中，是目标哈密顿量，是当前的退火时间，为虚数单位，为下标，取值为正整数，取值范围为0到；为初始哈密顿量；为退火调度函数。
45.步骤4.3：在退火过程中，从初始状态开始，使用如下公式，依次应用每个量子退火算符进行演化：
；随着时间的推移，量子系统的状态会逐步演化，以引导量子系统向优化目标逼近。
46.具体的，退火时间表是一系列时间点，它们代表了量子优化算法中的退火过程。在退火中，参数逐渐变化，允许系统从高能量态（随机状态）缓慢演化到低能量态（可能的解）。时间表确定了退火过程中的演化步骤。退火时间表控制了参数调整的速率和时机。较早的时间点参数变化较小，系统能够充分探索状态空间；随着时间推移，参数变化逐渐增大，使系统逐渐趋向于低能量态。这个过程类似于金属退火过程中温度的降低，使系统从高能量状态逐渐趋向于稳定状态。
47.假设设定一个退火时间表，其中包含个时间点：。这些时间点对应于退火过程中参数的调整时刻。例如，，，，，。
48.量子退火算符用于调整量子比特的状态，以实现系统的演化。它基于两个哈密顿量和，通过参数来控制这两个哈密顿量的混合比例。量子退火算符引导量子系统在参数空间中的演化，使其逐步靠近最优解。通过合理选择混合参数，可以使系统在开始时更多地探索状态空间，然后在退火的过程中逐渐趋向于优化目标。
49.假设在某个时间点，有参数和。此时，量子退火算符可以表示为。
50.在退火过程中，从初始量子态开始，通过应用量子退火算符对量子态进行演化。随着时间的推移，量子系统的状态逐步演化，从初始状态向着优化目标逼近。量子退火演化的过程类似于经典模拟退火，但由于量子态的性质，它可以同时探索多个可能性。这允许系统跳出局部最小值，更有可能找到全局最优解。在某个时间点，从初始量子态开始，应用量子退火算符进行演化，得到新的量子态。
51.实施例6：在上一实施例的基础上，所述步骤5具体包括：步骤5.1：在每个退火时间点，计算当前量子态对应的目标哈密顿量的期望值：；其中，是在时间下的能量期望值，是的共轭转置；步骤5.2：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。
52.具体的，在每个退火时间点，计算当前量子态对应的目标哈密顿量的期望值。期望值计算是量子态在哈密顿量下的平均能量。通过计算能量期望值，可以了解在当前的量子态下，目标哈密顿量的平均能量。能量的变化和趋势可以指示优化算法是否朝着更低能量的解逼近。
53.假设在某个时间点，已经得到量子态，那么可以计算能量期望值。在每次迭代中，可以通过比较能量期望值的变化来判断算法是否收敛。如果能量的变化足够小，可以认为系统已经趋近于稳定状态。收敛判断阈值范围用于确定是否终止优化算法。如果能量变化在设定的阈值范围内，则可以认为系统已经收敛，达到了一定的稳定状态，可以进入下一步骤。假设设置收敛判断阈值范围为。如果能量变化小于，则算法认为已经收敛，可以继续下一步。如果能量变化大于，则算法认为尚未收敛，需要继续迭代退火过程。
54.实施例7：在上一实施例的基础上，所述步骤6具体包括：步骤6.1：设定初始温度和终止温度；所述初始温度高于设定的第一数值，以便在初始阶段能够接受高能量的状态；所述终止温度为一个无限接近于零的非零值，以便在退火结束时收敛到低能量状态；步骤6.2：设定一个指数衰减的温度衰减方案，在每个退火时间步长，使用如下公式调整温度：；其中，是时间下的温度，是衰减因子；步骤6.3：通过梅特罗波利斯准则决定是否接受新状态，具体包括：在时间，从当前状态生成新状态，如果新状态的能量更低，接受新状态；如果能量更高，根据设定概率函数决定是否接受，若概率函数计算出的概率值超过设定的接受阈值，则接受，否则不接受。
55.具体的，温度是在模拟退火过程中引入的一个类比参数，用于模拟系统在搜索空间中的“热度”变化。初始温度设定较高，允许系统在开始时接受高能量状态，从而有可能跳出局部最优解，探索更广泛的解空间。终止温度设定接近零但非零，意味着在退火过程的末尾，系统逐渐冷却，趋向于收敛到低能量状态，寻找最佳解。
56.初始温度和终止温度的设定控制了搜索的范围和退火的结束。初始温度较高帮助克服潜在的局部极小点，而随着退火进行，降低的温度使系统逐渐稳定，有助于找到更接近全局最优解的状态。设置初始温度和终止温度。
57.温度衰减方案决定了温度随时间的变化。指数衰减方案通常被采用，其中温度随着时间的增加而逐渐降低，加快系统进入稳定状态的速度。温度衰减方案确保系统在搜索
的早期具有较高的热度，允许更大范围的搜索。随着时间的推移，温度逐渐降低，使系统能够逐渐趋近稳定状态。使用指数衰减方案，设定衰减因子。
58.梅特罗波利斯准则基于能量差和温度，决定是否接受新状态。如果新状态的能量更低，总是接受新状态。如果新状态能量更高，以一定的概率接受，这样可以克服局部最优解，从而更有可能找到全局最优解。
59.梅特罗波利斯准则平衡了接受较差解的机会，这在搜索全局最优解时非常重要。通过以一定概率接受高能量状态，算法有机会跳出当前的局部极小值。
60.实施例8：在上一实施例的基础上，所述所述概率函数的表达式使用如下公式进行表示：；其中，为计算出的概率值。
61.具体的，假设在某个时间点，新状态的能量为，当前状态的能量为，当前温度为。计算概率函数值：；实施例9：在上一实施例的基础上，所述步骤7具体包括：步骤7.1：在退火过程结束后，从量子系统中提取最终的量子态；步骤7.2：将最终量子态转换为电力网络，具体包括：对于量子态中的每个量子比特，根据其状态来确定对应节点的连接状态，如果量子比特的状态为，表示对应的节点连接；如果状态为，表示对应的节点末连接。
62.具体的，在退火过程结束后，量子系统的最终状态包含了优化过程中的信息。这个最终量子态将用于解码成电力网络的优化解。最终量子态记录了优化算法在搜索过程中的路径和状态变化，其中包含了电力网络的最优拓扑信息。在退火过程结束后，得到最终量子态。最终量子态中的每个量子比特的状态对应于电力网络中的节点连接状态。如果量子比特的状态是，则对应的节点是连接的；如果状态是，则对应的节点是未连接的。将最终量子态转换为电力网络，即将量子信息映射到电力网络的拓扑结构，从而得到优化后的电力网络拓扑。
63.实施例10：在上一实施例的基础上，所述退火调度函数使用如下公式进行表示：；
其中，为双曲正切函数，为斜率系数，取值范围为0.3到0.8。
64.具体的，退火调度函数是退火算法中的重要参数，它决定了在退火过程中量子退火算符的演化方式，即在不同时间点如何权衡目标哈密顿量和初始哈密顿量。调度函数是通过调整斜率系数和时间参数来实现的，它在算法的不同阶段调整量子系统从初始态到最终态的过程。退火调度函数的作用在于控制量子系统的演化方式，根据不同时间点在目标哈密顿量和初始哈密顿量之间进行平衡。它使得系统在搜索过程中在不同阶段更加注重全局探索或局部优化，从而有助于更快地找到最优解。
65.假设在某个时间点，，。计算退火调度函数值：；如果，计算得到。这表示在这个时间点，量子退火算符将均匀权衡目标哈密顿量和初始哈密顿量的作用。在退火算法的过程中，量子退火算符在不同的时间点会均匀地平衡目标哈密顿量和初始哈密顿量的影响。换句话说，随着退火的进行，量子系统会在全局探索和局部优化之间进行平衡，不会过于倾向于只关注目标哈密顿量或只关注初始哈密顿量。这种平衡性质使得量子系统能够在搜索过程中既能够逃离局部极小值，又能够朝着全局最优解前进，从而提高算法找到优化解的可能性。通过退火调度函数的控制，量子退火算符的演化方式能够在全局搜索和局部优化之间动态调整，以更好地平衡搜索的深度和广度。
66.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
67.以上参照附图说明了本公开的优选实施例，并非因此局限本公开的权利范围。本领域技术人员不脱离本公开的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本公开的权利范围之内。

