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申请/专利权人：北京燕能电气技术有限公司

摘要：本发明公开一种配电终端的故障诊断方法及系统，涉及配电网技术领域，解决的问题是配电终端的故障诊断能力滞后，该方法通过数据采集模块对配电终端运行数据信息进行采集处理，引入区块链技术提高数据信息的安全性；通过改进型循环神经网络深度学习模型进行故障特征的提取，并通过量子计算将循环神经网络提取的特征数据编码为量子态，利用量子K‑Means算法对编码后的量子态进行聚类，显著加速聚类过程，提高故障分析的计算效率。本发明大大提高了配电终端故障诊断能力。

主权项：1.一种配电终端的故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、通过数据采集模块采集分布式配电终端运行状态数据信息；所述数据采集模块包括无人机感测系统、数据预处理模块、数据转换模块和数据通信模块，所述分布式配电终端均设置有区块网络节点；步骤二、在分布式配电终端构建区块链网络模型；其中所述区块链网络设置有区块网络节点，所述分布式配电终端通过区块网络节点向区块链网络模型传递分布式配电终端运行状态数据信息，并将处理后的运行状态数据打包成交易信息进行数据上链；步骤三、通过特征提取模型提取分布式配电终端故障数据信息，通过深度学习模型自动学习数据的深层次特征表示；步骤四、通过改进型量子K-Means算法聚类模型对分布式配电终端故障数据信息诊断和分析，通过量子比特的状态叠加和量子纠缠特性，实现分布式配电终端故障数据信息多维数据的高效搜索和聚类；其中所述改进型量子K-Means算法聚类模型包括量子编码模块、量子测量模块、自适应调节模块、特征计算模块、特征判断模块和数据动态更新模块；其中所述量子编码模块的输出端与量子测量模块的输入端连接，所述量子测量模块的输出端与所述自适应调节模块的输入端连接，所述自适应调节模块的输出端与所述特征计算模块的输入端连接，所述特征计算模块的输出端与所述特征判断模块的输入端连接，所述特征判断模块的输出端与所述数据动态更新模块的输入端连接；其中所述特征判断模块的输出函数为： （1）公式（1）中，所述表示特征判断模块的输出值，表示在数据集M中，判断出的异常数据特征值i占数据集M的概率，N表示计算次数；步骤五、根据改进型量子K-Means算法聚类模型结果建立故障预测模型，将故障诊断结果输出至可视化显示终端实时动态24小时显示。

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