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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利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：CN119209472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411169248.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权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是由石文卓;杜宇华;王雷;张泽龙;孙显卓;吴华仪;阮嘉祺;丁奕博;许昭;皇甫宜耿设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：本发明属于电网优化技术领域，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，包括：S1：构建基于神经网络的配电网模型；S2：构建量子深度Q学习重构方法；S3：训练量子深度Q学习。通过精确控制配电网中的开关操作，本发明能够在保障电网稳定运行的基础上，最大化新能源的利用率，减少不必要的能源损耗；利用量子计算和深度学习的结合，本发明能够使配电网在面对新能源接入和负荷变化时，自动优化重构策略，增强配电网的自适应性和智能化管理水平。

本发明授权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在权利要求书中公布了：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： S1：构建基于神经网络的配电网模型； S2：构建量子深度Q学习重构方法； S3：训练量子深度Q学习； S3具体包括：在完成配电网状态的编码和建立参数化量子电路的基础上，下一步是利用量子深度Q学习框架来训练模型，该训练过程包括以下几个关键部分： 1初始化参数：初始化PQC中的参数，以及编码器和解码器网络的权重和偏置； 2环境交互：将当前配电网状态编码为，PQC根据输出动作值的量子测量结果，再由解码器转换为具体开关操作，执行后，环境返回新状态和奖励，同时将交互的数组存储到回放池； 3更新与优化：基于回放池中的数据使用均方误差损失函数衡量预测Q值和目标Q值之间的差异，使用时间差分的方法来计算损失函数； 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： ， 其中，代表配网系统共有n个节点，是在第i个节点上发电机的发电功率，如果该节点上没有发电机则为0；是在第i个节点上的负载功率；是在第i个节点上新能源的发电功率；则是不同传输线上的损失功率； S1还包括： 电压约束： ， 其中，和分别代表节点i的最小和最大电压限制； 电流约束： ， 其中，表示该线路的最大电流承受能力； 欧姆定律约束： ， 其中，是节点i和j间线路的电流，是节点i和j间线路的阻抗，是节点i和j间线路的电阻部分，是节点i和j间线路的电压降，是节点i和j间线路的损失功率； 发电约束： ， 其中，和分别代表第i个新能源发电单元的最小和最大发电功率限制；和分别代表第i个传统发电单元的最小和最大发电功率限制； 将上述约束整合进最优潮流问题中，整体的数学模型包括目标函数、功率平衡约束、电压约束、电流约束、发电约束以及欧姆定律约束，目标函数是总功率损耗： ， 基于上述建立的模型，采集不同负荷下不同开关动作的数据，构建模型的最优潮流数据集。

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