技术特征：
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：设定一个退火时间表，演化时间调度：设定一个退火时间表，其中包含多个时间点，分别为：；所述时间点对应于退火过程中量子比特参数的调整时间；为设定的时间点的数量的上限；步骤4.2：对于每个时间点，构建一个量子退火算符，用于调整量子比特的状态，所述量子退火算符使用如下公式进行表示：；其中，是目标哈密顿量，是当前的退火时间，为虚数单位，为下标，取值为正整数，取值范围为0到；为初始哈密顿量；为退火调度函数；步骤4.3：在退火过程中，从初始状态开始，使用如下公式，依次应用每个量子退火算符进行演化：；随着时间的推移，量子系统的状态会逐步演化，以引导量子系统向优化目标逼近。6.如权利要求5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5具体包括：步骤5.1：在每个退火时间点，计算当前量子态对应的目标哈密顿量的期望值：；其中，是在时间下的能量期望值，是的共轭转置；
步骤5.2：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。7.如权利要求6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6具体包括：步骤6.1：设定初始温度和终止温度；所述初始温度高于设定的第一数值，以便在初始阶段能够接受高能量的状态；所述终止温度为一个无限接近于零的非零值，以便在退火结束时收敛到低能量状态；步骤6.2：设定一个指数衰减的温度衰减方案，在每个退火时间步长，使用如下公式调整温度：；其中，是时间下的温度，是衰减因子；步骤6.3：通过梅特罗波利斯准则决定是否接受新状态，具体包括：在时间，从当前状态生成新状态，如果新状态的能量更低，接受新状态；如果能量更高，根据设定概率函数决定是否接受，若概率函数计算出的概率值超过设定的接受阈值，则接受，否则不接受。8.如权利要求7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，所述概率函数的表达式使用如下公式进行表示：；其中，为计算出的概率值。9.如权利要求8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7具体包括：步骤7.1：在退火过程结束后，从量子系统中提取最终的量子态；步骤7.2：将最终量子态转换为电力网络，具体包括：对于量子态中的每个量子比特，根据其状态来确定对应节点的连接状态，如果量子比特的状态为，表示对应的节点连接；如果状态为，表示对应的节点末连接。10.如权利要求6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，所述退火调度函数使用如下公式进行表示：；其中，为双曲正切函数，为斜率系数，取值范围为0.3到0.8。

技术总结
本发明涉及电力技术领域，具体涉及基于量子计算的电力网络拓扑优化方法，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；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；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；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。通过量子演化和退火策略，实现高效全局优化，提高电力网络稳定性和可靠性。提高电力网络稳定性和可靠性。提高电力网络稳定性和可靠性。


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
受保护的技术使用者：国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司
技术研发日：2023.08.31
技术公布日：2023/10/6