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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于量子遗传算法优化分布式电源位置和容量的配电系统功率损耗最小化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119813162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411809303.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于量子遗传算法优化分布式电源位置和容量的配电系统功率损耗最小化方法是由靳旦;韩杨;晏朝峰;李齐瑞;王丛岭设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子遗传算法优化分布式电源位置和容量的配电系统功率损耗最小化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于量子遗传算法的分布式发电DG优化配置方法，旨在实现配电系统的功率损耗最小化和电压稳定性提升。方法首先收集配电网络的基础数据，包括母线编号、电压等级、线路阻抗、母线负荷需求以及分布式电源的容量限制等。接着，采用随机数生成算法初始化一组包含不同DG配置方案的种群，并通过量子遗传算法对种群进行迭代优化。在优化过程中，利用量子选择、交叉和变异操作生成新一代配置方案，并通过适应度函数评估每个方案的功率损耗和电压水平，以逐步逼近最优解。在得到最优配置方案后，模拟不同负载条件如负载增加或减少，以验证和优化配置的适应性，确保在负载波动下系统仍能保持低功率损耗和电压稳定。最终输出的最优DG配置方案包括母线位置、容量及优化后的功率损耗和电压曲线，能够适应负载的动态变化。本方法可有效降低配电系统功率损耗，提高电压稳定性，为构建高效可靠的配电系统提供技术支持。

本发明授权一种基于量子遗传算法优化分布式电源位置和容量的配电系统功率损耗最小化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子遗传算法优化分布式电源位置和容量的配电系统功率损耗最小化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、首先，收集配电网络的基础数据，包括母线、线路以及分布式发电设备的具体信息，所述具体信息包括容量和位置，并初始化电力系统的电压水平与功率流；以获取系统在初始状态下的功率损耗和电压曲线； 步骤2、在获得基础数据后，采用随机数生成算法生成一组初始种群，这些初始种群包含了若干个不同的分布式发电DG配置方案；每个配置方案称为一个“个体”，所述个体由基因构成，每个基因对应一个母线，用于表示该母线上是否布置DG；将这些个体代入初始电力系统模型中，计算其对应的功率损耗和电压曲线，以便为后续的优化提供初步评估； 步骤3、在获得初始种群后，采用量子遗传算法对种群进行迭代优化，以最小化功率损耗并保持电压曲线在允许范围内为目标；量子遗传算法的优化过程包括量子选择、量子交叉和量子变异；首先，量子选择基于适应度函数，选择功率损耗小且电压稳定的个体进入下一代；接着，量子交叉利用量子叠加态和克隆技术将高适应度个体的特征组合生成新个体，从而逐步优化DG配置；最后，量子变异通过随机Pauli门引入扰动，增加种群多样性，避免局部最优；在每一代中，通过量子选择、交叉和变异生成新一代配置，逐步得到更优的DG位置和容量方案； 步骤4、在得到初步优化的配置后，对配电系统的不同负载条件进行模拟，以验证DG配置的适应性；具体地，将负载条件设置为增加或减少一定百分比，所述百分比为25％、50％或其他预设百分比，并重复上述量子遗传算法优化步骤，确保在不同负载情况下，配置方案仍能实现最小功率损耗和电压稳定性；记录每种负载条件下的最优配置，并评估各负载状态下系统的功率损耗和电压曲线变化情况； 步骤5、最后，输出最优的DG位置和容量配置方案，包括各母线的DG位置、容量和优化后的系统功率损耗与电压曲线数据；同时，针对不同负载条件提供相应的优化配置，以确保DG配置能够适应负载的动态变化，从而实现系统稳定和高效的供电能力。

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