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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司六安市叶集供电公司

摘要：本发明公开了一种基于量子遗传算法的智能终端监测方法及装置，涉及配电网故障监测技术领域；通过获取配电网发生故障时的故障特征和故障数据，将故障特征通过二进制转换得到第一代码，并将故障数据通过转换公式计算得到第二代码，第一代码和第二代码拼接得到第三代码；将第三代码作为种群进行初始化，通过适应度公式计算第三代码得到最高适应度，并将最高适应度对应的最优量子染色体作为进化目标通过量子进化操作进行迭代；若量子遗传算法满足收敛误差或达到最大迭代次数，则输出故障定位结果。通过量子遗传算法进行故障定位有更高的准确性和效率，为配电网的故障快速定位与修复提供了有力支持，有助于提升电力系统的稳定性和可靠性。

主权项：1.一种基于量子遗传算法的智能终端监测方法，其特征在于，所述方法包括:获取配电网发生故障时的故障特征和故障数据，将所述故障特征通过二进制转换得到第一代码，并将所述故障数据通过转换公式计算得到第二代码，所述第一代码和第二代码拼接得到第三代码；所述故障特征包括：配电网故障时的各设备的数据；故障数据包括：馈线开关的开关状态；将所述第三代码作为种群进行初始化，通过适应度公式计算所述第三代码得到最高适应度，并将所述最高适应度对应的最优量子染色体作为进化目标通过量子进化操作进行迭代；所述量子进化操作包括：动态旋转、动态量子交叉和动态量子突变；若量子遗传算法满足收敛误差或达到最大迭代次数，则输出故障定位结果；将所述故障数据通过转换公式计算得到第二代码； 其中，Ai代表第二代码，N代表馈线段总数，Sj代表馈线段j处的实时状态，Sz代表馈线段z处的实时状态；将所述第三代码通过适应度公式计算得到最优适应度包括：根据适应度公式计算所述第三代码得到群体量子染色体的适应度值；通过筛选所述群体量子染色体的适应度值得到最优适应度值，并将所述最优适应度值对应的最优量子染色体作为进化目标进行迭代；适应度公式： 其中，Qα代表由FTU上传的α处馈线段的故障信息，Q*代表由FTU上传的α号馈线段的正常信息，P代表智能算法中识别出的故障馈线，M为故障馈线数，ω代表权重系数；将所述最优量子染色体作为进化目标通过量子进化操作进行迭代包括：通过旋转角公式动态调整量子门的旋转角度θ以改变量子比特的概率振幅；旋转角公式： 其中，代表平均适应度，St代表t时刻的适应度，Smin代表总体的最小适应度，Smax代表总体的最大适应度，θmax是Δθ区间的最大值；θmin是Δθ区间的最小值；将所述最优量子染色体作为进化目标通过量子进化操作进行迭代包括：检测任意两条量子染色体的相似度和适应值，若所述相似度和适应值超过相似阈值，则通过动态量子交叉策略改变量子交叉概率产生新的量子染色体；将所述最优量子染色体作为进化目标通过量子进化操作进行迭代包括：通过在预设时间内将所述种群与上一种群进行多样性相似度对比并检测量子染色体适应度提升状况；若所述量子染色体的适应度在预设时间内的提升未超过提升阈值，并且所述量子染色体的多样性相似度未超过多样性阈值，则判定算法出现局部最优；通过动态量子突变增加种群的突变概率。

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